“魔鼬”来了 绿盟科技综合抗D解决方案助您轻松应对
2017年8月2日，一个新的DDoS攻击木马被定义出世——“魔鼬”。通过对攻击样本的分析看出，该木马家族从出现到产生大规模的影响，仅仅用了一个月的时间。一方面体现了该木马的实力强劲，另一方面也反应出互联网上存在大量脆弱的、易被利用的主机。
【视频】TechWorld2017热点回顾 | 物联网防护新思路：软件定义访问控制
如今是一个物联网爆炸的时代。商业层面上有各种大型工业控制系统接入互联网，消费层面上有汽车、摄像头以及各类家用电器接入互联网。而在物联网愈演愈烈的同时，网络安全问题也甚嚣尘上：乌克兰电网屡遭攻击、家用摄像头轻易被黑、特斯拉被破解、Mirai 物联网DDoS攻击。如何保证物联网的安全是个亟待解决的难题。也许软件定义访问控制可以成为救命稻草。
【视频】TechWorld2017热点回顾 | 边缘计算和机器学习在移动威胁对抗中的思考
人工智能解决问题的时候通常是去收敛、去逼近、去寻找拟合，是一个逐步强化的过程。但是对于安全来讲，它是一个发散性的问题，是不收敛的，它的目标就是要通过不收敛的方法去对抗，要绕开你。所以这点上来讲网络安全和当前的整个人工智能大方向就是完全冲突的。
但是人工智能范围很大，我们还是可以在安全的整个过程当中使用这些先进的理念、方法和新的意识的东西。但是我觉得不要盲目地使用机器学习或者是这些新的算法。这里，我们需要先弄清楚为什么要用机器去学习前面的认知的过程，然后再讲讲我们怎么用，最后讲讲我们用的姿势和尝试的方法。
【安全报告】网络安全威胁月报 201708
绿盟科技网络安全威胁周报及月报系列，旨在简单而快速有效的传递安全威胁态势，呈现重点安全漏洞、安全事件、安全技术。获取最新的威胁月报，请访问绿盟科技博客 https://blog.nsfocus.net/
Joao恶意样本技术分析与防护方案
昨日，ESET的安全研究员发现了一个针对游戏玩家的恶意软件。这个名为“Joao”的恶意软件被发现潜伏在第三方的Aeria游戏下载安装包中。该恶意软件会在游戏启动后自行在后台运行并且发送受害者机器的信息给攻击者，包括操作系统，用户名以及该用户的权限信息，与此同时玩家仍然可以正常进行游戏。该恶意软件会继续在受感染用户的机器上安装其他恶意软件。
相关链接：
http://www.hackread.com/dangerous-new-malware-joao-hits-gamers-worldwide/
CERT NetSA Security Suite遇见 Spark：网络流量分析新操作
网络流量分析，广泛运用于流量监控、网络安全检测、用户行为分析、计费管理或其他网络活动中。说起网络流量分析工具，很多人会想到Tcpdump和Wireshark。Tcpdump是很好用的抓包工具，Wireshark用户界面也十分友好，但是面对大规模网络环境，它们都显得很无力。
那么，大规模网络环境下，网络流量分析问题怎么破？
我们可以借助CERT NetSA开发的工具和Spark来轻松实现较大规模网络分析。
乌克兰国家银行攻击样本技术分析与检测防护方案
2017年8月17日，乌克兰国家银行发布一则预警告知国内各金融机构警惕潜在的网络攻击事件。该攻击会通过Microsoft Word的邮件附件来利用CVE-2015-2545来远程执行代码。随后相关网络安全机构也发现了该攻击的记录并怀疑此攻击与一系列的针对东欧的攻击有关。
相关链接：
https://www.reuters.com/article/us-cyber-ukraine-banking-idUSKCN1AY0Y4
【视频】TechWorld2017热点回顾 | 大数据和机器学习真的能让网络安全更美好吗？不一定！
近几年来大数据和机器学习被频繁地用到我们的搜索领域、出行领域和游戏竞技领域里面。
同时，很多安全企业也用到了一些机器学习的手段，来进行用户行为分析、流量分析，以及日志分析。市场的期待对之也是非常高的，很多媒体会报道说机器学习是安全行业的最后一根稻草，或者说机器学习在重塑我们的安全领域，亦或是说机器学习让我们的安全变得更好。
然而，一个非常火的事情自然会产生泡沫，出现和实际预期并不相符的情况。实际上机器学习和大数据并没有想象的那么高效或是能改变很多事情。
【视频】TechWorld2017热点回顾 | 威胁情报如何驱动新一代智能安全防护体系
最近“威胁情报”在网络安全界备受关注。什么是威胁情报呢？简单来说，威胁情报就是能够帮助识别安全威胁并作出明智决定的知识。那威胁情报要如何具体实践呢？
发生攻击前，威胁情报能够帮助大家做一些什么防御工作？
在攻击的过程当中，可以利用威胁情报起到真正的防御的作用吗？
它与当前的应急响应到底又有哪些不同？
攻击之后，威胁情报在攻击溯源这个层面上，又能够做一些什么工作呢？
快快搬起小板凳坐到黑板面前，绿盟科技威胁情报专家顾杜娟博士将为大家从线下攻击前准备、线上攻击周期和线下攻击后整理三个方面讲解威胁情报的具体实践。文末还有现场视频！
【视频】TechWorld2017热点回顾 | 机器学习在安全攻防的实践
TechWorld 2017的圆桌论坛中我们讨论了机器学习在网络安全的应用，那机器学习在安全攻防的具体实践有哪些呢？如何利用机器学习对安全事件进行回溯及预警？机器学习、全流量威胁分析、攻击链、时序关联这些热点词你都懂吗？读完这篇文章你就离老司机不远了！
文字不过瘾？直接点击文末视频链接近距离感受机器学习的神秘魔力吧！
浅析商业银行数据安全保护体系建设思路
近年来，随着商业银行信息化的发展，信息系统越来越多的使用于日常工作，成为不可或缺的工具和手段。银行通过信息化大大提高其生产效率，从传统的柜面银行与24小时自助银行，再到手机银行，微信银行。银行的业务受理无论在空间和时间上都得到了极大的拓展，依赖于信息系统的发展而运行发展并壮大；
但是当银行正在利用信息化技术高效率的进行跨地域、跨国家的信息交流时，海量的如客户资料、营销方案、财务报表、研发数据等关乎企业核心竞争力的机密数据也随之被传输。信息技术本身的双刃剑特性也在组织网络中不断显现：强大的开放性和互通性催生了商业泄密、网络间谍等众多灰色名词，“力拓案”、“维基泄密”等事件让信息安全事件迅速升温，信息防泄密成为商业银行越来越关注的焦点。