怎么成为黑客详细教程-韩国专业 *** 靠不靠谱-大话蜜罐日志分析

日本技术专业网上 *** 靠不靠谱-大话蜜罐日志剖析

在部署蜜罐以后，会造成很多的日志，针对威胁情报来讲，大家必须根据这种日志来获取在其中的有用的数据信息，文中将会叙述获取这些数据信息用于进行剖析。

部署蜜罐以后会形成叙述产生的恶性事件的日志纪录。可以搜集到的安全事故将在于大家部署的蜜罐的种类，例如部署SSH蜜罐你将会搜集到一些数据库安全有关的日志。因而，大家理应在采集日志以前先要明确大家采集日志的种类及其采集日志的类型，再依据这一来明确蜜罐的设计方案和部署。假如要捕捉的总体目标是根据与远程控制C&C *** 服务器来进行互动的，大家就应当考虑到应用手机客户端蜜罐，要不是得话，就必须应用 *** 服务器蜜罐。 如果我们调研特殊服务项目的协议书及其事务管理数据信息的元信息内容，此刻大家应当去挑选低互动蜜罐。如果我们必须获得的是內容、shellcode实行和电脑操作系统的一致性，那麼如何变成 *** 黑客详尽实例教程大家应当应用高互动蜜罐。总而言之必须在明确构架和部署实体模型以前搞清楚应用情景。

因而，文章内容的简述将遵照所展现的蜜罐归类，而且将此外分为难题阐述和关联的衡量。殊不知，文中仅叙述数据统计分析中应用的衡量，一般运用于标准蜜罐的特性衡量未叙述，阅读者必须搞清楚这种数据信息的实际意义，就考量一个系统软件中的CPU，RAM，HDD负荷或可如何变成 *** 黑客详尽实例教程弹性数据信息一样。

一般来说，IDS只有被当作是填补分析工具。蜜罐能够产生比IDS出示的大量的信息内容，尤其是假如应用根据静态数据签字的IDS。

0×01 进攻画如何变成 *** 黑客详尽实例教程像: 

一次详细的进攻肖像应当包含：

主观因素: 叙述进攻缘故的主观因素

进攻深层和深度广度: 进攻的深度广度由受影响的设备的总数叙述，深层是特殊总体目标被剖析的水平或进攻系统对的危害有多大。

进攻复杂性: 用于叙述进攻实行的难度系数

防御性: 考量掩藏进攻直接证据的工作能力

进攻源 / 直接原因: *** 攻击应当尽量地鉴别出进攻的根本原因

易损性: 黑客攻击的系统软件中的敏感和缺点 

专用工具: 纪录具备一定互动度的进攻专用工具

有关对蜜罐的进攻的探讨应当一直有那样的基本。主观因素一般只有猜想，可是对高互动蜜罐的姿势很有可能会表明一些看法。深度广度和深层可如何变成 *** 黑客详尽实例教程以从进攻頻率、进攻散播和高相互影响蜜罐根据感柒的水平推测。低互动蜜罐的掩藏由非入侵性、连续性进攻和高互动蜜罐被安裝的侧门、捕捉的数据文件的品质叙述。进攻源一般能够根据事务管理元信息内容来明确，可是所发觉的进攻的直接原因很有可能更无法鉴别，因为它尝试表述具体观查。易损性一般根据运用无损检测技术来鉴别。这种特点如今将在后面探讨。

0×02 进攻源:

假如进攻产生在蜜罐上，务必特定进攻来自哪里。 *** 攻击的鉴别单独于蜜罐的构架或互动种类，而且可以用不一样的粒度分布来进行。

IP地如何变成 *** 黑客详尽实例教程址或是IP作为前缀

AS号 

网站域名、URL、URL种类 

我国

UID、Email 

User-Agent 

电脑操作系统

殊不知，在 *** 服务器蜜罐的状况下，务必考虑到她们很有可能早已接受到蒙骗的IP地址。这可能是一个合理的IP地址与达到或不能达的服务器，或是它是一个不应该离去当地段的非民用型的IP地址，例如广播地址0.0.0.0。顾客如何变成 *** 黑客详尽实例教程端蜜罐一般应用网站地址目录形成，并爬取新网址。这种URL身后的資源可能是线下的。除此之外，大家务必认可，这类标志符是十分可变性的。IP地址能够从一台服务器挪动到另一台服务器，由于ISP应用IP地址池来为设备分派IP地址。这就是为何一些剖析将IP地址与时间格式组成在一起并将进攻源界定为一天内对于蜜罐自然环境的IP地址的缘故。来源于自治系统的IP作为前缀公示随時间更改或很有可能遭劫持。域名系统原有地容许从IP地址和/或服务器的抽象性，这很有可能造成 欺诈結果。手机客户端蜜罐（例如何变成 *** 黑客详尽实例教程如Monkey-Spider）还根据URL和网页页面內容（比如成人内容，盗用，错别字等）实行某类种类的URL归类。该我国能够从AS基本信息中获取，或是一些（商业服务）第三方商品早已用以查找数据信息。殊不知，发展趋势说明，一般排名前3个我国造成了60％的数据流量，哪些国家被观查到在于蜜罐连接点的所在位置。用以鉴别即时聊天传送互联网中的垃圾短信发布者的另一种 *** 是根据登录名或通知的URL开展鉴别。垃圾短信发布者趋向于建立很多的账号，这种账号派发很多不一样的URL，殊不知他们只正确引导/跳转到一小部分网址。有一种不大的关系存有与垃圾短信和垃圾短信发货人中间，根据适用SIP 如何变成 *** 黑客详尽实例教程 / VoIP协议的蜜罐的科学研究也应用User-Agent的名字做为进攻源的指纹识别。该信息内容可由具备这类协议书标识的一切协议书应用，殊不知务必记牢，那样的信息内容能够被省去而且非常容易地蒙骗。为了更好地推论进攻源于哪一种电脑操作系统，一般应用例如p0f带的处于被动电脑操作系统指纹验证专用工具根据剖析排序的构成来鉴别进攻电脑操作系统，由于每一个电脑操作系统稍微不一样地建立排序。基本上如何变成 *** 黑客详尽实例教程全部的进攻空间向量全是根据Windows的。

0×03 进攻总体目标:

假如特定谁进攻蜜罐，下一步可能是定性分析进攻，更精确地说，务必明确进攻的总体目标。 *** 服务器蜜罐根据如何变成 *** 黑客详尽实例教程特殊服务项目对总体目标开展归类，该服务项目一般关联到专用型端口号。端口号编码序列由IANA管理 *** ，并可在官方网目录中查询。可是，服务项目很有可能关联到另一个端口号。因而，区别端口号和服务项目很重要，由于侵略者很有可能强制性在另一个端口号强制性SSH服务项目，这能够在非22端口上建立和应用SSH服务项目来对服务器虚拟机实际操作。大部分情况下，服务项目被关联到默认设置端口号以提升 交通流，这就是为何很多人将端口号视作服务项目的意味着。假如蜜罐监管全部互联网，则每一个独立的IP地址能够被当作是总体目标标志符。那样的互联网能够详尽归类如何变成 *** 黑客详尽实例教程到校园宽带，公司内部网，ISP互联网中。

数据信息段关键词：IP地址、服务器端口、服务项目

手机客户端蜜罐应用手机软件手机客户端，浏览潜在性的故意远程服务。因而总体目标一般是特殊的客户端。它很有可能是怎么变成 *** 黑客详尽实例教程一个仿真模拟的Web电脑浏览器，用以低互动蜜罐或一个真实的软件，如Flash的高互动蜜罐。

数据信息段关键词：客户端、软件手机软件

除此之外，高互动蜜罐（手机客户端和 *** 服务器）容许改动电脑操作系统。因而，务必剖析OS特殊的变更，必须留意剖析这种数据信息很有可能会因为系统软件而不一样。针对Linux系统软件，一般代表着载入一些掩藏的如何变成 *** 黑客详尽实例教程内核模块和新的crontab，而针对Windows系统软件，一般不法的变更会集中化在注册表文件、安装文件和自动启动内容。因而，剖析很有可能会查验哪一个电脑操作系统更好是遭受进攻。

数据信息段关键词：电脑操作系统以及部件

0×04 进攻頻率:

在部署蜜罐时务必回应的一个基础难题是，蜜罐是不是遭受进攻？趣味的是，蜜罐在被激话十多分钟后便会黑客攻击。殊不知，假如蜜罐能够从互联网技术浏览，假如服务器防火墙阻拦到服务器防火墙的全部传到联接，而且只容许內部通讯被容许，非常少观查到进攻，由于他们将务必来源于该特殊互联网中如何变成 *** 黑客详尽实例教程的被感染的服务器，由于部分配备不善。    

数据信息段关键词：初次进攻延迟时间

能够根据下列三个衡量来区别蜘蛛进攻、botnet进攻和配备出错 

(1) 時间源记数, 

(2) 对话框抵达总数 

(3) 抵达间距遍布. 

之一个是根据每一个间隔时间的源的总数来剖析而且显示信息出不一样的方式。蜘蛛进攻显示信息具备险峻的开始与结束的后勤管理提高，由于他们十分迅速和独立地散播而且根据补丁下载忽然关掉。botnet显示信息相近的特点，殊不知botnet一般应用轮询和拉通讯的方式和她们的C＆C中控台 *** 服务器应用每过几秒钟的唤起時间来开展连接，那么干会造成 更险峻的曲线图。抵达对话框查验在特殊時间帧中有多少新源已抵达。应用积累分布函数（CDF）图能够发觉这种恶性事件中间沒有差别。为了更好地评定源抵达特点，数据信息以持续间距被溶解，每一个间距具备相同总数的源（比如，每一个具备10％的新源的10个间距）。随后绘图抵达时间间隔的遍布。丧尸进攻和蜘蛛进攻主要表现出指数级的特工。除此之外，源-网分散化可能是趣味的。蜘蛛进攻的暴发如何变成 *** 黑客详尽实例教程具备比拒绝服务攻击和不正确配备高得多的分散性。假如考虑到IP地址，则能够对从每一个A类地址汇聚见到的源的记数来测算条形图，殊不知能够应用别的汇聚。

数据信息段关键词：单位时间内进攻源总数、单位时间内新提升的进攻源总数 (CDF)、每一个间隔时间内给进攻源分派的時间、特殊IP段中的进攻源总数

组成进攻源和頻率的另一个衡量是将IP地址的总数做为每一个详细地址的进攻频次的涵数。该条形图遵照幂律分布。

数据信息段关键词：每一次进攻的进攻源总数

如同大家早已回应的专业术语进攻取决于应用的蜜罐种类。 *** 服务器蜜罐将一切通讯评定为故意，因而低互动 *** 服务器蜜罐叙述进攻頻率必定根据互联 *** 性    

数据信息段关键词：单位时间内接受到的数据文件、如何变成 *** 黑客详尽实例教程单位时间内接受到的数据信息尺寸

精确测量显示信息，假如TCP是关键协议书，则排序尺寸相对性稳定，因而接受排序和每一个时间单位的数据信息中间的比例是可预测分析的。进攻頻率一般显示信息特殊更高值，及时推拿垃圾短信比如显示信息2个每天更高值和一个假如在每星期的经营规模观查。除此之外，进攻頻率的更高值一般能够连接到单独服务项目，蜘蛛主题活动等，这在该特殊时间点被大如何变成 *** 黑客详尽实例教程量运用。

数据信息段关键词：单位时间内接到的信息/Email、单位时间内接受到的URL/配件、每一个信息的数据信息尺寸

针对高互动式 *** 服务器蜜罐，可用同样的指标值，可是能够根据操如何变成 *** 黑客详尽实例教程作系统软件特殊的指标值开展拓展：

数据信息段关键词：单位时间内的EXP运用

因为蜜罐的手机客户端只承担统计分析进攻总数，因此 理应单独于其互动等级和每时间单位的EXP总数，而且在他们主如何变成 *** 黑客详尽实例教程动刚开始通讯时不考虑到进攻頻率的互联 *** 点。这代表着，它是预配备在哪个速度的手机客户端蜜罐开展通讯要求。因此 只考虑到运用。

应用的另一个全过程是数据信息的对话化。在一个時间帧内从同一源接受的或不开启请求超时的全部排序应当归属于同一进攻对话。 24小时帧或三十分钟请求超时是普遍的。除此之外，能够查验进攻产生与下一次进攻中间的時间。该怎么变成 *** 黑客详尽实例教程衡量的概率密度函数（PDF）遵照一个严苛的幂律，而且能够根据帕雷托和指数分布的混和来模型。源的生命期能够被叙述为大家见到源在蜜罐上主题活动的详细時间，这代表着它是以源的之一次产生到不断主题活动的周期时间，而且能够包含多个对话。拒绝服务攻击和不正确配备造成 生命期短，殊不知蜘蛛证实是长久的，由于他们常常错过了终止扫描仪的体制。假如按时观查到特殊源（代表着它具备经常的对话或一个长期性开展的对话），则它是一个生存時间较长的源。

根据IDS归类来区别他们的对话：到开启IDS报警的蜜罐的全部业务流程数据信息被标识为已经知道的进攻对话，以shellcode的传送完毕但不开启IDS报警的全部业务流程数据信息是不明的进攻对话。对话中间的時间也非常值得考虑到，因为它显示信息主题活动对话中间的中止。

数据信息段关键词：单位时间内的Session总数、Session的延迟时间、2个Session的间隔时间、 源生命周期、单位时间内已知或未知的攻击Session

它们使用端口的对数标度将目标端口绘制为时间的函数。日志规模是一个优势，因为大多数攻击发生在较小的公知端口。该怎么成为黑客详细教程曲线显示跨越离散级别的跳跃，表示用于SSH， *** B等的众所周知的端口的端口。类似于会话的符号是流。基本流基于基本IP流，并且由源和目的地IP地址，源和目的地端口，协议类型组成的5元组来描述。攻击频率还可以通过基本流的发生来描述：如果分组与任何关键字字段的另一个分组不同或者在超时之后到达，则认为它属于另一个流。因此，流是比会话更严格的要求。活动流是基于源IP地址的基本流的聚合，只有基本流之间的到达时间的超时。因此，它们类似于会话的定义怎么成为黑客详细教程。

数据段关键字：单位时间内的数据流数量、单位时间内活动的数据流的数量

0×05 攻击演进:

如果我们观察特定源，端口，国家等的某些时间模式，自动检测其异常行为可能是重要的，因为那些异常可能标记重要事件。这意味着，我们想学习，正常的行为是什么，并发现如果这个正常的行为改变。一种可能的 *** 是计算不同时间 *** 的比率，并且比较不同天数或平均比率的那些值。这个 *** 对于识别仅在特定时间尺度上可见的时间趋势是有用的。良好的时间粒度的选择取决于所研究的攻击现象的怎么成为黑客详细教程种类：对于短的高强度攻击，例如僵尸 *** 探测器或闪存蠕虫，应用较小的时间单位可能更有用，而对于具有更隐秘的传播的蠕虫方案应该使用更大的时间单位。

0×06 攻击传播:

除了以孤立的方式分析攻击活动之外，还应当尝试识别跨多个蜜罐的攻击的传播，如果部署大的蜜蜂。当在一个平台上观察怎么成为黑客详细教程到一个攻击IP地址，然后在另一个平台上观察时，就会发生传播。由于IP地址池，此检查是否会在特定时间范围内发生，以获得更精确的结果。已经早期分布的蜜罐分析表明，从不同的IP子网和不同的地理位置部署大量的蜜罐是有益的[40]，因为它更可能发现攻击，本地事件可以表征为这样和传播可以描绘跨目标的攻击者。

传怎么成为黑客详细教程播可以通过传播图来建模，其中节点表示单个蜜罐，边（i; j）描述在节点i也在节点j处发现所看到的IP地址的概率。然而，如果不在同一子网中，节点往往显示低的传播值。

数据段关键字：传播图

类似的，还可以通过单维相关和二维相关的攻击的传播。

如果在至少两个传感器上观察到攻击起源，则单维相关聚集来自相同起点的攻击。通过两个可视化分析这种相关性。首先，创建具有用于所有蜜罐和观察到的攻击者的节点的有向图。有向边表示对蜜罐的攻击，这意味着多个边缘到不同的传感器标记攻击者在怎么成为黑客详细教程几个蜜罐上的存在。其次，计算在各种蜜罐上观察到的独特攻击者的比率。 

在两个以上的传感器的存在是非常不可能的攻击者。二维相关包括作为附加维度的时间，这意味着必须在特定时间帧内在至少两个传感器上观察到相互攻击。如已经讨论的，由于IP地址池，该时间帧应当低于一天。 国外的安全专家认为，互联网范怎么成为黑客详细教程围的扫描在过去几年中得到了显着的改进：像ZMap这样的工具能够在大约1小时内对每个主机用一个探测器对一个端口执行IPv4地址空间的完整扫描。因此，为了找到强关系，可以将时间框架设置为1小时甚至更低。最后，他们使用散点图，使用一小时的时隙，并绘制出存在于多个传感器上的唯一攻击者的数量，此外，颜色表示攻击者存在多少传感器。他们的观察表明，至少有一个独特的攻击者针对每个时隙多个传感器。

数据段关键字：攻击图、特殊攻击者与目标传感器数量的比率、与每个时隙的目标相关的唯一共同攻击者的数量

相位图还可以用于可视化连续目标，显示下一个目标作为特定量的攻击样本的最后目标的函数。顺序IP地址扫描将在此可视化中显怎么成为黑客详细教程示为直对角线。相图还可以可视化覆盖，这是特定源的探测的蜜网IP地址的数量。全覆盖可以被识别为水平线。

数据段关键字：连续攻击目标的相位图、特定源的相位图

对不同目标怎么成为黑客详细教程的攻击可以通过目标 *** 扫描占用空间可视化，该占用空间是计数所有攻击目标的攻击源数量的图表。显然，如果部署许多蜜罐或将整个子网重定向到蜜罐，这种可视化效果更好。错误配置往往显示热点，蠕虫攻击和botnet导致均匀分布的模式。此外，之一目的地的偏好可能是有趣的分析，因为这可能揭示在通过蠕虫和机器人扫描子网的一些顺序。
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数据段关键字：目标 *** 扫描范围、之一目标参考（PDF）

0×07 攻击模式: 

许多数据挖掘任务的一般概念，如通用模式检测和聚怎么成为黑客详细教程类，涉及以下过程具有三个步骤：

1) 特征选择/提取，模式表示

2) 适合于数据域的模式接近度量的定义

3) 相似分组模式

之一步包括提取表征数据集的相关方面的某些特征，并用适当的装置（例如值的数组）表示它们。模式的分组或聚类通过诸如K均值算法的聚类算法来完成。不幸的是，模式检测的规则不能为所有数据类型提供直接的 *** 。不是每个怎么成为黑客详细教程算法都可以处理所有的簇形状或大小，并且运行时或输出质量可能在不同的数据维度和类型上严重不同。不同的聚类算法产生不同的数据分区，甚至相同的聚类算法依赖于其初始化和可配置参数。事实上，模式检测的真正技能是选择适当的聚类算法（和相似性度量），因为存在数百个聚类算法。这就是为什么我们在蜜罐攻击模式检测领域看到这么多不同的 *** ，也是任何其他聚类学科的原因。

*** 流量聚类和异常检测的问题不是一个新的学科，已经被广泛研究。 *** 通常结合入侵检测系统，统计（例如移动平均模型，主成分分析）或数据挖掘和无监督机器学习（例如分层聚类，KNN聚类）来利用基于签名的 *** 。然而，在蜜罐业务分析领域只做了一些明确的研究。因此，我们专注于有效地部署和/或分析蜜罐和蜜罐流量的生成日子。 Pouget应用广泛的关联规则挖掘过程来找到观察到的事件之间有趣的关系和模式怎么成为黑客详细教程。利用关联规则的诱导，尝试找到经常一起发生的项目 *** ，即事件，端口号，IP地址等。它源于客户行为分析，其试图基于 *** 购买的项目集来推荐产品。这意味着关联规则R声明如果我们看到特定动作a和b，我们可以有信心，用百分比量化，也将观察到动作c：a∩b=> c。应用的度量是支持和置信度。支持是包含规则的所有项目和所有事务的事务数之间的比率。置信度是包括规则的所有项目和包含前提的事务的数量之间的比率。规则应具有最小支持阈值，以便怎么成为黑客详细教程只找到有意义的规则。

通过比较时间行为的相似性，我们会发现只有三种模式的攻击

1) 连续活动

2) 持续爆发

3) 短暂峰值

特别地，短暂的尖峰可以导致假相似性测量，因为字母表的符号由于标准化怎么成为黑客详细教程过程而相对地选择。这意味着仅具有几个尖峰和许多零或非常小的值的时间模式具有接近零的平均值。 SAX计算高相似度，因为所有这些值仅由一个符号表示。然而，相似性不是这样的。因此，全局和局部相似性度量是必要的。

国外研究员提出了一种在人眼上容易检测到的蜜罐上的攻击模式。它不是基于统计 *** ，而是呈现以直观的怎么成为黑客详细教程方式实时观察 *** 流量信息以用于监视或在回放模式中进行取证。它是动画散点图和平行坐标图的组合。左垂直线表示源IP地址，0.0.0.0在底部，255.255.255.255在顶部。右垂直线表示目的端口，端口0在底部，端口65535在顶部。彩色线连接那些垂直线，每个分组一行。 UDP数据包由蓝色链接可视化，TCP数据包由绿色链接可视化。每个包也触发两个条，其高度表示包大小。当包变老时，条从竖线移开。 可视化对于可视化入站和出站流量是有用的怎么成为黑客详细教程，并且能够突出流量比特率，常见攻击端口和来源或模式（如重复发生的蠕虫攻击）的差异。

使用主成分分析（PCA）来分离潜在的活动组，并从聚类组中查找异常值。 PCA是一种多元统计技术，用于将数据集的维数减少为几个线性不相关变量，称为主成分。

最新的蜜罐攻击分析的 *** 是使用无监督的机器学习方怎么成为黑客详细教程法并应用鲁棒的聚类技术。最终，此 *** 将基于集群自动创建签名。这种分析建立在一个通用的算法，应用于识别生产流量的异常，并改变为工作在服务器蜜罐流量。 研究员旨在通过分而治之 *** 子空间聚类（SSC）和聚类 *** 的概念来提高聚类算法的鲁棒性。

国外研究员已经证明了经典数据挖掘和监督分类 *** 在使用公认的k最近怎么成为黑客详细教程邻（KNN）算法，神经 *** 和决策树的蜜罐数据对数分析中的有效性。这种分析的目的是区分互联网噪声，如无意或已知的 *** 流量，异常和真实攻击。因此，他们的设置不仅包括标记为攻击的蜜罐流量，而且包括标记为正常的生产流量。两种流量类型都用于支持学习过程并对流量进行分类。 KNN使用简单的分类原则：对于未知类的数据的每个实例，计算与已知类的数据的距离，并且k个最近邻居通过多数投票决定为未知元素选择哪个类。人工神经 *** 是由称为神经元的单个处理单元怎么成为黑客详细教程组成的计算结构。存在不同形式的神经 *** ，然而众所周知的和常用的模型是多层感知器（MLP）。 MLP利用称为反向传播的监督学习技术来训练 *** 并且由有向图中的多层神经元组成。决策树是机器学习算法，其执行将原始数据集连续分割成连续更均匀的子组。决策树中的每个节点都类似于分区决策。因此，决策树越高，聚类的细节水平越高。对于可疑或正常的流量的最简单的分类，KNN算法太慢而不能产生合理的结果，神经 *** 表现良好并产生良好的结果，然而具有相当高的假怎么成为黑客详细教程阴性份额。决策树更好地执行并产生正确的结果，具有很少的假阳性和适度数量的假阴性。

Honeycomb是最着名的HoneyD插件之一，并使用最长的公共子串（LCS）算法扫描传入的流量以检测包Payload中的重复模式。此实现基于后缀树，后缀树用作各种字符串算法的构建块。使用后缀树，两个字符串的最长公共怎么成为黑客详细教程子串可以直接在线性时间中找到。例如，可以使用Ukkonen的算法来生成后缀树。Honeycomb执行协议分析，其通过 *** 和传输层报头信息（IP地址或端口）对流量进行排序。之后，LCS以两种不同的方式应用：垂直模式检测为两个连接将传入的消息分别连接到一个字符串，然后比较结果字符串。水平模式检测比较两个连接在对话中相同深度的两个消息，这意味着LCS被应用于第n个消息。

抽样是从统计群体中选择个体的子集以估计总体特征的过程。连接采样可以通过减少带宽和内存需求来极大地有益于分析，这最终提高了可扩展性。 有些研究已经表明，来自蜜罐数据的子集性质能够描述整体数据的趋势和模式，例如找到攻击者。通过两种 *** 减少数据集。之一种 *** 选择随机流和计数相关的数据包。第二种 *** 仅考虑观察 *** 的子网。

0×08 攻击根源识别: 

攻击根本原因可以被定义为可以被合理地识别为攻击起源的最基本的原因。根本原因可以与特定攻击工具或其变体或配置之一相关联。蜜罐数据分析的主要任务之一是将集群和已识别的模式怎么成为黑客详细教程分配给根本原因。然而，这不一定是一对一关系，因为难以保证所发现的集群仅由一个攻击工具引起，并且一个攻击工具不会引起两个集群，例如通过不同的攻击配置。最终，一个集群应始终在其形成中保持可解释。在可以将集群分配给攻击根本原因之前，必须验证集群的一致性，即如果我们发现良好（或者说是有意义的）集群。毫无疑问，不同的攻击可以在同一端口上创建相同数量的数据包，因此对事务数据的纯统计分析可能是不够的。确定相干性的一种可能方式是通过考虑分组数据内容怎么成为黑客详细教程。从一个攻击源发送的所有数据包的有效载荷可以转换为字符串并连接。这创建了攻击指纹，然后可以通过比较指纹与简单的字符串距离测量来检查集群一致性。

多态攻击是能够随着每个实例改变其外观的攻击。因此，多态性蠕虫对蜜罐模式检测，更具体地对根本原因识别提出了很大的挑战，因为蠕虫可能改变用于利用漏洞的攻击向量，怎么成为黑客详细教程或者攻击主体可能由于垃圾插入，加密，指令重排序等而改变。因此，基于子字符串和字符串的 *** ，如LCS，是不够的。存在不同的 *** ，然而它们的研究基于相互前提，即尽管多态性，蠕虫必须具有一些不变的子字符串。事实上，存在这样的常量，并且必须找到可用于分类的有意义的字符串。

国内的安全研究员提出了双蜜罐的设计怎么成为黑客详细教程作为蠕虫的对策。这个系统的新颖性是能够区分蠕虫活动和蜜罐上的非攻击行为，例如错误配置。这个系统由两个独立的蜜罐阵列组成，入站数组由高交互蜜罐组成，允许妥协，而出站数组由低交互蜜罐组成。如果受损的入站蜜罐尝试查找并感染其他受害者，则由蜜罐发起的所有传出流量将由 *** 转换器重定向到出站阵列。如果其中一个出站蜜罐可以看到 *** 流量，那么肯定会出现入站蜜罐的被攻陷。扩展这项工作，国外的安全研究员提出了双蜜罐系统来解决同时部署两个蜜罐的一些局限性怎么成为黑客详细教程。双蜜罐系统是仅由服务器高交互蜜罐组成的两个蜜罐的组合。

分配攻击根本原因的另一种方式是通过确定使用哪个攻击工具传达攻击。这可以通过分析端口序列或TCP初始序列号（ISN）来完成。

数据段关键字：TCP初始序列号、端口序列号

一些攻击工具总是使用相同的ISN或具有低熵的坏随机数生成器，这使得可以向特定攻击工具分配一些ISN。此外，蜜罐接收反向散射分组，其是对欺骗的SYN分组的SYN-ACK响应，因此拥有ISN + 1。同样，这些是典型的ISN，可以链接到特定的怎么成为黑客详细教程工具。

端口序列分析用来显示对蜜罐的频繁/重复攻击创建大量的数据，如果应用一般统计，这可能导致误导结果。然而，仔细观察端口序列可以揭示一些隐藏的现象。端口序列是没有重复的端口的按时间排序的序列，表示攻击源（Pouget的超时为1天的IP地址）向特定端口发送数据包的顺序，例如：攻击者发送TCP请求到端怎么成为黑客详细教程口135 ，再次在135，然后在端口4444创建一个从4444到135的TCP连接。可以为单个蜜罐或多个蜜罐上的监视器创建端口序列。 初步结果表明每个序列通常仅限于一个端口，并且表示为一组的端口序列几乎由该 *** 唯一地标识，然而由于一些罕见的情况，有序序列是更好的。 国外的专家观察到比唯一目标端口多两倍的端口序列。分布类似于其他度量，因为前8个序列已经表征了大约75％的攻击的活动。这些结果推动了进一步深入调查。

在缓冲区溢出期间，指令计数器（EIP）被覆盖一个新的返回地址，在该地址可以假定shell代码。此外，诸如Argos之类的蜜罐跟踪指令计数器（产生故障的EIP）的先前值，该值是在利用攻击控制之前的最后一个合法指令。评估显示，EIP和引发故障的EIP的值是漏洞利用工具和操作系统对的特征。然而，这种分析可能由于主动地址空间随机怎么成为黑客详细教程化算法的存在而产生较大的偏差。

数据段关键字：EIP和引发故障的EIP

使用不同的受损机器来执行计划的攻击的各个阶段。这意味着，单个攻击者会在蜜罐上的不同机器上导致怎么成为黑客详细教程不同的攻击模式。此外，在某些高交互蜜罐上也存在这种现象。有两组攻击机：之一组专门用于扫描主机和执行字典攻击。如果它们成功，通常一天后，第二组的机器出现。该组在IP地址方面与之一组没有交集，地理查找甚至揭示不同的国家。登录后，第二台计算机尝试运行自己的服务或获取root访问权限。有趣的是，比较低和高交互蜜罐数据集之间的攻击源表明，相互IP地址仅来自扫描组，第二个入侵组也不会出现在低交互蜜罐上。

一般来说，攻击根本原因识别需要一个良好的黑工具知识或最近参与安全页面和邮件页面，通常上报给CVE。这就是为什么可能真的很难分配蜜罐攻击集群到已知的攻击工具。此外，由于蠕虫的复杂性日益增加，因此有必要进行有效载荷分析（字节序列，shellcode命令等）而不是纯统计评估和仅仅检测利用。蜜罐仍然用于收集蠕虫，然而，蠕虫的签名生成演变成其自己广怎么成为黑客详细教程泛的研究领域，而是入侵检测系统的领域。

0×09 攻击风险评估

风险估计是在高交互蜜罐上完成的，因为它可以基于漏洞的严重性和漏洞的分析来评估。然而，也可怎么成为黑客详细教程以基于攻击的范围对低交互蜜罐进行风险估计，其可以通过描述通信量的三个特征来测量：攻击的分组数，攻击中交换的字节的数量和通信持续时间。

Risk = log(nPackets) + log(nBytes) + log(duration+1)

通过将风险值乘以攻击所在的子空间数量来扩展此风险估计，这表明攻击影响了多少 *** 特征。

Risk(subspace) = C  log(nPackets) + log(nBytes) + log(duration +怎么成为黑客详细教程 1)

SweetBait被设计成一个自动响应系统，防止随机IP扫描蠕虫使用低交互蜜罐和高交互蜜罐。蜜罐用于创建签名，然后发送到IDS / IPS传感器，以确定生产环境上的蠕虫的破坏性。

0×10 EXP检测

由于高交互蜜罐被积极利用，他们还考虑在他们的分析中利用的漏洞。检测利用和查找漏洞的两个主要过程是数据驱动技术或操作系统状态监视。前者通过动态污点分析来检测利用，这是基于来自互联网的所有数据都是潜在的恶意，因此被标记为污染的想法。监视污染数据的怎么成为黑客详细教程数据流。然后将蜜罐的利用规定为直接执行受污染的shellcode。动态污点分析非常准确和可靠地检测利用缓冲区溢出的攻击。后者检查操作系统的状态，并尝试在文件系统或进程管理中发现非法操作。如果对这个特定位置进行修改（有时甚至是读取操作），则不会出现这些修改文件的活动执行，但这通常是不容易被发现的。可以通过识别修改、比较哈希值或控制敏感调用的内核日志来比较文件与备份。

0×11 蜜罐数据分析展望

有趣的是，这个概述的一个发现是大多数研究者倾向于提出前三个提出的问题，其涉及攻击源，攻击目标和频率。此外，在确定来源或目标和描述频率方面存在共同的共识，因为许多指标和分析 *** 在整个出版物中重复怎么成为黑客详细教程使用。这种情况的背后的原因是直接（表观）信息被评估，并且在像简单查找扩展的国家映射的情况下。直接信息描述观察结果，并在通用操作期间记录在蜜罐日志中：通常蜜罐日志文件包含基于IP信息的攻击的源，目标和时间戳。重要的是要注意，尤其是对于IP，没有源和目标的IP地址的通信是不可能的，并且每个事件具有时间戳。因此，基于这些特征提出分析问题是直接和自然的。

然而，这种情况对于剩下的问题是不同的，因为他们试图导出信息。派生信息解释，评估或本地化观察的原因，其根本上比单纯的描述更复杂。由于分析更复杂，这种研究比简单的描述性分析出现得比较晚， *** 之间存在较少的重叠。这对于模式检测尤其如此，这可以通过许多不同的相似性度量和聚类算法（如在子V-G中解释的）来完成。这种分析的进行正在成为一种跨学科的 *** ，因为为了得到信息，基本统计通常不再满足：复杂怎么成为黑客详细教程 的蜜罐 *** 和来自其他领域的 *** ，如关联规则挖掘，神经 *** ，虚拟机中的内存污染名字几个，已经变得必要。一般来说，蜜罐研究和其他研究领域之间的联系在过去几年里加强了。

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