[网络安全提高篇] 一二四.DataCon涉网分析之恶意样本IOC自动化提取万字详解

2024新的战场，继续奋斗。 “网络安全提高班”新的100篇文章即将开启，包括Web渗透、内网渗透、靶场搭建、CVE复现、攻击溯源、实战及CTF总结，它将更加聚焦，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，Web渗透也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~

前文详细介绍如何构建深度学习模型实现恶意软件家族分类，常见模型包括CNN、BiLSTM、BiGRU，结合注意力机制的CNN+BiLSTM。这篇文章是作者2022年参加清华大学、奇安信举办的DataCon比赛，主要是关于涉网FZ分析，包括恶意样本IOC自动化提取和攻击者画像分析两类题目。这篇文章来自L师妹的Writeup，经同意后分享给大家，推荐大家多关注她的文章，也希望对您有所帮助。非常感谢举办方让我们学到了新知识，DataCon也是我比较喜欢和推荐的大数据安全比赛，我连续参加过四届，很幸运且遗憾，我们团队近年来也获得过第1、2、4、6、7、8名过，希望更多童鞋都参加进来！感恩同行，不负青春，且看且珍惜！

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作者作为网络安全的小白，分享一些自学基础教程给大家，主要是关于安全工具和实践操作的在线笔记，希望您们喜欢。同时，更希望您能与我一起操作和进步，后续将深入学习网络安全和系统安全知识并分享相关实验。总之，希望该系列文章对博友有所帮助，写文不易，大神们不喜勿喷，谢谢！如果文章对您有帮助，将是我创作的最大动力，点赞、评论、私聊均可，一起加油喔~

• 自学篇工具：https://github.com/eastmountyxz/NetworkSecuritySelf-study
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声明：本人坚决反对利用教学方法进行犯罪的行为，一切犯罪行为必将受到严惩，绿色网络需要我们共同维护，更推荐大家了解它们背后的原理，更好地进行防护。

提高篇：（自学系列100篇目录放在文章末尾）

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