splunk源数据恶意程序分析

最新推荐文章于 2025-07-05 18:09:15 发布
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通过机器数据的元特征分析来进行威胁检测的方法介绍。重点讨论如何利用特定的数据特性来识别潜在的安全威胁。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

http://www.slideshare.net/Shakacon/threat-detection-via-metacharacteristic-analysis-of-machine-data-by-monzy-merza
cnbird2008
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11、Linux系统恶意软件取证指南
plum99的博客
07-16 12
本文详细介绍了对受恶意软件影响的Linux系统进行数字取证分析的方法与流程。涵盖了从获取取证副本到恶意软件发现与提取的全过程，包括调查注意事项、系统管理与取证的区别、取证检查的一般方法、日志与配置文件分析、关键字搜索、时间线重建以及高级恶意软件发现技术等内容。文章强调了面对现代恶意软件和反取证技术时，如何通过系统性分析和多工具协作提高取证效率和准确性，适用于数字取证人员、安全研究人员和系统管理员。
Splunk：大数据管理与分析的艺术
AI天才研究院
07-15 2104
作者：禅与计算机程序设计艺术 概览 Splunk是一个被广泛应用在日志、安全、网络、应用程序等领域的开源大数据分析工具。其功能强大且简单易用，可用于检索、分析、监控各种数据源，支持复杂的查询语言，并提供直观的图表、仪表板、警报等可视化界面。目前其最高版本为7.3.5，基于商业许可证进行授权销售。 本文将从
如何使用Splunk检测恶意软件
weixin_33961829的博客
12-28 677
恶意软件的渗入、运行、传播一般都会在系统和网络中留下痕迹，这些痕迹翻译成计算机语言则包括了进程的创建、dll装载、网络连接、文件创建和更改、注册表启动项更改、服务与任务配置修改等信息， 通过Windows的sysmon监控这些痕迹，并实时传递给Splunk进行处理与关联分析，可以高效的识别出恶意或异常活动，理解网络中的入侵者和恶意行为. 一、前言 ...
splunk 日志分析软件 简介
whatday的专栏
09-18 8250
目录 Splunk总体介绍 简介 Splunk是什么 Splunk做什么 Splunk如何做 应用场景 日志管理 为机器数据建立索引 搜索、关联、调查 钻取分析 监控&告警 报表和仪表盘 IT运维监控 IT运维监控视图 丰富的App和插件 安全和欺诈 安全神经中心 安全挑战 高级威胁检测 内部威胁 合规 欺诈与盗窃 用户行为分析 数据从哪儿来 数据源类型 文件和目录 网络事件 Windows数据源 其他数据源 数据提取 数据如何分...
Splunk：大数据智能分析平台&全能日志分析利器
binbigdata的博客
06-20 6792
Splunk是什么？从功能上讲，Splunk是一款功能完善、强大的机器数据(MachineData)分析平台，涵盖机器数据收集、索引、搜索、监控、分析、可视化、告警等功能。之所以说是“平台”而不仅仅是工具，是因为Splunk经过多年的发展，功能十分强大且灵活，允许用户在其上自定义应用(App)，目前其提供的官方和非官方应用多达数百个，且大多数均可以免费下载并使用；同时，Splunk还提供了强大AP...
数据中心安全分析
qq_54244412的博客
09-12 453
此类工具通过监控系统中的异常活动，如不正常的资源消耗、网络流量异常等，识别潜在的恶意软件。因此，容器的安全隔离性较虚拟机弱，攻击者一旦获得容器的控制权，可能通过容器突破内核隔离，获取宿主机的访问权限。系统级别安全威胁是指攻击者通过操作系统漏洞、恶意软件、病毒、勒索软件等方式进行的攻击，这类威胁一旦成功，会对数据中心的关键系统造成严重损害。：病毒是恶意软件的一种，能够自我复制并感染其他文件或系统。因此，数据中心的运维团队需要建立系统更新的日常流程，定期检查并安装最新的补丁程序，确保系统免受已知漏洞的攻击。
10 Splunk学习笔记（一）
Li_Wisworth的博客
07-05 978
通配符操作符是星号字符（*），可代表任意内容。
Splunk Security Onion：打造安全洋葱监控平台
weixin_42348783的博客
10-08 1688
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：安全洋葱是一个集成多种开源工具的网络安全监测解决方案，专注于网络监控和威胁检测。结合Splunk后，该应用程序提供实时数据搜索、分析和可视化功能，增强安全运营能力。用户将通过数据收集、事件分析、可视化仪表板、机器学习、自动化响应和Shell命令等多个方面，掌握如何高效利用Splunk Security Onion进行威胁检测和响应。 ...
深入解析Splunk：数据可视化与分析技术
资源摘要信息:"Splunk是一个领先的数据收集和分析平台，特别设计用来处理机器生成的大数据，例如日志文件。它能够从各种来源搜集数据，并提供实时搜索功能和可视化工具，帮助用户快速理解数据背后的信息。Splunk广泛...
malzoo：大量静态恶意软件分析工具
02-04
MalZoo是一款大规模静态恶意软件分析工具，可收集Mongo数据库中的信息，并根据MD5哈希的前4个字符将恶意软件样本移至存储库目录。 它是作为一个实习项目构建的，用于分析50 GB以上的样本集（例如，来自 ）。 它...
Splunk-官方最新文档-中文版
01-15
1. **数据收集**：Splunk 支持多种数据源，包括系统日志、应用程序日志、网络设备日志、数据库记录等，能够通过HTTP、TCP、UDP等多种协议进行数据接收。 2. **数据索引**：索引过程是将原始数据转化为可供快速搜索...
安全基本指南-ueba-splunk.pdf
12-10
- **Splunk Enterprise Security**：一种SIEM解决方案，提供对网络、端点、访问权限、恶意软件、漏洞和身份等信息安全技术产生的机器数据的见解。 - **Splunk Enterprise**：可以从任何来源监控和分析机器数据，以...
使用小波、EMD、SVD 分析进行手部运动检测.zip
最新发布
08-16
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【嵌入式系统】69字节帧数据解析：GPS坐标与时间戳传输协议分析
08-16
内容概要：本文档为一个名为《фреймы 69 байт.txt》的文本文件，主要记录了一系列十六进制数据帧及其对应的地理坐标和eph值。每个数据帧以“0x”开头表示十六进制数值，后面跟随具体的坐标信息（如49.9886168, 53.1024544）以及eph值（如7 eph 333）。这些数据帧共有五组，每组都包含不同的十六进制序列和坐标信息，最后还有一组异常的数据帧，其中包含大量0xFF和无效的十六进制值。; 适合人群：对十六进制数据解析、地理信息系统（GIS）、卫星通信或相关技术领域感兴趣的开发者、研究人员和技术爱好者。; 使用场景及目标：①用于研究或分析特定设备或系统传输的数据帧结构；②作为地理定位或卫星信号处理的研究样本；③帮助理解和解析类似十六进制编码的数据流。; 其他说明：文档中的数据帧可能来自某种传感器或通信设备，但具体来源和用途未明确说明。最后一组数据帧包含大量无效值，可能是设备故障或传输错误导致。建议结合实际应用场景和技术背景进行深入分析。
sssd-dbus-2.5.2-2.el8_5.3.tar.gz
08-16
# 适用操作系统：Centos8 # Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz # Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
【编程语言领域】Kotlin函数式编程与跨平台开发详解：多范式编程特性及应用案例分析
08-16
内容概要：本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势，结合详细的代码案例，展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用，解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着，详细讲解了Kotlin Multiplatform（KMP）的实现方式，包括共享模块的创建和平台特定模块的配置，展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后，文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景，并展望了其未来发展趋势，指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群：对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者，尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标：①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景；②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式，能够在多个平台上共享业务逻辑代码，提高开发效率；③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景，为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还结合了大量代码案例，帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例，以加深理解和掌握。
【多智能体系统】基于历史速度命令的仿射编队控制增强：理论分析与实验验证（含详细代码及解释）
08-16
内容概要：本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值，通过全面评估HVC对系统的影响，提出了易于测试的稳定性条件，并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案，并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外，文中还提供了详细的Python代码实现，涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想，还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略，更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群：具备一定编程基础，对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升；②掌握仿射编队控制的具体实现方法，包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验；③学习如何通过引入历史信息（如HVC）来优化群体智能系统的性能；④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明：此资源不仅提供了理论分析，还包括完整的Python代码实现，帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰，涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节，并提供了丰富的可视化工具，便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践，读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
基于天翼物联网平台的单灯控制器BootLoader系统_支持远程固件升级和OTA管理的智能路灯控制引导程序_用于城市智慧照明系统的设备固件维护和版本控制_包含STM32嵌入式开发_.zip
08-16
基于天翼物联网平台的单灯控制器BootLoader系统_支持远程固件升级和OTA管理的智能路灯控制引导程序_用于城市智慧照明系统的设备固件维护和版本控制_包含STM32嵌入式开发_.zip
用于 MNIST 数据集的卷积神经网络 -MIT “自动驾驶” 线上课程个人作业
08-16
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/5a84ca3bf664 用于 MNIST 数据集的卷积神经网络 ——MIT “自动驾驶” 线上课程个人作业（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
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