Advertisement

开源网络威胁情报平台的构建基于OpenCTI框架

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:PDF


简介:
基于docker容器实现的CentOS7.9版本支持将机器数据接入OpenCTI平台(社区版)

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 协同防御盾K01).docx
    优质
    网络威胁情报协同防御平台(网盾K01)是一款集成了先进的威胁检测、分析和响应功能的安全解决方案。它利用人工智能技术,结合全球威胁情报数据源,为用户提供全面的网络安全防护服务。通过该平台,用户可以实时监测并应对各类网络攻击,保护关键信息资产免受侵害。 网络威胁情报联防处置平台是一个用于协同应对网络安全威胁的系统。该平台能够帮助用户收集、分析并共享有关潜在安全风险的信息,以便及时采取措施保护信息系统免受攻击。通过这种合作机制,可以更有效地识别新型威胁,并迅速响应以减少损害。
  • 代码获取.zip
    优质
    本项目为一个开源的情报收集与分析平台,旨在帮助用户从多样化的网络资源中搜集、整理和分析威胁信息,促进网络安全防护能力提升。 开源威胁情报获取平台.zip包含了用于收集和分析网络安全威胁的工具和资源。此平台旨在帮助用户更好地理解和应对网络攻击,促进安全社区之间的协作与知识共享。
  • 奇安信API使用指南.pdf
    优质
    本PDF文档为《奇安信威胁情报平台API使用指南》,详细介绍如何利用该平台提供的API接口进行信息安全数据分析和应用集成,助力企业构建高效的安全防护体系。 奇安信威胁情报平台-API使用说明 接口使用说明文档提供详细的指导,帮助用户了解如何通过API访问和利用奇安信威胁情报平台的功能和服务。该文档涵盖了各种接口的定义、请求方法、参数设置以及响应格式等内容,旨在为开发者提供便捷的信息获取途径和技术支持。 请参考提供的文档以开始您的集成工作,并确保遵循相关安全实践来保护数据隐私与系统稳定运行。
  • OpenCNN: 用C++卷积神经
    优质
    简介:OpenCNN是一款基于C++开发的开源卷积神经网络框架,旨在为深度学习研究者和开发者提供灵活、高效的模型训练与推理工具。 我正在尝试移植并添加更多文档到OpenCNN项目。这可能会破坏某些现有功能;但是预计在三周内可以稳定下来。 OpenCNN是一个使用C++11从头开始实现的卷积神经网络框架,特点如下: - 特征清晰易懂。 - 实施简单,适合学习CNN的基础知识。 - 易于扩展:定义明确的接口便于添加新的层类型。 - 很少依赖第三方库,仅取决于标准库和googletest单元测试工具。 项目经过全面测试,使用autodiff(前向模式)验证了所有正向/反向传播过程的准确性。整个框架是纯C++实现,在CPU上运行且不需要GPU的支持。 在MNIST数据集上的表现:5000次迭代后准确率达到95.21%,批处理大小为16。 支持的层类型包括: - 卷积 - 批量归一化 - ReLU及泄漏ReLU激活函数 - 最大池化 - 全连接层 - Dropout(辍学) - Softmax和交叉熵损失(即负对数损失) 项目在Linux (Ubuntu)上构建。
  • 2024年中期安全
    优质
    本报告深入分析了2024年上半年的全球网络安全态势,涵盖最新的网络攻击趋势、安全漏洞及防御策略,旨在为企业和个人提供切实可行的安全建议。 近日,《网络安全威胁2024年中报告》由奇安信威胁情报中心发布。该报告涵盖了高级持续性威胁(APT)、勒索软件、互联网黑产以及漏洞利用等多个方面。 在APT攻击活动中,2024年上半年的攻击主要集中在信息技术、政府和科研教育领域。未知威胁组织(UTG)还对新能源、低轨卫星及人工智能等领域构成威胁。 关于勒索软件,全球范围内有众多家族并不断出现新型变种,它们采用“双重勒索”模式,并利用漏洞或恶意软件进行攻击。 在互联网黑产方面,不法分子使用网络技术形成黑色产业链。这些犯罪活动手法多样,目标包括IT运维人员及线上考试系统等,其目的是获取经济利益。 此外,在0day 漏洞的利用上,上半年共发现25个新漏洞。攻击者从以往主要针对微软、谷歌和苹果转向了边界设备,并尝试新的攻击角度。 根据往年惯例,《报告》还详细介绍了各地区活跃APT组织及热点APT攻击事件的情况。
  • 利用Django简易物联
    优质
    本项目运用Python的Django框架搭建了一个简易物联网平台,旨在实现设备数据的高效采集、处理与展示。 该项目后端使用Django框架,并利用MQTT协议实现数据的采集和传输。数据源可以是实时从传感器收集的数据,或者是模拟生成的随机数据。当接收到信息时,这些数据会被保存到MySQL数据库中。微信小程序通过访问Django提供的API接口来获取并展示这些信息。此外,该平台还可以作为一个发布端,使用户能够通过一个简单的开关操作来控制设备,例如开启或关闭LED灯。 ### 基于Django框架开发的物联网平台 #### 项目背景与目标 本项目旨在构建基于Django框架的物联网平台,实现温湿度数据实时采集和展示、远程设备控制等功能。该方案整合了多种技术手段,包括MQTT协议、MySQL数据库以及微信小程序,为用户提供直观且易于操作的物联网解决方案。 #### 技术选型与架构设计 1. **后端技术栈**: - Django框架:作为主要后端框架处理业务逻辑、数据管理和API接口设计。 - MQTT协议:用于设备和服务器之间的低延迟高效通信。 - MySQL数据库:存储所有采集的数据,支持高效的查询和管理。 2. **前端技术栈** - 微信小程序:提供用户交互界面,包括实时查看数据及控制设备状态等功能。 3. **系统架构**: - 数据采集层:通过传感器或其他设备收集数据。 - 传输层:使用MQTT协议确保数据的安全可靠传输。 - 存储层:MySQL数据库作为主要的数据存储中心,保证其完整性和可用性。 - 应用层:Django框架构建API接口支持微信小程序调用。 - 展示层:通过微信小程序实现信息展示和设备控制等功能。 #### 核心功能实现 1. **数据采集与传输** - 使用MQTT协议来实时收集并传送无论是来自传感器的真实数据还是模拟的随机生成的数据。 - MQTT客户端订阅特定主题,接收从传感器传来的数据,并立即通过Django框架保存至MySQL数据库中。 2. **信息展示** - 微信小程序可通过访问由Django提供的API接口获取到所有需要的信息,在其界面上进行实时显示。 - 支持以图表形式呈现温湿度等参数的变化趋势,便于用户直观理解数据情况。 3. **设备控制** - 平台提供了一个简单的开关功能让用户可以远程操作如LED灯的开启与关闭。 - 用户的操作将通过MQTT协议向指定设备发送指令来实现。 4. **模拟数据发布** - 微信小程序端具备一个模拟生成并传输数据的功能,即充当了MQTT协议下的消息发布者角色。 - 可以在微信小程序中设定主题名称和内容,并通过HTTP请求将这些信息提交给Django后端进行处理。 - Django接收到的数据会被转发至相应的订阅者并通过MQTT协议最终存储进数据库。 #### Django项目结构详解 1. **Django项目的文件** - 项目根目录包含如`settings.py`等配置文件,其中定义了应用列表、时区设置和MySQL连接信息。 - `urls.py`: 定义项目的URL路由规则,并将它们指向相应的视图函数或管理后台。 2. **自定义的应用程序** - 包含多个文件如`models.py`, `services.py`等,用于实现不同的业务逻辑和服务处理。 - 在`models.py`中使用Django ORM来定义数据模型类及其字段属性(例如时间戳)以映射数据库表结构。 #### 总结 通过本项目的实施不仅能够学习到如何利用Django框架构建复杂的后端系统和理解MQTT协议的工作原理及其实现方法,还可以借助微信小程序的开发快速搭建具有实时交互能力的应用前端。这对于希望进入物联网领域进行技术探索的人来说是一个很好的实践案例。
  • 陈德锋-设银行安全防护体系设与应用探索.pdf
    优质
    本文探讨了中国建设银行在网络安全防护体系建设方面的实践和经验,并深入分析了威胁情报的应用策略及其对银行业务安全的重要性。 建设银行在安全防护体系的演进以及威胁情报领域的探索和应用方面取得了显著进展。
  • C#Halcon
    优质
    本项目提供了一个基于C#的Halcon视觉软件开发工具包(SDK)的开源实现框架。该框架旨在简化和加速图像处理与机器视觉应用的开发过程,适用于网络及本地部署需求。 我之前收藏了一些网络上的开源框架,现在想拿出来跟大家分享。