探索网络安全的每日IOC:DailyIOC
2024-05-21 07:21:21作者:秋阔奎Evelyn
项目介绍
DailyIOC 是一个独特且宝贵的资源库,它汇总了从文章和推文中收集到的网络威胁情报(IOC,Indicator of Compromise),这些信息可以帮助安全研究人员和防御者跟踪并对抗各种高级持续性威胁和其他恶意活动。这个项目的目标是为社区提供实时更新的IOC数据,使大家能更快地发现并应对潜在的网络攻击。
项目技术分析
项目的核心在于它的组织结构和及时更新。每个条目都详细记录了日期、发现的IOC类型以及原始信息来源,包括推文链接和相关文章。这些IOCs通常以CSV文件的形式存储,方便导入到安全分析工具中进行匹配和检测。此外,项目还涉及到多个知名的恶意软件家族和网络攻击组织,如APT2、APT10等,涵盖了Windows和Linux平台。
项目利用Yara规则监控,能够自动化地识别新的恶意样本,这使得DailyIOC成为一个动态的知识库,而非静态的数据集合。
项目及技术应用场景
DailyIOC 对于以下场景尤其有用:
- 安全运营中心:SOC团队可以快速响应新出现的威胁,通过对比
DailyIOC中的数据来检查其网络是否受到攻击。 - 威胁猎手:研究和追踪特定网络攻击或恶意软件的专家可以从这里获取一手的情报,帮助他们深入理解攻击者的战术、技术和程序(TTPs)。
- 企业安全团队:定期检查
DailyIOC可以帮助企业提升防护策略,识别可能的入侵行为。 - 开发者和安全产品制造商:可以将这些IOCs集成到他们的安全解决方案中,提高产品的检测能力。
项目特点
- 即时性:每日更新确保了信息的新鲜度,让使用者第一时间了解最新的网络威胁。
- 广泛性:涵盖多种恶意软件和网络攻击活动,适应多种安全需求。
- 易用性:CSV格式的数据便于导入安全工具,快速进行匹配和分析。
- 社区驱动:得益于安全社区成员的贡献,
DailyIOC提供了丰富的多源情报。
总之,DailyIOC是一个强大的资源,对于任何关注网络威胁的人来说都是不容忽视的工具。无论是专业安全人员还是普通用户,都应该将其视为增强自身网络防御力的重要一环。立即加入我们,一起抵御日益严峻的网络安全挑战!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
93
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.33 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1