SecurityOnion新增进程信息采集功能解析
SecurityOnion作为一款开源的网络安全监控平台,近期在其功能集中新增了两项重要的进程信息采集功能:"进程及子进程信息"和"全部进程信息"。这两项功能的加入显著增强了平台在安全事件调查和系统监控方面的能力。
功能概述
新加入的两项进程信息采集功能分别针对不同粒度的进程数据获取需求:
-
进程及子进程信息:该功能能够获取目标进程及其直接子进程的详细信息,适用于需要了解特定进程家族关系的场景。
-
全部进程信息:提供系统当前运行的所有进程的完整信息,适用于全面系统状态评估和安全审计。
技术实现特点
从实现上看,这两项功能采用了高效的数据采集机制,能够在不显著影响系统性能的情况下获取详细的进程信息。功能实现中特别考虑了以下技术要点:
-
数据完整性:确保采集的进程信息包含所有关键字段,如进程ID、父进程ID、执行路径、命令行参数等。
-
实时性:功能设计保证了获取的信息是最新的系统状态,没有明显的延迟。
-
安全性:采集过程遵循最小权限原则,仅获取必要的系统信息。
应用场景
这两项新功能在多个安全运营场景中具有重要价值:
-
威胁调查:当检测到可疑活动时,安全分析师可以快速获取相关进程的详细信息,包括其子进程行为。
-
基线建立:通过定期采集全部进程信息,可以建立系统正常运行时的进程基线,便于异常检测。
-
事件响应:在安全事件响应过程中,全面的进程信息有助于快速定位问题源头。
用户界面集成
新功能已无缝集成到SecurityOnion的用户界面中,操作简便直观。用户可以通过简单的点击操作获取所需的进程信息,结果以清晰易读的格式呈现,便于快速分析和决策。
总结
SecurityOnion新增的这两项进程信息采集功能,进一步丰富了其安全监控能力,为安全团队提供了更强大的调查工具。特别是在复杂攻击日益增多的今天,能够快速、全面地获取进程信息对于及时发现和应对安全威胁至关重要。这些改进体现了SecurityOnion项目团队对用户需求的敏锐把握和对产品功能的持续优化。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00