ajaxtpm

Имена Snort и Suricata IDS знакомы каждому, кто работает в сфере сетевой безопасности. Системы WAF и IDS — это те два класса защитных систем, которые анализируют сетевой трафик, разбирают протоколы самого верхнего уровня и сигнализируют о злонамеренной или нежелательной сетевой активности. Если первая система помогает веб-серверам обнаружить и избегать атак, специфичных только для них, то вторая, IDS, способна обнаружить атаки во всем сетевом трафике.

Многие компании устанавливают IDS для контроля трафика внутри корпоративной сети. Благодаря механизму DPI они собирают транспортные потоки, заглядывают внутрь пакетов от IP до HTTP и DCERPC, а также выявляют как эксплуатацию уязвимостей, так и сетевую активность вредоносных программ.

Сердце и тех и других систем — наборы сигнатур для выявления известных атак, разрабатываются экспертами сетевой безопасности и компаниями по всему миру. Мы, команда @attackdetection, также занимаемся разработкой сигнатур для обнаружения сетевых атак и вредоносной активности. Далее в статье речь пойдет о обнаруженном нами новом подходе, который позволяет нарушить работу систем IDS Suricata и скрыть такую активность.

Не так давно всего за один месяц свет увидели около 10 уязвимостей, связанных с получением root shell или админских учетных записей на домашних сетевых устройствах. Wi-Fi и 3G-роутеры с админскими учетками вокруг нас. Заплатив 50 $ за платный аккаунт на shodan.io, любой желающий получает доступ к десяткам миллионов IoT-устройств. В их числе роутеры, веб-камеры и прочие гаджеты. С другой стороны, разработчики и поставщики сетевых устройств не придают значения таким понятиям, как «тестирование» и «безопасность». Многие серьезные уязвимости остаются без патчей, а если патчи все-таки выходят, то пользователи не торопятся их применять. Что в результате? Легионы устройств ждут своего часа, чтобы быть взломанными и стать ботами для DDOS-атак.

Привет! Я воплощаю интересные идеи на python и рассказываю о том, что из этого вышло. В прошлый раз я пробовал найти аномалии на карте цен недвижимости. Просто так. На этот раз идея была построить систему, которая смогла бы сама решать очень популярную ныне Google Recaptcha 2.0, основываясь на некоторых алгоритмах и большой базе обучающих примеров.
Google Recaptcha 2.0 представляет собой набор изображений (9 или 16 квадратных картинок под одной инструкцией), среди которых пользователю, для подтверждения своей разумности, нужно выбрать все изображения одной категории. Речь пойдет НЕ о построении системы машинного обучения — распознавать мы будем именно капчи!

Цены на жильё формируются из многочисленных факторов, основные из которых — это близость к центру города и наличие рядом различной инфраструктуры. Но реальные цены только в бумажных газетах и риэлторских сайтах. Мы будем строить свою карту с ценами на недвижимость в Москве при помощи python, яндекс API и matplotlib, специальный репортаж с места событий под катом.