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好,第三个的话就是对白盒测试,那么非常重要的一点就是你要知道如何去设计用例,如何去设计用例 好,设计用例的话,其实就是也就是你测试这个软件的一个非常重要的逻辑思维这个东西。 因此就是说并不是说每个人都能够随随便便去做一做一个很好的黑盒测试的工程师。
同样地,由于可用的参数太多,收集数据将成为显而易见的下一步行动。许多企业的系统支持匿名连接,并且倾向泄漏普通用户不需要的额外数据。另外,许多企业倾向于存储可以直接访问的数据。安全人员正在努力应对API请求经常暴露数据存储位置的挑战。例如,当我查看安全摄像机中的视频时,可以看到该信息来自AmazonS3存储库。通常,那些S3存储库的保护并不周全,任何人的数据都可以被检索。
另一个常见的数据挑战是数据过载,很多企业都像入冬前的花栗鼠,存储的数据量远远超出了需要。很多过期用户数据已经没有商业价值和保存价值,但是如果发生泄密,则会给企业带来巨大的和合规风险。解决方法:对于存储用户数据的企业,不仅仅是PII或PHI,都必须进行彻底的数据审查。在检查了存储的数据之后,应制定数据访问规则并进行测试。确保能够匿名访问的数据不涉及任何敏感数据。
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大多数开发人员没有安全意识,其中软件开发公司更严重。他们专注于实现客户的需求,不考虑现在的代码是否有安全上的危险。在生产软件的同时,也生产脆弱性,没有任何软件是的,没有脆弱性。因此,建议网络安全技术人员对代码进行安全审计,挖掘漏洞,避免风险。无论是大型软件还是小型软件,安全稳定都是APP运营的标准。否则,即使是更好的商业模式也无法忍受网络攻击的推敲。大型软件受到竞争对手和黑产组织的威胁,小型软件通过扫描式随机攻击侵入服务器,稍有疏忽的平台被利用。
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近,攻击者接管账户的尝试在不断增加。错误消息过于“详细周到”,往往使此类攻击更加容易。冗长的错误消息会引导攻击者了解他们需要进行哪些更改才能伪装成合法请求。API专为低负载下的高速交易而设计,使攻击者可以使用高性能系统找出有效账户,然后尝试登录并更改密码进行利用。解决方法:不要拿用户体验作为挡牌,有些看起来有利于用户体验的做法,未必有利于安全性。系统返回的错误信息不应该包括错误的用户名或错误的密码,甚至不能包含错误信息的类别(用户名还是密码错误)。用于查询数据的错误消息也是如此,如果查询/搜索格式不正确或由于某种原因而无法执行,则应该返回“没有营养”的错误信息:“糟糕,哪里出错了”。
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在安全运营工作当中,经常需要系统日志、设备威胁事件日志、告警日志等,各种日志进行收集汇聚,具体分析,通过日志来分析威胁事件发生源头、相关联的人和资产关系,以日志数据的角度,来追究溯源威胁事件发生的过程和基本概括原貌。评估威胁事件产生危害的影响范围,关联到人与资产,采取顺藤摸瓜,将各种信息进行关联,无论是二维关系数据联系关联,还是大数据分析建模,数据的分类采集都是基础工作。
企业安全相关的各种日志数据,存放的位置、形式、大小、业务、使用人群都不同,如何根据不同业务规模的日志数据,采取相得益彰的技术形式进行合理的日志、聚合、分析、展示,就成为了一个课题,接下来,我们主要围绕这些相关的主题进行讨论分享,通过具体的日志聚合分析实践,让数据有效的关联,使其在威胁事件分析、应急事件分析响应过程中让数据起到方向性指引作用、起到探测器的作用,通过以上技术实践,让更多日志数据,有效的为企业安全运营提供更好的服务。
在实际工作当中,日志聚合分析工具种类繁多:ELK、Graylog、rk、Clickhouse、Superset等工具。我们以常用的日志数据使用场景为例子,结合这些工具的使用,向大家展示在实际数据工作中数据运营的情况,如何进行数据聚合分析,以提供实际的操作案例,能能直观的了解数据管理的工作流程,之后可以重复实践,不绕道走远路,着重给出日志分析工具使用的要点,快速上手掌握相关工具的使用,掌握日常日志数据实操及相关方法。
为了方便实践,尽量避免商业系统和设备在案例中的出现,以可以方便取材的开源项目为基础,展开案例的讲解,大家可以容易的在网上取材这些软件系统,在本地完成实践练习过程。本篇介绍入侵检测系统Suricata及威胁日志事件管理系统Graylog,通过对入侵检测系统的日志进行收集,来展现日志收集处理的典型过程。
开源IDS系统Suricata与威胁事件日志管理平台Graylog结合,对网络环境进行截取与日志收集分析统计,通过Suricata捕获输出的日志,经过Nxlog日志收集工具,将相关事件日志、告警日志、HTTP日志,通过Graylog进行日志聚合,对日志进行统计分析,分析网络环境中存在各种威胁事件类型,通过自定义Suricata的检测规则,控制入侵检测的策略,以及入侵检查系统的输出结果。
SINE安全网站漏洞检测时必须要人工去审计漏洞和查找漏洞找出问题所在并修复漏洞,对各项功能都进行了全面的安全检测。

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