PortEx

PortEx PortEx에 오신 것을 환영합니다 PortEx는 Portable Executable 파일의 정적 악성코드 분석을 위한 Java 라이브러리입니다. PE 변형 내성 및 이상 탐지에 중점을 둡니다. PortEx는 Java와 Scala로 작성되었으며 Java 애플리케이션을 대상으로 합니다. 기능 MSDOS 헤더, COFF 파일 헤더, 옵셔널 헤더, 섹션 테이블에서 헤더 정보 읽기 PE 구조 읽기: 임포트, 리소스, 익스포트, 디버그 디렉토리, 재배치, 지연 로드 임포트, 바운드 임포트 섹션, 리소스, 오버레이, 임베디드...

logdata-anomaly-miner

logdata-anomaly-miner 이 도구는 로그 데이터를 파싱하고 이상 탐지를 위한 분석 파이프라인을 정의할 수 있게 해줍니다. 제한된 리소스와 최소한의 권한으로 분석을 실행하여 프로덕션 서버에서 사용하기 적합하도록 설계되었습니다. 요구 사항 logdata-anomaly-miner를 설치하려면 Linux 시스템 에 python = 3.6이 필요합니다. 현재 테스트에 포함된 모든 Ubuntu 및 Debian 버전이 권장됩니다. Fedora 에 대한 지원은 실험적 수준입니다. 보다 구체적으로 테스트된 시스템은 Debian...

guardd

Guardd eBPF와 머신 러닝으로 구동되는 Linux용 행위 기반 이상 탐지. Guardd는 Linux 호스트가 평소 어떻게 동작하는지 학습하고, 그 기준선과 다른 활동을 표시합니다. 커널 센서가 프로세스 실행과 아웃바운드 TCP 연결 시도를 수집하고, Isolation Forest가 그로부터 만들어진 1분 단위 활동 윈도우를 점수화합니다. 경고에는 점수, 행위 맥락, 그리고 조사를 돕기 위한 설명이 포함됩니다. 백그라운드 데몬이 수집, 학습, 탐지를 담당합니다. 데스크톱 GUI와 터미널 인터페이스를 통해 데몬이 계속 실행...

Detection-struts-cve-2017-5638-detector

🚨 Apache Struts CVE-2017-5638 실시간 이상 탐지 스트리밍 분석 및 확률적 데이터 구조 기반 제로데이 익스플로잇 탐지 📌 프로젝트 설명 이 프로젝트는 실시간 이상 탐지 시스템 으로, Apache Struts의 CVE-2017-5638 취약점을 통한 RCE원격 코드 실행 악용 을 탐지하도록 설계되었으며, 알려진 시그니처나 패턴에 의존하지 않습니다. CVE-2017-5638은 2017년 Equifax 공격 에 사용된 치명적인 취약점으로, 1억 4,700만 명의 개인 데이터 유출을 초래했습니다. 이 공격은 패치...

In0ri

In0ri는 자동화된 AI 기반 웹사이트 변조 탐지 시스템입니다. 소개 In0ri는 웹 애플리케이션을 위한 지능형 감시자 역할을 합니다. 기존의 소스 코드 모니터링 방식 대신, 실제 사용자 행동을 모의하여 주기적으로 대상 웹사이트의 스크린샷을 캡처합니다. 이 이미지는 시각적 이상 징후와 변조 패턴을 식별하도록 훈련된 모델에 의해 분석됩니다. 손상된 페이지를 감지하면 In0ri는 즉시 이메일 또는 텔레그램을 통해 관리자에게 알림을 보내 신속한 사고 대응을 가능하게 합니다. 요구 사항 Python3 버전 3.6 이상 Docker...

awesome-TS-anomaly-detection

awesome-TS-anomaly-detection 時系列データの異常検知 のためのツールとデータセットのリスト。 すべてのリストはアルファベット順です。リスト内では、メンテナンスされていないプロジェクトよりもメンテナンスされているプロジェクトが優先されます。 リポジトリは、最新のコミットが1年以上前である場合、または作者によって明示的に記載されている場合、「メンテナンスされていない」と見なされます。 🎓 このコレクションが役に立ち、引用したい場合は、引用ポリシーに従ってください。 異常検知ソフトウェア 名前| 言語| 説明| ライセンス| メンテナンス状況...

polymaster

Whale Watcher 注意: このリポジトリは、Telegram 上で会話できるフル機能のトレーディングボット（openclaw 風エージェント）へ移行中です。意思決定の前に調査を行うエージェントチームを展開する機能を備えています。 Polymarket と Kalshi の予測市場で大口取引を監視する Rust 製 CLI ツール。異常検知を内蔵し、重要な市場アクティビティをリアルタイムでアラートします。 リポジトリ: https://github.com/neur0map/polymaster 免責事項...

tsusen

Tsusen 津波センサー는 외부인터넷에서 들어오는 일반 트래픽예: 대규모 스캔, 서비스 스캐너 등에서 정보를 수집하기 위해 만들어진 독립형 네트워크 센서입니다. 모든 이상 징후는 면밀히 관찰되어야 하며, 이는 다가오는 사건에 대한 좋은 예측 기반이 될 수 있습니다. 예를 들어, 새로 발견된 웹 서비스 취약점예: Heartbleed의 악용은 해당 네트워크 포트에서 "침입자" 총 수의 눈에 띄는 "급증"을 생성해야 합니다. 다음 명령어 세트를 사용하면 Tsusen 센서를 바로 실행할 수 있습니다기본 설정, 모니터링 인터페이스 an...

batea

Batea A batea is a large shallow pan of wood or iron traditionally used by gold prospectors for washing sand and gravel to recover gold nuggets. Batea is a context-driven network device ranking framework based on the anomaly detection family of machine learning algorithms. The goal of Batea is to...

batea

Batea Batea바테아는 금광들이 모래와 자갈을 씻어 금 덩어리를 회수하는 데 전통적으로 사용하던 나무 또는 철로 만든 큰 얕은 팬입니다. Batea는 이상 탐지anomaly detection 계열의 머신러닝 알고리즘을 기반으로 한 컨텍스트 기반 네트워크 장치 순위 매기기 프레임워크입니다. Batea의 목표는 보안 팀이 nmap 스캔 보고서를 사용하여 대규모 네트워크에서 자동으로 흥미로운 네트워크 자산을 필터링할 수 있도록 하는 것입니다. 우리는 이를 Gold Nuggets 라고 부릅니다. Gold Nuggeting과...

Insider-Threat

내부자 위협 그래프 모델 R5.2 및 R6.2 이 저장소는 CMU CERT 내부자 위협 테스트 데이터셋R5.2, R6.2을 사용하여 내부자 위협 탐지를 위한 데이터 준비, 특징 추출 및 그래프 기반 모델GCN-NN, GCN-BiLSTM, GCN-BiLSTM+Attention 암시적+명시적 신호을 포함합니다. 저장소 구조 . │ environment.yml │ requirements.txt │ tree.txt │ ├── data/ │ ├── original/ │ │ ├── r5data/ │ │ └── r6data/ │ ├──...

DeepTraffic

네트워크 트래픽 분류를 위한 딥러닝 모델 자세한 내용은 논문을 참조하세요. 🎓Wei Wang의 Google Scholar 홈페이지 Wei Wang, Xuewen Zeng, Xiaozhou Ye, Yiqiang Sheng 및 Ming Zhu, "표현 학습을 위한 합성곱 신경망을 사용한 악성 트래픽 분류", 제31회 International Conference on Information Networking ICOIN 2017, pp. 712-717, 2017. Wei Wang, Jinlin Wang, Xuewen Zeng,...

Mr.SIP

SIP Security, Attack and Audit Framework Mr.SIP is...

hunting-rules

Suricata ハンティングルール 別名 TGI HUNT ネットワーク異常検知を支援するSuricataルールです。これらのルールはパフォーマンス重視ではなく、高スループットネットワークでは性能が低下する可能性があります。Suricata バージョン7.0.3以上が必要です。 フィードバックや提案はこちらで歓迎します。 email blog...

DBShield

DBShield 애플리케이션 서버에서 들어오는 쿼리를 검사하고 비정상적인 쿼리를 거부하여 데이터를 보호합니다. 작동 방식 예를 들어, 일반적으로 웹 서버가 데이터베이스 서버와 상호 작용하는 방식은 다음과 같습니다. 데이터베이스 서버 앞에 DBShield를 추가하면 비정상적인 쿼리로부터 보호할 수 있습니다. 비정상적인 쿼리를 탐지하기 위해 먼저 DBShield를 학습 모드로 실행합니다. 학습 모드는 모든 쿼리를 통과시키지만, 내부 데이터베이스에 해당 쿼리의 패턴, 사용자 이름, 시간 및 소스 정보를 기록합니다. 충분한 패턴을 수...

pyod

.. image:: https://raw.githubusercontent.com/yzhao062/pyod/master/brand/pyod-icon.svg :target: https://pyod.dev :alt: PyOD エコシステム :width: 84px Python 外れ値検出 PyOD 3 PyOD 3: スケールするエージェント型異常検知 |badgewebsite| |badgepypi| |badgeanaconda| |badgedocs| |badgestars| |badgeforks| |badgedownloads|...

SecurityClaw

SecurityClaw — 자율 SOC 에이전트 프레임워크 OpenSearch/Elasticsearch 데이터를 모니터링하고, RAG 기반 행동 메모리를 구축하며, LLM을 사용하여 실시간 이상 징후를 검증하는 모듈식 스킬 기반 자율 보안 운영 센터SOC 에이전트입니다. 특징 스킬 모듈성 — logic.py Python + instruction.md LLM 지침이 포함된 격리된 폴더로 구성된 기능 하트비트 루프 — Cron 유사 스케줄러: 1분 단위 이상 감시자, 6시간 단위 메모리 구축 공급자 무관 — 구성을 통해...

Pegasus-Malware-Scan

pegasus-malware-scan 설명 Pegasus Malware Scan은 고급 위협 탐지 및 악성코드 분석을 위해 설계된 포괄적인 사이버 보안 솔루션입니다. Python으로 구축된 이 강력한 도구는 다중 계층 탐지 기술을 사용하여 일반 바이러스부터 정교한 고급 지속 위협APT에 이르기까지 다양한 악성 소프트웨어를 식별하고 무력화합니다. Pegasus Malware Scan이란 무엇인가? Pegasus Malware Scan은 전통적인 해시 기반 검증과 현대적인 행동 분석 및 머신러닝 기능을 결합한 차세대 악성코드 탐지...

SyntheticSun

SyntheticSun SyntheticSun은 위협 인텔리전스, 머신 러닝, 관리형 AWS 보안 서비스 및 서버리스 기술을 활용하여 지속적으로 위협을 예방, 탐지 및 대응하는 심층 방어 보안 자동화 및 모니터링 프레임워크입니다. 당신은 깨진 유리 조각 속에서 잠들고 당신의 모습이 비치지만, 당신은 살아 있다고 느끼나요? 네, 묻겠습니다, 당신은 살아 있다고 느끼나요? - Norma Jean, 2016 개요 이벤트 및 시간 기반 서버리스 자동화AWS CodeBuild, AWS Lambda 등를 사용하여 Kibana에서 보안...

deep-loglizer

Deep-loglizer Deep-loglizerは、自動異常検知のための深層学習ベースのログ分析ツールキットです。 研究発表でdeep-loglizerを使用する場合は、以下の論文を引用してください。 Zhuangbin Chen、Jinyang Liu、Wenwei Gu、Yuxin Su、Michael R. Lyu. 経験レポート：異常検知のための深層学習ベースのシステムログ分析。 arXivプレプリント、arXiv:2107.05908（2021年）。 フレームワーク モデル モデル| 論文情報 ---|--- 教師なしモデル| LSTM| CCS'17 Deeplog:...