一.取证特征 1)网络域名特征 http://www.iuqerfsodp9ifjaposdfjhgosurijfaewrwergwea.com 2)文件特征 母体文件 mssecsvc.exe c:\\WINDOWS\\tasksche.exe c:\\WINDOWS\\qeriuwjhrf 3)系统现象 CPU占用率100% 4)系统补丁号 Windows XP SP3 KB4012598 Windows XP x64 SP2 KB4012598 Windows 2003 SP2 KB401…

一.取证特征 1)获取进程ID 使用top命令,查看占用内存率最高的十位随机名称进程名(示例:进程名pygdykcrqf) 2)获取进程对应路径 Linux 在启动一个进程时,系统会在/proc下创建一个以 PID 命名的文件夹,在该文件夹下会有进程信息. ll /proc/xxxx 用lsof查看某个路径下的进程列表,木马文件在/usr/bin/下的文件拷贝出来备份. lsof /usr/bin/* 用pidof命令查看某个路径下进程的pid,判断有没有符合条件的木马文件: pidof /us…

1.网络特征 ant.trenz.pl ilo.brenz.pl 2.文件特征 通过对文件的定位,使用PEID查看文件区段,如果条件符合增加了7个随机字符区段的文件,则判定为受感染文件. 3.受感染特征 参考: [病毒分析]Virut.ce-感染型病毒分析报告 http://www.cnblogs.com/17bdw/p/7776877.html 4.证明正常进程空间里含有恶意代码 把受感染进程的内存dump出来,通过微软工具String将内存里的字符串打印出来,搜索IOC域名字符串就可以看到网…

1.前言 The Art of Memory Forensics真是一本很棒的书籍,其中使用volatility对内存进行分析的描述可以辅助我们对更高级类的木马进行分析和取证,这里对书中的命令进行了笔记记录. 2.volatility-Windows命令 与分析Linux镜像相似,而Windows系统的profile都是volatility自带的,无需再制作. 选择元数据 imageinfo 查看正在分析的内存样本的摘要信息.显示主机所使用的操作系统版本.服务包以及硬件结构(32位或64位).页…

所以我们的流程如图所示.将正负样本按 1:1 的比例转换为图像.将 ImageNet 中训练好的图像分类模型作为迁移学习的输入.在 GPU 集群中进行训练.我们同时训练了标准模型和压缩模型,对应不同的客户需求(有无 GPU 环境). 流程中比较核心的算法其实在文件到图像的转换.因为常规的网络一般能输入的尺寸也就是 300 x 300 上下,也就是 9K 左右的规模.而病毒样本的大小平均接近 1M,是远远大于这个尺寸.图像领域的常规转换方法就是缩放,或者用 pyramid pooling.这两者我…

Adaboost算法结合Haar-like特征 一.Haar-like特征 目前通常使用的Haar-like特征主要包括Paul Viola和Michal Jones在人脸检测中使用的由Papageorgiou C首先提出的原始矩形特征和Rainer Lienhart 和 Jochen Maydt提出的扩展矩形特征. 图1.Haar-like特征 Haar-like特征值的计算就是用图中矩形模板中白色矩形内所有像素值的和减去黑色矩形内所有像素值的和.Haar-like特征可以有效的提取图像的纹理…

1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (1)主…

1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (1)主…

1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检測的特征描写叙述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检測中获得了极大的成功.须要提醒的是,HOG+SVM进行行人检測的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而现在尽管有非常多行人检測算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (…

原地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7631241 目前因为做人脸识别的一个小项目,用到了AdaBoost的人脸识别算法,因为在网上找到的所有的AdaBoost的简介都不是很清楚,让我看看头脑发昏,所以在这里打算花费比较长的时间做一个关于AdaBoost算法的详细总结.希望能对以后用AdaBoost的同学有所帮助.而且给出了关于AdaBoost实现的一些代码.因为会导致篇幅太长,所以这里把文章分开了,还请见谅. 第二部分的地址请…