对抗式机器学习攻击与缓解措施分类及术语（上）--技术头条 -- 微博大V帮你宣传技术博文开发者头条码农头条

du dusays.com / 2024-11-02 16:51

如何配置 Nginx 防止 CC 攻击

本文介绍了配置 Nginx 防御 CC 攻击的方法，包括限制请求速率和连接数、设置 IP 黑白名单、关闭慢速连接等。通过 `limit_req_zone` 和 `limit_conn_zone` 等指令，管理员可以有效控制单一 IP 的访问频率。此外，还建议设置文件类型和请求大小限制，并使用 Fail2Ban 工具监控日志，自动封禁异常 IP。这些措施有助于提升网站的安全性和稳定性。

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bl blog.nsfocus.net / 2024-09-08 23:31

了解和应对分布式拒绝服务攻击

分布式拒绝服务（DDoS）攻击是当今网络安全的重大威胁，如何有效应对是每个组织必须面对的挑战。本文详细介绍了DDoS攻击的类型、预防措施和应对策略，帮助你更好地保护系统免受攻击。想了解如何在面对DDoS时从容应对？不要错过这篇实用指南！

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zg zgq.ink / 2024-01-28 23:56

缓解 Flarum 图片加载时的布局偏移

现代的 Web 开发中，CLS（Cumulative Layout Shift）是一个关键的性能指标，它主要关注用户在 Web 网页的使用中，发生意外布局偏移（Layout Shift）、影响用户体验的情况。导致 Layout Shift 的因素很多，这里主要讨论的是图片加载过程的影响。

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bl blog.nsfocus.net / 2024-01-13 23:43

QUIC协议解析与DDoS攻击分析

QUIC（Quick UDP Internet Connections）协议是一种基于UDP的新型可靠传输协议，目前主要用于HTTP/3.0。近年来，现网中逐步发现了一些基于QUIC协议的DDoS攻击痕迹，并且友商也已经开始了关于QUIC协议的DDoS攻防相关研究。因此，ADS团队针对该协议进行了一系列的分析和实验，为相关的DDoS攻击防御技术研究打下基础。

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zg zgq.ink / 2023-11-29 23:32

缓解 Flarum 图片加载时的布局偏移

现代的 Web 开发中，CLS（Cumulative Layout Shift）是一个关键的性能指标，它主要关注用户在 Web 网页的使用中，发生意外布局偏移（Layout Shift）、影响用户体验的情况。导致 Layout Shift 的因素很多，这里主要讨论的是图片加载过程的影响。

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ad www.addesp.com / 2023-11-06 23:26

浅析跨站请求伪造（CSRF）攻击

狭义的CSRF攻击就是指让Client在被Server认证的情况下去访问精心设计的恶意链接完成攻击。广义的CSRF攻击，可以是通过一些手段猜测出请求参数以及用户认证信息（如果需要认证的话），这样Server就会将其识别为合理请求。

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pa paper.seebug.org / 2023-10-30 23:42

本文披露了近期针对我国某摄像头公司的一起网络攻击活动，并对相关的攻击武器PureCrypter和PureLogs及其采用的技术和对抗手法进行了全面和深入的分析，包括基于所有类型、字段、属性、方法等的名称混淆、基于“spaghetti code”的控制流混淆、自定义的动态代理调用（隐藏类及方法）、基于“Protobuf”的数据结构封装等多种对抗技术的交叉运用，此外还分析了攻击中采用的多模块多阶段的套娃模式，包括10个具有层级关系的Loader及DLL模块等。同时我们还对追踪过程中发现的“黑雀”攻击现象进行了披露和分析，这些高效的黑吃黑手段给黑客产业链带来了更多的复杂性，也让网络秩序变得越发不安全。

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pa paper.seebug.org / 2023-02-12 14:15

mqtt 攻击面和挖掘思路浅析

在很多IOT设备中默认存在MQTT服务，这是一个值得关注的攻击面。本文对MQTT协议及其挖掘思路进行分析。

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bl blog.nsfocus.net / 2023-02-12 14:05

部署机器学习方案之困（下）

在工业环境中开发基于机器学习的解决方案包括四个阶段：数据管理、模型学习、模型验证和模型部署，而这些阶段没有严格的时间轴，在一定程度上存在并行和反馈循环。本节将讨论从业者在最后一个阶段中面临的常见问题和挑战，并讨论涉及到的其他问题。

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bl blog.nsfocus.net / 2023-02-12 14:04

部署机器学习方案之困（上）

近年来，机器学习无论是作为学术研究领域还是实际商业问题的解决方案，都受到了越来越多的关注。然而，就像其他领域一样，在学术环境中起作用的研究和实际系统的要求之间往往存在着显著差异，所以在生产系统中部署机器学习模型可能会带来许多问题。

本文介绍一篇剑桥大学2020年发表的研究综述，其调研了在各种用例、行业和应用中部署机器学习解决方案的公开报告，提取了与机器学习部署工作流阶段对应的实际考虑因素。对于从业者而言，了解在机器学习部署的各个阶段所面临的挑战是非常重要的，本文将对这方面进行主要阐述，最后介绍潜在的解决方案，共分为上、下两篇，本篇为上篇，希望各位能从中受益并引发更多思考。

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