技术报告

互联网基础设施与软件安全发展报告正式出版

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由清华大学-奇安信联合研究中心团队历时半年编撰的《互联网基础设施与软件安全年度发展研究报告（2020）》于近日正式出版了。我们的研究形成了一系列研究报告，主要包括《我国互联网基础设施安全测量与分析报告》《 物联网安全测量与分析报告》《 软件供应链安全分析报告》《 恶意样本分析报告》，汇集成本书。
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奇安信发布春节期间DDoS攻击报告：受害者数量激增近40%

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2021年2月22日，奇安信技术研究院羲和实验室发布了春节期间DDoS攻击报告。报告显示，春节期间通过星迹DDoS观测系统累计观测到反射放大DDoS 攻击事件 65912 个，涉及被攻击 IP 57096 个。与春节前一周相比，DDoS 攻击事件数增加约 25%，被攻击 IP 数增加 37%。可见，春节期间DDoS攻击呈显著增加态势。
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D-Link路由器HNAP协议系列漏洞披露

技术报告
在“万物互联”的背景下，IoT设备应用日益流行，为应对潜在的网络安全风险，防患于未然，“奇安信技术研究院”团队近期开展了IoT安全的研究活动。研究人员在针对D-Link品牌旗下常见的DIR-823G、DIR-878等路由器的研究过程中（所研究设备对应的固件为最新版本，即FW1.02B03和FW1.12B01），累计挖掘了14个高危漏洞，可造成越权访问、DNS劫持、远程命令执行等严重危害。在此基础上，研究人员结合DNS Rebinding技术，实现了穿透攻击处于内网的路由器。
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谁劫持了我的DNS：全球域名解析路径劫持测量与分析（USENIX Security 2018）

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论文为“Who Is Answering My Queries: Understanding and Characterizing Interception of the DNS Resolution Path”[1]，发表于USENIX Security 2018（网络安全领域国际四大顶级学术会议之一）。 论文作者：刘保君，陆超逸，段海新，刘莹（清华大学）；李洲（IEEE 会员）；郝双（德克萨斯州大学达拉斯分校）；杨珉（复旦大学）。
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LEMNA:深度学习在网络安全应用的可解释性

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本文为CCS2018年的最佳论文，作者徐军、郭文博，分别为Penn State的助理教授及博士生。目前为止，深度神经网络在恶意软件聚类，逆向工程，以及网络入侵检测中取得了很好的效果。在这个工作中，作者设计了LEMNA，一种用于安全领域深度学习模型，有着高精度，适用于单样本聚类结果的解释方法。
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