技术报告

互联网基础设施与软件安全发展报告正式出版

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%

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

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)

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

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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ERC20智能合约整数溢出系列漏洞披露

从The DAO被盗取6000万美元开始,到EOS漏洞允许恶意合约穿透虚拟机攻击,“智能合约”俨然成为区块链的安全重灾区。通过持续攻研,研究人员开发了针对智能合约整数型溢出漏洞的自动化漏洞挖掘工具,近期发现了多个新型整数溢出漏洞,可造成超额铸币、超额购币、随意铸币等严重危害。
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