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事件响应从业人员需要知道什么？
数字取证事件响应（DFIR）专家有望拥有多学科技能，包括有关计算机相关原理和技术的专家知识。另一方面，最近的研究表明，现有的培训和研究计划可能无法完全满足未来DFIR专业人员的需求。为了揭示从业人员教育的可能差距并确定最需要的技能，我们为DFIR建立了技能示例，在此我们遵循了三倍的方法：（1）在DFIR专家中进行在线调查； （2）培训计划的审查； （3）对LinkedIn上的职位清单进行分析。第一个单独分析了每个来源，并将发现合并为DFIR Skillmap，这是本文的主要贡献。结果表明，网络取证和事件处理是最需要的技能领域。虽然这些课程涵盖了新期望的技能，尤其是云取证和加密数据，但仍需要获得更多的培训和教育空间。我们希望本文为教育者提供有关未来几年改进方法的信息。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
现代网络防御中的异常行为检测...
表 1 相关主要出版物的研究目标章节和研究问题的映射 ...................................................................................................................................... 20 表 2 主要研究按类型分布。期刊——J 或会议——C 和出版年份。. 62 表 3 主要研究的关键词分析。...................................................................................................... 63 表 4 重点关注网络弹性方面（按设计）的主要研究。............................................................. 70 表 5 按参考模型层对主要研究进行分类。............................................................................. 73 表 6 按对手威胁类型对主要研究进行分类 ............................................................................................. 76 表 7 DFIR 关键阶段对主要研究进行分类。 ................................................................ 77 表 8 算法 1：SPEAR 框架特征提取算法 .......................................................................... 108 表 9 算法 2：SPEAR 框架数据清洗与特征约简 ................................................................ 109 表 10 算法 3：SPEAR 框架的特征工程 ...................................................................... 110 表 11 KPSS 测试输出平稳性测试 – 正态数据集 ...................................................................... 111 表 12 算法 4：监督学习集成超级学习器
课程描述
课程概述这个32小时的高级课程将使您拥有从无人飞机系统（UAS）（也称为无人机）中识别和提取可回收的各种数据来源所需的实用技能和能力，其中包括与批准的最佳实践一致的相关控制设备。使用Spyder Forensics的领先研究和开发，本课程将向您介绍无人机的世界，并指导您如何在进行法敏提取和对UAS数据进行分析的最佳实践中，并分析用作证据或情报收集。与会者将学习如何使用行业标准工具来创建包括飞行日志，飞机数据，照片和视频文件在内的不破坏性工具从飞机内收集数据，而无需拆卸飞机或控制器。学生将学习在获取移动设备上的应用程序数据时学习过程。获得数据后，与会者将使用最初旨在与这些类型的结构一起使用的软件来掌握如何分析飞行日志和用户数据，从而获得有关工作流程的知识，以连接无人机应用程序之间的数据和从飞机中恢复的飞行数据之间的数据。本课程使用非破坏性过程来提取和分析UAS中所有硬件的数据，包括手持设备，移动应用程序和无人机。可以免费使用dfir实验室中使用的大部分软件，而无需购买其他应用程序来进行简单的无人机检查。主要学习目标
网络安全2024
随着新年的展开，网络安全专业人员面临着新兴威胁，技术进步和扩大攻击表面的激增。这种动态的景观提出了新的挑战和机遇（以及一些夸张的趋势），以供安全专家意识到。在众多趋势和优先级中，哪一个对您的团队在2024年真正重要？随着AI开发引入新的漏洞和勒索软件攻击的急剧上升，网络安全专业人员必须评估许多风险和趋势。但是，这不仅仅是威胁。领导者和团队如何看待网络安全的“工作世界”存在着明显的转变。在与HTB一起训练的成千上万的安全团队中，我们观察到了越来越多的领导者将更加重视其员工的福祉和保留的趋势。实际上，我们的网络攻击准备报告发现，超过60％的被调查的活跃网络安全专业人员将高技能视为倦怠的解决方案。因此，很明显，网络安全领导者正在考虑提高技能计划和保留策略，以增强团队绩效和安全姿势。所有这些以及更多的网络安全趋势涵盖了2024年，其中包括：1。分析师的生成AI：生成AI的发行于2023年统治了该行业，因此我们可以期望2024年对网络安全产生重大影响也就不足为奇了。尽管许多组织从进攻安全的角度考虑AI，但分析师有很多探索。生成的AI正在慢慢成为全球蓝色团队必不可少的盟友。4。5。如果正确使用，生成的AI可能会产生净积极影响，使防御者能够简化流程，节省时间并进一步加强我们的防御能力。但是，要记住，AI是增强而不是取代经验丰富的网络安全专业人员的专业知识的工具。生成AI的用例在2023年迅速扩展，这意味着这可能会持续到2024年。分析师不再需要专家来利用AI的功能，这意味着它可以帮助对安全事件的响应和分析。仅在2024年增加，对于分析师和DFIR，可以看到一些用例，如下所示： *增强事件响应自动化 *在自动化常规SOC任务的帮助中 *自动化报告和文档 *自动数据分析 *大型数据分析协助解决网络安全倦怠的越来越令人担忧，令人惊讶的解决方案是员工发展的令人惊讶的解决方案。不仅会增加薪水或度假时间，还为专业人士提供学习新技能的机会可以使他们参与其中。最近的一项调查发现，有70％的经理人将团队活动（例如捕捉国旗）视为促进员工敬业度的一种方式。云安全将是2024年的关键优先级。对400名网络安全专业人员的一项调查发现，超过40％的人认为云安全技能对SOC分析师至关重要。身份和访问管理错误，关键生命周期管理差和云资产管理差是云环境中最大的安全风险。给定文本：释义此文本：删除凭证在终止就业后确保。但是到处都有网络！为了加强您的云防御力，应仅授予必要用户，定期管理凭证以及用于监视服务和资源的Amazon CloudWatch之类的工具。资产识别：需要定期对云资产进行准确性。日志中的粒度对于提取关键安全和业务信息至关重要，但是应衡量它以避免分析师的不必要成本和疲劳。必须考虑与云安全相关的成本，同时应用所有可用的控制措施，并拥有警惕的安全操作中心（SOC）团队可以提高安全性，而成本的现实可能需要妥协。关于启用或禁用特定云服务的决策应以强大的风险管理流程为指导，以在安全和财务考虑之间取得最佳平衡。通过我们的Sherlocks Labs进行测试：Nubilum 1 Nubilum 2场景：我们的云管理团队最近收到了亚马逊的警告，该警告称，在我们的云环境中部署的EC2实例正在用于恶意目的。方案：用户向HelpDesk报告了紧急问题：无法访问指定的S3目录中的文件。这种中断不仅阻碍了关键操作，而且也引起了立即的安全问题。这种情况的紧迫性要求采用以安全性为中心的方法。提高技能和重新锻炼将比以往任何时候都更为重要，而不再是“很高兴拥有”。有必要建立忠于您组织的有效网络安全团队。由于越来越多的技能差距，网络人才是备受追捧的，这意味着领导者不仅需要提供更多的薪水来保持员工的参与度。在我们的网络攻击准备报告中，我们采访了803个网络安全专业人员。我们发现，有68％的安全团队成员将“学习技能的机会”评为最成功的工作方式。重新攻击是我们期望在2024年看到的一个重大趋势。公司将使用现有人才来填补其网络安全团队中的空白并改善其安全姿势。例如，公司可以将开发人员重新审核第三方代码，以避免供应链攻击。我认为我们通常会陷入“网络”与其他任何事物完全不同的行业。在财务，医疗保健甚至教育中。从您拥有的任何经验中利用自己的优势，只需将它们提高。不要将网络视为一个全新的领域。可能是网络体验，因此请考虑网络安全！软件开发是自我解释的，但请思考DevSecops。一旦发现已经带来的技能稳定，就开始弥合这些空白。Mandiant的高级安全顾问Bailey Marshall。在身份和访问管理（IAM）身份和访问管理（IAM）上具有更多的价值对于管理和控制数字身份至关重要。在2024年，我们预计IAM的价值将不仅仅是授予或撤销访问权限。鉴于当今复杂的网络威胁，对密码作为安全措施的依赖是不够的。相反，重点将放在不断发展的网络安全景观中的数据安全上，正在出现几种关键趋势。零信任的安全模型由于其无用户或设备的信任哲学而要求严格的身份验证和授权，因此零信任安全模型正在越来越受欢迎。这种方法对于混合工作环境的兴起尤为重要，在该环境中，员工位置无法完全信任。随着组织试图改善其信息访问管理（IAM），分层方法将在2024年变得更加普遍。取而代之的是，多因素身份验证和单登录将成为保持新兴威胁领先的标准实践。也预计向紫色团队进行了转变，在这种情况下，混合角色结合了进攻性和防御性网络安全责任正在变得越来越普遍。这种方法增强了红色（进攻）和蓝色（防御）团队之间的知识共享，使他们能够识别安全差距并共同解决解决方案。紫色组合涉及模拟现实世界的攻击和防御，以提高两种功能。紫色团队练习的一个例子可能涉及红色团队在内部网络中发起Active Directory攻击，观察蓝色团队检测和阻止战术需要多长时间。接下来是团队之间的知识共享，以调整进攻策略，并在以后的练习中更好地逃避检测。建议阅读：Active Directory硬化清单。注意：保留了与原始文章文本的微小变化，在确保可读性的同时保持了核心含义。提高技能的工作将通过夏洛克实验室等平台来关注防守和进攻能力，这些平台为紫色团队成员提供了360度的学习体验。网络安全漏洞和威胁的内部网络已被妥协，促使对系统内的安全漏洞进行了调查。手头的任务是利用数字取证技能来识别漏洞并利用它们，最终获得对机器的完整管理访问权限。同时，关于新实施的Apache Superset设置已经提高了一个关键的警报，需要进一步调查以确定是否发生了任何妥协。此外，还有其他各种挑战正在等待解决： - 调查潜在的GitLab服务器妥协和利用其中的漏洞 - 通过识别Apache Superset中的漏洞来发展Web应用程序技能，但是CISOS越来越多地参与业务决策，现在重点介绍了成果驱动驱动的计量和降低风险。关键KPI必须与业务目标紧密保持一致，以有效地管理网络安全风险。Some predicted outcomes for 2024 include: - A 40% reduction in employee-driven cybersecurity incidents - A rise of 45% in CISO responsibilities beyond traditional cybersecurity duties - A 50% decrease in burnout-related turnover among cybersecurity teams To address the evolving threat landscape, many leaders are adopting proactive security measures.这涉及将安全性集成到设计阶段，并利用第三方风险管理工具来最大程度地减少脆弱性。2024年的一些值得注意的趋势包括： - 基于风险的脆弱性管理 - 攻击表面管理 - 云，数据和应用程序的安全姿势工具勒索软件攻击也将在2024年继续延续。而不是支付赎金，而是投资重建系统不会完全阻止网络犯罪分子以引人注目的企业对更大的影响。对于许多企业，支付赎金被视为避免中断和声誉损失的更容易的选择。但是，这不是防御勒索软件的可持续方式。随着攻击的增加，最好积极准备：确保有离线备份可用，优先考虑事件响应计划，投资员工网络安全意识培训以及促进良好的网络卫生实践。要在2024年有效地加强防御能力，领导者应通过噪音过滤并专注于真正重要的事情。