Adem, an auto defense mechanism based on machine learning

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This document describes ADEM, an auto defense mechanism based on machine learning. It performs routine checks by hashing files and directories to detect any modifications. If issues are found, it can auto recover or delete suspected files. It also analyzes logs with machine learning by extracting features from raw log data like IP addresses, request paths, and user agents. It then classifies the log entries to detect any abnormal activity and generate reports. The document provides examples of simple and more complex classification techniques that could be used to determine if IP addresses, request paths, user agents, or HTTP response codes are allowed or general. It aims to demonstrate machine learning classification of logs and detecting threats.

Internet

ADEM
an Auto Defense Mechanism
Based on Machine Learning
by
@jmozac

Me are...
$ Father of 1 bit son and 1
bit daughter
& Unforgettable Husband
for the only wife
& Scratch Coder
& Tech Enthusiast
& Remote Worker
& Linux Geek
& Haters Hater

WE ALL HAVE DONE PREVENTING
WHAT IF WE ALREADY HACKED?

0x01 Routine Check
Public Directories Protected Files
Dynamic Directories
Exclude
HashMapping Files in
Recursive Directories
Init Hash Checksum

0x01 Routine Check
Routine Check Modified Hash
Exist
?
Auto Recovery /
Delete Suspected File
Report
Normal Process
WarningProcess

Routine Check
Scanning Backdoor /
Modified File
Exist
?
Auto Recovery /
Delete Suspected File
Analyze Logs with
Machine Learning
Report
Normal Process
WarningProcess
0x02 Logs Analyze

0x02 Logs Analyze
Raw Data Feature Extraction Classification Output

0x02 Feature Extraction
[ip] => 127.0.0.1
[datetime] => [14/Mar/2019:19:25:27 +0900]
[method] => "POST
[path] => /progrez.cloud/dashboard/auth-public/services/notifications/chat
[http_version] => HTTP/1.1"
[http_code] => 200
[length] => 340
[referer] => "http://localhost/progrez.cloud/dashboard/auth-public/?cont=project"
[useragent] => "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:60.0) Gecko/20100101 Firefox/60.0"
IP Address RequestURL Respond HTTPCode Useragent

PROGRAMMING IS NOT MAGIC.
IT'S JUST A WORKING LOGIC.

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Lubov Putsko

Debugging performance issues, memory issues and crashes in .net applications rev

Tess Ferrandez

Malware 101 by saurabh chaudhary

Saurav Chaudhary

I will be going over a list of definitions, tools that fit each category, and open source variants that fit each (if available). I will be also going over the good, bad, and ugly of new/emerging technology. I recommend watching the talk. Many notes and context are only verbal not in the slides. Link for talk. http://www.irongeek.com/i.php?page=videos/bsidestampa2018/track-206-blue-teams-tool-dump-stop-using-them-term-next-gen-this-isnt-xxcall-of-dutyxx-alex-kot

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Log Management For e-Discovery, Database Monitoring and Other Unusual Uses

Anton Chuvakin

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OlehLevytskyi1

En éliminant les angles morts, vous disposez à présent d'un contexte suffisant. Mais cela signifie-t-il pour autant que vous pouvez tirer des informations importantes quand vous en avez besoin ? Découvrez comment détecter les menaces, tout en évitant les faux positifs, avec le moteur de détection d'Elastic Security. Vous apprendrez à automatiser la détection des menaces en exploitant les corrélations et le Machine Learning à l'aide d'exemples réels.

Automatisez la détection des menaces et évitez les faux positifs

Elasticsearch

Sorting Out The Trash

frisksoftware

When it comes to actual, real-world, active malware detection there are surprisingly few choices. Most companies invest in one anti-virus vendor and when they suspect a compromise they simply wait for them to issue signatures. If a company thinks they may be compromised but there is no AV signature, then what? What if we could use basic python scripting to identify malware based on signatures we produce in real time? There are plenty of python tools, scripts and frameworks for malware identification including yara, pefile, nsrl hash db, pyemu, hachoir, volatility and pyew. What if we could integrate these together into a system for centrally issuing indicators of compromise? What if hosts we suspect as being compromised used this system to check themselves for compromise? Lets find out...

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Cloud Managed Router merupakan hasil dari kombinasi antara perangkat router konvensional dengan teknologi cloud management, yang dikembangkan agar memudahkan pengguna untuk dapat mengatur perangkat router dari jarak jauh. Namun tentu saja dengan penerapan yang kurang tepat, maka hal ini bisa dimanfaatkan oleh orang yang tidak bertanggung jawab, bahkan dapat beresiko akses perangkat router diambil alih. Pada topik ini saya akan sedikit menceritakan bagaimana resiko tersebut bisa terjadi.

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Kesiapan infrastruktur terkadang menjadi kendala dalam melaksanakan red team exercise secara internal. Guna memperoleh hasil yang optimal terdapat beberapa strong points yang perlu diadopsi dalam pengembangan infrastruktur yakni rapid deployment, stealth, dan scalability. Melalui Infrastructure as code (IaC) yang dapat mendukung proses automation infrastruktur red team, operator dapat mereduksi waktu deployment dengan komponen yang bersifat disposable per engagement. Infrastruktur terbagi menjadi 4 segmen yakni segmen network memanfaatkan WireGuard yang disederhanakan melalui Headscale “Zero Config”. Segmen C2 dan Segmen Phishing merupakan core sections. Segmen SIEM bertujuan mengagregasi dan memproses log dari berbagai komponen seperti reverse proxy pada redirector ataupun C2 server. Manajemen multi-cloud environment memanfaatkan Terraform dengan provisioning yang di-handle menggunakan Ansible. Python sebagai wrapper kedua platform sehingga penggunaan tetap sederhana. Operator dapat secara fleksibel mendeskripsikan segmen yang hendak di deploy melalui sebuah YAML file.

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Dalam dunia keamanan siber, sinergi antara berbagai proses memiliki peran yang sangat penting. Salah satu proses atau framework yang tengah menjadi sorotan dan menarik perhatian luas adalah Detection Engineering. Proses Detection Engineering ini bertujuan untuk meningkatkan struktur dan pengorganisasian dalam pembuatan detection use case atau rules di Security Operation Center (SOC). Detection Engineering bisa dikatakan masih baru dalam dunia keamanan siber, sehingga terdapat banyak peluang untuk membuat keseluruhan prosesnya menjadi lebih baik. Salah satu hal yang masih terlupakan adalah integrasi antara proses Detection Engineering dan Threat Modeling. Biasanya, Threat Modeling lebih berfokus pada solusi pencegahan dan mitigasi resiko secara langsung dan melupakanan komponen deteksi ketika pencegahan dan mitigasi tersebut gagal dalam menjalankan fungsinya. Dalam makalah ini, kami memperkenalkan paradigma baru dengan mengintegrasikan Detection Engineering ke dalam proses Threat Modeling. Pendekatan ini menjadikan Detection sebagai langkah proaktif tambahan, yang dapat menjadi lapisan pertahanan ekstra ketika kontrol pencegahan dan mitigasi akhirnya gagal dalam menghadapi ancaman sesungguhnya.

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Smart doorbell atau bel pintar telah menjadi populer dalam sistem keamanan rumah pintar. Namun, banyak dari perangkat ini masih menggunakan protokol yang tidak aman untuk berkomunikasi, protokol yang rentan terhadap serangan keamanan seperti jamming, sniffing dan replay attack. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kelemahan penggunaan protokol komunikasi pada smart doorbell, serta menginvestigasi potensi pemanfaatan Software Defined Radio (SDR) dan modul arduino dalam mengamati komunikasi gelombang elektronik pada frekuensi 433 MHz. Selain itu penelitian ini ditujukan untuk mengidentifikasi potensi risiko yang dihadapi oleh pengguna pengkat IoT, serta memberikan pandangan tentang perlindungan yang lebih baik.

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Modern organizations are facing the severe challenge of effectively countering threats and mitigating Indicators of Compromise (IOCs) within their network environments. The increasing complexity and volume of cyber threats has highlighted the urgency of building robust mechanisms to block specific IOCs independently. While some organizations have adopted Endpoint Detection and Response (EDR) systems, these solutions often have limitations and require manual processes to collect and examine IOCs from multiple sources. These operational barriers prevent organizations from achieving a proactive and efficient defense posture, an obstacle that is particularly important due to the critical role that IOC blocking plays in containing the spread of threats and limiting potential damage. Hence, the need for a solution that orchestrates automated IOC blocking, utilizing tools such as AlienVault Open Threat Exchange (OTX), VirusTotal, CrowdStrike, and Slack. In this presentation, we examine the importance of automated IOC blocking and its potential to strengthen network security, while highlighting the critical role that these tools play in mitigating evolving cyber threats.

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Semakin berkembangnya teknologi di aplikasi Desktop terdapat celah keamanan yang dapat menyebabkan dampak langsung atau tidak langsung pada kerahasiaan, Integritas Data yang di bangun menggunakan Framework dari Electron khusus nya aplikasi Desktop di Sistem Operasi MAC. Dalam materi yang di persentasikan akan membahas celah keamanan Security Misconfiguration,RCE,Code Injection, Bypass File Quarantine dan juga bagaiman cara intercept Aplikasi Electron Desktop di system operasi macOS

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Amazon Web Service (AWS) menjadi pemain besar dalam industri provider cloud, AWS menawarkan berbagai macam layanan yang mempermudah pengguna untuk operasional dan manajemen administrasi cloud computing. Dengan banyaknya layanan yang disediakan oleh Amazon Web Service membuat pengguna lupa akan keamanan dari service yang digunakan, karena bukan hanya Simple Storage Service (S3) saja yang bisa secara tidak sengaja mengekspos data sentitif seperti kredensial Database, SSH Private Key, Source code aplikasi atau bahkan data pribadi lain yang bersifat rahasia. Terdapat banyak service yang secara tidak sengaja terekspos ke public seperti EBS Snapshot, RDS Snapshot, SSM Document, SNS topic dan sebagainya. Malicious Actor bisa memanfaatkan Public shared atau exposed untuk melakukan Initial Access ke lingkungan Amazon Web Service pengguna lalu melakukan eksfiltrasi data internal yang rahasia.

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Near Field Communication (NFC) saat ini adalah teknologi yang umumnya di gunakan untuk media pembayaran serta akses kontrol untuk keamanan ruangan dan gedung. Tidak terbatas untuk hal itu saja, teknologi NFC juga kerap di implementasikan untuk perangkat IoT. Beberapa perangkat menggunakan NFC tag untuk menyimpan informasi guna sinkronisasi dengan perangkat smartphone. Penggunaan teknologi NFC awalnya dianggap aman karna mengharuskan alat baca dengan tag berada dalam poisisi yang sangat dekat. Sehingga dianggap sulit untuk melakukan penyadapan informasinya. Seiring waktu banyak penilitian mengungkapkan bahwa komunikasi ISO 1443-3 ini bisa di intip dan di terjemahkan ke dalam bentuk perintah serta respon aslinya. Proxmark3 adalah salah satu alat yang dikembangkan untuk keperluan tersebut. Namun ada kondisi dimana perangkat proxmark tidak dapat di fungsikan maksimal lantaran berkurangnya sensititifitas pembaca dan tag ketika ada objek berada diantara keduanya. Di paper ini saya ingin menyajikan hasil penelitian saya tentang penggunaan Dynamic Instrumentation Frida untuk memantau penggunaan modul java nfc dalam platform Android dan menggunakannya untuk melakukan lockpicking pada gembok pintar berbasis NFC.

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This paper is a documentation of proposed security management for Electronic Health Records which includes security planning and policy, security program, risk management, and protection mechanism. Planning and policy are developed to provide a basic principle of security management at a hospital. The security program in this document includes Risk-Adaptable Access Control (RAdAC) and the implementation of security education, training and awareness (SETA). Regarding risk management, we perform risk identification, inventory of assets, information assets classification, and information assets value assessment, threat identification, and vulnerability assessment. For protection mechanism, we propose biometrics and signature as the authentication methods. The use of firewalls, intrusion detection system and encrypted data transmission is also suggested for securing data, application and network.

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Pelanggaran privasi merupakan suatu hal yang sering ditemui dewasa ini. Salah satu penyebab pelanggaran privasi adalah adanya data privat milik pengguna yang dikirimkan pada server milik aplikasi tanpa seizin pengguna atau adanya pengumpulan data tertentu tanpa izin. Pada penelitian ini, kami menganalisis aplikasi-aplikasi yang didapatkan dari Google Play Store Indonesia untuk dicari apakah ada data privat milik pengguna yang dilanggar privasinya. Penelitian ini menggunakan tiga jenis metode yang utamanya berbasis static analysis; pendekatan reverse-engineering dengan static analysis untuk melihat apakah ada data yang berpotensi mengganggu privasi pengguna, analisis perizinan dan tracker yang dimiliki oleh aplikasi untuk melihat apakah perizinan dan tracker yang dimiliki oleh aplikasi memang tepat sesuai dengan use-case dari aplikasi tersebut, dan analisis regulasi data dengan mengambil data mengenai keamanan data yang diberikan developer ke Google Play Store. Hasil studi menunjukkan bahwa ada beberapa aplikasi yang memang mengambil data privat pengguna yang tidak relevan dengan use-case aplikasi dan mengirimnya ke server milik aplikasi dan pihak ketiga

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Cloud service is often part of broader strategic initiatives, principally digital transformation (DX) and cloud-first. Despite the continued rapid adoption of cloud services, security remains a crucial issue for cloud users. A majority of organizations confirm they are at least moderately concerned about cloud security. However, there is still a gap between using the cloud and the implementation of cloud security by organizations, so retains the rate of cloud crime high. Eliminating or narrowing the gap is necessary so that organizations can continue to take advantage of the cloud securely. Understanding cloud crime would aid in both cloud crime prevention and protection. The purpose of this presentation is to identify how cloud security incidents can occur from both attacker and victim sides. Organizations can use this presentation's results as a reference to develop or improve cloud security programs and eliminate or narrow the gap between cloud utilization and cloud security implementation.

Utian Ayuba - Profiling The Cloud Crime.pdf

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Organization using Adversary Emulation plan to develop an attack emulation and/or simulation and execute it against enterprise infrastructure. These activities leverage real-world attacks and TTPs by Threat Actor, so you can identify and finding the gaps in your defense before the real adversary attacking your infrastructure. Adversary Emulation also help security team to get more visibility into their environment. Performing Adversary Emulation continuously to strengthen and improve your defense over the time.

Proactive cyber defence through adversary emulation for improving your securi...

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Perkembangan infrastruktur kunci publik di indonesia - Andika Triwidada

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React Native merupakan framework yang digunakan untuk membuat aplikasi mobile baik itu Android maupun IOS (multi platform). Framework ini memungkinkan developer untuk membuat aplikasi untuk berbagai platform dengan menggunakan basis kode yang sama, yaitu JavaScript. Dikarenakan aplikasi ini berbasis JavaScript (client side), banyak developer yang tidak memperhatikan celah keamanan pada aplikasi. Terdapat berbagai macam celah keamanan meliputi client side dan server side. Presentasi ini memuat pengalaman saya dalam menemukan celah keamanan pada saat melakukan Penetration Testing pada aplikasi mobile berbasis React Native

Pentesting react native application for fun and profit - Abdullah

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Pandemi covid-19 melonjak pada gelombang ke-2 di. Untuk mengantisipasi itu pemerintah membagikan oximeter ke puskesmas. Oximeter yang ada dipasaran mengharuskan tenaga kesehatan untuk kontak langsung dengan pasien. Dengan menggunakan Hacked Oxymeter ini dapat mengurangi intensitas bertemu dengan pasien dan mengurangi resiko terpapar covid-19. Secara metodologi, hacking oximeter ini membaca output komunikasi serial pada alat oximeter untuk kemudian diolah oleh mikrokontroler dan dikirim ke MQTT broker untuk diteruskan ke klien yang membutuhkan. Alat ini digunakan oleh pasien yang sedang isoman di hotel, fasilitas Kesehatan atau rumah sakit darurat/lapangan

Hacking oximeter untuk membantu pasien covid19 di indonesia - Ryan fabella

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Eksploitasi kerentanan pada hypervisor semakin banyak diperbincangkan di beberapa tahun ini, dimulai dari kompetisi hacking Pwn2Own pada 2017 yang mengadakan kategori Virtual Machine dalam ajang lombanya, dan juga teknologi-teknologi terkini yang banyak menggunakan hypervisor seperti Cloud Computing, Malware Detection, dll. Hal tersebut menjadi ketertarikan bagi sebagian hacker, security researcher untuk mencari kelemahan dan mengeksploitasi hypervisor. Tulisan ini menjelaskan mengenai proses Vulnerability Research dan VM Escape exploitation pada VirtualBox.

Vm escape: case study virtualbox bug hunting and exploitation - Muhammad Alif...

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Proses DevSecOps saat ini banyak digunakan dikalangan industri yang membutuhkan kecepatan baik dalam pengembangan maupun implementasi. Setiap tahapan pada pipeline DevSecOps merupakan tahapan yang harus diperhatikan dan masuk kedalam pantauan SOC (Security Operation Center). Untuk itu diperlukan kemampuan SOC untuk bisa memantau setiap pipeline DevSecOps sehingga dapat memberikan gambaran kondisi keamanan pada organisasi

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一比一原版(Curtin毕业证书)科廷大学毕业证原件一模一样

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Adem, an auto defense mechanism based on machine learning

1. ADEM an Auto Defense Mechanism Based on Machine Learning by @jmozac

2. Me are... $ Father of 1 bit son and 1 bit daughter & Unforgettable Husband for the only wife & Scratch Coder & Tech Enthusiast & Remote Worker & Linux Geek & Haters Hater

3. WE ALL HAVE DONE PREVENTING WHAT IF WE ALREADY HACKED?

4. ADEM {Routine Check} CHAPTER 0x01

5. 0x01 Routine Check Public Directories Protected Files Dynamic Directories Exclude HashMapping Files in Recursive Directories Init Hash Checksum

6. 0x01 Routine Check Routine Check Modified Hash Exist ? Auto Recovery / Delete Suspected File Report Normal Process WarningProcess

7. DEMO ADEM- ANTI DEFACE

8. ADEM {Logs Analyze} CHAPTER 0x02

9. Routine Check Scanning Backdoor / Modified File Exist ? Auto Recovery / Delete Suspected File Analyze Logs with Machine Learning Report Normal Process WarningProcess 0x02 Logs Analyze

10. 0x02 Apache Logs

11. 0x02 Logs Analyze Raw Data Feature Extraction Classification Output

12. 0x02 Feature Extraction [ip] => 127.0.0.1 [datetime] => [14/Mar/2019:19:25:27 +0900] [method] => "POST [path] => /progrez.cloud/dashboard/auth-public/services/notifications/chat [http_version] => HTTP/1.1" [http_code] => 200 [length] => 340 [referer] => "http://localhost/progrez.cloud/dashboard/auth-public/?cont=project" [useragent] => "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:60.0) Gecko/20100101 Firefox/60.0" IP Address RequestURL Respond HTTPCode Useragent

13. 0x02 Classification - Simple

14. 0x02 Classification - More Complex

15. 0x02 Is Allowed IP Address

16. 0x02 Is Allowed Request Path

17. 0x02 Is General Useragent

18. 0x02 HTTP Response Code

19. DEMO MACHINELEARNINGwithCLASSIFICATION

20. DEMO LOGSREADERwithTRAINEDDATA

21.

22. SUMMARY

23. PROGRAMMING IS NOT MAGIC. IT'S JUST A WORKING LOGIC.

24. Sangkiu.