主页 / 2016阿里安全峰会 / 议题列表
机器学习在恶意样本检测方面的实践之路
- 作者: 李薛 东巽科技(北京)有限公司
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他描述了机器学习在恶意样本检测方面，如何一步一步从零走过来，如何在问题面前做选择，如何逐步改进，如何跨坑，如何落地，还有需要重点考虑和注意的要点，以及在迭代改进的研究工作流程。 - 初识机器 - 来自恶意样本的挑战 - 判定规则,之外还有什么? - 我们目前的成果 - 对机器学习的粗浅认识 - 两个学科的结合 - 机器学习的经典流程:训
短距离无线系统与航空无线电系统攻击
- 作者: 张婉桥 UnicornTeam无线通信
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- 人体移植芯片 - 人体移植设备 - 汽车无线控制 - IC智能卡 - 芯片银行卡防护 - 无线电逆向分析 - 分析工具——SDR - 无线电逆向分析流程 - 无线遥控信号 - 无线遥控信号解调后波形图 - 分析有效数据内容 - 流图 - 手表抬杆 - 胎压报警器破解 - 胎压报警器工作原理 - 无线电逆向分析流程 - 录制信号 - 解调后的信号 - 逆向分析
典型逻辑漏洞挖掘
- 作者: 陆柏廷 漏洞盒子
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郑国祥介绍了web框架安全漏洞的fuzzing测试，利用静态代码流程分析，结合fuzzing跟动态检测机制挖掘框架0day，突破漏洞利用限制将鸡肋漏洞转变成严重漏洞。 - 企业安全测试进化史 - 何为业务场景 - 业务逻辑漏洞是怎样的存在 - 开发人员VS安全人员 - 身份盗取|迷失的穿云箭 - 身份盗取|简单认证 - 身份盗取|最后一公里 - 权限跨越|垂直水平 - 权限跨
WEB框架0day漏洞的发掘及分析经验分享
- 作者: 郑国祥，杭州安恒信息技术有限公司
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郑国祥介绍了web框架安全漏洞的fuzzing测试，利用静态代码流程分析，结合fuzzing跟动态检测机制挖掘框架0day，突破漏洞利用限制将鸡肋漏洞转变成严重漏洞。 #提纲 - Web框架介绍 - 不同web框架的安全特质 - 框架漏洞静态分析方法 - 框架漏洞动态分析方法 - 自动fuzzing人工检测
[Pwn2Own 2016] Flash Player最新安全特性分析及绕过思路
- 作者: 文选@腾讯电脑管家
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一直以来，Flash Player的安全性都备受质疑，15年HackingTeam泄露事件更是将其推到了风口浪尖。Adobe痛定思痛，在随后的版本中为Flash Player增加了很多新的安全特征和防护机制，极大的增加了漏洞利用的难度。早期的利用方法完全被堵死，也鲜有看到新的利用思路出来。 在本议题中，郑文选以腾讯安全Sniper战队在Pwn2own 2016中3秒攻破Adobe Flash