V2Ray断流异常   1. 问题描述 最近一段时间发现,代理十分不稳定,经常出现“断流”,具体表现为:打开需要代理的站点,需要访问两次,第一次访问失败,需要再刷新一次.查看错误日志内容: Proxy|HTTP: failed to read response from r16---sn-ni57dn7z.gvt1.com > io: read/write on closed pipe V2Ray版本:3.16 ,客户端与服务端版本一致 代理服务器:CentOS 6.8 x86_64 2. 问题

郑昀 基于杨海波的设计文档 创建于2015/8/13 最后更新于2015/8/25 关键词:异常流量.rate limiting.Nginx.Apriori.频繁项集.先验算法.Lua.ELK 本文档适用人员:技术人员 提纲: 所谓异常流量 如何识别异常流量 Apriori如何工作 如何让 Nginx 拦截可疑 IP 0x00,所谓异常流量 有害的异常流量大概分为以下几种: 僵尸网络中的节点对主站发起无目的的密集访问: 黑客.白帽子或某些安全公司为了做漏洞扫描,对主站各个 Web 工程发起字典式

一个简单的运维小经验. 场景:web服务器出现异常流量,web集群内部交互出现大流量,需要定位具体的http请求,以便解决问题. 目的:找出产生大流量的具体http请求. 工具:        iftop:linux网卡实时流量监控工具 tcpdump:linux抓包工具 wireshark:抓包分析工具   环境:linux redhat6.4   nginx+apache  网卡:eth1   nginx负责反向代理负载均衡以及静态文件处理,apache负责php处理. 问题发生的原因是ap

郑昀 基于杨海波的设计文档 创建于2015/8/13 最后更新于2015/8/25 关键词:异常流量.rate limiting.Nginx.Apriori.频繁项集.先验算法.Lua.ELK 本文档适用人员:技术人员 提纲: 所谓异常流量 如何识别异常流量 Apriori如何工作 如何让 Nginx 拦截可疑 IP 0x00,所谓异常流量 有害的异常流量大概分为以下几种: 僵尸网络中的节点对主站发起无目的的密集访问: 黑客.白帽子或某些安全公司为了做漏洞扫描,对主站各个 Web 工程发起字典式

最近通过防火墙发现一台服务器的流量占用非常厉害,上传的流量每秒达到100—200Mb/s,几乎占掉了一半的带宽.本来那台服务器上安装了360安全卫士,360安全卫士自身带的网络防火墙只能看进程,而不能看流量使用情况.解决办法:下载单独的”360流量监控器“,在隐藏的联网进程中,发现了一个D:\WINDOWS\system32\tcpsvcs.exe的进程已经上传了13多G的流量.通过360流量监控器,限制tcpsvcs.exe进程上传的速度即可.并且该软件是绿色版.

现象描述:有线网络里,接入层交换机上,凡是被划入语音vlan的端口,都会呈现出相同的流量表现,而且瞬间流量都很大,30 - 40 MB级别,对有线网络的稳定性有很大的影响. 设备型号: IP 电话:Avaya多种型号,以1608居多,call server型号不详,因为不是我负责call server. 接入层交换机:Cisco Catalyst-2960-48TT-L,IOS版本12.2(52)SE 从cacti的图上很明显的看到,所有被划入语音vlan的端口,只要它加了电,不管你终端连的是电

demo: from pyculiarity import detect_ts import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import matplotlib matplotlib.style.use('ggplot') __author__ = 'willmcginnis' if __name__ == '__main__': # first run the models twitter_example_data = pd.read_

1. 介绍 2. 准备工作 2.1 tcpdump 2.2 winshark 2.3 安装iftop 2.4 alluxio网络通信相关的端口 3.iftop 锁定消耗流量最大的端口 4. dump数据 5. winshark中加载看看 1. 介绍 最近在使用alluxio的时候发现了网络流量比较大.我们将MR程序运行在alluxio上,发现即使做好了mapper的data local仍然会存在比较多的异常流量.这部分网络IO会对性能造成比较大的影响.我将按照以下步骤来分析这个alluxio异常

本书从UNIX/Linux系统的原始日志(Raw Log)采集与分析讲起,逐步深入到日志审计与计算机取证环节.书中提供了多个案例,每个案例都以一种生动的记事手法讲述了网络遭到入侵之后,管理人员开展系统取证和恢复的过程,案例分析手法带有故事情节,使读者身临其境地检验自己的应急响应和计算机取证能力. 本书使用的案例都是作者从系统维护和取证工作中总结.筛选出来的,这些内容对提高网络维护水平和事件分析能力有重要的参考价值.如果你关注网络安全,那么书中的案例一定会引起你的共鸣.本书适合有一定经验的UNIX

运用Ntop监控网络流量 ____网络流量反映了网络的运行状态,是判别网络运行是否正常的关键数据,在实际的网络中,如果对网络流量控制得不好或发生网络拥塞,将会导致网络吞吐量下降.网络性能降低.通过流量测量不仅能反映网络设备(如路由器.交换机等)的工作是否正常,而且能反映出整个网络运行的资源瓶颈,这样管理人员就可以根据网络的运行状态及时采取故障补救措施和进行相关的业务部署来提高网络的性能.对网络进行流量监测分析,可以建立网络流量基准,通过连接会话数的跟踪.源/目的地址对分析.TCP流的分析等,能够

<Unix/Linux日志分析与流量监控>书稿完成 近日,历时3年创作的75万字书稿已完成,本书紧紧围绕网络安全的主题,对各种Unix/Linux系统及网络服务日志进行了全面系统的讲解,从系统的原始日志(RawLog)采集与分析讲起,逐步深入到日志审计与取证环节,在本书提供多个案例,每个案例都以一种生动的记事手法讲述了网络遭到入侵之后,管理人员开展系统取证和恢复的过程,采用带有故事情节的案例分析手法,使读者身临其境的检验自己的应急响应和计算机取证能力.本书以运维工程师的视角,通过各种日志,脚本

运用Ntop监控网络流量 ____ 网络流量反映了网络的运行状态,是判别网络运行是否正常的关键数据,在实际的网络中,如果对网络流量控制得不好或发生网络拥塞,将会导致网络吞吐量下降. 网络性能降低.通过流量测量不仅能反映网络设备(如路由器.交换机等)的工作是否正常,而且能反映出整个网络运行的资源瓶颈,这样管理人员就可以根据网络 的运行状态及时采取故障补救措施和进行相关的业务部署来提高网络的性能.对网络进行流量监测分析,可以建立网络流量基准,通过连接会话数的跟踪.源/目的 地址对分析.TCP流的分析

基于机器学习的web异常检测 Web防火墙是信息安全的第一道防线.随着网络技术的快速更新,新的黑客技术也层出不穷,为传统规则防火墙带来了挑战.传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截.一方面,硬规则在灵活的黑客面前,很容易被绕过,且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击:另一方面,攻防对抗水涨船高,防守方规则的构造和维护门槛高.成本大. 基于机器学习技术的新一代web入侵检测技术有望弥补传统规则集方法的不足,为web对抗的防守端带来新的发展和突破.机器学习方法能够基于大量数据进行

检测分类 1)误用检测 误用检测主要是根据已知的攻击特征直接检测入侵行为.首先对异常信息源建模分析提取特征向量,根据特征设计针对性的特征检测算法,若新数据样本检测出相应的特征值,则发布预警或进行反应. 优点:特异性,检测速度快,误报率低,能迅速发现已知的安全威胁. 缺点:需要人为更新特征库,提取特征码,而攻击者可以针对某一特征码进行绕过. 2)异常检测 异常检测主要是检测偏离正常数据的行为.首先对信息源进行建模分析,创建正常的系统或者网络的基准轮廓.若新数据样本偏离或者超出当前正常模式轮廓,异常

作者:邓聪聪 公司网络异常,由于可监控设备有限,无法快速读取网络异常的设备,所以找到了这个办法,部署在服务端用以解决网络突发异常流量故障的查找! 环境:CentOS release 6.8 Linux bogon 2.6.32-642.el6.x86_64 软件需求:nload-0.7.4.tar.gz 软件安装: yum -y install lrzsz rz lzo-2.09.tar.gz sz ll yum -y install gcc* ncurses-devel .tar.gz cd

利用背景流量数据(contexual flow data)识别TLS加密恶意流量 识别出加密流量中潜藏的安全威胁具有很大挑战,现已存在一些检测方法利用数据流的元数据来进行检测,包括包长度和到达间隔时间等.来自思科的研究人员扩展现有的检测方法提出一种新的思路(称之为“data omnia”),不需要对加密的恶意流量进行解密,就能检测到采用TLS连接的恶意程序,本文就该检测方法进行简要描述,主要参照思科在AISec’16发表的文章<Identifying Encrypted Malware Traf

识别出加密流量中潜藏的安全威胁具有很大挑战,现已存在一些检测方法利用数据流的元数据来进行检测,包括包长度和到达间隔时间等.来自思科的研究人员扩展现有的检测方法提出一种新的思路(称之为“dataomnia”),不需要对加密的恶意流量进行解密,就能检测到采用TLS连接的恶意程序,本文就该检测方法进行简要描述,主要参照思科在AISec’16发表的文章<IdentifyingEncrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data>[1][2][3]. 一

基于机器学习的web异常检测 from: https://jaq.alibaba.com/community/art/show?articleid=746 Web防火墙是信息安全的第一道防线.随着网络技术的快速更新,新的黑客技术也层出不穷,为传统规则防火墙带来了挑战.传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截.一方面,硬规则在灵活的黑客面前,很容易被绕过,且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击:另一方面,攻防对抗水涨船高,防守方规则的构造和维护门槛高.成本大. 基于机器学习技术的

Linux服务器上监控网络带宽的18个常用命令 本文介绍了一些可以用来监控网络使用情况的Linux命令行工具.这些工具可以监控通过网络接口传输的数据,并测量目前哪些数据所传输的速度.入站流量和出站流量分开来显示. 这些工具使用不同的机制来制作流量报告.nload等一些工具可以读取"proc/net/dev"文件,以获得流量统计信息:而一些工具使用pcap库来捕获所有数据包,然后计算总数据量,从而估计流量负载. 下面是按功能划分的命令名称. 监控总体带宽使用――nload.bmon.sl

一.背景 某一日收到上游调用方的反馈,提供的某一个Dubbo接口,每天在固定的时间点被短时间熔断,抛出的异常信息为提供方dubbo线程池被耗尽.当前dubbo接口日请求量18亿次,报错请求94W/天,至此开始了优化之旅. 二.快速应急 2.1 快速定位 首先进行常规的系统信息监控(机器.JVM内存.GC.线程),发现虽稍有突刺,但都在合理范围内,且跟报错时间点对不上,先暂时忽略. 其次进行流量分析,发现每天固定时间点会有流量突增的情况,流量突增的点跟报错的时间点也吻合,初步判断为短时大流量导致.