一款紅隊大量資產指紋探測工具

近日，記者從浙江工業大學獲悉，該校計算機科學與技術學院梁榮華教授團隊與公安部第一研究所合作，研發出了新一代手指內部多模態生物特征采集技術和相應儀器設備，可獲得手指皮膚表面下1至3毫米深度的信息，采集到包含內部指紋的高分辨率三維皮下結構信息，既為指紋識別安全增加防御屏障，也解決了指紋信息采集效果不佳等痛點。相關研究成果刊登于《IET圖像處理》。

研究人員發現，以色列NSO集團的客戶合同里提到一項彩信指紋技術，可以無感知偵查全球任意智能手機的系統信息，可結合其間諜軟件實施定向針對性植入；調查后研究員發現，NSO并未利用漏洞，而是濫用了彩信機制，并成功復現了這一攻擊手法。通信運營商可通過配置使用戶規避這一攻擊。

手機指紋暴力破解攻擊影響所有安卓設備和部分iOS設備。

通過硬件事件這一行為數據，我們獲得精確的底層行為數據來構建設備指紋。隨后，他們基于單位時間內CPU使用率的均值來訓練機器學習模型作為分類器，用以檢測設備的異常。大體上我們可以將評估方法分為基于規則、基于統計、基于知識、基于機器學習這四種方式。基于機器學習從設備指紋的應用場景來看，不論是對設備種類、型號的區分，抑或設備運行狀態的判斷，實質上都是分類問題。

原理發送正常的 HTTP 請求并分析響應；這確定了許多 WAF 解決方案。如果不成功，則發送多個HTTP 請求，并使用簡單的邏輯來示例就是WAF。

物聯網時代，網絡環境中充斥著數量巨大、功能各異且種類繁多的物聯網設備。如何在復雜且危險的網絡環境中準確識別并有效監管這些設備，是物聯網生態里各行各業都亟需解決的問題。 傳統的解決方案一般依賴設備名稱、簽名、標簽、編碼等標識符來標識設備，然而這類基于標識符的技術存在明顯的不足。首先，在日益復雜且充斥大量各類設備的網絡環境中，標識符很容易被修改或復制偽造。此外，為了避免與其他設備重復，復雜度較低的單

前幾日，Kraken研究人員演示了普通人也能做到的騙過指紋驗證的方法。總成本不過五美元卻可騙過市面上的大多數指紋傳感器。

近年來，越來越多的智能終端和信息系統集成了生物識別技術，并在金融、安防等領域中廣泛使用。用戶的生物特征信息一旦泄露，將嚴重威脅用戶的切身利益。依托模糊提取技術、糾錯算法和安全散列算法，提出了一種指紋生物特征的隱私保護和認證方法。

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