[网络安全提高篇] 一二四.DataCon涉网分析之恶意样本IOC自动化提取万字详解

2024新的战场，继续奋斗。 “网络安全提高班”新的100篇文章即将开启，包括Web渗透、内网渗透、靶场搭建、CVE复现、攻击溯源、实战及CTF总结，它将更加聚焦，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，Web渗透也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~

前文详细介绍如何构建深度学习模型实现恶意软件家族分类，常见模型包括CNN、BiLSTM、BiGRU，结合注意力机制的CNN+BiLSTM。这篇文章是作者2022年参加清华大学、奇安信举办的DataCon比赛，主要是关于涉网FZ分析，包括恶意样本IOC自动化提取和攻击者画像分析两类题目。这篇文章来自L师妹的Writeup，经同意后分享给大家，推荐大家多关注她的文章，也希望对您有所帮助。非常感谢举办方让我们学到了新知识，DataCon也是我比较喜欢和推荐的大数据安全比赛，我连续参加过四届，很幸运且遗憾，我们团队近年来也获得过第1、2、4、6、7、8名过，希望更多童鞋都参加进来！感恩同行，不负青春，且看且珍惜！

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