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考虑到自己的Digital Ocean Server 即将到期，需要换个地方来记录自己的博客
就这儿吧
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Malware Report: iauzzy.exe

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Malware report of iauzzy.exe Summary This malware will create a file named ‘qqt.exe’ under the %WinDir%. This is the exact malicious executable file. qqt.exe is able to communicate to the ‘Command & Control’ server via IRC. The controller behind is able to execute any code; reboot the infected machine; clean the malware itself, etc.
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Malware Report: withme.exe

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Malware Report withme.exe Summary This Withme.exe will drop a executable file ‘A-1980682553.exe’ to the location %AppData%. Also It will add itself to runonce registry. This is the exact malware. It’s able to communicate with C2 server, which domain is ‘sexwithme.info’ wia port 6667.
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根因分析之iDice 文章复现

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1 Abstract  原文 给的场景是对于大规模集群的运维，当一条issue被上报的时候，通常会带上一些attribute，比如时间，软件版本，所处的国家，城市，具体在哪个机房，浏览器，操作系统等等。 在平时的时候，每天的上报的issue数量应该是差不多的，但有些时候，报错数量会突然上升，对于运维人员定位到问题所在往往很花时间。背后的问题可能是某个attribute或者某几个attributes的组合，文章称为effective combination。 这里通过三个步骤来从所有的attribute combination中找到最后可能引发报错激增的effective combination。 2 Challenge 想要找到所有effective combination的最暴力的做法就是，枚举所有attribute combination，然后以某种方式来衡量它对于总体issue激增的关系。 这里主要的问题在于搜索空间过大，本文最大的创新在于对搜索空间的剪枝。如果一共有m个attribute，那一共的组合方式就是(2^m - 1)种 3 Approach 文章把整个流程主要分成三个步骤（用做剪枝）和一个结果排序 Impact based Pruning: 基于影响的用户量做剪枝（不含时间信息） Change Detection based Pruning: 基于时间线上的突变来剪枝（时间序列处理） Isolation Power based Pruning: 计算一个类似信息熵增益的值来判断这个attribute combination的区分度 Result Ranking: 计算这个attribute combination对于全局的显著性 3.1 Impact based Pruning 对于一个effective combination而言，它必须影响足够多的用户。所以这里定一个threshold来过滤掉一些不可能的参数组合。（排除时间这个维度） 这里的目的是 寻找closed frequent itemsets，文章里的没有对算法进行详细描述，就说用BFS-based closed itemset mining algorithm。 在复现的时候，我先用了现成的找 frequent itemset 的算法（ Apriori /FPMax/ FPGrowt
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