红队大量资产指纹探测工具

近日，记者从浙江工业大学获悉，该校计算机科学与技术学院梁荣华教授团队与公安部第一研究所合作，研发出了新一代手指内部多模态生物特征采集技术和相应仪器设备，可获得手指皮肤表面下1至3毫米深度的信息，采集到包含内部指纹的高分辨率三维皮下结构信息，既为指纹识别安全增加防御屏障，也解决了指纹信息采集效果不佳等痛点。相关研究成果刊登于《IET图像处理》。

研究人员发现，以色列NSO集团的客户合同里提到一项彩信指纹技术，可以无感知侦查全球任意智能手机的系统信息，可结合其间谍软件实施定向针对性植入；调查后研究员发现，NSO并未利用漏洞，而是滥用了彩信机制，并成功复现了这一攻击手法。通信运营商可通过配置使用户规避这一攻击。

手机指纹暴力破解攻击影响所有安卓设备和部分iOS设备。

通过硬件事件这一行为数据，我们获得精确的底层行为数据来构建设备指纹。随后，他们基于单位时间内CPU使用率的均值来训练机器学习模型作为分类器，用以检测设备的异常。大体上我们可以将评估方法分为基于规则、基于统计、基于知识、基于机器学习这四种方式。基于机器学习从设备指纹的应用场景来看，不论是对设备种类、型号的区分，抑或设备运行状态的判断，实质上都是分类问题。

原理发送正常的 HTTP 请求并分析响应；这确定了许多 WAF 解决方案。如果不成功，则发送多个HTTP 请求，并使用简单的逻辑来示例就是WAF。

物联网时代，网络环境中充斥着数量巨大、功能各异且种类繁多的物联网设备。如何在复杂且危险的网络环境中准确识别并有效监管这些设备，是物联网生态里各行各业都亟需解决的问题。 传统的解决方案一般依赖设备名称、签名、标签、编码等标识符来标识设备，然而这类基于标识符的技术存在明显的不足。首先，在日益复杂且充斥大量各类设备的网络环境中，标识符很容易被修改或复制伪造。此外，为了避免与其他设备重复，复杂度较低的单

前几日，Kraken研究人员演示了普通人也能做到的骗过指纹验证的方法。总成本不过五美元却可骗过市面上的大多数指纹传感器。

近年来，越来越多的智能终端和信息系统集成了生物识别技术，并在金融、安防等领域中广泛使用。用户的生物特征信息一旦泄露，将严重威胁用户的切身利益。依托模糊提取技术、纠错算法和安全散列算法，提出了一种指纹生物特征的隐私保护和认证方法。

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