Combining Exploratory Analysis and Automated Analysis for Anomaly Detection in Real-Time Data Streams
安全分析师在监控实时安全信息时常常面临信息过载，难以全面覆盖所有告警，容易遗漏重要事件及其之间的关联。根本问题在于分析师用于检测、探索和响应网络攻击的系统设计。本文针对这一挑战，研究探索性分析（可视化）与自动化分析的互补性。作者开发了一个原
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本文提出一个面向CTF竞赛的DSA签名分析与可视化平台，旨在帮助初学者理解DSA算法及其相关的nonce漏洞攻击。DSA基于数论、模运算和大整数计算，传统工具仅展示输入输出，使得签名、验证和密钥恢复攻击的中间过程不透明。该平台提供三大功能：