主动威胁狩猎:识别恶意基础设施的技术

RST Cloud 基于 Netlas 的 C2 追踪方法论：从目标定义、样本收集到指纹提取（JARM、证书、HTTP 标头），再到周期性搜索与多标准验证的七步闭环。

Telegram Bot API 滥用研究：威胁行为者将其用作钓鱼、遥测与恶意软件投递的隐蔽信道；研究者以 Netlas 发现 Xeno 假冒下载页与 Adobe 假更新套件两大集群，并总结稳定检测锚点。

TAI 挑战赛 2025 回顾：与 RST Cloud 合办的威胁狩猎活动吸引 150 余人报名、收到超 9000 份提交，设五级难度并配套培训网络研讨会，附获奖名单与录像链接。

Wiz 系列文章第一篇：讲解追踪“熟悉云的”威胁行为者所需的云专属指标——IAM 元数据、控制平面 API 调用、容器镜像名等，及其在云环境检测与归因中的关键作用。

Hunt 介绍其识别与追踪恶意 C2 服务器的方法：从 TLS 证书、HTTP 头、SSH 密钥到 JARM/JA4x 指纹与 TCP banner，并以 Gh0st、ShadowPad 及 Octopus C2 等案例加以说明。

Hunt 宣布推出 C2 Feed 情报源：文章回顾其识别与追踪恶意 C2 服务器的方法，并说明该 feed 如何把相关情报打包提供给防御者，用于阻断攻击者基础设施。