Invoke-PSImage接收一个PowerShell脚本,并将脚本的字节编码为PNG图像的像素。它生成一个oneliner,用于从文件或从网络上执行。
SNMP标准引入一组ASN.1语言元素,称之为SMI(Structure of Management Information)。由SMI描述的相互关联的被管对象(Managed Objects)组成MIB(Management Information Base)模块。
我相信大家都被一条信息给炸了锅“cobaltstrike4.0破解版出来了”,这对于我们这些穷逼来说是一件好事,今天我就带大家看看cs4.0更新了啥
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今天给大家介绍的是一个名叫Invoke-PSImage的Power Shell脚本,而这个脚本可以将目标PS脚本嵌入到一个PNG图片文件的像素点中,并允许我们使用一行指令来执行该脚本。 Invoke-
GitHub 毕业需要什么呢?一个 PR!那么提交一个 PR 需要什么?也许你是使用终端命令来提交 git 操作的,那么你可以了解下 Bash-Oneliner,收录了大量好用的 bash 命令,虽然并没有 git 操作命令。还有好用的 NvChad,让你像用 IDE 一样用 NeoVim 编写内容。
Octopus是基于python开发的一款可操作的C2服务器,可以通过HTTP/S控制Octopus powershell代理,其主要目的是要在任何红队行动之前使用,而不是开始与您的整个作战武库和基础设施接触,您可以在开始实际的红队行动之前先使用Octopus攻击目标并收集信息
Invoke-PSImage Invoke-PSImage可以将一个PowerShell脚本中的字节嵌入到PNG图像文件的像素之中,并生成一行执行命令来帮助我们从文件或Web(传递-Web标记)执行它们。 它会利用图片中每个像素点最后4位有效位的2个颜色值来存储Payload数据,虽然图片质量会受到影响,但是一般来说是看不出来有多大区别的。图片需要存储为PNG格式,由于Payload数据存储在颜色值中,因此这种格式可以进行无损压缩并且不会影响到Payload的执行。它可以接受目前绝大多数的图片
pwndrop是一款支持自主部署的文件托管服务,在pwndrop的帮助下,红队研究人员将能够通过HTTP、HTTPS或WebDAV来发送、上传或共享Payload以及各种机密文件。
在 Kubernetes 项目中,cmd/kubeadm/app/phases 目录中的文件是用于实现 kubeadm 工具的不同阶段的逻辑。kubeadm 是一个命令行工具,用于在 Kubernetes 集群中初始化和管理主节点(control plane)。
在 Istio 项目的 istioctl 目录中,有一些子目录,每个目录都有不同的作用和功能。以下是这些子目录的详细介绍:
Octopus是一个开源的、基于python的预操作C2服务器,可以通过HTTP/S控制Octopus的powershell代理。
在本教程中,我们将把两个 Heliconius 蝴蝶物种的一条染色体(包含 optix 基因)与泛基因组进行比对。
注意,具有相同名称和字段的namedtuple总是被认为具有相同的浅结构(即使check_types=True)。例如,这段代码将打印True:
在Kubernetes项目中,cmd/kubeadm目录下的代码是用于构建和管理Kubernetes集群的工具。kubeadm是一个命令行工具,提供了一种简化的方式来初始化、配置和升级Kubernetes集群。
[1]Python文档 - 真值检验: https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#truth
一般来说读写数据常常涉及的两种数据类型是文本数据与二进制数据(图片、语音),Python中对于这两大类数据的操作主要使用其内置的两种数据类型——字符串与字节数组: 字节数组: 8 比特整数组成的序列,用于存储二进制数据。 字符串: Unicode 字符组成的序列,用于存储文本数据
这是关于学习使用Unity的基础知识系列的第三个教程。这是上一章教程的延续,所以我们不会开始新的项目。这一次,我们将显示多个更复杂的函数。
Bheem项目是一套小型Bash脚本的合集,它能够以迭代方式运行并执行各种工具,然后以有组织的方式重新处理和存储网络侦察过程中的数据输出。这个项目最早是为个人使用的侦察自动化任务而创建的,并且从未打算开源。但考虑到社区的需求,Bheem项目现在正式公开给大家。
函数间隔,对于给定的训练数据集T和超平面(w,b),定义超平面(w,b)关于样本点(xi,yi)的函数间隔为:
PySNMP 是一个纯粹用Python实现的SNMP,用PySNMP的最抽象的API为One-line Applications,其中有两类API:同步的和非同步的,都在模块pysnmp.entity.rfc3413.oneliner.cmdgen 中实现,如下是Get方式与Walk方式的基本实现.
本文主要介绍Numpy模块中的Meshgrid函数。meshgrid函数就是用两个坐标轴上的点在平面上画网格(当然这里传入的参数是两个的时候)。当我们指定多个参数,比如三个参数,那么我们就可以用三个一维的坐标轴上的点在三维平面上绘制网格。
/pkg/controlplane、/pkg/credentialprovider、/pkg/kubeapiserver是Kubernetes中的三个核心包,它们分别实现了不同的功能。
SVM法即支持向量机(Support Vector Machine,SVM)法,由Vapnik等人于1995年提出,具有相对优良的性能指标。该方法是建立在统计学理论基础上的机器学习方法。通过学习算法,SVM可以自动寻找那些对分类有较好区分能力的支持向量,由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔,因而有较好的适应能力和较高的分准率。该方法只需要由各类域的边界样本的类别来决定最后的分类结果。
本文翻译自OpenCV 2.4.9官方文档《opencv2refman.pdf》。 前言 Originally, support vector machines (SVM) was a techni
在Kubernetes项目中,cmd/kubeadm/app/cmd/reset.go文件的作用是实现kubeadm命令的reset子命令。reset命令用于将节点还原为未安装Kubernetes的初始状态。
生成Powershell Oneliner的自动化工具,该工具可以在Metasploit,Bypass AMSI,Bypass防火墙,Bypass UAC和Byby AV上创建Meterpreter Shell。
Open3D是一个开源库,支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的,并且是为并行化而设置的。
在说Unicode之前需要先了解一下ASCII码:ASCII 码(American Standard Code for Information Interchange)称为美国标准信息交换码。
点积具有带有单位向量的另一个有趣的属性。想象一下,垂直于该矢量(并通过原点)的平面通过了一个平面。平面将整个空间分为正数(在平面上)和负数(在平面下),并且(与流行的看法相反),您还可以在2D中使用其数学运算:
由于 Aggressor Script是由Sleep解析的,所以我们先要安装一下这个语言的解释器,这个语言是基于Java的脚本语言
在做网站的测试时,抓包扫描必不可少,如何将测试的所有记录保存下载,待后续分析呢?先来看一个架构图:
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍如何通过sklearn封装的SVM算法实现分类任务,并且设置不同的超参数C的值,通过绘图的方式直观的感受不同的超参数C对模型的影响。
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium,作者:Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具,本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数,帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库,很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发,包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
一、介绍 数据分类是机器学习中非常重要的任务。支持向量机(SVM)广泛应用于模式分类和非线性回归领域。 SVM算法的原始形式由Vladimir N.Vapnik和Alexey Ya提出。自从那以后,SVM已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问题,例如文本(和超文本)分类,图像分类,生物信息学(蛋白质分类,癌症分类),手写字符识别等。 二、目录 什么是支持向量机? SVM是如何工作的? 推导SVM方程 SVM的优缺点 用Python和R实现 1.什么是支持向量机(SVM)? 支持向量机是一种有监督的
NumPy 是一个基础软件库,很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发,包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 NumPy 的工作机制能够帮助你提升在这些软件库方面的技能。而且在 GPU 上使用 NumPy 时,无需修改或仅需少量修改代码。
《统计学习方法》一书在前几天正式看完,由于这本书在一定程度上对于初学者是有一些难度的,趁着热乎劲把自己走过的弯路都写出来,后人也能走得更顺畅一点。
在完成前面的教程之后,我们有一个基于线条的视图,并在游戏模式下显示一个正弦波动画。当然还可以通过修改代码来显示其他数学函数。甚至可以在Unity编辑器处于播放模式时执行修改操作。如果这样的话,Unity会暂停执行,保存当前的游戏状态,然后重新编译脚本,最后重新加载游戏状态并恢复播放。
有幸参加华为合作伙伴赋能会,本文是对赋能会的一些总结,知识梳理。希望能让大家对GaussDB能有一些了解,如有误之处望批评指正。
我有一个制表符分隔的文件,有超过2亿行。 什么是最快的方式在Linux中将其转换为CSV文件? 这个文件确实有多行标题信息,我需要在路上去除,但标题的行数是已知的。 我已经看到了sed和gawkbuild议,但是我想知道是否有“首选”的select。
众所周知 JS 是门非阻塞单线程语言,因为在最初 JS 就是为了和浏览器交互而诞生的。如果 JS 是门多线程的语言话,我们在多个线程中处理 DOM 就可能会发生问题(一个线程中新加节点,另一个线程中删除节点),当然可以引入读写锁解决这个问题。
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一,也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说,NumPy的大量运算方法非常难记。
其过程为:首先在z轴坐标为20 的上方生成n个随机点作为正类,在z轴坐标为10 的下方生成n个随机点作为负类。此时在平面z= 10, z= 20 作为隔离带。然后45度旋转x坐标轴,再返回这些点在新坐标轴中的坐标。注意这里混洗了数据,否则会发现数据集的前半部分都是正类,后半部分都是负类,需要混洗数据从而让正负类交叉出现。
现在我们已经完成了正确运行ARKit项目的所有基本设置,我们希望我们的设备能够坐在水平表面上。这是飞机检测。在本节中,我们将学习如何激活平面检测。我们将熟悉锚点以及如何使用它们将对象放置在锚点上。此外,我们将能够在现实生活中看到我们发现的飞机锚。从现在开始,我们将更多地投入到代码中。
今天给大家介绍的这款工具名叫Graffiti,各位研究人员可以利用这款工具来生成经过混淆处理的One Liner,并将其用于渗透测试研究中的各种测试场景。
WebSocket是HTML5提供的一种浏览器与服务器进行全双工通讯的网络技术,属于应用层协议。它基于TCP传输协议,并复用HTTP的握手通道。浏览器和服务器只需要完成一次握手,两者之间就直接可以创建持久性的连接, 并进行双向数据传输。
简单地说,支持向量机(SVM)是一种用于分类的监督机器学习技术。它的工作原理是计算一个最好地分隔类的最大边距的超平面。
自从2014年Wolfram语言第10版中引入Association以来,它已经成为开发者处理任何一种数据的最常用的符号之一。虽然有许多内置的工具来处理关联,但开发者在现代化代码的过程中也自己制作了许多工具。现在,这些工具中有许多已经进入了Wolfram函数库。在这里,我将强调我最喜欢的一些工具,并展示它们与 Wolfram 语言内置函数的比较。
这是有关创建定制脚本渲染管道的系列教程的第十部分。它增加了对点光源和聚光灯的实时阴影的支持。
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