网络钓鱼是非常常见的攻击行为，攻击者经常利用其来窃取登录凭据与信用卡信息。HTML 附件也是此类攻击中最常见的附件之一，因为此类附件通常被认为比其他文件类型来说更没那么可疑。
protoBuf (PB) 我理解来说，就是一种数据结构，由google 团队开发
上一节内容中，我们通过Python进行了电子邮件发送功能的处理 本节内容内容主要讲解接收邮件功能的处理
我们常常要使用邮件来接收报名表、作业等内容，然后统计出已交和未交的人数，通知没有发邮件的注意时间。 这是一个很繁琐的流程，而如果能够用程序自动化地完成该过程，无疑会大大加快工作进度。
2015年，我们在青云平台上实现了“百度云观测”应用。青云应用本质上是一个iframe，在向iframe服务方发送的请求中会携带一些数据，青云平台会使用Base64 URL对这些数据进行编码，其提供的编码解码算法示例如下：
🚀🚀单纯BASE编码相对来说比较简单，使用在线解码工具或者使用Python编写代码就能轻易解决，但是BASE题往往是嵌套类型的，比如BASE16嵌套BASE32，或者是多重编码嵌套，所以有时候一时半会无法解决，这就需要我们耐心观察和分析了（一把梭除外）。
在classic环境中,salesforce提供了<apex:inputFile>标签用来实现附件的上传以及内容获取。salesforce 零基础学习（二十四）解析csv格式内容中有类似的使用此标签进行解析附件内容，后台只要声明String类型变量用来存储附件名称，Blob类型变量用来存储附件的内容即可。
文件的上传和下载，是非常常见的功能，在很多的系统中，或者软件中都经常使用文件的上传和下载。 比如：QQ头像，就使用了上传 邮箱中也有附件的上传和下载的功能
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这篇文章主要介绍了Python自动发送和收取邮件的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着老师来一起学习学习吧
文件的上传 1、首先需要一个form表单 2、然后在表单内有input type=”file” 3、提交的方式必须是method=”POST” 4、enctype="multipart/form-data"编码类型必须是多段的表单数据
我在刚开始接触base64编码图片数据时，就是把base64编码图片数据传到后台来解码生成图片。导致生成的图片无法打开，后来才发现其实传到后台的base64编码根本就不完整，导致解码出现问题，无法显示图片。所以，base64编码只能在前端处理。
基于 JavaMail 1.5.5 ，实现了邮件发送功能，也对接了一些客户，没出现什么问题
声明：本文为F-Secure报告翻译，文中及的观点立场不代表本网站观点立场。 1. 前言 本报告描述了我们发现并命名的木马-NanHaiShu（NanHaiRAT）。基于我们的技术分析表明，该木马
7月份，我们发现了一个伪装成新订单通知的钓鱼邮件，里面带有一个恶意附件，会导致Remcos RAT（被Trend Micro检测为BKDR_SOCMER.SM）这一恶意软件的执行。该攻击方式使用AutoIt对其进行封装和传播，并且使用了多种混淆和反调试技术来规避检测。
遇到了一个txt日文文本，出现大面积乱码。而且不懂日文，乱码的话，连翻译软件也无法使用。【上图为测试文本】 以下的解释与解决办法等为自己的想法，并不一定准确。 目录
前段时间，一则新闻窜上热搜，说是国外某网友接收到了嫦娥五号的下行信号并成功解码信号还原出了五号飞船舱外摄像头画面。一时间，各种国家安全论闹得沸沸扬扬。
网络编程 网络: 网络协议: 一套规则 网络模型： 七层模型-七层-理论 物理层 数据链路层 网络层 传输层 会话层 表示层 应用层 四层模型-实际应用 链路层 网络层 传输层 引用层 每一层都有相应的协议负责交换信息或者协同工作 TCP/IP 协议族 IP地址：负责在网络上唯一定位一个机器 IP地址分ABCDE类 是由四个数字段组成，每个数字段的取值是0-255 192.168.xxx.xxx: 局域网ip 127.0.0.1: 本机 IPv4, IPv6 端口 范围: 0-65535 知名端口：0-1
近期，微软发布了一系列补丁，修复了自身产品中一些影响广泛以及关键的Bug，其中包括更新了微软Office套件版本，解决了其中的部分安全问题。而安全专家研究发现，其中的一个漏洞（cve-2015-6172），攻击者通过以“特定打包的微软Office文件”作为附件，由Outlook发送邮件给目标用户，可允许远程代码执行。 来自微软的安全公告提及： 此次更新解决了微软办公软件的安全漏洞。其中威胁级别最高的漏洞，可允许远程代码执行。如果用户打开一个专门制作的微软办公文件，攻击者可以利用该漏洞在当前用户目录下运
SMTP（Simple Mail Transfer Protocol）即简单邮件传输协议,它是一组用于由源地址到目的地址传送邮件的规则，由它来控制信件的中转方式。SMTP协议属于TCP/IP协议簇，它帮助每台计算机在发送或中转信件时找到下一个目的地。通过SMTP协议所指定的服务器,就可以把E-mail寄到收信人的服务器上了。
前言 Proofpoint的安全研究员发现并分析了这个新型恶意软件并命名为NerbianRAT，此恶意软件使用了反分析和反逆向功能，该恶意软件是使用Golang编写的64位程序，主要传播方式为冒充世界卫生组织发送的COVID-19相关的安全措施邮件，通过邮件附件中有VBA宏的Word文档传播。 样本运行流程 样本IOCs 名称:ee1bbd856bf72a79221baa0f7e97aafb6051129905d62d74a37ae7754fccc3db.doc 大小:280469 字节
在Dridex木马活动短暂停止的同时，这个恶意软件背后的犯罪人员立马去寻找（开发）新的交付渠道（攻击方法，钓鱼方式），这看起来像是其他的恶意软件供应商将自己定位为了从有利可图的犯罪软件竞争环境中获得更多的市场份额。最近的一个发展现象就是Vawtrak（以前是二级银行金融信息窃取木马）出现了新功能 —— 最值得注意的是其中用于数据编码和C2通信更改的新方法，其目的是为了改善恶意软件对检测的躲避能力。
使用QQ邮箱、163邮箱等导出的EML邮件，包含了邮件的发件人、主题、内容、附件等所有信息，该实例就如何解析这些信息，并在编辑后保存做个Demo。 如下图所示，EML文件是编码后的文本文件，可以使用正
我们知道一个字节可表示的范围是 0 ～ 255（十六进制：0x00 ～ 0xFF）， 其中 ASCII 值的范围为 0 ～ 127（十六进制：0x00 ～ 0x7F）；而超过 ASCII 范围的 128～255（十六进制：0x80 ～ 0xFF）之间的值是不可见字符。
问题 1. 使用附件 1 中的数据，按照附录中的方法计算监测点 A 从 2020 年 8 月 25 日到 8 月 28 日每天实测的 AQI 和首要污染物，将结果按照附录“AQI 计算结 果表”的格式放在正文中。 问题一就是单纯的计算问题，在附录中相关的计算规则都已经告知了，因此直接 带入数据进行计算即可，但需要注意各种逻辑关系，先捋顺在去计算。注意如果 计算结果过长就只选择部分代表性数据放在正文中即可，其它的部分放在附录 里。 问题 2. 在污染物排放情况不变的条件下，某一地区的气象条件有利于污染物扩 散或沉降时，该地区的 AQI 会下降，反之会上升。使用附件 1 中的数据，根据 对污染物浓度的影响程度，对气象条件进行合理分类，并阐述各类气象条件的特 征。 针对问题二，根据附件一可知，仅告诉我们检测点 A 的各类实测污染物数据， 但并未告知气象情况，因此我们首先根据问题一计算得到的 AQI 数据以及相关 的污染物数据进行无监督聚类，无监督聚类模型有很多，如层次聚类、高斯混合 聚类等，在这里比较推荐 SOM 自组织神经网络聚类算法，将原始数据输入网络 后能够自动根据各类数据的特点在不同的步数下生成不同的结果，如将 31 个省 市的 GDP 数据输入网络则会自动对发达程度进行聚类； % 二维自组织特征映射网络设计 % 输入数据为各类实测污染物数据 clc clear close all %--------------------------------------------------- %随机生成 100 个二维向量，作为样本，并绘制出其分布 P=[此处填写污染物数据] % %建立网络，得到初始权值 net=newsom([0 1;0 1],[5 6]); w1_init=net.iw{1,1}; %--------------------------------------------------- %绘制出初始权值分布图 figure(2); plotsom(w1_init,net.layers{1}.distances) %--------------------------------------------------- %分别对不同的步长，训练网络，绘制出相应的权值分布图 for i=10:30:100 net.trainParam.epochs=i; net=train(net,P); figure(3); plotsom(net.iw{1,1},net.layers{1}.distances) end %--------------------------------------------------- 问题 3. 使用附件 1、2 中的数据，建立一个同时适用于 A、B、C 三个监测点（监 测点两两间直线距离>100km，忽略相互影响）的二次预报数学模型，用来预测 未来三天 6 种常规污染物单日浓度值，要求二次预报模型预测结果中 AQI 预报 值的最大相对误差应尽量小，且首要污染物预测准确度尽量高。并使用该模型预 测监测点 A、B、C 在 2021 年 7 月 13 日至 7 月 15 日 6 种常规污染物的单日浓度 值，计算相应的 AQI 和首要污染物，将结果依照附录“污染物浓度及 AQI 预测 结果表”的格式放在论文中。 首先分析题目已知数据包括了各监测点逐小时污染物浓度和气象一次预报数据 以及实测的污染物浓度和气象数据等；这里就是利用实测数据对预报数据进行误 差修正，既然是预测，那实测数据在未来肯定是无法得到的，所以思路就是通过 前期的预测数据和实测数据的差，找到相关的误差修正规律即可；因此在这里推 荐的模型是神经网络模型，具体是设置一个三层的网络机构，输入层数据是一次 预报的气象条件，而标准输出数据为真实污染物浓度与预测污染物浓度的差值， 这样就建立了预测气象条件与实际污染物浓度误差之间的关系；在这里推荐使用 基于遗传算法优化的神经网络模型，相对于传统的 BP 神经网络而言，其精度将 会更高。得到上述网络关系后，若新得到一组一次预报气象数据结合相关的误差 变量进行二次修正即可。 %程序一：GA 训练 BP 权值的主函数 function net=GABPNET(XX,YY) %-------------------------------------------------------------------------- % GABPNET.m % 使用遗传算法对 BP 网络权值阈值进行优化，再用 BP 算法训练网络 %--------------------------------------------------------------------------
在被保释后，安·德卡弗消失了！幸运的是在她逃离城镇之前，调查人员正在仔细监视她的网络活动
但这个性能一般，而且转换出来的base64字符串会有换行符，可能还需要替换换行符，避免在某些场景因为分行导致出错 2、使用Jdk8的Base64工具类（优先考虑使用）
病毒制造者通过病毒混淆器（Obfuscator）[1]，在云端服务器批量生成病毒的不同变种，并通过以下手段进行传播：
Android端的视频相关的开发，大概一直是整个Android生态，以及Android API中，最为分裂以及兼容性问题最为突出的一部分。摄像头，以及视频编码相关的API，Google一直对这方面的控制力非常差，导致不同厂商对这两个API的实现有不少差异，而且从API的设计来看，一直以来优化也相当有限，甚至有人认为这是“Android上最难用的API之一”
什么是XSS XSS全称跨站脚本(Cross Site Scripting)，为不和层叠样式表(Cascading Style Sheets, CSS)的缩写混淆，故缩写为XSS，比较合适的方式应该叫做跨站脚本攻击。 跨站脚本攻击是一种常见的web安全漏洞，它主要是指攻击者可以在页面中插入恶意脚本代码，当受害者访问这些页面时，浏览器会解析并执行这些恶意代码，从而达到窃取用户身份/钓鱼/传播恶意代码等行为。 上图就是一个典型的存储型XSS。 什么是Payload？ Payload是一个专业术语，中文翻译
官方的当前gstreamer版本号还不支持x265编解码，因此要加入�x265，须要自己编译。本文基于gstreamer1.3.3版进行编译安装。须要首先自己编译gstreamer1.3.3，以及对应的base、good、bad、ugly插件
解密摩斯电码得到flag:ALEXCTFTH15O1SO5UP3RO5ECR3TOTXT
最近对网络编程方面比较有兴趣，在微服务实践上也用到了相对主流的RPC框架如Spring Cloud Gateway底层也切换为Reactor-Netty，像Redisson底层也是使用Netty封装通讯协议，最近调研和准备使用的SOFARpc也是基于Netty封装实现了多种协议的兼容。因此，基于Netty造一个轮子，在SpringBoot的加持下，实现一个轻量级的RPC框架。这篇博文介绍的是RPC框架协议的定义以及对应的编码解码处理的实现。
在学习使用FFmpeg进行编解码时，我们有必要先去熟悉FFmpeg中的常用结构体，只有对它们的含义和用途有深刻的了解，我们才能为后面的学习打下坚实的基础。所以，这篇文章将会介绍这些常用的结构体有哪些，然后再介绍它们的具体用途。
本文来自网易云音乐音视频实验室负责人刘华平在LiveVideoStackCon 2017大会上的分享，并由LiveVideoStack根据演讲内容整理而成（本次演讲PPT文稿，请从文末附件下载）。
一、前言 上周五公司内部的Any Topic Conf.上我和同事们分享了这个主题，有同事说这个有用，有同事说这个没啥用，后来还延伸到网站性能的话题上，大家讨论的激烈程度让我觉得这次选题还不错。本篇先不管到底有用与否，仅仅记录理论知识。也希望大家一起来分享实战经验啊！ 二、从HTTP URI Scheme入手 对于 HTTP URI
该文介绍了如何使用FreeImage库来读取、写入、显示、处理各种图像格式，并包含详细的代码示例。同时，还提供了关于图像处理工具和技术的一些思考，以及如何使用FreeImageNET库进行更高级的图像处理。
Python3相对于Python2的一大改变就是，对默认字符类型进行了修改。Python2中定义字符串默认为二进制字符串，强制加前缀u的才是unicode字符串；而Python3中字符串默认为unicode，强制加前缀b的才是二进制字符串。（也就是刚好反过来了）
很多人都以为编码（Encoding）和加密（Encryption）是同一个意思。编码和加密都是对格式的一种转换，但是它们是有区别的。编码是公开的，比如下面要介绍的Base64编码，任何人都可以解码；而加密则相反，你只希望自己或者特定的人才可以对内容进行解密。
最近开始玩密码学，这是我在BUU的拉垮16000多排名，但是是最近才转到BUU（我不是我没有偷懒） 好了，废话不多说，开始writeup的记录吧
作者：一点一滴的Beer 个人主页:http://www.cnblogs.com/beer
腾讯社交网络相关产品，例如腾讯课堂、增值会员、动漫、直播、游戏商城、音乐、Qzone校园等，主要目标群体定位为年轻一代，属于对新事物接受比较高也更喜欢新鲜个性内容的群体，产品设计上必然使用大量的图片展示；同时核心产品QQ也涉及大量的图片存储及展示，例如QQ群图、群相册等。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 作者：Leonardo Chiariglione 翻译：Alex 技术审校：冯建元 音频编码 视 野 #011# 前言 很明显，声音信息的电子格式要早于视觉信息的电子格式，用电子格式分发声音信息的服务也是如此。同样，音频的数字格式与视频数字格式的出现时间也不同。在上世纪80年代初，唱片公司可以通过CD（Compact Disc）向消费者市场发行数字音频，而在80年代
每一位 你选择接单的乘客 i ，你可以 盈利 endi - starti + tipi 元
Flink的经典使用场景是ETL，即Extract抽取、Transform转换、Load加载，可以从一个或多个数据源读取数据，经过处理转换后，存储到另一个地方，本篇将会介绍如何使用DataStream API来实现这种应用。注意Flink Table和SQL api 会很适合来做ETL，但是不妨碍从底层的DataStream API来了解其中的细节。
2012 年 7 月，微信 4.2 版本首次加入了实时音视频聊天功能，如今已发展了 5 年，在面对亿级微信用户复杂多变的网络和设备环境，微信多媒体团队在每个技术细节上不断地深耕细作，为微信用户提供了高质量的视频通话。
HTTP通信过程包括从客户端发往服务端的请求及从服务端返回客户端的响应.本章就来让我们了解一下请求和响应是怎么运作的.
为 Word 和 Excel 文档添加了狡猾的远程模板注入器；独特的 Outlook 群发邮件宏
FFmpeg的名称来自MPEG视频编码标准，前面的“FF”代表“Fast Forward”，FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。可以轻易地实现多种视频格式之间的相互转换。包括如下几个部分：
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