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面向渗透测试和SRC的之技巧

0x01 前言由于现实的种种原因,我们不可能将所有放到内网中或者绑定白单IP访问,所以如果灰黑产人员发现不到公司的敏感,那么就该而言,被攻击的可能性就会降低那么一点、风险也自然会减少一点 好了,这就是我目前针对公司这块的想法,具体落地到怎么做的,大家可以私聊我,我给你个IP,如果你发现了除www之外的其他这个IP上的其他,会有大红包哦~ 多个多一个红包!绝对童叟无欺! 0x02 通过方法2.1 APP、公众号、小程序APP:商家APP、后台管理APP、业务APP、用户APP等等小程序:微信小程序、支付宝小程序公众号:微信公众号、支付宝公众号、生活号、企业号、 首先漏洞的过程中我们肯定会找到不止一个企业的真实IP,找到真实IP之后访问:http:ipwhois.cnnic.net.cnindex.jsp填入IP?会搜索到该IP的所有注册信息? ,又无法抓包,这样就无法得知这些了。

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股票因

前言前段时间,小编参加了某个数据的挑战赛,现在比赛已经过了,所以小编准备分享一下所用到的代码,知识。题目? 题目就如上图,有两问题,第一问是让我们根据所给数据找出影响高送转的因(这些词题目有给解释,小编也会给大家),第二问根据所给的前七年的数据,预测第八年那些股票会发生高送转。 7.选出一些列后,就可以合并了,不会发生内存不够,修改指定列,根据指定的键,进行表合并:?8.使用 map 对非数值型因进行编码:?9.corr 计算相关系数矩阵:? 13.使用支持向量算法,对股票分类:?14.对第八年的测试数据套进支持向量模型以上就是整个处理流程,完整代码会发关键词获取。 先使用了 KNN,又使用了支持向量,因为发现支持向量的准确率比 KNN 高一点。

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    渗透测试常用工具集合

    1 Burp Suite Professional【抓包改包综合类软件】Burp Suite Professional v2.0.11beta版本【目前最后一个支持破解注册版本】https:share.weiyun.com5l2zakkBurp Suite Professional v2.0.11beta版本【目前最后一个支持破解注册版本】Burp Suite Professional 2.0.11 Full Activated – Discount share.weiyun.com5LXyjp7 密码:whtahb3 Sqlmap【SQL注入神器】Sqlmap 1.2.11【最新版本】https:github.comsqlmapprojectsqlmapreleases4 Layer工具】Layer4.2 批量版【批量】链接:https:share.weiyun.com5qxHjJI 密码:6ubqhzLayer4.2 单版【单个】链接

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    SRC漏洞信息收集与技巧

    收集暴力破解本地工具,Layer的等工具。优点:能够枚举到很多通过证书查询查不到的。缺点:速度慢,靠字典。? 利用IP进行反查常用的站点:ip138、微步在线 VIRUSTOTAL等等优点:能够发现很多通过搜索引擎、证书查询、暴力破解都无法发现的。 IP地址块收集常用的站点: CNNIC收集IP地址块对IP地址进行反查能够发现很多资产。?主端口探测常用的工具有:nmap、masscan等等?? 漏洞小技巧F12、查看源文件大法??? 总结1.SRC漏洞时,对于的收集至关重要,的多少决定了漏洞的产出。2.在进行信息收集时尽可能的做到全面,这样能最大限度上获取到。3.进行漏洞时要细心,JS中蕴藏着宝藏。

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    动态 | AI近10年21个高引学者(AI-10 Most Influential Scholars )

    本文转载自“SciTouTiao”微信公众号近10年,人工智能发展迅速,如今该领已经涵盖了器学习、自然语言处理、计算视觉、Web与知识工程、器人、信息检索、人交互、语音识别、数据、图形学、 这5高引学者在研究领上有大幅度交叉:5人入围经典人工智能和数据高引学者4人入围信息检索领高引学者2人入围信息系统领高引学者2人入围器学习领高引学者这不仅表明这5位学者在研究方向上的多元化 国内另外2入围学者均属产业界,分别是字节跳动AI实验室李航和地平线器人创始人余凯。7人入围器学习领高引学者6人入围信息检索领高引学者5人入围数据高引学者?? 将其与出现在4个领的高引学者数据综合来看,可以发现高引学者集中在信息检索、数据器学习领。另外还有152高引学者出现在2个领。 卡内基·梅隆大学占据了4个领的排行榜榜,分别是经典人工智能、安全与隐私、器人和虚拟现实领。微软也占据了4个领的排行榜榜首,分别是人交互、信息检索、数据和多媒体技术领。???

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    师出高徒,华人领风骚,KDD风云人物盘点

    他在谷歌学术上的 H-index 高达 154,论文被引用量接近 11 万次,是列全球计算科学领高引作者前十的华人。 作为国际数据库和数据等领的先驱之一、国际数据和数据管理领的顶尖学者,他在专业领做出了诸多奠基性工作。?裴健教授裴健教授目前担任 ACM SIGKDD主席。 他的研究领包括数据、web 搜索、信息检索、数据仓库、联分析处理、数据库系统及其在社会网络和社会媒体、医学信息学、商业智能等领中的应用。 最早的一批发起人和获奖者已经成为数据的学术领袖,在他们的指导下,一个个后起之秀正迅速成长起来,成为 KDD 大会和数据的新生力量。 George Karypis 是美国明尼苏达大学教授,因在数据、推荐系统、高性能计算等领的创造性贡献而闻。他在聚类、图、模式识别、协同过滤、图划分等领的许多论文都有很高的引用量。

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    【独家首发】数之联完成A轮数千万元融资,大数据分析领跑者获资本青睐

    数据猿导读日前,由中国大数据领军人物周涛创立、专注于大数据分析和价值发现的成都数之联科技有限公司完成了数千万元的A轮融资,本轮投资由鼎兴量领投、国中创投等国内知的创投构跟投,本轮融资完结后数之联市场估值已逾 编辑:abby数据猿消息,日前,由中国大数据领军人物周涛(数据猿专访周涛)创立、专注于大数据分析和价值发现的成都数之联科技有限公司(简称“数之联”)完成了数千万元的A轮融资,本轮投资由鼎兴量领投、 国中创投等国内知的创投构跟投,本轮融资完结后数之联市场估值已逾4亿元人民币。 有着16年数据分析实践积淀的数之联,是国内最为专业的大数据企业之一。 此轮融资,数之联将用于核心技术研发,尤其是战略产品iCloudUnion云端大数据分析平台的升级迭代,并且在政府大数据、工业大数据、能源大数据和军工大数据等垂直领持续发力。

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    大数据24小时 | 清数科技发布大数据一体“NEO” 欧比特拟6.2亿元布局大数据行业

    清数科技发布大数据一体“NEO”,支持百TB级以上数据存储?近日,在清数科技的产品发布会上,董事长赵勇发布了其自主研发的大数据一体“NEO”,“NEO”一词是取自《黑客帝国》中男主角的字。 据悉,“NEO” 具备百TB级以上数据、存储与分析能力,拥有超大集成数据仓库,可为企业提供毫秒级的数据查询,实时分析服务,是我国第一个帮助政府+企业实现转型升级的大数据一体。 近日,在线金融服务平台桔分期宣布与百融金服达成战略合作,据悉,百融金服是国内首批大数据金融信息服务构,在大数据风控方面颇具经验,而桔分期则拥有分期金融领的海量数据, 此次,双方将利用各自优势在大数据征信 大数据平台“天眼查”与KDD China合作,共公开数据商业价值?目前,私有数据市场规模巨大,俨然已形成大数据的红海,然而公开数据却较少人关注。 日前,移动互联网公司艾媒数聚宣布正式登陆新三板挂牌上市,据悉,艾媒公司成立于2010年,是基于移动互联网的第三方数据与整合营销构,主要为客户提供数据、数据分析、精准营销等新媒体服务。

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    从概念到应用,终于有人把数据讲明白了

    例如,在电商务领,用户的在线浏览或购物偏好数据可以用来推荐个性化的产品。数据技术也在支持其他基于互联网的服务方面扮演着重要的角色,如过滤垃圾信息、回答搜索查询,以及建议社交圈的更新和联系。 除了分析基因序列数据外,数据还能用来处理生物学的其他难题,如蛋白质结构预测、多序列校准、生物化学路径建模和系统发育学。另一个例是利用数据技术来分析越来越多的电健康记录(EHR)数据。 图2显示了数据与其他领之间的联系。? 延伸阅读《数据导论》(原书第2版)点击上图了解及购买推荐语:本书为斯坦福大学、密歇根州立大学、明尼苏达大学、得克萨斯大学等知高校的数据课程教材。 延伸阅读《计算时代的统计推断》点击上图了解及购买推荐语:统计推断入门经典,斯坦福大学知教授Trevor Hastie全新力作。

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    2019 AAAI Fellow 出炉,罗杰波、刘欢两位华人学者入选

    由于评判极严格,历届 AAAI Fellow 入选者均为人工智能领公认的著学者,每年严格限制不超过 10 位(通常是 5 位)入选,因此被誉为国际人工智能领人堂。 研究方向为数据器学习、社会计算、人工智能,以及真实数据密集型应用的问题。 他是数据的开创人之一,也是最早研究情感分析(sentiment analysis)的学者。主要研究领包括数据、web 、情感分析、文本分类等。 主要从事人工智能、器学习、数据 等领的研究工作。林方真现为中国香港科技大学计算科学与工程系教授,在此之前,他任职于多伦多大学和斯坦福大学计算科学系。 林智仁国立中国台湾大学计算科学系教授,IEEE Fellow、AAAI Fellow 及 ACM 杰出科学家,主要研究领包括器学习、数据与数值最优化,其开发设计的软件 LIBSVM 是目前应用最广泛的支持向量

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    45种撸进后台的方法

    1)后台管理地址:http:您的msmiradmin 或者是 http:您的admin.asp 2)默认后台管理帐号:msmir 3)默认后台管理密码:msmirmsmir 或 msmir 数据库文件为 http:您的msmirdatamsmirArticle.mdb 或者是 http:您的msmirdatamsmirArticle.asa 数据库连接文件为 ***********Conn.asp 呵呵我刚还没事搞了个呢` 18、百度里输入skinsdefault 19、利用 关键:power by Discuz 路径:wish.php 配合: Discuz! 30、 关键字:尚奈克斯 后台路径systemmanage.asp 直接传ASP木马 去。。 – -!  39、 工具就行了。

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    【免费直播课】数据分析与R语言实战 本周六晚20点开始 速度进群

    R语言进行大数据的和可视化工作。 本人从事数据建模工作已有8年,曾经从事过咨询、电商、电购、电力、游戏等行业,了解不同领的数据特点。 精通各种数据模型(相关分析、聚类分析、回归分析、主成分因分析、对应分析等)和器学习算法(bagging、随森林、神经网络、支持向量等),精通R语言、Rattle、Spss Clementine 、SAS等多种数据工具。 熟练运用R等丏业数据处理工具进行数据分析处理;利用数据工具建立各种数据模型或者器学习算法,并对模型进行评估。主要从事大数据处理、建模与数据可视化方向的研究。

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    器学习和数据的联系与区别

    由于几乎所有的学科都要面对数据分析任务,因此器学习已经开始影响到计算科学的众多领,甚至影响到计算科学之外的很多学科。器学习是数据中的一种重要工具。 然而器学习不仅仅可以用在数据上,一些器学习的甚至与数据关系不大,如增强学习与自动控制等。 所以笔者认为,数据是从目的而言的,器学习是从方法而言的,两个领有相当大的交集,但不能等同。 典型的数据器学习过程下图是一个典型的推荐类应用,需要找到“符合条件的”潜在人员。 要从用户数据中得出这张列表,首先需要出客户特征,然后选择一个合适的模型来进行预测,最后从用户数据中得出结果。 ?把上述例中的用户列表获取过程进行细分,有如下几个部分。? 器学习&数据应用案例1 . 尿布和啤酒的故事先来看一则有关数据的故事——“尿布与啤酒”。总部位于美国阿肯色州的世界著商业零售连锁企业沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统。

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    oday漏洞利用简单实用

    8.Database#newasp.mdb关键词:NewAspSiteManageSystemVersion9.用关键字:PoweredbyWEBBOY页面:upfile.asp这个。。。。。。。 1、后台管理地址:http:您的msmiradmin或者是http:您的admin.asp2、默认后台管理帐号:msmir3、默认后台管理密码:msmirmsmir或msmir数据库文件为http :您的msmirdatamsmirArticle.mdb或者是http:您的msmirdatamsmirArticle.asa数据库连接文件为***********Conn.asp也是默认数据库地址 19.利用关键:powerbyDiscuz路径:wish.php配合:Discuz!论坛wish.php远程包含漏洞20.上传漏洞.工具:当然还是明小了网站猎手或者鸡了。 actionType=mod&picName=xuanran.asp再上传马.....进访问uppicanran.asp登陆马.39.工具就行了。

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    【干货】如何系统地学习数据

    什么是数据?怎么培养数据分析的能力?如何成为一数据科学家?磨刀不误砍柴工。在学习数据之前应该明白几点:数据目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技。 技术尤其是计算的技术发展是宽泛且快速更替的(十年前做网页设计都能成立公司),一般人没有这个精力和时间全方位的掌握所有技术细节。 从另外的一个极端的例,我们可以看, 比如一个迷你型的项目,一个懂得市场营销和数据技能的人应该可以胜任。 这从另一个方面也说明了为什么沟通能力的重要,这些个完全不同的专业领,想要有效有地整合在一起进行数据项目实践,你说没有好的沟通能力行吗? 最后告诉你一个秘密,当你数据能力提升到一定程度时,你会发现无论什么行业,其实数据的应用有大部分是重合的相似的,这样你会觉得更轻松。四、成为一数据科学家需要掌握的技能图?

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    【数据】如何系统地学习数据

    数据:What?Why?How?这个问题思考了很久,作为过来人谈一谈,建议先看下以前的一些回答。什么是数据?怎么培养数据分析的能力?如何成为一数据科学家?磨刀不误砍柴工。 数据技术更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效)数据适用于传统的BI(报表、OLAP等)无法支持的领。数据项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。 技术尤其是计算的技术发展是宽泛且快速更替的(十年前做网页设计都能成立公司),一般人没 有这个精力和时间全方位的掌握所有技术细节。 ,在这种情况下,选择最重要的核心,我想应该是数据技能和相关业务能力吧(从另外的一个极端的例,我们可以看,比如一个迷你型的项目,一个懂得市场营销和数据技能的人应该可以胜任。 这从另一个方面也说明了为什么沟通能力的重要,这些个完全不同的专业领,想要有效有地整合在一起 进行数据项目实践,你说没有好的沟通能力行吗?

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    数据历史中的重要里程碑

    数据是在大数据集(即:大数据)上探索和揭示模式规律的计算过程。它是计算科学的分支,融合了统计学、数据科学、数据库理论和器学习等众多技术。 回归分析的目标是估计变量之间的关系,在这个例中采用的方法是最小二乘法。自此,回归成为数据的重要工具之一。1936 年,计算时代即将到来,它让海量数据的收集和处理成为可能。 到了 80 年代,HNC 对“数据”这个短语注册了商标。注册这个商标的目的是为了保护为“数据工作站”的产品的知识产权。该工作站是一种构建神经网络模型的通用工具,不过现在早已销声匿迹。 同样这个时期,他合作建立起第一个同样为KDD的研讨会。到了 90 年代,“数据”这个术语出现在数据库社区。 随着数据收集成本变得越来越低,数据收集设备数目激增,像大数据这样的专有词现在已经是随处可见。数据的故事就是这样,匆匆而过!我是否错还过了什么值得提及的事情?我是不是对某些事情叙述的还不够准确?

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    【强烈推荐】:关于系统学习数据(Data Mining)的一些建议!!

    关键字全网搜索最新排器学习算法】:排第一【器学习】:排第一【Python】:排第三【算法】:排第四关于数据提到收据(Data Mining, DM),很多想学习的同学大多数都会问我 (简称数据工程师为DMer)我认为,在学习DM之前你至少需要明白以下几点:数据初期的准备通常占整个数据项目工作量的70%左右;数据本身融合了统计学、数据库和器学习等学科,并不是新的技术;数据技术更适合业务人员学习 (相比技术人员学习业务来的更高效);数据适用于传统的BI(Business Intelligence)无法支持的领。 2)数据工程师:在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做器学习算法实现和分析。3)科学研究:在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研构研究新算法效率改进及未来应用。 各领DMer需要掌握的技能数据分析师需要的技能如下:需要有深厚的数理统计基础,但是对程序开发能力不做过高的要求;需要熟练使用主流的数据或统计分析工具,如Business Analytics and

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    【技术】从文本器学习中洞悉数据

    文本分析的是包含在自然语言文本中的数据。它可以帮助企业从文本型数据中获得具有潜在价值的商业洞察力,比如Word文档、邮件或Facebook、Twitter、LinkedIn等社交媒体上的帖。 对于在信息检索和自然语言处理等方面应用器学习技术这一命题,文本已成为一个重要研究领。从某种意义上来说,它被定义为从能够在互联网上轻易获取的泛文本数据中知识的一种技术。 ? 最后,确定语义结构,同样有两种方法用于确定语义结构,一种是全解析,它为一个句生成一个解析树;另一种是局部解析,它将一个句解析为语法结构,比如词短语或动词词组。 器学习是发源于模式识别和人工智能的计算科学的一个分支领。它研究和建立一些能够从数据中获取信息并做出决策的算法。 比如,文本能利用器学习进行情感分析,而情感分析又被评论和社交媒体广泛应用于从市场营销到客户服务的一系列领,它能够确定一篇文档中作者对某些主题的情感倾向。

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