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今天刚翻出朋友一年前发给我的一些址,特地在公众号分享一下,其中有些地址已不能使用 ---- http://www.sec-wiki.com/skill/技能(里面渗透逆向编程都有介绍) http ://blog.knownsec.com/Knownsec_RD_Checklist/ 知道创宇研发技能表v3.0 https://www.shentoushi.top/network 渗透师 (址导航 ) https://www.anquanquan.info/ 圈info(导航址) 综合平台: https://secquan.org 圈子社区 https://github.com http://www.cnseay.com/ seay'blog http://blog.aptsec.net/ AptSec Team http://lcx.cc/ 研究中心 http://www.kali.org.cn http://cryptopals.com/ ctf综合练: http://ctf.nuptsast.com/login 南邮大ctf http://hackinglab.cn/信息攻防平台

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机器(一)

5、(未来推测)智能神经聚合阶段        智能驱使,自由控制多神经计算重叠进行,大规模神经被聚合为不同的体征,大量体征的不同表态形成基本的类人意识。 比如密码算、验证算这些就用了我们机器里面的好多算,所以其实机器人工智能这块先被应用到其它行业之前,就是最先应用到信息行业的。如说现在物联、嵌入式的信息。 信息的现状大概分了这么几类:        攻击场景如何复原现在是一个大问题,上我们其实更需要的是快速的响应,由机器来代替人来响应,很多解决方案,就是说当然做的好的才行,好多都是做得不好的 密码,多少密码才能让你一生的账户足够?比如说你一生可能很可能就不下500个,起码各个大小的站。 我们还会给一些信息的实例,我们不但会提供深度的实例,还会给一些信息的事情,把现在能够搜得到的那些信息的论文后用代码来复现然后跟大家讲解一下这是怎么回事。

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    】机器罪犯

    机器正遭受来自方面的困扰。而最近的调查结果显示了犯罪分子如何利用机器来使攻击变得更好、更快。 本文的目的是对恶意空间中机器部署或现实方的信息进行系统化。 它的目的是帮助信息团队成员为即将发生的威胁做准备。 在准备过程中,黑客可以使用分类算将潜在的受害者描述为属于合适的群体。想象一下,在收集了数千封电子邮件之后,您只会将恶意软件发送给那些更有可能点击链接的人,从而降低团队参与的可能性。 黑客可以收集的信息范围从工具的配置和虚拟化参数到一般的策略(如QoS)等。通过分析一个设备的规则被推入的条件和规则的类型,攻击者可以推断出关于配置的敏感信息。 电子垃圾邮件是机器使用的领域之一,估计将成为罪犯应用的第一个领域。他们不用手动生成垃圾短信,而是“教”一个神经来创建一个看起来像真正的电子邮件的垃圾邮件。

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    预测组织风险:深度 (CS)

    恶意黑客进行的攻击每年都会给组织、政府和个人造成不可弥补的损失。黑客利用在黑客论坛上发现的漏洞进行复杂的攻击,因此对这些论坛的探索至关重要。 算的结果将使用一个手动标记的黄金标准测试数据集进行评估,使用准确度、精度、召回率和F1-score作为指标。我们选择将我们的模型与最先进的经典机器和深度基准模型进行比较。 结果显示,我们提出的HackER BiLSTM模型在F1-score方面优于所有经典机器和深度模型(79.71%)。这些结果在0.05或更低的水平上对除LSTM以外的所有基准都有统计意义。 初步工作的结果表明,我们的模型可以帮助关键的利益相关者(如分析师、研究人员、教育工作者)识别一个漏洞针对的是什么类型的业务。

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    知识培训笔记

    fp); fclose(fp); }else{ printf("No permission \n"); } } 从例子看并没有看出什么,可是对于专业人员来说 分析一下,首先上传文件之前会进行权限校验,然后才可以上传,在校验权限直接存在一个时间差,在这个时间差直接就可以形成一个竞争条件,黑客完可以利用这个竞争条件,在时间差,暴露破解,不断发请求上传文件,竞争上传文件 渗透测试工具 渗透测试工具:BurpSuite(数据包抓取) 渗透测试Burp的intruder功能实现多个并发请求 逻辑漏洞分类 暴力破解 越权漏洞 条件竞争 案例 密码重置 邮箱找回:分析

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    攻击与防护--HTML

    我们在HTML时,我提醒一下朋友们,当你写完一个页的部代码后,执行时却发现代码出错,但是又一直找不到错误,那么,你可以查看一下你是否把人家成对的标记给搞离婚了…   继续看代码,第二行和第四行代码 我们知道,在很多时候,我们从页上获取信息都是从文字里获得的,那么我们现在就来一下如何来控制我们的页上的文字,让它更好的为我们服务。    ,这个问题问得好,但是,如果你要做IT、的话,我还是非常建议你的,毕竟你如果不HTML的话,那以后想脚本如VBS、JS、ASP、PHP等语言基本不太可能。    最终我选择了SQL Server、NT和三份试题,当然还有一份英译汉的翻译。我大约花了40分钟做完部试题。 而应该使用更的post方,所以,当我们指定表单数据的传送方式时,最好用post方

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    机器(四)概率基础

    计算机科所处理的内容大部分是完确定且必然的,程序员写程序时是假定CPU将完美执行每条指令,硬件错误是非常罕见并在编程阶段几乎不予考虑。 深度通常是处理一些不确定的随机的量,像我们初始化的时候,经常会把权值初始化为随机值,有的实验中是这样做的。 但机器中几乎处处都会使用概率,例如: 评估一种疾病的爆发率 预测货币交易在某一时间点的市值 理解一句话中每个词语间的关联含义(自然语言像智能翻译) 判断一个交通标志是否是限速(自动驾驶) 判断一封邮件是否为垃圾邮件 ; 3、不完建模,例如三个杯子里一个硬币的游戏,将一个硬币放在中间的杯子中,然后随意转换杯子的相互位置,如果不允许观察转换过程,则无良好预测硬币最后在哪边的杯子中。 分布的混合 常用函数有用性质 1、logistics sigmoid 函数 2、softplus函数 内容来自牛课堂《机器

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    如果上传输密钥,也会被人截取(截取后,该信息不会发给接收方,只能由接收方发)知道的,恶意者截取信息,获得密钥,进行伪造,在用密钥加密,发给接收方,接收方虽能解密,但无保证信息的正确信,是不是发送方发来的 数字签名:表目信息是某人发来的,不是别人在上截取原有信息,伪造的信息发过来的。 公钥密钥中,加密秘钥PK是公开的,解密秘钥是保密的。加密算和解密算都是公开的。 就叫报文鉴别 2,         接收者确信所收到的数据和发送者发送的完一样,没有被篡改过。报文完整性 3,         发送者事后不能抵赖对报文的签名。 报文摘要(MD)进行报文鉴别的简单方 A把较长的报文X经过报文摘要算得出很短的报文摘要H,然后用自己私钥对H进行D运算,数字签名。 实体鉴别: 在系统接入的部时间内对和自己通信的对方实体只需要验证一次

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    - 数据编码技术 - 多因子认证技术 信息大体可分为三个大的分支: 系统 密码 下面轩辕君就这三个领域分别罗列一些常用的黑客技术,部分技术是存在领域交叉的,就将其划入主要那个类别里去了 SQL注入 Web三板斧之首,大名鼎鼎的SQL注入。 记得刚刚的时候,大家总会没事拿出工具来扫一扫,虽然扫了之后就没有了下文,也总是乐此不疲,在不懂的人面前秀一把自己的“黑客”能力。 而后来的版本中,另外一种叫DH及其变种的密钥交换算用的越来越多。 DH称Diffie-Hellman,是两位数家的名称构成,这种算的核心是完依靠数运算实现密钥的交换。 系统和密码三个领域展开。

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    机器(三)线性代数

    人工智能与信息 分析IP地址被攻击的规律性 、APP日志数据等中间件的告警、恶意代码等等通过一定的方式把它们部转换成数字,这是数据科的第一步要求。 三维是指360度景,四维是时间方面,能够掌握四维就能控制时间,显然我们人类是没有办控制时间的,五维指空间,能掌握五维就能够在任意的空间穿梭(平行宇宙),目前人类是没掌握的,听起来很玄幻,但在信息论里是有描述的 ,我们没办穿越时间穿越空间,但是超声波、电波或能量是可以穿越的,比如数界的傅里叶变换。 现在人工智能的图像识别这一块是非常发达的,可以把任何的数据绘制成图片,人工智能到里面的特征可以把特征提取出来,再跟现有的数据去比较,他可能认为75%的可能性是一个僵尸控制的主机。 迹运算 主成份分析 内容来自牛课堂《机器

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    》执案例汇总

    本文收集了2017年6月1日至8月18日间各地落实《》相关规定的执案例,包括: 腾讯微信、新浪微博、百度贴吧涉嫌违反《》被立案调查;BOSS直聘被信办责令整改;汕头某公司未及时履行义务 ,警依据责令改正;重庆一公司未留存用户登录日志被查处;四川一站因高危漏洞遭入侵被罚;宿迁警成功查处省首例违反《》接入违规站案;山西忻州市某省直事业单位站不履行保护义务被处罚 处罚措施:责令改正 律依据:《》第24条、61条、47条、68条 事件3:汕头某公司未及时履行义务,警依据责令改正 2017年7月20日,广东汕头警支队在对该市等级保护重点单位进行执检查时发现 该公司之行为已违反《信息等级保护管理办》第十四条第一款和第二十一条第(五)项规定,未按规定履行等级测评义务。 相关条原文: 1《》 第21条国家实行等级保护制度。

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    计算机基础-协议

    电子邮件(应用层) 电子邮件对的需求: 1. 机密性; 2. 完整性; 3. 身份认证性; 4. 抗抵赖性; 电子邮件标准: PGP标准(Pretty Good Privacy)。 虚拟专用VPN和IP协议IPSec(层) 虚拟专用VPN:建立在公共上的通道, 是用户通过公用建立的临时的、 的连接。 实现远程用户、 分支机构、 业务伙伴等与机构总部连接, 从而构建针对特定组织机构的专用。 虚拟专用最重要的特点就是虚拟。 虚拟专用一般指的是构建在Internet上能够自我管理的专用。 关键技术: 隧道技术, 如IPSec。 VPN涉及的关键技术: ? 隧道: 通过Internet提供的点对点的数据传输的通道。 IPSec是层使用最广泛的协议, 是一个体系,主要包括: 1. 封装载荷协议( ESP); 2. 认证头( AH)协议; IPSec传输模式: 1. 传输模式: 主机模式。

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    Blue--在游戏中技能

    在工控培训应用流程中,利用AR工业靶场构建的模拟仿真和AR可视化展现场景,导入实验操作指导手册和具体的预置漏洞和攻击路径实现攻防操作培训,外加包括现场课堂培训、自定进度的在线、培训视频、知识库等完成第二代产品的迭代优化并推出市场 游戏具有在规则范围内的强力趣味性,能够引导现在的青少年基于游戏化的方掌握实战技能。最古老的游戏要追溯到棋盘游戏。 和军事演不同,“Serious Games” 主要焦点是支持教育和培训。基于这样的趋势,该公司的产品在第三代上结合了游戏化的机制。现在的最新趋势认为,游戏化的培训是最完美的技能培训方。 这是一个基于模拟仿真现场工控环境,玩家与玩家“游戏化”的训练模拟器,旨在教授身临其境的互动应用环境中的技能。 该计算机游戏完继承了传统游戏的游戏化设计并结合到技能培训内容中。我很期待她的上市,的小伙伴们玩游戏吧!在游戏中。 该产品具有多个版本: Red vs.

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    服务-www

    WWW是环球信息的缩写,(亦作“Web”、“WWW”、“'W3'”,英文称为“World Wide Web”),中文名字为“万维”,"环球"等,常简称为Web。 在这个系统中,每个有用的事物,称为一样“资源”;并且由一个局“统一资源标识符”(URI)标识;这些资源通过超文本传输协议(Hypertext Transfer Protocol)传送给用户,而后者通过点击链接来获得资源 【实验步骤】 拓扑:server2008-basic windows server 2008 用户:administrator 密码:Admin123 第一步:点击启动选项,启动实验虚拟机。 第九步:添加类型为https,地址为本地地址,端口号为443,ssl证书为之前创建的证书test。 第十步:在站绑定界面中选择第一条,将此条删除。 第十一步:在默认主页中点击浏览站,进行页浏览。 第十二步:在页中点击“继续浏览此站” 第十三步:发现站可以访问、

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    美国 | 美国联邦使用框架(CSF)的方

    ) 3)NIST SP 800-37 风险管理框架(RMF) 4)NIST SP 800-39 管理信息风险 5)其它术语约定 二、联邦概述 三、联邦风险管理方 1)集成企业和风险管理 这八种方支持一个成熟的机构范围的风险管理计划: 整合企业和风险管理; 管理需求; 整合并协调和采购流程; 评估组织; 管理计划; 维持对风险的面了解 三、联邦风险管理方 01 集成企业和风险管理 ? 表9-方总结:集成企业和风险管理 组织管理许多类型的风险。 CSF核心的五个“功能”,即识别、保护、检测、响应、恢复,提供了一种在最高级别组织风险管理活动的方,可以跨风险管理科使用。 07 报告风险 ? 表15-方总结:报告风险 通过CSF核心为输入的风险登记册,组织可以有效地生成风险报告。

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    笔记:神经

    主流的神经(或者说方式)可分为三大类:有监督(SupervisedLearning)、无监督(Unsupervised Learning)和强化(Reinforcement 注:有监督、无监督和强化并不是某一种特定的算,而是一类算的统称。 ? 有监督也称为有导师,其特点是需要依赖教师信号进行权值调整,如下图所示。时,需要提供训练集。 无监督也称为无导师过程不需要教师信号进行权值调整,仅仅根据内部结构和规则自动挖掘样本内部潜在的规律和信息,最终达到类内差距最小化,类间差距最大化,如下图所示。 ? 如前所述,有监督、无监督和强化只是某一类算的统称,具体细分如下图所示。 ? 至此,我们可以看到神经元的数模型、神经的连接方式和神经方式是决定神经信息处理能力的三大要素。 ?

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    机器、人工智能与的未来

    机器(ML)和人工智能(AI)与大多数人想象的不太一样,既不像《星球大战》中憨态可掬的R2-D2,也不像蠢萌的机器人瓦力,今天的机器人、复杂算和超大型计算可从旧有经验中,影响未来输出。 相较于更加基础的自动化前辈,能力给了AI与ML应用无与伦比的速度和准确性。但它们尚未达到万灵丹的程度。但AI和ML真不太可能,至少不远的将来都不太可能,成为所谓的“自愈”。 实际上,大多数AI和ML项目在软件欠缺询问正确的问题以的功能,或者试图却遭遇有缺陷的数据时,都会失败。而如果不能符合律和行业特定规,未来将有更多的AI和ML项目走向末路。 长远看,用AI和ML对抗威胁能带来人员与数据科家之间更紧密的合作。团队招募数据科家,或者公司企业开始招聘具备特定数据科技能的专家,并非难以实现。 所以,远不是打消毕业生、AI和数据科,这些技术的发展反而鼓励生去选修这些课程,获取该领域的一些专业知识。

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    机器(二)开发环境创建

    本次分享内容:开发环境的搭建、谷歌Tensorflow的部署、IDE的使用方。 ​​由于我们的课程是使用了深度技术,主要的开发过程会集中在数据处理这个环节上。 :https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn, 比如说你想找Tensorflow,它是谷歌的深度的一个框架。 如果你是在Linux下装Tensorflow,你需要在训练的时候退出图形化用命令执行,这样就把你的计算性能完空缺出来了。 好,我们来看一下它这里有一个报错。 蓝色的框可以执行一些命令, 小练: 1、jupyter  notebook的基本的操作 2、关于热键的练 ​ 练提示: 1、操作代码单元格就是执行一下shift加回车,代码补 2、快捷键 以上内容来自牛课堂《机器》 开发环境.jpeg

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    机器、人工智能与的未来

    相较于更加基础的自动化前辈 能力给了AI与ML应用 无与伦比的速度和准确性 但它们尚未达到万灵丹的程度 但AI和ML真不太可能 至少不远的将来都不太可能 成为所谓的“自愈” ? 行业中,这纯粹是杞人忧天。没有企业会真的想要放弃人类对其系统的控制,事实上,大多数公司需要更多的专家和数据科家来操作或“训练”这些软件。 为什么呢? 实际上,大多数AI和ML项目在软件欠缺询问正确的问题以的功能,或者试图却遭遇有缺陷的数据时,都会失败。而如果不能符合律和行业特定规,未来将有更多的AI和ML项目走向末路。 长远看,用AI和ML对抗威胁能带来人员与数据科家之间更紧密的合作。团队招募数据科家,或者公司企业开始招聘具备特定数据科技能的专家,并非难以实现。 所以,远不是打消毕业生、AI和数据科,这些技术的发展反而鼓励生去选修这些课程,获取该领域的一些专业知识。

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