声明：本人坚决反对利用文章内容进行恶意攻击行为，一切错误行为必将受到惩罚，绿色网络需要靠我们共同维护，推荐大家在了解技术原理的前提下，更好的维护个人信息安全、企业安全、国家安全。...0x01 前言 做为一名网络安全爱好者在日常工作中难免会用到一些恶意软件检测平台，用来分析一些木马样本，例如：钓鱼邮件的恶意样本分析，分析网上下载的工具是否存在木马后门，自己编写了免杀工具查看其免杀效果等...接下来，小编通过网上搜集了一些恶意软件检测的在线平台，总结如下： 0x02 恶意软件检测分析平台 VirSCAN： https://www.virscan.org VirusTotal： https:/.../any.run NoDistribute： http://nodistribute.com Hybrid Analysis： https://www.hybrid-analysis.com 魔盾安全分析...： https://www.maldun.com 微步在线云沙箱： https://s.threatbook.cn 腾讯哈勃分析系统： https://habo.qq.com 奇安信威胁情报中心： https
2、所属分类 金融科技·智能获客 3、产品介绍 Stratifyd大数据分析平台是Stratifyd大数据团队设计和研发的快速分析响应解决方案，其核心是以非结构化数据的AI处理为主，将非结构化文本数据和所有结构化数据有机的结合起来...5、产品功能 Stratifyd是一个产品导向型公司，其平台被广泛的银行业务人员使用，自行接入多维度的内外部结构与非结构化数据 1、利用Stratifyd的人工智能分析定制相关的业务可视化的报表和仪表盘的功能...通过相关性分析，可以为客户推荐已有的产品或单独设计产品。...以用户为中心的智能大数据分析平台Stratifyd，是公司目前的主打产品，兼具实时交互、图像可视化、非结构化数据和结构化数据分析能力，帮助大中小型企业快速、科学、精准的定位客户、员工以及市场中的海量文本反馈信息...已有15家福布斯全球 500 强公司以及多家国际主流企业如Kimberly Clark、Ally Financials、Intuit 都采用了Stratifyd的新型大数据智能分析平台，公司销售收入在以
自我删除 并释放C:\Users\xxx\AppData\Roaming\F503CB\B28854.exe 隐藏文件网络监控frhdgr.exe有网络连接和数据包发送等行为 数据包未加密图片恶意代码分析第一层代码...temp文件夹下创建vxogkynyop文件图片向文件中写入加密的代码图片此加密代码解密后是一段shellcode 用于解密核心PE文件的还会再temp文件夹下创建wdxw2bfd6vcc5n文件 此文件为样本的核心代码...解密后的数据是PE文件 解密算法就在vxogkynyop文件中图片在临时文件夹下创建frhdgr.exe文件 向文件中写入PE文件创建进程 进程参数就是vxogkynyop文件图片提取样本图片第二层代码
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这时，可以利用相关数据，研究用户兴趣偏好，分析用户的需求和行为，引导用户发现需求信息，将内容准确推荐给用户。 本例通过943名用户对1664部电影的评分数据，构建协同过滤模型，进而推荐电影供用户观看。...通过本例，可以了解协同过滤算法在电子商务智能推荐领域的应用方法，帮助用户更加便捷的获取想要的信息，进而提升用户体验、促进推荐转化。...步骤 1、获取数据； 2、数据探索分析； 3、构建智能推荐模型； 4、评估推荐系统模型。...NO.3 构建基于物品的协同过滤推荐模型 基于物品的协同过滤模型（ItemCF）通过分析群体用户的历史偏好，找到相似物品，然后根据个体用户的历史行为为其进行推荐，主要分为计算物品间相似度和生成推荐列表两个步骤...df_columns = datafile_trans.columns datafile_trans = datafile_trans.fillna(0).to_numpy() #step3:构建智能推荐模型
版面分析是将文档图像进行文档对象识别并判断各区域所属类别，如配图、表格、公式、分栏等，并对不同类型的区域进行切分、识别。后面的工作是实现包括组卷、以题搜题、文档电子化存储、结构化解析等功能。...版面分析的背景介绍：目标：图像版面分析任务拆解：PDF转Word：本实战采用CDLA数据集(A Chinese document layout analysis (CDLA) dataset 进行YOLOv8...在Aidlux平台上上传代码包后，分别进行相关配置后，进行PDF转图片->版面检测->文本检测和识别等流程，输出Word。
样本拼接要做什么？...图片 样本拼接原理上其实非常简单，就是将推荐在线服务给的特征快照先暂存起来，等待道具曝光后根据收集到用户对此道具的一系列交互行为（点赞、收藏、转发等）给原本只有特征的推荐记录拼接上标签。...另外，推荐系统中道具的总数量远远少于用户，而且除了库存之类的易变特征外，大部分道具特征更新频率很低，每天打一个包就可以。...由于每条推荐记录都包含多个道具，插入稳定道具特征很可能会带来大量的冗余数据，从后台导入道具特征包是更合理的选择。道具特征包在拼接窗口内会存在多个版本，是否真的能够减少总存储空间还要看具体业务场景。...假定采集的标签分别是浏览和下单，那么从上帝视角可以知道这次推荐对应的真实样本应该是A11、B11、C00、D10。可是数据科学家并没有上帝视角，此时只能名侦探附体，使用一定的策略去尽可能还原真相了。
Articulate是用于与智能代理（chatbots）建立对话界面的平台。 Github项目地址： https://github.com/samtecspg/articulate ?
之后进入目录，执行测试代码，这个测试是在 1k 训练样本的 BabI 任务上随机输出 10 条任务 1 的样例结果： python examples/display_data.py -t babi:task1k
分析时该C2已经关闭服务，猜测后续可能是使用Cobalt Strike进行远控。
样本属于最新版本TEAMTNT样本，云鼎实验室哨兵系统第一时间捕获，本文会详细分析样本在入侵，持久化，容器逃逸等多个方面所使用的技术，并对应到ATT&CK矩阵。...二、样本产生时间与流行分析 样本的开发时间大约在2021年09月14日编写完毕，云鼎实验室哨兵系统在9月14号第一时间捕获，并进行了详细的分析。...哨兵捕获的网络包： 样本流行程度： 通过哨兵智能情报统计系统，样本在刚刚爆发的2周内较为流行，随后感染率持续下降。...三、样本att&ck矩阵分析 TEAMTNT的新样本通过docker remote API 传播，过程中使用了 特权容器，容器逃逸，LKM rootkit 等先进攻击方式，下面是对于整个攻击过程的att...&ck矩阵分析。
本文主要通过几个简单的步骤，分享恶意样本分析的基本方法。 ---- 1、多引擎在线病毒扫描 找到了一个恶意样本程序，通过多病毒引擎进行安全扫描，可以帮助你判断文件是否为恶意程序。...2、文件哈希值 文件哈希值是恶意代码的指纹，通过它用来确认文件是否被篡改，也可以通过HASH值查找恶意样本，一般我们也可以使用多种哈希验证文件的唯一性。 ?...6、云沙箱分析 将恶意样本上传到微步云沙箱，通过威胁情报、静态和动态行为分析，以发现恶意程序存在的异常。 微步云沙箱： https://s.threatbook.cn/ ?...7、动态行为分析 通过火绒剑对文件行为、注册表行为、进程行为、网络行为进行分析，捕获恶意样本特征。 ?
人工智能技术具有改变人类命运的巨大潜能，但同样存在巨大的安全风险。攻击者通过构造对抗样本，可以使人工智能系统输出攻击者想要的任意错误结果。从数学原理上来说，对抗攻击利用了人工智能算法模型的固有缺陷。...本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。...从数学原理上来说，对抗攻击利用了人工智能算法模型的固有缺陷，即人工智能算法学习得到的只是数据的统计特征或数据间的关联关系，而并未真正获取反映数据本质的特征或数据间的因果关系，并没有实现真正意义上的“智能...本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。 二、对抗样本简介 神经网络是目前人工智能系统中应用最广泛的一种模型，是一种典型的监督学习模型。...也就是说对抗样本的生成需要具备一定的条件。那么对抗样本与模型的关系是什么呢？接下来通过具体的案例来说明。 三、案例分析 1理想的二分类问题 为了直观起见，神经网络模型的输入数据采用二维向量以方便画图。
样本运行流程 样本IOCs 名称:ee1bbd856bf72a79221baa0f7e97aafb6051129905d62d74a37ae7754fccc3db.doc 大小:280469...1.15.0或以上的版本 要想确定精确的Go编译器版本可以通过搜索字符串go1.关键词，可以看到UpdateUAV.exe使用的是go1.17.3版本编译器，注意此方法在遇到去除符号信息和严重混淆的样本可能无效...4.3 MoUsoCore.exe分析 接下来我们分析NerbianRAT主体程序，NerbianRAT一样使用了UPX压缩壳还是一样的流程脱壳，此样本去除大部分的符号信息，不过我们还是可以通过搜索github...unpadding)]} 总结 NerbianRAT使用了现在主要的恶意软件传播方式之一为通过邮件附件的带VBA宏脚本的word文档进行传播，甚至不乏很多境外APT组织也使用此方式针对性攻击，go这种跨平台的编译型编程语言正被越来越多的恶意软件开发者采用...精彩推荐
病毒样本分析分类 病毒样本分析大致分为两种，一种是行为分析，一种是逆向分析。...行为分析可以快速的确定病毒的行为从而写出专杀工具，但是对于感染型的病毒是无法通过行为分析进行分析的，或者病毒需要某些触发条件才能执行相应的动作，这样因为系统环境的因素，也无法通过行为分析得到病毒的行为特征...实例演示 我们通过一个真实的病毒样本，进行一次逆向分析，希望可以对病毒分析的入门者有一定的帮助。 下载到样本后，放置到虚拟机中，虚拟机最好也处于断网情况，因为我们不确定病毒到底有哪些行为。...我们这里完整的分析了一个病毒，从我们分析的过程中可以看出，熟悉 Win32 API 和一些编程知识对于我们分析病毒是非常有帮助的。...注：文章时很早以前写的，病毒样本已经找不到了，而且提供病毒样本也违法。
只有都搞清楚了每个细节，才能对你要做的推荐有个大概的把握，才好规划下面应该要怎么去做好。 2、第二步：提取训练样本。...作为模型搭建的第二步，着实关键，一个不精确的训练样本，会严重影响最终预测或推荐效果的可用性，而这里样本的正确选择，直接取决于对推荐场景的理解是否到位。...首先针对一批用户群体，我们已经知道了他们针对这个推荐场景下的行为结果（标签），对于二分类问题也就是1或0（正样本或负样本），如参与了活动或没有参与，点击了游戏或没有点击等等，一般情况下有行为的用户作为正样本...（c）解决了正负样本的比例问题之后，就需要去框定你的群体范围，这个其实就是根据第一步的推荐场景来定的。这里存在两个点： i. 取什么样本？...总之取的样本中对正负样本的条件是公平的。 ii. 取多长周期？这其实是个比较tricky的问题，可以从以下几方面考虑： 按需求，也就是根据具体推荐场景要求来定。
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此次的分析是基于在过去一个月中多次捕获到的一个在野样本。 DorkBot恶意软件被打包在一个dropper中，其中payload被嵌入到一个RC4加密的blob(二进制大对象)中。...图12:CnC域名的解密函数 在恶意软件中可以观察到以下类型的通信: Ø HTTP GET 请求一个文件从样本的C2服务中。
使用corrplot包分析,使用RPKM值 image.png > # > ## 1.如果不存在corrplot就安装这个包 > if (!...1) #header=T,第一行指定为列名，row.names=1指定第一列为行名 > > > corr <- cor(fpkm, method = 'spearman') #cor函数计算两两样本
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