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RCE 遇到受限 shell 的突破

由于环境中的海康威视的摄像头系统版本本身存在漏洞,所以正常来说应该不难,但找到了我们应该是遇到了什么问题,经过测试发现海康威视对设备的 shell 进行了定制,进行了各种功能阉割 接下来我们探索一下这种受限的...rmmod, route, sed, sh, sleep, stty, sync, tail, tar, test, top, touch, true, umount, unlzma, zcat 和外部网络搭边儿的也就是...sudo ufw enable # 添加拒绝访问 192.168.1.97 的规则 sudo ufw deny from 192.168.1.97 # 添加拒绝访问 192.168.31.0/24 网络的规则...使用代理访问受限网络 成功访问到 192.168.1.126 0x05 Metasploit 其实 Metasploit 中自带了 CVE-2021-36260 的 Payload,攻击起来异常便利...192.168.1.126 的路由 route add 192.168.1.126 255.255.255.255 192.168.1.64 配置 socks5 代理,监听 1080 端口 利用代理访问受限网络

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ICLR 2019 选集:聚焦样本受限问题

迁移学习,元学习和无监督学习 训练样本受限的问题影响到包括医疗保健,农业,汽车,零售,娱乐等很多行业。在很多情况下,我们有大量数据,但是却没有注释。...该编码器还带有一个关系网络,它有助于将编码变得具有上下文依赖。接着,这些参数会在内层循环中被优化,而编码器、解码器和关系网络则会在外层循环中被优化。...当神经网络对一系列任务进行学习时,它往往会遭遇被称作「灾难性遗忘」的问题。由于灾难性遗忘,神经网络无法再在之前训练的任务上取得好的性能。灾难性遗忘可以被认为是存在明显的消极负向迁移的迁移学习的特例。...在 SEA-ENC 的情况下,作者训练一个辅助嵌入网络,该网络会在给定新数据的情况下预测出一个说话者的嵌入向量。相比之下,对于 SEA-ALL 来说,作者同时训练网路和嵌入。...正如您所看到的,现在有许多有趣的新技术正在开发在数据受限的情况下使用深度学习的方法。

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受限玻尔兹曼机

受限玻尔兹曼机(RBM)能学习并发现数据的复杂规则分布,将多个RBM堆叠就构成了深度置信网络(deep belief network, DBN),从而可以从更加复杂的高维输入数据中抽取维数更低、区别度较高的特征...如下图所示,受限玻尔兹曼机是一种两层的神经网络模型,由可见层(visible layer)和隐藏层(hidden layer)组成,每层有若干个节点。...与普通神经网络类似,w 表示可视层和隐藏层的连接权重(weight),b 和c 表示连接偏置(bias)。 受限玻尔兹曼机一个最主要的优点就是所有可见节点独立于其它可见节点。...与普通神经网络类似,RBM算法在训练阶段,通过不断地训练,学习更新权值和偏置参数。然后用学习到的参数预测评价输出(隐藏层)。...总结 通过上述上述例子中我们看到受限玻尔兹曼机本质是一种两层的神经网络结构。 这一神经网络结构包括隐藏层和可视层,一般可视层用来代表数据;隐藏层用来发掘数据的联系。

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如何关闭 YouTube 上的受限模式

最后,您将找到一个用于打开/关闭受限模式的切换选项。蓝色开关表示受限模式已打开,灰色按钮表示受限模式已关闭。...访问手机的网络浏览器并输入访问 youtube.com。然后登录您的帐户。选择您的用户个人资料,然后打开浏览器右上角的 YouTube 设置菜单。选择“设置”并打开“帐户设置”下拉菜单。...在当前的网络浏览器中输入 youtube.com,然后使用凭据登录(或登录)您的 YouTube 帐户。选择位于屏幕顶部的用户个人资料照片。点击下拉菜单并选择受限模式。...弹出一个框后,查看底部并关闭“受限模式”。一旦关闭,蓝色开关将变为灰色。您在带有过滤器的桌面或网络上关闭 YouTube 的受限模式时可能会遇到问题。...一般来说,大学、公共图书馆以及公共场所共享的其他网络和设备会在 PC 上打开受限模式以避免任何滋扰。

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受限玻尔兹曼机(RBM)原理总结

在前面我们讲到了深度学习的两类神经网络模型的原理,第一类是前向的神经网络,即DNN和CNN。第二类是有反馈的神经网络,即RNN和LSTM。...今天我们就总结下深度学习里的第三类神经网络模型:玻尔兹曼机。...主要关注于这类模型中的受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,以下简称RBM), RBM模型及其推广在工业界比如推荐系统中得到了广泛的应用。 1....RBM模型结构     玻尔兹曼机是一大类的神经网络模型,但是在实际应用中使用最多的则是RBM。RBM本身模型很简单,只是一个两层的神经网络,因此严格意义上不能算深度学习的范畴。...回到RBM的结构,它是一个个两层的神经网络,如下图所示: ?     上面一层神经元组成隐藏层(hidden layer), 用$h$向量隐藏层神经元的值。

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受限玻尔兹曼机(RBM)原理总结

作者: 刘建平 编辑:祝鑫泉 授权转发自:刘建平《受限玻尔兹曼机(RBM)原理总结》 地址:http://www.cnblogs.com/pinard.../p/6530523.html 前 言 本文主要关注于这类模型中的受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,以下简称RBM),RBM模型及其推广在工业界比如推荐系统中得到了广泛的应用...01 RBM模型结构 玻尔兹曼机是一大类的神经网络模型,但是在实际应用中使用最多的则是RBM。RBM本身模型很简单,只是一个两层的神经网络,因此严格意义上不能算深度学习的范畴。...回到RBM的结构,它是一个个两层的神经网络,如下图所示: ? 上面一层神经元组成隐藏层(hidden layer), 用h向量隐藏层神经元的值。...有了条件概率分布,现在我们来看看RBM的激活函数,提到神经网络,我们都绕不开激活函数,但是上面我们并没有提到。由于使用的是能量概率模型,RBM的基于条件分布的激活函数是很容易推导出来的。

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人工智能发展史(六)之受限玻尔兹曼机和深度置信网络那些事儿

这周我们讲讲受限玻尔兹曼机是怎样从玻尔兹曼机演变而来,并为大家介绍Hinton在深度学习的奠基性工作——深度置信网络。 1 受限玻尔兹曼机RBM 什么是受限玻尔兹曼机?域玻尔兹曼机有什么关系和区别呢?...我们先看看两者的结构图: 上图可以看到,受限玻尔兹曼机RBM就是讲BM的可见层和隐层自身之间的连接去掉了,简化了网络结构而已。BM的神经元只能取一个二值,但是RBM的神经元可以取任意类型的值。...受限玻尔兹曼机有什么应用呢?例如协同滤波、语义哈希等。...OK,我们利用第一步得到的W1-4,将这3个RBM按照顺序进行堆叠起来,就可以得到Unrolling中的下面部分,也就是Encoder部分,通过刚才对受限玻尔兹曼机的由来的分析认为RBM就是一个对折了的...因此,Hinton将这样的一种堆叠的RBM形成的网络称为DBN(深度置信网络),但是其效果不一定会非常好,需要加上进一步的微调,因此DBN+微调训练称为DNN(深度神经网络),也可以叫DBN-DNN。

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如何在命令长度受限的情况下成功get到webshell(函数参数受限突破、mysql的骚操作)

0x01 问题提出 还记得上篇文章记一次拿webshell踩过的坑(如何用PHP编写一个不包含数字和字母的后门),我们讲到了一些PHP的一些如何巧妙地绕过数字和字母受限的技巧,今天我要给大家分享的是如何在命令长度受限的情况下成功...get到webshell,以及关于函数参数受限的突破,mysql的一些骚操作技巧~~~ 0x02 问题分析 我们先看个例子: 上面这部分意思只是叫我们绕过长度受限就可以执行代码。...然后执行sh g反弹shell即可,这里我就不演示给大家看了,大家可以自己在本机上进行尝试即可~~ 这里对如何在命令长度受限的情况下成功get到webshell做个小结: w长度最短的命令 ls -t

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