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“中国”制造 | 悍马(Hummer)病毒家族技术分析报告

/domain/4.json http://d1qxrv0ap6yf2e.cloudfront.net/domain/5.json http://d1qxrv0ap6yf2e.cloudfront.net /domain/6.json http://d1qxrv0ap6yf2e.cloudfront.net/domain/7.json http://d1qxrv0ap6yf2e.cloudfront.net /domain/8.json http://d1qxrv0ap6yf2e.cloudfront.net/domain/9.json http://d1qxrv0ap6yf2e.cloudfront.net 猎豹移动的安全研究人员在其泄露的内部文档中发现,他们的后台网址竟然就是病毒的更新网址,已泄露的文档相当详尽。虽然数据稍显陈旧,但仍有参考价值。 猎豹移动追踪到与McVivi_Vip相关的某网盘,其中有大量关于微赢互动公司制作恶意程序的内部文档。 ? ? 里面还有他们的工作规划,招聘岗位说明…… ? ? ? 悍马病毒功能相关域名关系图 ?

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Subdomain Takeover 子域名接管漏洞

尽管Amazon不提供有关内部CloudFront概念的文档,但是可以从其行为中推断出高级架构。根据地理位置,对cloudfront.net的任何子域的DNS查询将导致相同的A记录(在相同区域中)。 文档还支持该理论,因为该理论指出:即使另一个AWS Cloud分配中已经存在另一个域名,也无法将另一个域名添加到CloudFront分配中,即使您的AWS账户拥有另一个分配“”。 AWS文档中提供了Amazon S3基本域的完整列表。与CloudFront相似,Amazon S3允许指定备用(自定义)域名来访问存储桶的内容。 该虚拟主机通常用于项目的文档,技术博客或开源项目的支持网页。GitHub Pages除了github.io下的默认域名外,还支持自定义域名。 其文档描述了使用A或CNAME记录(指向前面提到的两个域之一)设置域名和Azure资源之间的链接。有趣的发现是,对于A记录,Azure使用TXT记录进行域所有权验证。

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    有奖征文丨玩转 Cloud Studio

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    【玩转腾讯云】静态CDN、动态CDN、GAAP、AIA各种加速产品介绍

    /product/dsa 阿里云 全站加速 https://www.aliyun.com/product/dcdn AWS CloudFront https://amazonaws-china.com/ 腾讯云CDN和COS可以参考官网文档。腾讯云-海外加速 GCD是腾讯云CDN的海外版,功能基本一致。 4. 动态内容加速 动态内容加速也是一个比较老的技术,但在腾讯内部,我没有找到对应的产品。 从文档上来看,三家的动态加速,其实都支持动静态内容混合加速,即静态内容直接由边缘节点(静态CDN)返回,动态请求走内网代理转发到源站。 AWS更是把动静态加速直接合并为一个服务Amazon CloudFront,统一计费。 CDN与全站加速和CloudFront对比 对比项 CDN 全站加速和CloudFront 资源类型 仅支持静态内容加速。 支持静态内容和动态内容同时加速。

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    从混合云到分布式云 (下篇)

    CloudFront 通过全球数据中心(称作边缘站点)网络传输内容。当用户请求用 CloudFront 提供的内容时,请求被路由到提供最低延迟(时间延迟)的边缘站点,从而以尽可能最佳的性能传送内容。 除了CloudFront,边缘站点还为Route 53 的请求提供服务,它是AWS提供的托管DNS 服务。发送到这些服务的请求将自动路由到最近的边缘站点。 AWS CloudFront 区域边缘站点(Regional Edge Caches):Amazon CloudFront 区域性边缘缓存站点位于来源 Web 服务器和 AWS全球边缘站点之间。 图11 AWS CloudFront 示意场景 AWS CloudFront PoP站点(Point of Presence):对AWS CloudFront 边缘站点和区域边缘站点的统称。 详情可参考官宣文档 https://aws.amazon.com/cn/blogs/containers/amazon-eks-on-aws-outposts-now-supports-local-clusters

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    看懂 Serverless SSR,这一篇就够了!

    这是意料之中的,因为这个初始HTML文档实际上是我们应用程序构建的一部分,也就是说,该文档不是动态生成的,用户每次访问我们的网站时都存在的。 只是没有更好的办法, 因此,现在可以查阅下Web文档上的“渲染”,并尝试选择最佳的方法。 What we’ve chosen? ? 图书馆的文档指出,应至少分配512MB的RAM,但建议分配1600MB或更多。这就是为什么我们没有将所有逻辑都放在一个Lambda函数中(放入Web服务器Lambda中)的原因。 更重要的是,开箱即用的服务器端渲染是一项资源密集型任务,因此生成整个HTML文档需要花费时间。将其与冷启动功能可能会增加的其他延迟配对,可以确保您度过了一段愉快的时光。 如果您想了解更多信息,请务必查看我们的文档。 Conclusion ? 你看到最后了吗?哇,我很佩服你! 开个玩笑,哈哈,希望我能向您分享我们的一些经验,并且您从本文中获得了一些价值。

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    文本歧义在隐私政策知识图谱构建中的影响

    连接词使用频率:连接词用于连接英语中的从句或句子,但过度使用连接词会增加文档的复杂性。表2是作者分类出的连接词,同样通过单词的出现次数除以总词数计算连接词的使用频率。 如"execution"就是一个多义词,可以表示“履行义务”或“签署文件”,如果上下文没有进一步的说明,就很可能产生歧义。 拼写错误的单词:保持拼写正确对于书面文档的质量至关重要,作者使用python拼写检查器查找文本中拼写错误的单词,同时剔除专有名词,计算拼写错误单词的出现频率。 表4显示了三种分类方式的结果对比,大多数的隐私政策文档都被认为是模糊、有歧义的。 表中可以看出,三种分类器分类歧义性较大的文本时,平均F1分数仅为0.6左右,相比分类无歧义文本时下降了10%。

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    文本歧义在隐私政策知识图谱构建中的影响

    连接词使用频率:连接词用于连接英语中的从句或句子,但过度使用连接词会增加文档的复杂性。表2是作者分类出的连接词,同样通过单词的出现次数除以总词数计算连接词的使用频率。 如"execution"就是一个多义词,可以表示“履行义务”或“签署文件”,如果上下文没有进一步的说明,就很可能产生歧义。 拼写错误的单词:保持拼写正确对于书面文档的质量至关重要,作者使用Python拼写检查器查找文本中拼写错误的单词,同时剔除专有名词,计算拼写错误单词的出现频率。 表4显示了三种分类方式的结果对比,大多数的隐私政策文档都被认为是模糊、有歧义的。 表中可以看出,三种分类器分类歧义性较大的文本时,平均F1分数仅为0.6左右,相比分类无歧义文本时下降了10%。

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    Gradle 的文件操作

    dependsOn:copyWeb){ delete('build/web/help') } 这样看起来就清晰多了,以上脚本中用到的所有方法及属性都可以在 Gradle DSL Reference 文档中查到 ,该文档详尽的解释了每个方法及参数的作用,由于 Groovy 语言的特性,一般 Gradle 脚本都会使用简写的方式,也就是省略掉‘()’、‘=’等符号,因为省略掉这些符号不会影响到语法歧义,说到歧义大家可以看到 因为最后这种写法显然使 Groovy 无法理解你要将 'build/web.zip' 作为 zipTree 的参数还是 from 的参数 其实在任何一种计算机语言中各种‘()’、‘[]’、‘{}’都是为了避免产生语法歧义 ,只要你掌握其中规则,知道怎么写才能避免歧义使代码正常运作,再了解其特有的语言特性如闭包、lambda、委托等,你就大致掌握了这门语言。

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    需求分析还可以这样做

    作为一名测试开发工程师,与我们密切相关的不止是开发的代码,还有功能依赖的需求文档。一份好的需求文档,不止能够加速开发和测试的脚步,还能够提前发现风险,是产品的第一道风险保障。 当然,工作中难免会遇到并不“完美”的需求文档,比如牵一发而动全身不清楚的交互逻辑,子条目频繁的变更,交流缺失导致的歧义,都会让测试在项目推进中手足无措。 在合理性的意义上,通读需求文档,从客观的角度出发,应有一整套合理、公正、客观、完善的需求文档的评价体系去保证需求质量。 从细节的角度看需求文档 ? 经常出现问题的地方是歧义和没有约束。在这里我对歧义的建议是多次阅读,特别是那些觉得非常拗口的地方,往往都是问题频发的根源。约束的问题往往依赖个人经验,比如键盘类型的约束以及异常校验的约束等。

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    干货分享 | 人工智能如何驱动未来教育发展?

    我们日常工作中不管是做教育还是接受完教育后踏上工作岗位,都会面临各种各样的文档资料和文本数据。 所有这些文档资料,大部分今天还要靠人工来阅读理解分析。 NO.2 难点二:歧义语义的理解 语义的歧义层出不穷,比如:“咬死猎人的狗”, “五个公司的工程师”,这是一个典型的数量词和修饰对象存在歧义问题,我们需要了解到底是五个工程师还是五个公司。 最后一个例子是指代歧义的例子,比如:“小张欺负了小王,老师喊了他家长”,想让计算机理解语义内容面临的歧义问题非常困难,我们也经常发现一个系统做文字的理解时经常发现答非所问,其实就是歧义在其中有很多障碍。 对于一个企业来说,不同部门、不同业务场景都可以积累下来很多文档资料,这些文档资料有的存在邮件里,有的存在ERP等系统里,你需要找到核心内容的时候就需要搜索系统。

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    中文分词技术是什么_中文分词技术

    在实际处理时,先将文档进行倒排处理,生成逆序文档。然后,根据逆序词典,对逆序文档用正向最大匹配法处理即可。 说明 由于汉语中偏正结构较多,若从后向前匹配,可以适当提高精确度。 先根据标点对文档进行粗切分,把文档分解成若干个句子,然后再对这些句子用正向最大匹配法和逆向最大匹配法进行扫描切分。如果两种分词方法得到的匹配结果相同,则认为分词正确,否则,按最小集处理。 3). ,最终分词结果的正确性和完全性依赖于独立的歧义处理方法,如果评测有误,也会造成错误的结果。 它的优点在于可以发现所有的切分歧义并且容易将新词提取出来。 在总控部分的协调下,分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断。这类方法试图让机器具有人类的理解能力,需要使用大量的语言知识和信息。

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    NLP系列学习:文本分词

    以CRF为例,基本思路是对汉字进行标注训练,不仅考虑了词语出现的频率,还考虑上下文,具备较好的学习能力,因此其对歧义词和未登录词的识别都具有良好的效果。 2、歧义:对同一个待切分字符串存在多个分词结果。 歧义又分为组合型歧义、交集型歧义和真歧义三种类型。 1) 组合型歧义:分词是有不同的粒度的,指某个词条中的一部分也可以切分为一个独立的词条。 比如“中华人民共和国”,粗粒度的分词就是“中华人民共和国”,细粒度的分词可能是“中华/人民/共和国” 2) 交集型歧义:在“郑州天和服装厂”中,“天和”是厂名,是一个专有词,“和服”也是一个词,它们共用了 3) 真歧义:本身的语法和语义都没有问题, 即便采用人工切分也会产生同样的歧义,只有通过上下文的语义环境才能给出正确的切分结果。 常用的分词软件非常多,这里我推荐我使用的感觉比较好的一款,jieba分词,直接pip安装即可,具体的用法大家可以到https://github.com/fxsjy/jieba去看看,已经非常详细 代码如下: 原来的文档如下图所示

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    SIGCOMM 2022最佳论文为网管带来重磅福音!

    配置手册的歧义性错误:手册是由人撰写的文档,在文档维护过程中难以避免会出现人工错误,由于配置手册可能包含上万个配置命令说明页面,人工逐一排查是不现实的。 其次,NAssim 设计了严谨的校验器解决配置手册的歧义性错误的挑战。研究者设计了三个层面的校验。 在命令互关系级层面,研究者利用配置手册的配置样例推理出配置命令间的层级关系,提取出富含语义信息的设备配置层级模型,并能刻画存在可能歧义的推理。 自动构建阶段的评估表明,NAssim 解析器框架 + 校验器可以成功从四个主流设备商的配置手册中构建出可靠的设备配置模型,在构建过程中,校验器识别出配置手册中超过 200 个歧义性错误。

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    NLP入门干货:手把手教你3种中文规则分词方法

    这个过程看似简单,然而实践起来要复杂得多,主要困难在于分词歧义。 逆向最大匹配法从被处理文档的末端开始匹配扫描,每次取最末端的m个字符(m为词典中最长词数)作为匹配字段,若匹配失败,则去掉匹配字段最前面的一个字,继续匹配。 在实际处理时,先将文档进行倒排处理,生成逆序文档。然后,根据逆序词典,对逆序文档用正向最大匹配法处理即可。 由于汉语中偏正结构较多,若从后向前匹配,可以适当提高精确度。 如果分词结果词数相同,则: 分词结果相同,就说明没有歧义,可返回任意一个结果。 分词结果不同,返回其中单字较少的那个。 另外,词典分词也无法区分歧义以及无法召回新词。 在实际项目中,我们是否会考虑使用规则分词?

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