/2020/02/20/ELF/ dl_runtime_resolve:https://oneda1sy.gitee.io/2020/02/22/rop-ret2dlresolve/ Stack Pivot...+= p32(index_offset) #push 0x20压入参数,dl_fixup->reoc_arg payload2 += "cccc" #write的返回地址...+= p32(index_offset) #push 0x20压入参数,dl_fixup->reoc_arg payload2 += "cccc" #write的返回地址...+= p32(index_offset) #push 0x20压入参数,dl_fixup->reoc_arg payload2 += "cccc" #write的返回地址...\n") io.sendline(payload) def ret2dl(f_sym,fake_synstr,arg_1,arg_2,arg_3): plt_0 = elf.get_section_by_name
这里的0x20的偏移处便是reloc的位置 里面两条信息，一个是write的GOT表，另一个下面分析： 查看下dlfixup函数的内容： _dl_fixup(struct link_map *l, ElfW...最后，dlfixup函数会利用 result = _dl_lookup_symbol_x (strtab + sym->st_name, l, &sym, l->l_scope, version, ELF_RTYPE_CLASS_PLT...漏洞利用实例 首先，先看一个简单的ret2dl_resolve类型题目源码： //gcc -m32 -fno-stack-protector -no-pie bof.c -o test #include...; setbuf(stdin, buf); read(0, buf, 256); } int main() { char buf[100] = "ret2dl_resolve...vuln(); return 0; } 这一题目开启了NX，关闭了其他保护，在没有leak函数的情况下，可以通过爆破GOT表上的libc进行漏洞利用，当然，这里就可以利用ret2dl_resolve
_dl_runtime_resolve原理 之前在 动态链接 提到过，程序使用 ret2_dl_runtime_resolve 来进行延迟绑定的时候重定位的 如果我们可以控制相应的参数及其对应地址内容...对应之前讲的跳转到 dl_runtime_resolve 函数 这个地方就是 dl_runtime_resolve 了 ?...这两个参数就是 dl_runtime_resolve 这个函数的两个参数，我们看一下，0x804a004 里面存着什么 这个地址就是 link_map 的地址 ?...最后在动态链接库查找这个函数的地址，并且把地址赋值给 *rel -> r_offset，即 GOT 表就可以了 整理一下思路 dl_runtime_resolve 需要两个参数，一个是 reloc_arg
开发注意事项 0x00. youtube-dl youtube-dl 是一个通过命令行下载视频的工具，其不仅支持 youtube 网站的视频下载，还支持上百个不同的视频网站。...关于如何在命令行直接使用打包好的 youtube-dl 工具有许多的文档进行介绍，这篇文章主要是对 youtube-dl 提供的一些接口参数及其功能进行说明，如有错误或不严谨的地方欢迎批评指正。...youtube-dl 或 ( Homebrew ) brew install youtube-dl 注：youtube-dl 的库版本更新很快，一定要将 youtube-dl 升级到最新版本，因为其解析器很可能会随着版本更新发生变动...初始化接口 在进行下载之前，youtube-dl 需要初始化一个可以看作是下载器的类，可以在初始化时指定之后使用的解析器、解析格式、是否需要使用代理等。...文档中只给出了使用 YoutubeDL() 进行初始化的方式，但这个函数还可以有一个字典形式的输入参数，如第2行所示。
利用原理 该方法的主要原理是利用dl_runtime_resolve函数来对动态链接的函数进行重定位。...然后push 0再跳转到PLT表的头部，再push 0x80496f0，最后跳转到dl_runtime_resolve函数上 而push的0，和0x80496f0正是dl_runtime_resolve...函数内实际上是由_dl_fixup实现的，上面的两个参数也都是传到了这个函数里面 _dl_fixup源代码如下： _dl_fixup(struct link_map **l*, ElfW(Word) *...函数的过程 通过link_map参数得出.rel.plt\.dynsym\.dynstr三个表的地址 然后通过reloc_arg（_dl_fixup参数）+.rel.plt（起始地址） 计算出函数在...[Ret2dlresolve学习(2)]https://oneda1sy.gitee.io/2020/02/25/rop-ret2dlresolve-2/
写在前面：看预测论文综述时，面临这样一个问题：很多DL的方法只是会简单运用，却不是特别了解其详细原理，故针对CNN、RNN、LSTM、AutoEncoder、RBM、DBN以及DBM分别做一些简单总结，...目录 1.大致了解 1.1 原理 1.2 结构 2.自编码器分类 2.1 普通自编码器 2.2 堆叠自编码器 2.3 降噪自编码器 2.3 稀疏自编码器 2.4 欠完备自编码器 3 损失函数的设计...1.2 结构 对于样本x，自编码器的中间隐藏层的活性值为x的编码，即： 自编码器的输出为重构的数据： 其中， W ( 1 ) , W ( 2 ) , b ( 1 ) , b (...2 ) W^{(1)}, W^{(2)}, b^{(1)}, b^{(2)} W(1),W(2),b(1),b(2)是自编码器网络的参数，参数经梯度下降训练得到。 ...因此，搭建一个自编码器需要以下几个步骤： 搭建编码器 搭建解码器 设定一个损失函数 训练 2.自编码器分类 2.1 普通自编码器 输入和输出完全相同，即上面提到的这种。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】以及【DL碎片】系列，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。...---- 【DL碎片1】讲了神经网络的参数初试化，可以看到不同的初始化方法对我们的学习效果有很大影响。 本文继续讨论如何进一步优化我们的梯度下降算法，使得我们的学习更快，学习效果更佳。...有意思的是，据吴恩达说，mini-batch size 通常取2的指数，主要是16，32，64，128，256，512，1024这几个值，因为计算机是二进制，这样的数字计算起来效率会更高一些。...总结一下： Mini-batch GD比传统GD效果更好，训练更快 Momentum动量法可以减小Mini-batch带来的振动 梯度下降的最佳优化方法是Adam算法 Adam算法中的超参数β1和β2以及
写这篇文章的原因有如下几点：1)C++标准库中没有操作XML的方法，用C++操作XML文件必须熟悉一种函数库，LIBXML2是其中一种很优秀的XML库，而且它同时支持多种编程语言；2)LIBXML2库的...在文本中，只需要下载libxml2库、iconv库和zlib库就行了（注意，libxml2库依赖iconv和zlib库，本文中重点关注libxml2和iconv，zlib不介绍），我使用的版本是libxml2...工具）的文件如下：MAKEFILE # # 本目录下所有源代码的makefile，使用方法是nmake TARGET_NAME=源代码文件名字（不加后缀） # 例如 nmake TARGET_NAME=...a grandson node 最好使用类似XMLSPY这样的工具打开，因为这些工具可以自动整理xml文件的栅格，否则很有可能是没有任何换行的一个...要在一个复杂的xml文档中查找所需的信息，XPATH简直是必不可少的工具。
dl_runtime_solve 1....为了简洁，图上一些概念做了抽象，记得结合文章阅读 完整图片下载链接：点我查看 首先注意args[0]和args[1]这两个参数是libc提供的负责链接的函数（_dl_runtime_solve）所需的参数...plt[0]的位置是两条指令，其中push DWORD PTR ds:0x804a004 对应图中的args[0]，jmp则跳转到了got[2]的位置，这个位置保存了之前提到的 _dl_runtime_solve...在接下来的步骤中，_dl_runtime_solve在libc中搜索这个字符串对应的函数的地址，并将其存入write对应的got表中。...() buf += rop.dl_resolve_call(bss_base + 20, bss_base) r.send(buf) buf = rop.string('/bin/sh') buf +
的细节，可以参考 OWL2 官方文档[1]。...「OWL2 QL」 是针对这种形式的查询重写而特别设计的一个 OWL 子集。 ? 除了将规则用于捕捉本体蕴涵，其还可以独立于本体语言进行定义，用于捕捉给定领域的蕴涵。...可以看到，上述 DL 特征与之前介绍的 OWL 特征存在很多相似之处，这并不是巧合，因为 OWL 标准的制定受了 DL 很大的影响。...「OWL2 DL」 语言是一种受限的 OWL 语言，能够保证蕴涵是可决定的。例如通过约束 DomesticAirport⊑=1destination◦country....参考资料 [1] OWL2 standards: https://www.w3.org/TR/2012/REC-owl2-primer-20121211/
1 OWL 本体简介 OWL 是由 W3C 开发的一种本体描述语言，按照表达性可以被分为三类： OWL-Lite：可表达性最低 OWL-DL：可表达性中等（本指南使用） OWL-Full：可表达性最高...本指南中将使用 OWL-DL（下文简称为 OWL），其基于描述性逻辑（Description Logics），表达性适中且支持自动化推理。...关于 OWL 版本的选择，可以参考如下准则：OWL-Lite 和 OWL-DL 间的选择主要取决于OWL-Lite 的简单结构是否足够；OWL-DL 和 OWL-Full 间的选择则取决于是否需要支持自动推理或是否需要使用复杂的表达或建模工具...2 构建一个 OWL 本体 本章节以创建一个披萨本体为例，介绍如何通过 protoge 构建一个 OWL 本体。...2.7 使用推理机 使用 OWL-DL 描述的本体的一大特点是其可以通过推理机进行处理。
OWL本体推理:不一致性检测 OWL本体非标准推理:计算辩解 本体推理方法与工具介绍 基于Tableaux运算的方法 Tableaux运算的正确性 相关工具简介 基于逻辑编程改写的方法...DL,支持部分OWL 2 DL 支持单机和客户端/服务器两种模式 用Allegro Common Lisp实现 使用举例 进行TBox推理 (classify-tbox &optional...DL的所有特性,包括枚举类和XML数据类型的推理 支持OWL API以及Jena的接口 使用举例 构建一个推理机 PelletReasoner reasoner =PelletReasonerFactory.getInstance...has_child Alice, Bob : − Datalog推理举例 相关工具介绍 KAON2 OWL推理机、本体管理API 基于一阶消解原理 针对大规模ABox进行优化... Ontop 最先进的OBDA系统 兼容RDFS、OWL 2 QL、R2RML、SPARQL标准 支持主流关系数据库:Oracle、MySQL、SQL Server、Postgres
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。...【DL笔记2】矢量化技巧&Logistic Regression的算法解析 一、神经网络中的矢量化技巧 就一句话： ❝「只要阔能，就不要使用显示for循环（explicit for-loop），而是尽可能采用矢量化技术...首先回顾一下上一篇文章【DL笔记1】Logistic Regression：最基础的神经网络中对Logistic regression模型的学习和预测的步骤： 初始化W和b 指定learning rate...1.初始化： J=0 (这是cost), , (J对w的偏导，即梯度)， b=0 2.一次迭代： For i = 1 to m: { （行向量乘以列向量，就是个数了） （a就是上一篇文章中的y
相关工具简介 3、基于一阶查询重写的方法 （1）概述 （2）示例 （3）Ontop 工具 4、基于产生式规则的方法 （1）产生式系统组成 （2）产生式系统执行 （3）相关工具介绍 一、本体知识推理简介...（3）相关工具介绍 工具名称 支持本体语言 编程语言 算法 FaCT++ OWL DL C++ tableau-based Racer OWL DL Common Lisp tableau-based...Pellet OWL DL Java tableau-based HermiT OWL 2 Profiles Java tableau-based 2、基于逻辑编程改写的方法 （1）概述 本体推理的局限性...工具名称 支持本体语言 实现编程语言 支持编程语言 KAON2 OWL DL/SWRL Java Java RDFox OWL 2 RL C++ Java/C++/Python 3、基于一阶查询重写的方法...Ontop 工具 最先进的OBDA 系统，兼容RDFs、OWL 2 QL、R2RML、SPARQL标准 支持主流关系数据库： Oracle、MySQL、SQL Server、Postgres 4、基于产生式规则的方法
由于BIOS开机密码忘记，所以对这台HP DL380 G6服务器进行BIOS清除操作，刚好看到iLO的选项，就顺手配置了一下，方便以后的管理。 首先，先说明一下iLO（2）。...iLO2的配置过程非常简。...在开机后服务器加电后，当屏幕出现“Intergrated Light-Out 2 Advanced Press [F8] to Configure”提示的时候按F8键，进入iLO2的高级设置。 ?...iLO2默认情况下是设置为通过DHCP获取IP地址，因为我要设置静态IP的，所以先要关闭iLO2的DHCP功能。...ok，iLO2就配置完成了，接下来我们来验证一下我们的配置是否可用。 打开浏览器，输入你iLO2的IP地址,当看到下面这个页面的时候，那么恭喜你，iLO2的配置已经成功了。
我们在Controller中如果传递的参数为对象的话，此时我们传递过来的Json串是使用SpringBoot的默认解析器来进行解析的，但是JackSon的体验并不是很好，我们可以修改成阿里的FastJson
Apache Jena Jena是一个Java工具箱用于开发基于RDF与OWL语义(semantic)Web应用程序。...它提供了一个RDF API；ARP，一个RDF解析器；SPARQL，W3C RDF查询语言；一个OWL API；和基于规则的RDFS与OWL接口。ARQ是Jena中的SPARQL查询引擎。
Kaleidoscope：实现解析器和AST 第二章绪论 欢迎阅读“使用LLVM实现语言”教程的第2章。...解析器基础 现在我们有一个AST要构建，我们需要定义解析器代码来构建它。...2)此函数的另一个有趣之处在于，它通过调用ParseExpression使用递归(我们很快就会看到ParseExpression可以调用ParseParenExpr)。...为此，我们使用llvm-config工具通知生成文件/命令行要使用哪些选项： # Compile clang++ -g -O3 toy.cpp `llvm-config --cxxflags` # Run.../a.out 以下是代码： https://github.com/llvm/llvm-project/blob/main/llvm/examples/Kaleidoscope/Chapter2/toy.cpp
1月17日，百度PaddlePaddle& ECharts团队宣布上线深度学习可视化工具Visual DL，该工具可以使得深度学习任务变得生动形象，实现可视分析。...百度希望能够借此为全球更广泛的用户提供更便捷高效的深度学习工具。 ?...反观Visual DL，它改变了传统的日记式记录形态，便于用户将训练过程可视化，帮助更好地把控全局。 在具体使用上，Visual DL深度学习可视化工具功能全面。...据悉，Graph支持直接对ONNX的模型进行预览，由于MXNet，Caffe2，Pytorch和CNTK都支持转成ONNX的模型，这意味着Graph可间接支持不同框架的模型可视化功能，让用户便于排查网络配置的错误...其SDK层面可轻松集成到Python或者C++项目中，此外， Graph通过ONNX还可直接支持PaddlePaddle、TensorFlow、MxNet、PyTorch和Caffe2等流行的深度学习框架
2 卷积层 卷积神经网络中最重要的操作是对输入做卷积，如果我们将该一个32x32x3图像与5x5x3进行卷积（卷积核深度必须与输入的深度相同），步长为1，则输出的特征图的维度是28x28x1。...0，使得输出跟输入的大小一致（F = 1，PAD = 0; F = 3，PAD = 1; F = 5，PAD = 2; F = 7，PAD = 3） 过滤器数量（F）：也就是希望输出多少个特征图。...使用2d卷积公式size ： ? 结果是1x1x4096。...这些计算与图层类型（CONV，POOL）无关，例如，步幅为2的CONV将与步幅为2的POOL具有相同的感受野。...例： 输入为14x14x3的图像： CONV：S：1，P：0，K：3 CONV：S：1，P：0，K：3 MaxPool：S：2，P：0，K2 CONV：S：1，P：0，K：3 ?
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