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AF_XDP socket 介绍

允许数据包进入协议栈处理,之后数据包的处理就跟传统的处理方式一样 TX:可将报文从接收到该报文的 NIC 发送出去 REDIRECT: 与 TX 模式一样,但是重定向到另一个 NIC 发送出去,或可以将数据包重定向到 AF_XDP...socket 的用户空间程序 mmap 映射的内存中 ABORTED:表示程序发生了异常,效果与 DROP 一样,但可以在用户空间来监控这种异常发生 AF_XDP 区别于传统 socket 数据流经内核协议栈的方式...,XDP 程序在网卡驱动中直接取得网卡收到的数据包,然后直接送到用户态应用程序 应用程序利用 AF_XDP 协议族的 socket 接收数据。...通过 socket 系统调用创建 AF_XDP socket,创建之后每个 socket 都各自分配了一个 RX ring 和 TX ring。

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工具 | w3af系列安装篇(一)

W3af是一个基于Python的Web应用扫描器,本期我们将来唠一唠w3af的安装和使用。...安装完成后,桌面上多了两个图标w3af Console和w3af GUI。 打开w3af GUI,会同时打开命令行界面和图形界面。...在linux上安装 安装方式是下载官方提供在git上的发行版,在安装之前,应该确保你的系统已经安装好的如下的环境: Git 客户端: sudo apt-get install git Python 2.7..., 大部分的linux都默认安装 Pip version 1.1: sudo apt-get install python-pip 安装步骤: git clone https://github.com/.../w3af_gui 总结 本期是安装篇,安装在linux的时候可能会出现很多奇奇怪怪的问题,基本原因是依赖包没有安装完全,要根据提示进行安装就可以了。下一期带来w3af的使用篇,敬请期待。

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小白博客 kali Linux下w3af工具的简介及使用方法

w3af是一个Web应用程序攻击和审计框架,w3af旨在识别和利用所有的Web应用程序漏洞。这个软件包为框架提供了一个图形用户界面(GUI)。...如果只需要命令行应用程序,请安装w3af-console。 该框架被称为“网络metasploit”,但它实际上更多,因为它还使用黑盒扫描技术发现Web应用程序的漏洞。...w3af核心及其插件完全用Python编写。该项目有130多个插件,可以识别和利用SQL注入,跨站点脚本(XSS),远程文件包含等等。...步骤1 - 要打开它,请转至应用程序→03-Web应用程序分析→单击w3af。 ? 第2步 - 在“目标”输入受害者的URL,在这种情况下,将被metasploitable网址。 ?

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工具 | w3af系列 入门篇(二)

上期斗哥已经为大家介绍了w3af扫描器的安装。本期,我们将学习如何使用w3af进行扫描。开始扫描任务在本文第四部分,如果你第一次使用w3af,建议从第一部分开始阅读。...运行w3af 我们之前说过,w3af有两个界面,控制台界面和图形化界面,为了更容易的理解w3af的功能,我们将介绍在控制台上运行w3af的方法。.../w3af_console w3af>>> 通过”help“命令查看帮助信息,“help”命令可以带一个参数,如果参数有效,则会显示该参数命令的详细帮助信息。 ? ?...w3af>>> target w3af/config:target>>> set target http://ip/ w3af/config:target>>> back w3af>>> start 在...总结 w3af入门篇就介绍到这里了,w3af的强大之处就在于他的插件数很多,需要灵活的利用。下期咱们将带来w3af的高级用法,包括脚本扫描,登陆扫描等其他高级技巧。

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AF-GCL:不需要增强的图对比学习

▲ 图2:AF-GCL 模型的概述。...综上,AF-GCL 的训练算法如算法 1 所示。 算法1:AF-GCL。算法中的 Eq. (8) 指的是目标函数。...而 AF-GCL 在其中 5 个数据集上都以很大优势取得了最好的表现。在 Twitch-gamers 数据集上,AF-GCL 的表现也不错,毕竟这是 6 个异质图数据集中同质性最高的。...对于同质性最低的两个数据集,Chameleon 和 Squirrel,AF-GCL 的表现比其他方法好了很多。这证明了 AF-GCL 模型适合用于异质图。...在对图神经网络聚合特征的理论分析启发下,作者提出了不需要增强的图对比学习模型 AF-GCL,它直接由聚合后的特征生成自监督信号。作者还给出了 AF-GCL 的表现的理论保证。

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改进的YOLO:AF-FPN替换金字塔模块提升目标检测精度

在今天分享中,研究者提出了一种改进的特征金字塔模型,命名为AF-FPN,它利用自适应注意力模块(AAM)和特征增强模块(FEM)来减少特征图生成过程中的信息丢失并增强表示能力的特征金字塔。...将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN,在保证实时检测的前提下提高了YOLOv5网络对多尺度目标的检测性能。...研究者引入AF-FPN和自动学习数据增强来解决模型大小和识别精度不兼容的问题,进一步提高模型的识别性能。...将原有的FPN结构替换为AF-FPN,以提高识别多尺度目标的能力,并在识别速度和准确率之间做出有效的权衡。...AF-FPN structure AF-FPN在传统特征金字塔网络的基础上,增加了自适应注意力模块(AAM)和特征增强模块(FEM)。

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