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从“党妹被勒索”事件看NAS系统安全

(来自知乎网友城年)其次,由于NAS大多被作为存储设备使用,所以操作时候基本存在以下几种问题:1、没有做内外网隔离例如在公司用手机访问家中的NAS设备,那就意味着NAS已经暴露在外网中。 2、使用网络映射(文件共享)访问NAS网络映射文件夹提供“一次设定,之后自动登录文件夹”的捷径。只要第一次设定好之后,NAS特定的文件夹就会出现在电脑里面,访问NAS就像访问电脑的磁盘一样简单方便。 从党妹NAS的访问路径看,党妹的NAS被当成了一个“巨大的公共硬盘”。我们可以理解为,从多个终端都可以直接访问NAS设备。也就意味着,只要这么多终端中有一个被攻击,NAS中存储的文件就都会被加密。 如果没有特殊需要,对NAS这类设备应该关闭外网访问,做好内外网隔离,防止从外网直接被攻击;2. 通过对访问进行制,防止“一损俱损”的情况发生。 例如:A.对NAS中的文件设置不同目录,访问前需要认证;B.对访问终端IP设置,防止一台终端中毒影响所有文件的情况;3. 对重要文件定期备份。

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​从800个GPU训练几十天到单个GPU几小时,看神经架构搜索如何进化

有没有一种方法可以重用以前训练好的网络中的重呢?重继承如何避免从头开始训练神经网络?答案是使用重继承,即从另一个已经训练过的网络中借用重。 在 NAS 中,搜索是在特定的目标数据集上进行的,并且有多个架构同时训练。为什么不重用重,只更改架构呢?毕竟,搜索过程的目的是寻找架构而不是重。 为了实现重用重,我们需要用更严格的结构定义来制搜索空间。? 通过定义允许在搜索构建块中存在的隐藏状态的数量,搜索空间变得非常有。换句话说,构建块内操作的可能组合数量较大,但并非无。 这种形式意味着很容易以编码方式保存节点上操作的重,从而实现重继承。在 NAS 设置中,这意味着以前架构的重可以用作下一个采样网络的初始化 。

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    安装群晖NAS之二:虚拟化安装及相关配置

    家里有一台闲置PC,计划将PC里的下载的视频离线下载到PC,在内网和公网上访问,并实现远程管理,NAS是比较不错的选择,其实我早就心痒痒,想体验下NAS的诸多神奇功能了,网络附属存储听起来很高大上的样子 配置很低2核4G,启动NAS后明显卡顿,云服务器老贵了,买不起,这个闲置勉强对付用。? 只为NAS配置了一个虚拟磁盘(数据盘), 所以RAID Group选Basic就可以 ?增加存储空间 ?安装 Docker 和 WebDAV ? 如果报错提示不够,SSH登录NAS更改下载目录(NAS内volume1dockermedia对应docker-baidupcs容器内目录mnt)为777 ? 图(1) 远程访问NAS媒体文件大致流程图 免责声明:本文所提供的内容均来自互联网收集整理或佚名,并不代表本站的观点和导向,本文只作为技术研究测试;请尊重知识产,使用正版!END

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    GOLD-NAS:针对神经网络可微分架构搜索的一次大手术

    本文基于传统DARTS搜索空间受,二阶优化不稳定,超网络离散化误差大的这三个问题,对DARTS进行了一场全面的手术。 论文题目:GOLD-NAS: Gradual, One-Level, Differentiable开源代码:https:github.comsunsmarterjieGOLD_NASDARTS目前的问题搜索空间受 DARTS的搜索空间非常有,例如,对于每个边保留了一个运算符,每个节点固定接收两个前继输入,等等。 ,操作参数从原始的Softmax归一化(竞争)修改为Signoid元素化(独立)一阶段优化可微分NAS的目标是解决以下优化问题: 一阶段优化目标旨在同步更新架构参数 和网络重 : 根据NAS的搜索架构我们了解到架构参数 (10数量级)和网络重 (百万数量级)存在很大的参数数量差距。

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    希捷网络存储(NAS)设备上存在0day漏洞,Metasploit已更新漏洞利用程序

    最近安全专家在希捷网络附加存储(NAS)设备上发现了一个高危0day漏洞,攻击者可以未经授远程执行恶意代码,获得设备Root。 漏洞详情希捷的网络附加存储(NAS)设备是一种网络管理应用程序,管理员通常会用它添加用户、设置访问、管理文件等。 本次的远程代码执行漏洞出现在2014.00319版本的固件上,攻击者可以在没有认证的情况下远程执行命令,获取设备root。 输入用户名is_admin:用户是否是管理员(yes或者no)language:选择一种语言如果攻击者想要利用这一漏洞,首先他需要和受害者设备使用同一网络,这样攻击者无需登录就可获得受害者设备的root访问 is_admin参数的变量可被设置为“Yes”,这样攻击者即可在web应用程序上提升。此外攻击者还可以通过Language参数利用本地文件中存在的漏洞。

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    CVPR 2021 | AttentiveNAS:通过注意力采样改善神经架构搜索

    Two-stage NAS传统 NAS 问题建模典型的NAS目标,如等式(1)将搜索范围制为仅小型子网,从而产生了一个具有挑战性的优化问题,无法利用过参数化的优势。 另外,在等式(1)中定义了NAS的优化仅于一个单一资源约束。在各种资源制下优化 DNN 通常需要进行多次独立搜索。 为了缓解上述缺点,近来,一系列 NAS 技术提出将约束优化问题(1)分解为两个单独的阶段:1)无约束预训练:通过重联合优化搜索空间中指定的所有可能候选DNN 共享时不考虑任何资源制;2)资源受的搜索 突破帕累托最差集的性能极可能会导致一个更好的优化的重共享图,这样所有可训练的组件(如通道和层),在最终的性能贡献中发挥其最大潜力。 我们将训练制为30个epoch,因此只引入不到整个两阶段NAS计算时间的10%。

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    你所需要知道的关于AutoML和NAS的知识点

    控制器的重使用的是策略梯度进行更新的。整个端到端的设置如下图所示:?NAS端到端流程整个过程非常符合直觉。简单来说,让算法从不同的block之中采样,然后将这些模块组合起来构建新的网络。 第二点就是搜索空间非常局NAS被设计用来构建与SOTA相似的网络架构。对于图像分类任务来说,网络构建需要重复的模块,然后逐步进行下采样,如左图所示。 作者的假设是NAS的计算瓶颈在于对每个模型进行收敛的训练,然后测试其准确率,然后就丢弃训练过的重。 在研究和实践中已经反复证明,由于接受过类似训练任务的网络具有相似的重,迁移学习有助于在短时间内实现更高的精度。ENAS算法强制让所有模型共享重,而不是去从头训练从头收敛。 然而,我们的搜索空间仍然非常有。目前的NAS算法仍然使用手工设计的结构和构建块,只是将它们以不同的方式组合在一起而已。一个强大的和潜在的突破性的未来方向将是更广泛的搜索,真正寻找新的架构。

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    西部数据NAS设备被曝存在硬编码后门和未授文件上传高危漏洞

    近日,GulfTech公司安全研究员James Bercegay发现,西部数据(Western Digital)旗下多个MyCloud系列网络存储设备(WDMyCloud NAS)存在未制文件上传、硬编码后门 、CSRF、命令注入等多个高危漏洞,攻击者可以利用这些漏洞,对MyCloud NAS设备植入恶意代码,远程登录或获得设备控制(漏洞利用exploit)。 利用这些问题,可以非常容易地获得一个远程root访问shell,攻击者可以使用参数”Filedata”,向NAS设备发送一个包含上传文件的POST请求,”Filedata”中包含了文件上传的具体目录位置 首先,一般来说,要利用这个后门来作点文章好像很难,因为只有在“7”模式下才不会发生错误,而且该模式下我们也仅能下载mnt目录下的文件,它并不是root,所以非得需要root才行。 现在的重点就是如何利用上述问题,实现root获取,所以在cmd参数为“51”的情况下,结合硬编码用户名密码后门,构造以下包含命令注入的请求,就能实现对远程NAS设备的访问控制。

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    2020 Pwn2Own东京破解大赛:路由器和NAS漏洞成热点

    图片:wired随着全球远程办公的常态化,BYOD大行其道,路由器和NAS等家庭数码设备正在成为黑客重点关注的突破口。 在近日举行的Pwn2Own东京2020黑客大赛上,参赛的漏洞赏金猎人们在第一天就成功入侵了NETGEAR路由器和西部数据的NAS存储设备(编者:这也是NAS设备首次参加Pwn2Own大赛)。 西部数据的存储产品,My Cloud Pro系列PR4100 NSA设备受到了Trapa Security团队的攻击,该团队结合身份验证旁路漏洞和命令注入漏洞成功获取root(上图),斩获西部数据的 DEVCORE的第一次尝试以失败告终,而第二次尝试则花费了三分半多的时间,之后终于通过堆栈溢出获取了对服务器的根访问并斩获了2万美元奖金和2个Pwn积分。 声明:本文来自安全牛,版归作者所有。文章内容仅代表作者独立观点,不代表安全内参立场,转载目的在于传递更多信息。如有侵,请联系 anquanneican@163.com。

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    勒索病毒不仅仅攻击电脑,主流NAS服务器也成头号目标

    勒索病毒不仅仅攻击电脑,主流NAS服务器也成头号目标  据360安全卫士官方介绍,近期eCh0raix勒索病毒再度活跃,主要利用QNAP(威联通)NAS服务器中的远程漏洞组合进行传播,对用户隐私数据及财产安全造成极大威胁 勒索病毒.jpg   据官方介绍,该病毒利用早期版本QNAP(威联通)NAS设备中QTS和Photo Station上的远程漏洞组合,可成功感染开启Photo Station后的QNAP(威联通)NAS 设备,并在感染后,获取NAS系统和文件的访问,加密用户重要数据,从而完成进一步的勒索。 1.png 赵一八笔记了解到,已经通过NAS类设备组建私有云服务器的用户仍需及时更新系统打补丁,把重要资料同步到云端备份。   防范eCh0raix勒索病毒的建议: 1、用户应及时更新系统和软件,修复存在的漏洞,避免因系统和软件漏洞造成服务器被攻击; 2、切忌使用弱口令,建议开启密码强度制规则,同时在安全选项中打开防火墙,可有效抵御这类口令爆破攻击

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    关于AutoML和神经结构搜索,你需要知道这些

    我们甚至可能不知道当前最先进技术的局性。这就是NAS的用武之地。NAS是一种搜索最佳神经网络架构的算法。大多数算法以下列方式工作。首先定义一组可能用于我们网络的“构建块”。 控制器值随策略梯度更新。整个端到端的设置如下所示。 image.png NAS算法这是一种相当直观的方法。简单地说:有一个算法,抓取不同的块,并将这些块放在一起形成一个网络。训练和测试那个网络。 第二,搜索空间本身是相当有的。NAS的设计是为了建造与当前最先进的建筑在风格上非常相似的建筑。对于图像识别,这是在网络中有一组重复的块,同时逐步向下采样,如下图所示。 研究和实践反复表明,迁移学习有助于在较短的时间内达到较高的精度,因为接受过类似任务训练的网络发现了相似的重;传递学习基本上就是网络重的传递。 然而,我们的搜索空间仍然相当有。目前的NAS算法仍然使用手工设计的结构和构建块,它们只是将它们以不同的方式组合在一起。一个强大的,潜在的突破性的未来方向将是一个更广泛的搜索,真正寻找新的架构。

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    一文看懂深度学习新王者「AutoML」:是什么、怎么用、未来如何发展?

    这个算法大获成功,NasNet论文展现出非常好的结果,有一部分原因是出于他们做出的制和假设。论文里训练、测试NAS算法发现的架构,都用了一个比现实情况小得多的数据集。 上面还提到了一个制,这指的是搜索空间其实很有。他们设计NAS,就要用它来构建和当前最先进的架构风格非常类似的网络。在图像识别领域,这就意味着用一组模块重复排列,逐步下采样,如下图所示:? 作者假设NAS的计算瓶颈在于,需要把每个模型到收敛,但却只是为了衡量测试精确度,然后所有训练的重都会丢弃掉。 因为为相似任务训练的神经网络重相似,迁移学习基本只是神经网络重的转移。ENAS算法强制将所有模型的重共享,而非从零开始训练模型到收敛,我们在之前的模型中尝试过的模块都将使用这些学习过的重。 的确鹅妹子嘤,但是这个搜索空间依然非常有,而且,现在NAS算法所用的基本结构和模块还是人工设计的,只是将组装的过程自动化了。将来要想取得重大突破,在更广阔的搜索范围里搜索真正的新架构是一个重要方向。

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    干货 | 一文详解神经网络结构搜索(NAS

    然而受于其离散优化的本质,这类方法有一个致命的缺点:太耗费计算资源了! 例如,在CIFAR-10这么一个小数据集上进行搜索就需要800张GPU计算3到4周,受于当时的深度学习框架,该论文甚至专门提出了基于参数服务器的分布式训练框架。 首先我们来思考一下NAS为何如此耗时,在NAS中,为了充分挖掘每个子网络的“潜力”,控制器每次采样一个子网络,都要初始化其网络重从头训练,那每次采样不重新初始化是不是就能大大减少训练时间? 搜索空间的复杂程度决定了网络结构的潜力,最近的一些工作表明,精心设计的搜索空间可以大大提高网络性能的下,换言之,在这些空间里进行随机搜索也能取得不错的效果。 其中,SNAS将结构重表示为一个连续且可分解的分布,而ProxylessNAS将二值化连接引入NAS中。这些方法的涌现还标志着NAS正在朝着多任务、多目标的方向前进。3.

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    麻省理工HAN Lab | ProxylessNAS自动为目标任务和硬件定制高效CNN结构(文末论文及源码)

    导 读NAS于其过高的计算资源需求,仍无法在大规模任务上直接进行神经网络的学习。今天分享的这篇文章主要解决NAS代理机制下无法搜索到全局最优的问题,改进搜索策略,一定程度上解决资源消耗的问题。 由于这些局,之前的NAS都利用了Proxy任务,例如仅训练少量Epoch,只学习几个Block,在较小的数据集上搜索(如CIFAR)再迁移。 这制了块的多样性,并导致性能上的损失。依赖Proxy同时也意味着无法在搜索过程中直接衡延迟等硬件指标。 作者还移除了先前NAS工作中的重复块的制:所有stage都可以自由的选择最适合的模块,并允许学习和指定所有块。 对单个重进行二值化后,对整个路径进行二值化。

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    麻省理工 | ProxylessNAS自动为目标任务和硬件定制高效CNN结构(文末论文及源码)

    导 读NAS于其过高的计算资源需求,仍无法在大规模任务上直接进行神经网络的学习。今天分享的这篇文章主要解决NAS代理机制下无法搜索到全局最优的问题,改进搜索策略,一定程度上解决资源消耗的问题。 由于这些局,之前的NAS都利用了Proxy任务,例如仅训练少量Epoch,只学习几个Block,在较小的数据集上搜索(如CIFAR)再迁移。 这制了块的多样性,并导致性能上的损失。依赖Proxy同时也意味着无法在搜索过程中直接衡延迟等硬件指标。 作者还移除了先前NAS工作中的重复块的制:所有stage都可以自由的选择最适合的模块,并允许学习和指定所有块。 对单个重进行二值化后,对整个路径进行二值化。

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    西部数码MyCloud NAS命令执行漏洞丨WD My Cloud RCE

    在这篇文章中,我将要解释我是如何发现西部数据NAS设备的一些漏洞的,组合在一起后最终可以实现root的远程代码执行的效果。 POST http:WDcgi-binlogin_mgr.cgi{    cmd: wd_login,    username: nobody,    pwd: ,    port: ,}使用低获取 root的RCE(CVE-2019-9949)当我们拥有了一个标准的token时,我们将有获取并访问更多的攻击面。 在这种情境下,通过使前面unzip命令执行失败,攻击者可以注入一个root运行的shell命令。 例如:如果两个连续的cgi_untar命令在两份精心构造的存档上被执行时,可以导致任意文件写入漏洞(root)。同样,这个漏洞也仅需要一个普通用户

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    AutoML综述更新 【AutoML:Survey of the State-of-the-Art】

    而且最后只是简单地堆叠重复的cell得到最终模型,这样的设计范式也是存在局性的。下面两种搜索空间使得cell结构的可能性更多。 而资源是有的,所以需要控制网络总数,一般可以通过淘汰表现差的或老的来控制模型的数量。 4)资源感知早期NAS工作更多关注在最终的accuracy,而忽略了生成的模型的大小。比如有的模型虽然表现不错,但是模型非常大,换言之这种模型的实用性是有局的。 1)耦合优化耦合优化的包含两个方面的耦合:网络结构和重的耦合。比如DARTS采用的是bilevel的方式来优化架构和对应重子网络之间重耦合。 由于子网络之间互相共享重,更新某一个子网络的重必然会影响其他子网络的性能像DARTS、ENAS就是属于耦合优化。

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    【神经网络搜索】Single Path One Shot

    回顾以往的NAS方法早期的NAS方法采用嵌套优化的方式来实现,第一步优化是优化子网络的重,优化目标是降低在训练集上的loss;第二步优化是网络架构优化,所有子网中验证集上准确率最高的那个网络。 基于重共享方法的NAS有两个缺点:超网中各个子网耦合度高,尚不清楚为何从超网继承重的方式是有效的。 Single Path One-Shot架构参数和重的耦合是基于重共享的NAS方法不得不面对的问题,这是由于同时对两者进行优化导致的。 相关性通过以上实验可以看出,SPOS有一定的局性:SPOS的超网是部分相关的,无法实现完美的真实排序。搜索空间越小,其相关性越强。 结论Sinlge Path One Shot分析了以往的基于重共享的NAS方法中存在的重耦合问题,并提出了单路径训练策略来缓解耦合问题。

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    NAS的挑战和解决方案—一份全面的综述

    NAS需要在有的计算资源达到最好的效果,同时尽可能将更多的步骤自动化。 GDAS-NSAS也是希望提升one-shot Nas重共享机制,提出了一个NSAS的损失函数来解决多模型遗忘(当使用重共享机制训练的时候,在训练一个新的网络架构的时候,上一个网络架构的表现会变差 可微分的NAS使用了类似的重共享策略,比如DARTS选择训练一个超网络,然后选择最好的子网络。 模块化搜索确实极大的减小了搜索空间,但是也制了网络设计的自由度,在这个过程中,并不能确定,模块化搜索是否制了最优模型的产生。 还有一个需要注意的问题就是重共享,尽管这个策略可以提高NAS搜索算法的效率,但是越来越多的证据和研究表明重共享策略会导致次优的候选网络架构排名。这会导致NAS几乎不可能在搜索空间中找到最优的模型。

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    freenas 11.2-U5的初始化设置

    FreeNAS是一套基于FreeBSD操作系统核心的开放源代码的网络存储设备(NAS) 服务器系统,支持众多服务,用户访问管理,提供网页设置接口。1. 添加低的用户?添加数据集点击储存池最右边的三个点,选择Add Dataset.?设置用户数据集的?? 使用方法如果顺利的设置完成后就可以安全的使用了.使用方法MAC用户前往->网络->freenas输入账号密码就能登录到NAS的数据集空间? ----版属于:龙之介大人本文链接:https:i7dom.cn145201906free-nas-01.html本站所有原创文章采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可

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