这篇文章中详细讲解了 Perlin 团队,在他们的 Wavelet 区块链框架的基础上,构建一个去中心化应用(Dapp)的示例。逻辑使用 Rust 合约实现,编译成 Wasm 运行。数据存储,直接存储在区块链上。
ChatGPT 时代,开发新的 AI 应用的门槛大大降低了,你无需要去研究机器学习,深度学习等等模型,还有去准备GPU硬件,再新的趋势下,伴随着 GPT-3、Stable Diffusion 这样预训练好的大型基础模型的出现,以及这些模型的能力通过开放 API 的形式提供出来,即使没有任何机器学习的理论知识,你只需要一两天时间,就能做出一个能解决实际问题的 AI 应用。
大家好,我是来自PaddlePaddle开源社区的李钊(@livc),目前是一名大三学生。我曾经在手机百度实习,参与推荐算法和反作弊的研发工作,目前是IDL的一名实习生。很开心作为PaddlePaddle Tutorials系列的作者之一参加 GitChat的分享。 在PaddlePaddle深度学习系列Chat的第一课中,官方开发组的张睿卿同学通过介绍一些深度学习的应用场景,带领大家了解深度学习的基本原理和工作方式,我们先来简单回顾下。 “人工智能”并不是一个很新的概念,它其实已经有60岁了,它的发展经历
我们利用 Kubernetes 来动态运行 Jenkins 的 Slave 节点,可以和好的来解决传统的 Jenkins Slave 浪费大量资源的缺点。之前的示例中我们是将项目放置在 Github 仓库上的,将 Docker 镜像推送到了 Docker Hub,这节课我们来结合我们前面学习的知识点来综合运用下,使用 Jenkins、Gitlab、Harbor、Helm、Kubernetes 来实现一个完整的持续集成和持续部署的流水线作业。
Knative 是一个基于 Kubernetes 的,用于构建、部署和管理现代 serverless 应用的平台。Getting Started with Knative 是一本由 Pivotal 公司赞助 O’Reilly 出品的电子书,公众号后台回复“knative”获取英文版下载地址。本书中文版由 ServiceMesher 社区自发翻译系列文章,这是该系列的第7章。
celery是使用python语言开发的一款任务管理器,可以接受高并发,配置简单,可以使用文件或数据库作为数据源
限量版球鞋、演唱会门票、火车票、限量秒杀……这些抢购场景,为什么你总是抢不到?实际上,跟你“拼手速”的很多不是真人,而是恶意BOT。恶意的BOT通常利用代理或秒拨 IP、 手机群控等手段,来进行信息数据爬取、薅羊毛等恶意攻击行为,日益损害着企业和用户的利益。
车票、秒杀、限量球鞋……面对这样的抢购场景,为什么总是落后于人?其实你遇到的并不是真人,而是恶意BOT。恶意的BOT进行信息数据爬取、薅羊毛等攻击行为,正损害着企业和用户的利益。在过去 5 年,几乎每个企业都会遇到由于 BOT 而导致的用户投诉和流失,已成为造成经济损失的最大原因之一。那么如何缓解BOT攻击,有哪些可靠灵活的方案,这篇文章为你解读。
AI科技评论按:本文作者王海良,呤呤英语开发总监,北京JavaScript/Node.js开发者社区的运营者,曾就职IBM创新中心。本文为系列文章第一篇,由AI科技评论独家首发,转载请联系授权。 目前
游戏行业一直以来都是恶意机器流量攻击的主要对象,随着各种反射放大攻击模式的发明、外挂样本的快速迭代和泛滥,游戏应用遭受的攻击流量也越来越大。特别是新游戏上线的场景,成为了DDoS攻击、CC攻击的重灾区。
企业拥抱数字化技术的过程中,网络犯罪分子的“战术”也更难以觉察,并且这些攻击越来越自动化和复杂,也更加难以觉察。在众多攻击手段总,网络爬虫是企业面临的主要安全挑战,对于企业所造成的经济损失是难以计量的。那么如何防爬虫,在攻防之战中占据主动地位?今天为大家讲解一番。
【新智元导读】在2016年年末,关于Bot的各种报道不绝于耳,Facebook 前任产品管理副总裁的 Sam Lessin 认为,回顾 Bot 这一年的发展,大多数令人非常失望。虽然很多大的科技公司都展开了自己的布局,但是新科技和新产品所有赖的平台并没有发展起来。2017年只有将平台发展起来,新的科技才能带来大规模用户体验的提升。 (文/Sam Lessin, 创业公司Fin的联合创始人,VC投资合伙人,曾任 Facebook 产品管理副总监)2016年的一月我写了一篇文章,叙述了2016年如何可能成为人们
受全球疫情的影响,线上业务迎来爆发式的增长。随着企业逐渐将应用程序转移至云端,网络罪犯也纷纷转向,借助Bot自动化流量,黑客能够大幅增加其攻击的波及面和有效性。从恶意爬虫、虚假用户注册到业务交易欺诈,无处不在的自动化攻击考验着每个行业的业务安全水准。 面对非法爬取网络数据违法案例的逐年上升,恶意Bot攻击事件层出不穷,企业面临何种挑战?又该如何进行有效应对?8月25日-26日,由腾讯产业互联网学堂联合腾讯安全产品团队,重磅推出腾讯安全产业公开课Bot流量专场,由腾讯安全产品规划张殷、腾讯安全应用运维安全马子
摘要 一直以来,人机交互方式都在发生着不断的变化,从命令行交互,GUI交互,GUI+交互,直到现在的对话交互(CUI)。之前传统交互都是人在适配机器,而CUI则实现了机器来适配人。本次演讲将介绍常用的
Github 地址:https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat
1)分配sk_buff内存给每个数据包,并在数据包传送到用户态时释放内存。这个过程需要消耗大量的总线cycle(从CPU传输数据到内存);
BOT是Robot(机器人)的简称,一般指无形的虚拟机器人、软件机器人,也可以看作是自动完成某项任务的智能软件,BOT流量,即自动化程序流量。据今年6月发布的《2021 Bots自动化威胁报告》显示,2020年,Bots访问占比为57.62%。由此可以看出,在网络中BOT流量的比例已经超过“人的请求流量”。 BOT流量既存在如搜索引擎的爬虫、广告程序、第三方合作伙伴程序等友好BOT流量,也有许多损害网站和访客利益的恶意BOT流量,给企业带来极高的风险及难以估计的损失。例如,黑客利用恶意BOT实现自动化的撞
在过去的几个月中,由于在新生群中回答问题费时费力,同时又有许多重复而又有固定答案的回答,我受到一些知乎文章的启发,维护了一个基于itchat的群聊机器人。从刚开始接入图灵机器人时只会尬聊的机器人,之后又加入了api.ai的按照消息内容自动回复,而后再加入了回复表情功能,使得机器人变得越来越有趣。 现在,由于itchat的更新和被wxpy一些更有趣的功能所吸引,我计划将这个机器人分步重写,并将完整的机器人构建步骤展现给大家。 安装wxpy 安装wxpy非常简单,如果你拥有pip,请直接按照Github中的方法
但是当时考虑的不是十分周全,上期教程对于编程小白来讲可能会有些许的难度;或许是无从下手,所以为了兼顾到其它编程小白的小伙伴特意带来了本次教程。本次教程无需执行大量的命令,也不用担心每个命令输入后出现错误怎么办。这一次我会将所有的配置为大家打包好。从而做到开箱即用的。
今天,我们就来聊一聊字节跳动刚推出的一个非常酷的平台——coze.cn。这个平台简直是为编程小白和资深程序员都准备的“AI梦工厂”。(体验过,0代码,比 GPTs 配置还顺畅,还可以自己的知识库拓展等等功能)
不像python、lua、java等语言有个专门的、独立的可执行程序,js虚拟机更多的时候是嵌入到某个宿主里头,比如浏览器、nodejs。js虚拟机实现了某个js标准(比如es5、es6),宿主能力也会通过一些api导出给js使用,比如浏览器的dom操作,nodejs的异步io等。
2015年,在腾讯暑期实习期间,leader给我布置的一个任务是整理分析网络模型。虽然也有正常工作要做,但这个任务贯穿了整个实习期。后来实习结束的总结PPT上,这部分内容占到了一半篇幅,我从C10K问题引入,讲了很多:从fork-exec的多进程到进程池;从多线程再到IO多路复用;从accept的惊群到pthread_cond_wait的惊群。
Kong 从 0.11.0 版本开始节点之间的消息通信改为了数据库轮训机制(原先是通过 serf 实现的),通过最终一致性实现了节点的无状态,任何时候节点只需连上数据库即可工作。
摘要:用技术来解决 PM 枯燥的 approval pr 工作,本文将阐述如何自动化获取 GitHub Organization 下各个 repo 待 merge 的 pull requests 并通知相关人员,告别每日的手动操作。
近日,国际权威研究机构Forrester发布了最新的《Now Tech: Bot Management, Q4 2021》报告,对Bot管理技术及其产品应用做了权威性解读,并且从技术水准、市场份额等多个维度对全球31家Bot管理服务商调研。
如今,电子政务、电子商务、网上银行、网上营业厅等依托Web应用,为广大用户提供灵活多样的服务。在这之中,流量攻击堪称是Web应用的最大敌人,黑客通过流量攻击获取利益、竞争对手雇佣黑客发起恶意攻击、不法分子通过流量攻击瘫痪目标后勒索高额保护费,往往会对业务造成严重损害。
云计算架构下,云平台承载着越来越多的重要数据与用户关键业务,但随着各类威胁和攻击不断的升级,企业面临的安全挑战也越来越大。
mirai-ts 是 mirai-api-http 的 TypeScript/JavaScript SDK。 el-bot 是一个基于 mirai-ts 使用 TypeScript/JavaScript 编写,可配置、可自定义插件的 QQ 机器人。
Cobalt Strike应该是大家耳熟能详的工具了,它支持在客户端添加自定义的cna脚本来扩展功能。
1.获取微信的使用权,即python脚本能控制微信收发信息。 2.python脚本收到聊天信息后,要对该信息进行处理,返回机器人的回应信息。
简易版代码,是对任何人、任何群、任何公众号的新的内容都会回复,这bug问题很大。因为有的时候,一不小心顶撞了长辈、领导,那可就坑爹了。所以我们需要限定聊天对象的范围。
最近chatGPT可谓是火的一发不可收拾,从圈内火到圈外。在人工智能领域,Ai已经是一个屡见不鲜的东西了,为什么这次openAi推出的chatGPT却异常的受人欢迎?其实这还得益于GPT模型。
本文主要分享一下博主在学习wxpy 的过程中开发的一个小程序。博主在最近有一个监控报警的需求需要完成,然后刚好在学习wxpy 这个东西,因此很巧妙的将工作和学习联系在一起。
主要原因就是『简洁』。如果你用源码编译过Redis,你会发现十分轻快,一步到位。其他语言的开发者可能不会了解这种痛,作为C/C++程序员,如果你源码编译安装过Nginx/Grpc/Thrift/Boost等开源产品,你会发现有很多依赖,而依赖也有自己的依赖,十分苦恼。通常半天一天就耗进去了。由衷地羡慕 npm/maven/pip/composer/...这些包管理器。而Redis则给人惊喜,一行make了此残生。
wxpy基于itchat,使用了 Web 微信的通讯协议,,通过大量接口优化提升了模块的易用性,并进行丰富的功能扩展。实现了微信登录、收发消息、搜索好友、数据统计等功能。
概述: 本文主要分享一下博主在学习wxpy 的过程中开发的一个小程序。博主在最近有一个监控报警的需求需要完成,然后刚好在学习wxpy 这个东西,因此很巧妙的将工作和学习联系在一起。 博文中主要
JS操作个人微信的一个库 github:https://github.com/Chatie/wechaty
6.函数中请求百度天气接口,得到该好友对应天气数据,解析处理数据,发送天气信息,完成该对象发送。
如果把重大活动保障前的“安全加固”工作比作“防御工事”的构建,如何建设并加固有层次、能联防的组合防线,是实现高效防御的重中之重。
业务需求:最近需要将自动客户端的自动打包结果的二维码和下载地址推送到tg机器人群,需要了解。
WebSocket是一种允许浏览器和服务器建立单个TCP连接然后进行全双工异步通信的技术。由于它允许实时更新,而浏览器也无需向后台发送数百个新的HTTP polling请求,所以对于web程序来说,WebSocket非常流行。这对于测试者来说是不好的,因为对WebSocket工具的支持不像HTTP那样普遍,有时候会更加复杂。
闲着无聊,在网上找了一些好玩的代码,比如用Python实现微信自动回消息 之前弄了一个定时自动给好友发天气或者发心灵鸡汤的脚本,下载链接:https://download.csdn.net/download/silent_f/11162951
原文:http://blog.fortinet.com/post/A-Good-Look-at-the-Andromeda-Botnet 翻译:徐文博 Andromeda是一个模块化的bot。最原始的bot仅包含一个加载器,在其运行期间会从C&C服务器上下载相关模块和更新,它同时也拥有反虚拟机和反调试的功能。它会注入到可信进程中来隐藏自己,然后删除原始的bots。该bot会潜伏很长时间(从几天到几个月不等)才与C&C服务器进行通信。所以,很难获取到感染主机和C&C服务器间的网络流量信息。 最新的官方编译版本
ChatterBot是一个基于机器学习的聊天机器人引擎,构建在python上,主要特点是可以自可以从已有的对话中进行学(jiyi)习(pipei)。
伴随互联网革命快速创新发展,API 需求的日益剧增,针对 API 的攻击几乎遍布各个行业,据报道 2022 年全年平均每月遭受攻击的 API 数量超过 21 万,游戏、社交、电商、制造等行业依然是攻击者主要目标。例如社交软件某特,在 2021 年发生数据泄露事件,此次数据泄露影响了多达 540 万用户,产生这场“惨案” 正是攻击者利用了登录 API 端点,产生这一漏洞的原因很可能是 API 过度数据暴露以及安全配置错误(下面我会讲到)。显然无论是 API 攻击整体趋势还是对企业和用户的影响都是不容乐观的。那如何去搭建 API 接口的安全“堡垒”?下面我们将展开探讨。
环境要求: Windows / Linux / Mac OS Python 3.4-3.6,以及 2.7 版本 wxpy安装 12 ## 使用国内源安装速度快pip install -U wxpy -i "https://pypi.doubanio.com/simple/" 实例 让机器人与所有好友聊天 123456789 from wxpy import *# 实例化,并登录微信bot = Bot(cache_path=True)# 调用图灵机器人APItuling = Tuling(api_key='
核心项目github地址是:chatgpt-on-wechat 个人微信的开发文档是:wechat
使用涉交网络作为C2 Server有两个好处,一方面是因为社交网络的服务器稳定,另一个方面是因为在于其通信的数据可以隐藏在正常的流量中,不容易被发现,本节主要是"站在巨人的肩膀"上来介绍通过Telegram的Bots功能结合Python来对API的调用来实现C2。
0x00:简介 没啥新技术,基本就是老技术。我这里只是做笔记,仅供学习。 0x01:环境部署过程 1、申请TG token https://telegram.me/botfather 📷 这里有api的调用文档 https://core.telegram.org/bots/api 2、利用python 调用 #!python #!/usr/bin/python import sys import time import pprint import telepot bot = telepot.Bot
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