使用的是Kali Linux 系统,系统中默认的sqlmap 是安装好了的,电脑上没有安装sqlmap,自己百度 ,需要python的环境
首先下载需要的文件,如果是windows环境直接到http://sqlmap.org/下载安装所需要的文件即可。 更新 svn checkout https://svn.sqlmap.org/sql
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前言: 渗透测试常用工具讲解 关于渗透测试工具已经了解很多了,而且很多工具也用的很多熟练了,但是本着知识共享的原则,这里再来分享一波。
Labelme is a graphical image annotation tool inspired by http://labelme.csail.mit.edu.
源码地址:https://github.com/iOSDevLog/slmethod
因为最近要做一个目标检测的比赛,需要用到labelme这款开源标注工具,所以安装了下
SQLMap是一个自动化的SQL注入工具,其主要功能是扫描、发现并利用给定URL的SQL注入漏洞。SQLMap内置了很多绕过插件,支持的数据库是MySQL、Oracle、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、IBM DB2、SQLite、Firebird、Sybase和SAP MaxDB。SQLMap采用了以下五种独特的SQL注入技术。
Labelme 是一个图形界面的图像标注软件。其的设计灵感来自于 http://labelme.csail.mit.edu/ 。它是用 Python 语言编写的,图形界面使用的是 Qt(PyQt)。
简单说一下,SQLMap是利用Python语言写的,所以需要将Python这个语言环境给安装上。具体SQLMap的功能就不在这里介绍了,只介绍安装过程;
sqlmap是基于python2.x进行开发的,所以要使用sqlmap请先安装python2,建议安装python2.7.x系列。Python3.x未尝试过,有兴趣的童鞋可以自己搞
Python(KK英语发音:/paθn/),是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言,由GuidovanRossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,速度要求非常高,就可以用C++重写。 Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具,以便程序员能够轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。因此,很多人还把Python作为一种“胶水语言”(gluelanguage)使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。在Google内部的很多项目,例如GoogleEngine使用C++编写性能要求极高的部分,然后用Python或Java/Go调用相应的模块。《Python技术手册》的作者马特利(AlexMartelli)说:“这很难讲,不过,2004年,Python已在Google内部使用,Google召募许多Python高手,但在这之前就已决定使用Python,他们的目的是Pythonwherewecan,C++wherewemust,在操控硬件的场合使用C++,在快速开发时候使用Python。”
使用python密钥指定python版本。当我们更新Python构建映像时,别名3.6会指向不同的确切版本或补丁级别。
NTLM Relay Gat是一款功能强大的NTLM中继威胁检测工具,该工具旨在利用Impacket工具套件中的ntlmrelayx.py脚本在目标环境中实现NTLM中继攻击风险检测,以帮助研究人员确定目标环境是否能够抵御NTLM中继攻击。
SQL注入测试神器sqlmap 介绍 sqlmap 是一个开源的渗透测试工具,可以用来自动化的检测,利用SQL注入漏洞,获取数据库服务器的权限。 它具有功能强大的检测引擎,针对各种不同类型数据库的渗透测试的功能选项,包括获取数据库中存储的数据,访问操作系统文件甚至可以通过外带数据连接的方式执行操作系统命令。 官网 sqlmap官网 http://sqlmap.org/ 前提 sqlmap是基于python2.x进行开发的,所以要使用sqlmap请先安装python2,建议安装python2.7.x系列。 安
在周四的测试运维试听课程中,芒果给大家介绍了安全测试工具sqlmap的使用,这里我们来做个小总结。
最近清华大学又给我们整出了ChatGLM2-6b,其性能相比上一代拥有了较大的提升。如果想要微调现有的大语言模型,现在也许是个不错的时机。
命令行参数解析在编程语言中基本都会碰到,Python中内置了一个用于命令项选项与参数解析的模块argparse。下面主要介绍两种解析Python命令行参数的方式。 1. sys.argv 解析Pyth
SQLmap的使用 参数 目标:至少要选中一个参数 -u URL, --url=URL 目标为 URL (例如. “http://www.site.com/vuln.php?id=1”) -
参考:https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/79740633
电路图是电子工程师和电子爱好者的重要工具,用于图形化表示电子元件之间的连接关系。在Python中,有许多库可以用于绘制电路图,其中之一就是SchemDraw。本文将介绍如何使用SchemDraw库,通过简单的Python代码绘制出清晰、美观的电路图。
第一步:下载 python :https://www.python.org/downloads/ (这里有python各种版本,但是一般建议安装3和2.7)
Sqlmap是一种开源的渗透测试工具,可以自动检测和利用SQL注入漏洞以及接入该数据库的服务器。它拥有非常强大的检测引擎、具有多种特性的渗透测试器、通过数据库指纹提取访问底层文件系统并通过外带连接执行命令。
agent的类型是AgentExecutor,继承自Chain,调用agent.run()方法会调用Chain的run()方法。
大数据概念的火爆带动了相关工具方法的流行。大数据工具中,R和Python以其开源、免费、简单易用、大量算法库和社区支持等特质赢得了一众人心。机器学习则以其高大上的出身,和逐步广泛的应用,成为学习热点。越来越多的人有意学习这些工具、语言和算法。 想学就去学,还在等什么?让我们开始吧! 不同于典型的,先读书再做题,全部学会了再应用的学校真传学习法,我们来尝试另一种,带着任务学习,多头并进的方法。把R,Python和机器学习一网打尽。 线性回归,无疑是所有机器学习算法中最简单的一种,那么我们就从这里入手吧。想要了
上周末,智谱AI在2023中国计算机大会(CNCC)上推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM3,在各个任务上相比ChatGLM2都有了很大的提升。今天终于下载了模型部署测试,实际效果确实要比ChatGLM2要好。
目前绝大多数LLM模型都是python实现的,运行速度有限(包括ChatGLM2-6b),幸好有大神将其用C++重写了一遍,让运行速度大大提高。
可以无脑点继续,但是在下图的安装选项中,最后一个选项涉及后期环境搭建,可以选择安装,也可以不安,后期手动添加
至此完成了jupyterlab的安装。安装完成后,我们便可以在VS Code上进行配置使用,VS Code 的安装自行百度、Google。
自大语言模型 (LLM) 成为热点话题以来,涌现了一大批中文大语言模型并在优化平台中得到了积极部署。ChatGLM 正是广受好评的主流中文大语言模型之一。
一直以来,LLM智能体被众多业界AI大佬看好,甚至有望成为将人类从琐碎工作中解放出来的利器。
今年6月份清华大学发布了ChatGLM2,相比前一版本推理速度提升42%。最近,终于有时间部署测试看看了,部署过程中遇到了一些坑,也查了很多博文终于完成了。本文详细整理了ChatGLM2-6B的部署过程,同时也记录了该过程中遇到的一些坑和心得,希望能帮助大家快速部署测试。另外:作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了,获取方式直接回复:「chatglm2-6b」
项目设计集合(人工智能方向):助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级,提升自身的硬实力(不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域):汇总有意义的项目设计集合,助力新人快速实战掌握技能,助力用户更好利用 CSDN 平台,自主完成项目设计升级,提升自身的硬实力。
chatglm.cpp可以对ChatGLM系列的模型进行量化,满足在低性能的机器上进行推理,其使用的教程如下。
SQLmap: SQLmap是一个自动化的SQL注入工具,主要功能是扫描,发现并利用SQL注入漏洞
sqlmap是一种开源的渗透测试工具,可以自动检测和利用SQL注入漏洞以及接入该数据库的服务器。它拥有非常强大的检测引擎、具有多种特性的渗透测试器、通过数据库指纹提取访问底层文件系统并通过外带连接执行命令。
在企业界,幻灯片无处不在,它通常被用作传达想法和成就的一种方式。过去 4 年,我一直在为大型跨国公司工作,制作幻灯片是大多数人每周都会做的事情。
上个星期的时候,小编给大家分享了手把手教你使用Python批量创建复工证明一文,事实证明,这篇文章真的很实用,没有来得及上车的小伙伴,现在上车也来得及噢。从反馈情况来看,很多小伙伴已经亲自去尝试了,达到了预期的效果。不过有部分小伙伴在实现过程中,却遇到了拦路虎,这里整理一下几个实现过程中的难点,以方便后面遇到相似问题的小伙伴,不再入坑。
标题:WebGLM: Towards An Efficient Web-Enhanced Question Answering System with Human Preferences 地址:https://arxiv.org/pdf/2306.07906.pdf 代码:https://github.com/THUDM/WebGLM 会议:KDD 2023 学校:清华
大型语言模型(llm)正变得越来越流行,但是它需要很多的资源,尤其时GPU。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Python中的llama.cpp库在高性能的cpu上运行llm。
1. 概述 1.1 前言 最近用Caffe跑自己的数据集,需要学习LMDB和LevelDB,趁此机会复习了SQLite和MySQL的使用,一起整理在此。 代码:https://github.com/liquidconv/py4db 1.2 环境 使用Ubuntu 14.04,Python 2.7.6。 2. SQLite 2.1 准备 SQLite是一种嵌入式数据库,它的数据库就是一个文件。Python 2.5x以上版本内置了SQLite3,使用时直接import sqlite3即可。 2.2 操作流程
项目地址:SQLiScanner 简介 叕一款基于SQLMAP和Charles的被动SQL 注入漏洞扫描工具 从内部安全平台 分离出来的一个模块, 支持 Har 文件的扫描(搭配 Charles 使
🍇sqlmap是一个自动化的SQL注入工具,其主要功能是扫描,发现并利用给定的URL进行SQL注入。目前支持的数据库有MySql、Oracle、Access、PostageSQL、SQL Server、IBM DB2、SQLite、Firebird、Sybase和SAP MaxDB等.
BeautifulSoup4.x 兼容性不好,选用BeautifulSoup3.x + Python 2.x. 下载安装包放在/lib文件下,DOS下输入: 1 python setup.py build 2 python setup.py install
RAG是一种通过额外的、通常是私有或实时的数据来增强LLM知识的技术。LLM能够推理各种广泛的主题,但它们的知识仅限于它们训练时的公共数据,到达其特定时间节点为止。如果你想构建可以推理私人数据或在模型截止日期之后引入的数据的人工智能应用程序,你需要用特定信息增强模型的知识。将适当的信息带入并插入到模型提示中的过程被称为“检索增强生成”(RAG)。
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