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WireShark网络取证分析第五集

现在的你是调查员且拥有记录Moneymany女士与网站互动的网络截图(PCAP)文件,您的任务是了解Moneymany女士点击链接后她的系统可能会发生什么情况,您的分析将从PCAP文件开始并揭示一个恶意的可执行文件,这是这个谜题的网络捕获文件,这个PCAP文件的MD5哈希是c09a3019ada7ab17a44537b069480312,请使用正式提交表格提交您的答案 1.作为感染过程的一部分,Moneymany女士的浏览器下载了两个Java小程序,这两个程序的名字是什么?实现这些小程序的jar文件? 2.Moneymany女士在被感染的Windows系统上的用户名是什么? 3.这个事件的起始网址是什么?换句话说Moneymany女士可能点击了哪个网址? 4.作为感染的一部分一个恶意的Windows可执行文件被下载到了Moneymany的系统中,文件的MD5哈希是什么?提示:以"91ed"结尾 5.用于保护恶意Windows可执行文件的打包程序的名称是什么?提示:这是"主流"恶意软件中最流行的免费打包程序之一 6.恶意Windows可执行文件的解压缩版本的MD5哈希是什么? 7.恶意可执行文件试图使用硬编码的IP地址连接到互联网主机(没有DNS查找),那个互联网主机的IP地址是什么?

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一种精确从文本中提取URL的思路及实现

在今年三四月份,我接受了一个需求:从文本中提取URL。这样的需求,可能算是非常小众的需求了。大概只有QQ、飞信、阿里旺旺等之类的即时通讯软件存在这样的需求。在研究这个之前,我测试了这些软件这块功能,发现它们这块的功能还是非常弱的。这类软件往往也是恶意URL传播的媒介,如果不能准确识别出URL,相应的URL安全检测也无从谈起。而且网上也有很多使用正则表达式的方法,可是我看了下,方法简单但是不够精确,对于要求不高的情况可以胜任,但是如果“坏人”想绕过这种提取也是很方便的。(转载请指明出处)下面也是我在公司内部做的一次分享的内容:

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人工智能在欧盟决策中的应用。对公民的输入、输出和输出合法性的影响(CS CY)

缺乏合法性削弱了欧盟(EU)解决重大危机的能力,并威胁到整个体系的稳定。 通过将数字数据纳入政治进程,欧盟寻求将决策越来越多地建立在健全的经验证明之上。 特别是,人工智能系统有可能通过识别紧迫的社会问题、预测潜在的政策结果、为政策过程提供信息以及评估政策的有效性来提高合法性。 本文研究了三种不同的决策安排如何影响公民对欧盟投入、吞吐量和产出合法性的认知。 第一,独立的人类决策,HDM,第二,独立的算法决策,ADM,第三,欧盟政客和人工智能系统的混合决策。 对572名受访者预先注册的在线实验结果显示,欧盟现有的决策安排仍被视为最民主的投入合法性。 然而,关于决策进程本身——通过量合法性——及其政策成果——产出合法性,在涉及行政和民主选举的欧盟机构的现状和混合决策之间没有观察到差异。 在ADM系统是唯一决策者的情况下,受访者往往认为这些决策是非法的。 本文讨论了这些发现对欧盟合法性和数据驱动政策制定的影响。

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