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RCE 遇到受限 shell 的突破

由于环境中的海康威视的摄像头系统版本本身存在漏洞,所以正常来说应该不难,但找到了我们应该是遇到了什么问题,经过测试发现海康威视对设备的 shell 进行了定制,进行了各种功能阉割 接下来我们探索一下这种受限的...rmmod, route, sed, sh, sleep, stty, sync, tail, tar, test, top, touch, true, umount, unlzma, zcat 和外部网络搭边儿的也就是...sudo ufw enable # 添加拒绝访问 192.168.1.97 的规则 sudo ufw deny from 192.168.1.97 # 添加拒绝访问 192.168.31.0/24 网络的规则...使用代理访问受限网络 成功访问到 192.168.1.126 0x05 Metasploit 其实 Metasploit 中自带了 CVE-2021-36260 的 Payload,攻击起来异常便利...192.168.1.126 的路由 route add 192.168.1.126 255.255.255.255 192.168.1.64 配置 socks5 代理,监听 1080 端口 利用代理访问受限网络

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ICLR 2019 选集:聚焦样本受限问题

迁移学习,元学习和无监督学习 训练样本受限的问题影响到包括医疗保健,农业,汽车,零售,娱乐等很多行业。在很多情况下,我们有大量数据,但是却没有注释。...该编码器还带有一个关系网络,它有助于将编码变得具有上下文依赖。接着,这些参数会在内层循环中被优化,而编码器、解码器和关系网络则会在外层循环中被优化。...当神经网络对一系列任务进行学习时,它往往会遭遇被称作「灾难性遗忘」的问题。由于灾难性遗忘,神经网络无法再在之前训练的任务上取得好的性能。灾难性遗忘可以被认为是存在明显的消极负向迁移的迁移学习的特例。...在 SEA-ENC 的情况下,作者训练一个辅助嵌入网络,该网络会在给定新数据的情况下预测出一个说话者的嵌入向量。相比之下,对于 SEA-ALL 来说,作者同时训练网路和嵌入。...正如您所看到的,现在有许多有趣的新技术正在开发在数据受限的情况下使用深度学习的方法。

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受限玻尔兹曼机

受限玻尔兹曼机(RBM)能学习并发现数据的复杂规则分布,将多个RBM堆叠就构成了深度置信网络(deep belief network, DBN),从而可以从更加复杂的高维输入数据中抽取维数更低、区别度较高的特征...如下图所示,受限玻尔兹曼机是一种两层的神经网络模型,由可见层(visible layer)和隐藏层(hidden layer)组成,每层有若干个节点。...与普通神经网络类似,w 表示可视层和隐藏层的连接权重(weight),b 和c 表示连接偏置(bias)。 受限玻尔兹曼机一个最主要的优点就是所有可见节点独立于其它可见节点。...与普通神经网络类似,RBM算法在训练阶段,通过不断地训练,学习更新权值和偏置参数。然后用学习到的参数预测评价输出(隐藏层)。...总结 通过上述上述例子中我们看到受限玻尔兹曼机本质是一种两层的神经网络结构。 这一神经网络结构包括隐藏层和可视层,一般可视层用来代表数据;隐藏层用来发掘数据的联系。

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