美国国家安全局（NSA）和网络安全与基础设施安全局（CISA）最近联合发布了一份网络安全咨询，分享了大型组织中最常见的网络安全配置错误，该结果是由红蓝团队基于实践综合评估得出，咨询鼓励作为网络安全防御一方的组织实施缓解措施，以降低攻击者识别和利用配置错误信息，同时敦促制造商从开发阶段

文章目录概述攻击对抗性攻击的目的攻击的损失函数如何攻击FGSM黑盒与白盒真实世界的攻击防御被动防御主动防御概述动机（1）不仅要在实验室中部署机器学习分类器，也要在现实世界中部署；实际应用（2）分类器对噪声具有鲁棒性和在“大多数情况下”有效是不够的。（3）想要鲁棒的

生成对抗网络（GANs）是一种深度学习模型，其核心思想是通过两个神经网络——生成器和判别器的对抗过程来学习数据分布，进而生成新的、类似真实数据的样本。它基本原理基于一个博弈论框架，其中生成器尝试生成尽可能逼真的数据样本以欺骗判别器，而判别器则试图区分真实数据与生成器生成

AutorunsforWindowsv14.11初级应用的大纲：1.简介与基础知识Autoruns简介：介绍Autoruns是一款由Sysinternals提供的系统启动项管理工具，用于查看和管理Windows系统启动时加载的所有程序、服务、驱动程序等。下载和安装：指导学习者如何下载并安装Autoruns工具，并介绍工具的界面和

内线内线进攻先给来几下身体对抗打进在使用假动作；内线起三步对抗，第一步靠近防守人（稍微留有间隙），第二步卡住防守人的篮筐侧脚（蓄力并进行对抗），起跳完成投篮或者打板调动防守人之后，多使用转身加上下步终结投篮下球转身抛投下球转身虚晃上下步内线卡主前侧，转身反跑要

文章目录文章概述模型描述参考资料文章概述本文提出了一种解决数据不平衡问题并提高诊断准确性的诊断方法。首先，通过小波变换处理来自多个传感器的信号，以增强数据特征，然后通过池化和拼接操作对其进行压缩和融合。随后，构建改进的对抗网络来生成新的样本进

红蓝对抗服务方案在蓝队服务中，作为攻击方将开展对目标资产的模拟入侵，寻找攻击路径，发现安全漏洞和隐患。除获取目标系统的关键信息（包括但不限于资产信息、重要业务数据、代码或管理员账号等）外，还通过漏洞探测利用和社会工程学，获取root权限并向进行内网横向移动和扩展，来发现渗透测试

《网络对抗》-逆向及Bof基础实践实验目标本次实践的对象是一个名为pwn1的linux可执行文件。该程序正常执行流程是：main调用foo函数,foo函数会简单回显任何用户输入的字符串。该程序同时包含另一个代码片段，getShell，会返回一个可用Shell。正常情况下这个代码是不会被运行的

想去做些什么，都没有劲头的样子。代码的话，写出来好像没有什么内容。可能是自己平时幻想多了，弄得心态不好，不容易接受普通的成就。也是没有很多可以做的事，在这个基础上又可以做什么。团队的话自从wow之后就没怎么很具体想过，每个人有各自的职责去做一些事，相互配合。曾经幻想

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。在医疗保健领域，每当研究人员想要用患者的数据进行大数据分析时，就不得不考虑患者数据的访问与保证数据安全之间的平衡。以前我们没办法，现在我

前言恶意软件为了不让我们很容易反编译一个apk，会对androidmanifest文件进行魔改加固，本文探索androidmanifest加固的常见手法以及对抗方法。这里提供一个恶意样本的androidmanifest.xml文件，我们学完之后可以动手实践。1、Androidmanifest文件组成这里贴一张经典图，主要描述了andr

1.背景介绍深度学习是一种人工智能技术，它旨在模拟人类大脑中的神经网络，以解决复杂的问题。深度学习的算法通常包括自动编码器、生成对抗网络和其他算法。这篇文章将详细介绍这两种算法的原理、数学模型和实例代码。1.1深度学习的历史和发展深度学习的历史可以追溯到1940年代的人工

1.背景介绍生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GANs）和变分自编码器（VariationalAutoencoders，VAEs）都是深度学习领域的重要算法，它们在图像生成、数据增强、降噪等方面具有广泛的应用。这篇文章将从背景、核心概念、算法原理、实例代码、未来发展等多个方面进行全面的介绍和

1.背景介绍随着数据量的不断增加，计算机视觉技术的发展也得到了重要的推动。图像生成和生成对抗网络（GANs）是计算机视觉领域中的两个重要技术。图像生成技术可以生成高质量的图像，而生成对抗网络则可以用于图像分类、生成和其他计算机视觉任务。本文将从背景、核心概念、算法原理、代码

作者：vivo互联网安全团队-LuoBingsong前端代码都是公开的，为了提高代码的破解成本、保证JS代码里的一些重要逻辑不被居心叵测的人利用，需要使用一些加密和混淆的防护手段。一、概念解析1.1什么是接口加密如今这个时代，数据已经变得越来越重要，网页和APP是主流的数据载体，如果

GAN概述在讲GAN之前，先讲一个小趣事，你知道GAN是怎么被发明的吗？据IanGoodfellow自己说：之前他一直在研究生成模型，可能是一时兴起，有一天他在酒吧喝酒时，在酒吧里跟朋友讨论起生成模型。然后IanGoodfellow想到GAN的思想，跟朋友说你应该这么做这么做这么做，我打赌一定会有用。但是朋友不

1简介蜜罐是对攻击者的欺骗技术，用以监视、检测、分析和溯源攻击行为，其没有业务上的用途，所有流入/流出蜜罐的流量都预示着扫描或者攻击行为，因此可以比较好的聚焦于攻击流量。蜜罐可以实现对攻击者的主动诱捕，能够详细地记录攻击者攻击过程中的许多痕迹，可以收集到大量有价值的数

一、背景目前大促备战常见备战工作：专项压测（全链路压测、内部压测）、灾备演练、降级演练、限流、巡检（监控、应用健康度）、混沌演练（红蓝对抗），如下图所示。随着平台业务越来越复杂，红蓝对抗的作用愈来愈明显，下面将详细介绍大数据平台在本次双十一大促备战工作中是如何开展红蓝对抗的。

模块一：深度学习基础1.1感知机与多层感知机感知机：Rosenblatt的基础神经网络模型，于1957年提出。多层感知机：在感知机基础上引入隐藏层和激活函数，为深度学习奠定基础。1.2卷积神经网络（CNN）原理与结构：LeNet-5是最早的CNN之一，但真正崭露头角是在2012年AlexNet在ImageNet竞赛中的胜利

转载：https://m.huxiu.com/article/553584.html前段时间，在知乎看到一个问题：为什么那么多人沉迷游戏，难道现实生活不好吗？这个问题挺有意思的。试考虑这么一群人：不抽烟不喝酒，不沾黄赌毒，遵纪守法。没有太多物质欲望，因此钱足够生活就好，没有拼命挣钱的动力。没太多朋友，不喜

1、《关于恋爱纪念日的界定》 2、《人人的相爱都有缘由》 3、《被哥哥抛弃的梦》 4、《米其林三星饭店招牌菜品之——番茄盐焗蛋》 5、《两者都是》 

这几天我的乒乓球实力大增我认为原因有两个,一个是改进了正手拉球引拍幅度,让我的正手上台率提高,当然也可能是我换成纯木的球拍,拍子更能吃住球了另一个就是对旋转的理解更加深刻了面对对面发过来的旋转,要么就顺着对面的旋转去接,要么就自己加力去对抗它的旋转这就是接发球

本次的课程主题为：红队攻击之多级隧道红蓝对抗之快速打点windows操作系统中的二进制漏洞分析供应链攻击密码学常见算法以及在红队攻击当中的应用反溯源/为何莫名其妙就上线课程地址：https://www.bilibili.com/video/BV1vh4y1V7Zw添加客服二维码 回复关键词“红蓝对抗实战

话题来源于我运营的知识星球，有同学在群里发了一份招聘jD，其中有一项要求是抗压能力强，然后群里就开始了关于这份招聘JD的讨论。大家重点关注的是抗压能力，有吐槽的，有比较积极的，当然也有提建议如何应对抗压这种事的。关于招聘中提到的抗压，以及工作的压力，打工人应该都见惯了。那

NetworkAsGenerator（网络作为生成器）把Network当成生成使用；输入另加一个参数z，这个z为某个Distribution（分布）中抽取得来，不固定；z一般要简单，由于z不同，所以x的输出就由单一的输出变成一个复杂的Distribution（分布）例如：x、z都为向量：输入时，直接把z接到x后边作为输入；x、z长度相同，把x+z