前言 首先红蓝对抗的时候,如果未修改CS特征.容易被蓝队溯源. 前段时间360公布了cobalt strike stage uri的特征,并且紧接着nmap扫描插件也发布了.虽说这个特征很早就被发现了,但最近正好我的ip被卡巴斯基拉黑了/(ㄒoㄒ)/~~,所以来折腾一下. 关于隐藏cobalt strike的特征,网上有很多方法.例如nginx反代.域前置.修改源码等方法.本此主要从nginx反代.cloudflare cdn.cloudflare worker 这三个方面说一下如何隐藏coba

如何使用Python在Kaggle竞赛中成为Top15 Kaggle比赛是一个学习数据科学和投资时间的非常的方式,我自己通过Kaggle学习到了很多数据科学的概念和思想,在我学习编程之后的几个月就开始了Kaggle比赛,最近还赢得了几个比赛. 要在Kaggle比赛中取得好成绩不仅仅是要求知道一些机器学习算法,而且要有一个准确的思维模式,好学,花大量的时间探索数据.虽然,在很多方面通常都不强调在开始Kaggle比赛的时候使用教程(tutorials),但是在这里,我将告诉大家如何开始Kaggle

前言 论文“Deep Boltzmann Machines”是Geoffrey Hinton和他的大牛学生Ruslan Salakhutdinov在论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”合作后的又一次联合发表的一篇有深远影响的论文,这篇论文第一次提出了DBM及其学习方法,对DBM原理.来源都做了详细讲解. 论文内容 前面介绍的都是BM原理及其训练,可以不用管它,下面直接从第3节开始…… 3.DBM 一般情况下,我们

6.标签特征二元化 处理分类变量还有另一种方法,不需要通过OneHotEncoder,我们可以用LabelBinarizer. 这是一个阈值与分类变量组合的方法. In [1]: from sklearn import datasets as d iris = d.load_iris() target = iris.target How to do it... 导入LabelBinarizer()创建一个对象: In [2]: from sklearn.preprocessing import

AI修图艺术:Prisma背后的奇妙算法 | 深度 投递人 itwriter 发布于 2016-07-30 12:47 评论(2) 有712人阅读 原文链接 [收藏] « » 雷锋网按:本文作者系图普科技工程师. 在 Prisma 的应用下载评论区看到这么一句好玩的话:世界一半人在用<PokemonGO>抓精灵,另一半人在用这个软件修图. 图像编辑软件早就数不胜数,比如胶片风的 VSCO,拼图美颜的拍立得.美图秀秀,二次元卡通的魔漫相机.脸萌,自拍美颜的 PICSPLAY.美颜相机,主打滤镜相

缓冲区溢出是什么? 当缓冲区边界限制不严格时,由于变量传入畸形数据或程序运行错误,导致缓冲区被“撑爆”,从而覆盖了相邻内存区域的数据 成功修改内存数据,可造成进程劫持,执行恶意代码,获取服务器控制权等后果 POP3   PASS 命令存在缓冲区溢出漏洞   无需身份验证实现远程代码执行 软件 slmail          http://slmail.software.informer.com/5.5/ mona.py      https://github.com/corelan/mona i

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

1. Alternating Least Square ALS(Alternating Least Square),交替最小二乘法.在机器学习中,特指使用最小二乘法的一种协同推荐算法.如下图所示,u表示用户,v表示商品,用户给商品打分,但是并不是每一个用户都会给每一种商品打分.比如用户u6就没有给商品v3打分,需要我们推断出来,这就是机器学习的任务. 由于并不是每个用户给每种商品都打了分,可以假设ALS矩阵是低秩的,即一个m*n的矩阵,是由m*k和k*n两个矩阵相乘得到的,其中k<<m,n.

概念介绍 WebShell网页木马文件 最常见利用文件上传漏洞的方法就是上传网站木马(WebShell)文件,根据开发语言的不同又分为ASP木马.PHP木马.JSP木马等,该木马利用了脚本语言中的系统命令执行.文件读写等函数的功能,一旦上传到服务器被脚本引擎解析,攻击者就可以实现对服务器的控制. 一句话木马(小马):功能简单,需要配合客户端使用,隐蔽性强,容易通过变形隐藏特征,绕过过滤 大马:功能完善,直接使用浏览器即可利用,隐蔽性相对较弱,通常需要通过加密等方式来隐藏特征 实验场景一:文件上传

很多ML模型用的都是数值特征,那么对于分类特征,该怎么做呢? 以linear network为例:先对特征进行转换,转换成有意义的特征后,再对其进行线性组合 进一步,模型可表示为:使Ein最小,我们就能知道如何转换特征,如何组合线性模型. 以给电影打分为例,我们实际上要做的,就是从已有评分中,学习到特征V(观影人的喜好)和W(电影的类型) 对Ein的优化,可以通过先固定一个变量进行: 将矩阵分解和linear autocoder进行对比:一个可以降维,一个可以提取出隐藏特征. 用SGD来做矩阵分

英伟达昨天一边发布“全球最大的GPU”,一边经历股价跳水20多美元,到今天发稿时间也没恢复过来.无数同学在后台问文摘菌,要不要抄一波底嘞? 今天用深度学习的序列模型预测股价已经取得了不错的效果,尤其是在对冲基金中.股价数据是典型的时间序列数据. 什么是序列数据呢?语音.文字等这些前后关联.存在内有顺序的数据都可以被视为序列数据. 将序列模型应用于语音和文字,深度学习在语音识别.阅读理解.机器翻译等任务上取得了惊人的成就. 具体怎么操作?效果又如何呢?来看文摘菌今天带来的这篇深度学习炒股指南. 对

最近,在全球安全领域的殿堂级盛会 DEF CON 2018 上,GeekPwn 拉斯维加斯站举行了 CAAD CTF 邀请赛,六支由国内外顶级 AI 学者与研究院组成的队伍共同探讨以对抗训练为攻防手段的 CTF.TSAIL 团队的庞天宇.杜超作为代表获得该项比赛的冠军,参加比赛的骨干成员还包括董胤蓬.韦星星等,TSAIL 团队来自于清华大学人工智能研究院,主要研究领域为机器学习. 同样在去年,该团队在 NIPS 2017 AI 对抗性攻防竞赛的三项比赛任务中(有/无特定目标攻击:攻击检测),全部

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由angel_郁 发表于云+社区专栏 什么是PostgreSQL? PostgreSQL是自由的对象-关系型数据库服务器,在灵活的BSD风格许可证下发行.它在其他开放源代码数据库系统和专有系统之外,为用户又提供了一种选择. 我们还是建议您使用云数据库进行搭建,省去数据迁移等麻烦操作,数据库详见:https://cloud.tencent.com/product/cdb-overview 在本文中,我们将讨论如何在postgreSQL

经过数月的研发测评,开源多模型数据库ArangoDB 终于发布了其 3.2 正式版,该版本消除了两个重大的障碍,添加了一个期待已久的功能,还集成了一个有趣的功能.此外,官方团队表示新版本将 ArangoDB 的性能平均提高了 35%.同时,与 3.1 版本相比,还减少了内存的占用.集群管理方面也有了大幅度的改进. 具体如下: RocksDB 存储引擎: 与 Facebook 的 RocksDB 存储引擎的集成,使得其成为架构中第一个可插拔的存储引擎,用户现在可以使用与磁盘一样多的数据.加上 Ro

出处:2018 AAAI SourceCode:https://github.com/salu133445/musegan abstract: (写得不错 值得借鉴)重点阐述了生成音乐和生成图片,视频及语音的不同.首先音乐是基于时间序列的:其次音符在和弦.琶音(arpeggios).旋律.复音等规则的控制之下的:同时一首歌曲是多track的.总之不能简单堆叠音符.本文基于GAN提出了三种模型来生成音乐:jamming model, the composer model and the hybri

人工智能大师访谈 by 吴恩达 吴恩达采访 Geoffery Hinton Geoffery Hinton主要观点:要阅读文献,但不要读太多,绝对不要停止编程. Geoffrey Hinton:谢谢你的邀请 吴恩达:我想你是至今为止整个地球上发明最多深度学习核心理念的人,很多人都称呼你为"深度学习教父",尽管我是直到和你聊了几分钟之后才发现我是第一个这样称呼你的人, 对此我深感荣幸不过我想问的是,许多人把你看作传奇,我更想知道一些传奇背后的私人故事,所以你是怎样在很久之前就投身于人工智

核心要点 StackGAN旨在生成高分辨率的真实图片. stackGAN-v1架构包含两个阶段:用于文本到图像的合成,阶段1GAN根据给定的文本描述绘制对象的形状和颜色,生成低分辨率图像.阶段2将阶段1的结果和文本作为输入,生成具有真实图片细节的高分辨率图像. StackGAN-V2:针对有条件和无条件生成任务,提出了一种先进的多阶段生成式对抗网络体系结构StackGAN-v2.由树状结构中中的多个生成器和鉴别器组成:同一场景对应的多个尺度的图像来自于树的不同分支.通过联合逼近多个分布,stac

1.线性回归模型线性回归是统计学中最常用的算法,当你想表示两个变量间的数学关系时,就可以用线性回归.当你使用它时,你首先假设输出变量(相应变量.因变量.标签)和预测变量(自变量.解释变量.特征)之间存在的线性关系.(自变量是指:研究者主动操纵,而引起因变量发生变化的因素或条件,因此自变量被看作是因变量的原因.因变量是指:在函数关系式中,某个量会随一个(或几个)变动的量的变动而变动.)线性模型可能使用于类似下面的问题:比如你正在研究一个公司的销售额和该公司在广告上的投入之间的关系,或者某人在社交网

深度前馈网络(前馈神经网络,多层感知机) 神经网络基本概念 前馈神经网络在模型输出和模型本身之间没有反馈连接;前馈神经网络包含反馈连接时,称为循环神经网络. 前馈神经网络用有向无环图表示. 设三个函数组成的链:\(f_3(f_2(f_1))\),$f_1$为网络第一层,叫输入层.$f_2$为第二层,依次类推,中间层叫做隐藏层.最后一层为输出层.链的全长称为模型的深度. 每个隐藏层都有张量值,这些隐藏层的维数为模型的宽度. 概念 解释 输入层 网络的第一层 隐藏层 网络的中间N层 输出层 网络的最

SparkMLlib-协同过滤推荐算法,电影推荐系统,物品喜好推荐 一.协同过滤 1.1 显示vs隐式反馈 1.2 实例介绍 1.2.1 数据说明 评分数据说明(ratings.data) 用户信息(users.dat) 电影信息(movies.dat) 程序代码 二.协同过滤推荐算法--推荐系统代码 2.1 训练数据 2.2 实战代码 2.3 运行结果(亲测可行) 三.Spark MLlib推荐算法 四.基于物品的Spark MLlib代码 推荐模型效果的评估 相关内容原文地址: 博客园:Le

前言 GKCTF 2021所以题目均以开源,下面所说的一切思路可以自行通过源码对比IDA进行验证. Github项目地址:https://github.com/w4nd3r-0/GKCTF2021 出题及解题思路 QQQQT Enigma Virtual Box打包的QT程序,可以解包其实也可以不解包,因为这里并没有对字符串做隐藏,按钮事件函数可以很块通过flag字符串定位,按根据钮事件的逻辑也十分好猜,base系列加密特征明显,对base系列算法稍有了解的即可识别.若还是无法识别,建议查看一些