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预编译就是在执行 SQL 前，把 SQL 语句先告诉数据库服务器，编译好结构，然后再单独传参数进去执行！Prepared Statement（预处理语句 / 预编译语句）正常写 SQL 是怎样的？username = input("请输入用户名：")这就好像直接把“用户输入”和“SQL语句”拼成一整句话。用户只要输入了奇怪的东西，就能控制整个 SQL 的逻辑！Σ(っ °Д °;)っusername
通过IDA Pro+MCP+DeepSeek+Cline组合自动进行实际例子的逆向分析，AI自动写报告
网站被降权有多种原因，其中最为普遍的情况之一是网站内容中包含大量敏感违禁词。使用长亭百川云网站监测工具：这款工具专为有站点检测需求的用户设计，结合自研 AI 大模型，能够有效监测站点敏感词，恢复排名
【代码】第26天：安全开发-PHP应用&模版引用&Smarty渲染&MVC模型&数据联动&RCE安全。
网安所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可
比如，在代码相似性比较中，通过计算不同函数或变量名对应的向量之间的余弦相似度，可以有效地识别出代码结构的相似部分，进而辅助定位可能存在的重复漏洞或未被修复的安全问题。然而，仅依赖词频统计和N-gram模型在漏洞挖掘时存在局限性，由于其无法深入理解和建模代码的复杂语义关系，可能导致过度简化了源代码的内在逻辑，同时引入大量噪声数据，降低了漏洞检测模型的有效性和准确性。通过对代码属性进行细致入微的统计和
浏览器能够登录上 那就是基本可以生成自己喜欢的ai图片了。如果不满足官方的给的模型 也可以找其他人分享的模型也可以放在这个地址D:\项目文件夹\models\Stable-diffusion\模型文件然后选择模型进行ai生成图片，你懂得~~~~~下回出训练教程题外话初入计算机行业的人或者大学计算机相关专业毕业生，很多因缺少实战经验，就业处处碰壁。2023届全国高校毕业生预计达到1158万人，就业形
ChatGPT的使用需求越来越多，在构建应用和服务时，需要加入网络安全因素考量，采取包括但不限于加密用户数据、限制数据的访问范围、对模型进行安全审查等安全措施，同时需要加强对类似技术的监管，保证服务提供和使用的安全可控。
在数字化时代，随着网络攻击的日益复杂和多样化，了解和掌握等保2.0与安全编程的知识和技能，对于保护用户数据、维护企业声誉和客户信任具有重要意义。未来，随着技术的不断进步和应用的不断拓展，等保2.0与安全编程将继续发挥重要作用，为网络安全事业的发展贡献力量。它贯穿于软件设计、开发、测试和维护的全过程，通过最小权限原理、安全默认设置、清晰的安全模型等手段，最大限度地降低软件漏洞和安全缺陷的风险。反之，
分层防护模型是一种网络安全架构，旨在通过将保护对象划分为不同的层次，并为每个层次部署相应的安全措施，提供多层次、全面的网络安全保护。该模型的设计灵感来自于OSI（开放系统互联）参考模型。OSI参考模型是一个将计算机网络通信过程划分为七个层次的标准化模型。这七个层次分别是物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。每个层次负责特定的功能，通过层与层之间的协议实现通信。基于OSI参考模
他下意识点开链接，页面与官网几乎一致——动态LOGO、公司标语、甚至底部备案号都分毫不差，输入账号、密码、验证码——直到页面跳转回官网，才惊觉自己刚刚亲手交出了核心数据库的钥匙。：覆盖短信、邮件、即时通讯工具，内置“DeepSeek异常登录”“会议链接诈骗”等160+高频钓鱼模板；当攻击者用“1:1复刻”的页面、紧迫话术和心理操控发起进攻时，90%的安全防线往往从“人”的疏忽开始崩塌。后台数据精准
password：id=1' and if(1=1,sleep(1),1) and '1'='1# 单引号闭合。uagent:1' and updatexml(1,concat(0x7e,(database()),0x7e),1) or '1'='1# 报错回显。Referer:1' and updatexml(1,concat(0x7e,(database()),0x7e),1) or '1'=
本文介绍了一种基于参数降噪的高效且增强隐私保护的联邦学习算法。该算法采用了本地微分隐私、参数稀疏化和加权聚合等技术，以保证在跨数据中心设置下实现协作训练全球模型的同时，保护敏感数据的安全性和隐私性。具体而言，该算法通过引入Renyi微分隐私，在上传本地参数前添加噪声，实现了本地微分隐私；同时动态调整隐私预算，平衡隐私和准确性。此外，考虑到客户端通信能力的多样性，该算法提出了Top-K方法，并根据参
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。随着大模型的持续爆火，各行各业都在开发搭建属于自己企业的
模拟多样化的浏览器指纹信息，包括操作系统、浏览器版本、内核版本、User-Agent、字体、浏览器语言、分辨率、时区与地理位置、媒体设备指纹、Canvas指纹、WebGL等。通过为每个配置随机配置指纹信息，这样在每次请求中使用不同的浏览器指纹信息，爬虫可以模拟多个独立用户的行为，降低被封禁的风险。然而，传统爬虫往往面临被目标网站封禁的风险。自动化功能，只需用户编写需要的脚本，即可自动化执行作业，比
7 月 22 日下午，中国信息通信研究院与 OpenSSF 中国开源安全工作组携手华为、中兴、安势信息等合作伙伴，围绕“开源安全治理的模型和工具”主题召开线上研讨会。研讨会邀请了 OpenSSF 中国开源安全工作组的专家、行业大咖共六位重磅嘉宾为大家带来精彩的主题演讲！...
借助溯源模型，可以从规范化数据中依次挖掘出数据之间的相关性，实现规范化数据与结构化数据之间的映射，将结构化数据呈现并持久化，促进可操作信息的信息披露和推导。提升处理非结构化数据的能力。我们可以通过安全审计和溯源审计全面采集用户使用数据的行为、数据安全等级、人员信息、权限分配等链路监控信息，构建数据安全态势感知能力，当发现有账号、接口、数据访问行为、数据复制截屏、数据导出风险时，根据相应的告警规则发
BurpHttpHelper中已经内置提供了一些UserAgent，可以自行通过添加UserAgent字符串进行扩展。在丢弃数据包面板(DropPacketPanel)中可以查看该过滤的数据包信息(该模块还未完善，后续会进行完善。下图为服务器视角，接收到来自客户端的请求包，下边是一个demo例子，修改host头位demo.com。有时候不想一些请求发送到目标服务器，可以通过丢弃数据包面板进行配置。
P2DR模型在安全策略对整体的控制和指导下，综合运用防火墙、身份认证和加密技术等防护手段，同时利用漏洞评估和入侵检测等检测工具，对系统的安全状态进行了解与评估，最终通过适当的响应将系统调整到“最安全”与“风险最低”的状态。压箱底的好资料，全面地介绍网络安全的基础理论，包括逆向、八层网络防御、汇编语言、白帽子web安全、密码学、网络安全协议等，将基础理论和主流工具的应用实践紧密结合，有利于读者理解各
- 12 款最佳免费开源隐写工具- Llama 3.2: 开源、可定制模型，革新边缘人工智能和视觉体验
本文通过IDA Pro+MCP+DeepSeek构建AI逆向分析工作流，并有逆向小实战的实操
IDA Pro MCP是一个简单而强大的MCP（Model Control Protocol）服务器，它为IDA Pro提供了与大型语言模型（如Claude、GPT等）交互的能力。通过这个工具，逆向工程师可以让AI直接分析和理解IDA中的代码，实现自动化注释、变量重命名、类型推断等任务。IDA Pro MCP联动DeepSeek运行成功示例IDA Pro MCP代表了逆向工程的未来发展方向——AI
第4章 网络安全体系与网络安全模型第4章 网络安全体系与网络安全模型1. 网络安全体系概述1.1 概念1.2 特征1.3 用途2. 网络安全体系相关模型[2.1 BLP机密性模型](https://blog.csdn.net/sinat_36082782/article/details/104506721)2.2BiBa完整性模型2.3 信息流模型2.4 信息保障模型2.5 能力成熟度模型2.6
一、什么是对抗样本 对抗样本是一类被恶意设计来攻击机器学习模型的样本。它们与真实样本的区别几乎无法用肉眼分辨，但是却会导致模型进行错误的判断。对抗样本的存在会使得深度学习在安全敏感性领域的应用收到威胁。 如下图所示，通过在自然图片上加入一些人工噪声来“欺骗”神经网络，使得神经网络输出错误的预测结果。 以经典的二分类问题为例，机器学习模型通过在样本上训练，学习出一个分割平面，在分割平面的一侧的
CISSP复习笔记-第6章 通信与网络安全6.2 开放系统互联（Open System Interconnect，OSI）参考模型6.2.9 OSI模型中的功能和协议1. 应用层文件传输协议（File Transfer Protocol，FTP）普通文件传输协议（Trivial File Transfer Protocol，TFTP）简单网络管理协议（Simple Network Manage
文章目录1、公钥密码简介2、公钥密码体制出现的背景3、公钥密码体制组成及应用4、公钥密码体制的认证模型5、公钥密码体制需要满足的要求公钥密码体制的模型1、公钥密码简介公开密钥密码体制是现代密码学的最重要的发明和进展一般理解密码学(Cryptography)就是保护信息传递的机密性这仅仅是当今密码学主题的一个方面。对信息发送与接收人的真实身份的验证、对所发出/接收信息在事后的不可抵赖以及保障数据的完
(网络）参考模型前言1:OSI参考模型2:分层结构3:TUP/IP协议4:数据封装与解封封装一、1:参考模型OSI参考模型：国际标准化组织（ISO）1984年颁布了开放系统互连（OSI）参考模型一个开放式体系结构，将网络分为七层OSI特点：1：OSI模型每层都有自己的功能集2：层与层之间相互独立又相互依靠3：上层依赖下层，下层为上层提供服务二、2:分层结构分层结构：物理层数据链路层网络层传输层会话
它们都可以理解为发送或接收数据的终端设备。记忆方式：（工作网络层不同）参考OSI参考模型各层理解其作用区别。
xssgame12，XSS-Game第十二关利用 HTTP_USER_AGENT 通过点击事件绕过
他们为微软研究院提供了超过300万张猫和狗的图像，这些图像是由美国数千个动物收容所的人手动分类的。我们设计了一个系统来描述带有情感的图像，并展示了一个自动生成带有正面或负面情绪的字幕的模型。因此，我们使用Voxygen的文本到语音系统来合成可用的字幕。该数据集为细粒度分类数据集 CUB 收集人类注视数据，并构建一个名为 CUB-GHA（基于注视的人类注意力）的数据集。语音作为一种新的方式的添加使M
本人从事网路安全工作12年，曾在2个大厂工作过，安全服务、售后服务、售前、攻防比赛、安全讲师、销售经理等职位都做过，对这个行业了解比较全面。最近遍览了各种网络安全类的文章，内容参差不齐，其中不伐有大佬倾力教学，也有各种不良机构浑水摸鱼，在收到几条私信，发现大家对一套完整的系统的网络安全从学习路线到学习资料，甚至是工具有着不小的需求。最后，我将这部分内容融会贯通成了一套282G的网络安全资料包，所有
2024年，全球网络安全领域再次受到严峻考验，多起重大的数据泄露事件影响了各大行业的组织。这些事件展示了网络攻击的复杂性及其对数据保护的严峻挑战。本文将简要分析2024年全球十大数据泄露事件，并探讨这些事件带来的影响。
利用grafana展示Zabbix数据可视化
在这些攻击中， 攻击者故意的攻击网络协议实现的缺陷或直接通过野蛮手段残忍地耗尽被攻击对象的资源，目的是让目标计算机或网络无法提供正常的服务或资源访问，使目标系统服务系统停止响应甚至崩溃，而在此攻击中并不包括侵入目标服务器或目标网络设备。目前大部分的研宄方法是通过网络爬虫技术与漏洞检测技术相结合，在网络爬虫爬取网站的基础上，获取网站的结构包括ＵＲＬ、请求方法以及请求参数，构造用于漏洞检测的数据包，通
adalanche是一款ad域中的ACL可视化及利用工具，和BloodHound功能类似，能方便域渗透人员快速发现域中的弱点；有开源版和商业两个版本。
从狭义层面来看，是指依托先进的数据处理技术，包括数据采集的全面性、数据治理的规范性、数据分析的深入性、数据关联的精准性以及数据应用的有效性，来直接应对并解决当前网络安全领域所面临的挑战与问题。这一过程不仅为网络安全工作的决策提供了坚实的数据基础与科学依据，还显著区别于传统网络安全模式——传统告警信息已不再是主导分析的核心数据，而是转变为辅助决策的参考信息，体现了网络安全分析重心的深刻转变与升级。而
大数据领域正在不断扩大：各类公司每年都在产生更多各种形式的数据。不断增长的数据量和多样性正在推动公司加大对大数据工具和技术的投资，以利用所有这些数据来改进运营、更好地了解客户、更快地交付产品，并通过分析应用程序获得其他业务优势。以下是受欢迎的开源工具和技术，用于管理和分析大数据。
RFID（Radio Frequency Identification）数据分析涉及从RFID系统收集的信息中提取有意义的见解。RFID系统通常由一个或多个读写器（reader）、天线（antenna）和RFID标签（tag）组成。当标签进入读写器的无线场时，读写器会捕获标签上的信息，这些信息随后会被记录和分析。
当连接MariaDB/MySQL时，输入的密码会与期望的正确密码比较，由于不正确的处理，会导致即便是memcmp()返回一个非零值，也会使MySQL认为两个密码是相同的。也就是说只要知道用户名，不断尝试就能够直接登入SQL数据库。靶场Hadoop YARN ResourceManager 未授权访问漏洞是一个严重的安全隐患，它潜伏在许多未经正确配置的 Hadoop 集群中。这个漏洞的核心问题在于
云计算、物联网和大数据等新兴技术对等保测评带来了前所未有的挑战和机遇。面对这些挑战，我们需要不断创新思路和方法，提升测评的技术含量和服务水平；同时，也要积极拥抱新技术，推动等保测评与新技术深度融合，共同构建更加安全、可信的信息网络环境。在这个过程中，政府、企业、科研机构以及广大用户需携手并进，共同推动等保测评事业的持续健康发展。
从靶机服务器的FTP上下载数据包文件，分析该文件，找出黑客入侵使用的协议，提交协议名称。分析该文件，找出黑客入侵获取的zip压缩包文件，提交压缩包文件名。分析该文件，找出黑客入侵获取的敏感文件，提交该敏感文件泄露的时间。分析该文件，找出黑客入侵获取的敏感文件，提交敏感文件的文件名。学习交流，或者遇到不会的可以+qq:3455475542。ü FTP用户名:infoacq密码：infoacq。ü 服
第十八关请求方式为 GET请求 , 注入点为User-Agent , 注入方式为 错误注入第一步,判断注入方式先看源码后台代码对 特殊字符进行了过滤 , 常规的注入方式行不通 , 只有通过代码审计来判断注入方式登录成功后 , 有一个保存用户主机信息的SQL语句 , 并且没有对参数进行过滤 , 我们可以针对这个SQL进行错误注入真实场景中 , 我们可以先注册一个账号进行登录 , 登录成功后通过Use
文本选择算法的详细信息在以下论文中进行了描述：C. Veaux、J. Yamagishi 和 S. King，“语音库语料库：大型区域口音语音数据库的设计、收集和数据分析”，https：/ /doi.org/10.1109/ICSDA.2013.6709856。在CVPR2023中我们提出了精细化音视频描述任务（Fine-grained Audible Video Description, FAV
选择网络安全专业。随着国内信息安全政策法规持续完善优化，网络安全市场规范性逐步提升，政府及企业客户在产品和服务上的投入稳步增长，国内网络安全市场规模不断扩大。随着数字经济的发展，网络安全作为必要保障，其投入将持续增加。数据显示，中国网络安全市场从2016年的269.5亿元增长至2020年的531.9亿元，预计在2022年底将达到704.3亿元。网络安全行业是国家重点发展的战略产业，政策的大力支持为
User-Agent：使得服务器能够识别客户使用的操作系统，浏览器版本等.（很多数据量大的网站中会记录客户使用的操作系统或浏览器版本等存入数据库中）Cookie：网站为了辨别用户身份进行session跟踪，并储存在用户本地终端上的数据（通常经过加密）X-Forwarded-For：简称XFF头，代表了HTTP的请求端真实的IP。
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