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完整代码约120行（包含异常值过滤和曲线平滑处理），需要调试的可以直接取核心片段嵌入自己的框架。直接进入正题，咱们用COMSOL建模仿真结合MATLAB后处理，手把手实现Lamb波频散曲线绘制。comsol和matlab联合仿真 MATLAB 编程计算lamb波频散曲线。comsol和matlab联合仿真 MATLAB 编程计算lamb波频散曲线。代码可以得到lamb波的频散曲线和群速度曲线。代码
本报告就开源威胁情报信息抽取的工作进行汇报，参考了一些高引用量的文献、博客、论坛视频和项目，有助于深入了解威胁情报的全貌，尤其侧重于用于信息提取的大型语言模型。通过阅读本篇报告，可以了解到：1.2015年以来非结构化威胁情报抽取的发展沿革和各时期的代表性工作2.2023年使用LLM和PLM进行开源威胁情报信息抽取的最新工作3.讨论LLM和SLM在网络安全领域落地的性能和成本比较4.LLM现存的局限
本文介绍了如何在星图GPU平台自动化部署🐋 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B本地智能对话助手（Streamlit驱动），实现网络安全威胁分析。该镜像可快速分析安全日志、识别异常行为并生成应急响应建议，有效提升安全运维效率，适用于SOC辅助分析、实时威胁检测等典型应用场景。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署🎨 Class Qwen3: 多模态对话视觉黑板报镜像，构建网络安全威胁分析报告自动生成系统。该系统能自动处理海量安全日志与告警数据，通过大模型理解与生成能力，快速产出结构化的威胁分析报告，将安全分析师从繁琐的文档工作中解放出来，显著提升响应效率。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署SecGPT-14B镜像，快速获得一个专业的网络安全分析助手。该镜像专为安全领域训练，能够基于攻击日志等数据，自动化生成专业的APT组织TTPs（战术、技术与程序）分析报告，有效辅助安全团队进行威胁研判与事件响应。
补充说明：1. 风险等级对应关系：Critical=严重，High=高，Medium=中，Low=低；说明：基于 OpenClaw 官方威胁模型（MITRE ATLAS 框架），共28条威胁，按战术分类整理。浏览ClawHub、分析下载统计数据、识别具有敏感权限的技能。恶意URL、中毒邮件、compromise webhook。VirusTotal代码洞察、技能沙箱化、基于能力的权限。MCP服务器
考虑到 ZIP 格式支持符号链接（Symbolic Link），如果后端没有安全处理 symlink，则可以通过 ZIP 内的符号链接读取服务器任意文件。读取 /app/y0u_found_it/secret.py，发现 secret = os.getenv("FLAG")，定位 Flag 来源。读取 /proc/self/environ（或 /proc/1/environ），在环境变量中直接获得
在于弥补「数据使用中」保护的缺口，让组织能在保护 PII（个人可识别信息）的前提下，安全地利用敏感数据进行 AI 训练与推理、促进跨机构协作、符合 GDPR / HIPAA / PDPO / PIPL 等法规、并因应未来量子计算对传统加密的威胁。传统安全机制（加密、访问控制、防火墙、MFA 等）能有效保护「静态数据」（data at rest）与「传输中数据」（data in transit），但
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF镜像，实现高效的ATT&CK战术映射与安全缓解措施生成。该镜像专为安全分析优化，可快速识别攻击技术并生成针对性防御方案，适用于企业安全事件响应、威胁评估报告自动化等场景，显著提升安全运营效率。
摘要：作者开发了一个将本地大模型接入Windows内核的进程威胁分析系统LLMHIPS，旨在解决传统主机入侵防御系统依赖规则引擎的滞后性问题。系统采用四层架构，内核层负责实时拦截，LLM层提供自然语言分析解释。目前v1.0版本中LLM仅作信息转述，拦截决策仍由规则引擎完成。项目已开源，未来计划扩展检测范围、接入威胁情报库并支持多模型切换。作者坦言系统存在局限性，欢迎安全领域专家提出改进建议。（14
今天咱们来扒一扒永磁同步电机那些有意思的控制算法仿真，特别是Simulink模型里藏着的小秘密。搞过电机控制的都知道，无传感器算法就像玩密室逃脱——总得找点线索才能定位转子位置。这时候得祭出高频注入法，模型里加个20kHz的正弦信号注入，然后像捞针一样从电流响应里提取位置信号。有个骚操作是把这里的固定gamma改成动态调整，用个PID包裹一下，能让收敛速度快20%。永磁同步电机矢量控制+MTPV+
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署基于Qwen-Image-2512-SDNQ-uint4-svd-r32的图片生成服务，实现网络安全威胁可视化报告生成。该镜像能够将复杂的网络安全数据自动转化为直观的图表和图形，帮助安全分析师快速识别攻击模式和威胁趋势，提升安全运营效率。
软件解压后大小仅604KB，非常小巧，几乎不占用存储空间。核心功能是一键备份驱动：使用前先点击【查看】扫描并列出所有驱动，全选后点击【保存】，再选择保存路径就能开始备份，整个过程简单明了，没有复杂设置。如果你经常需要重装系统，或者担心硬件驱动丢失，这款工具就能帮上大忙。SmartDriverBackup是一款智能驱动备份工具，主要用于系统重装前保存电脑中的所有驱动文件，避免重装系统后找不到合适驱动
今天要推荐这款“办公批处理专家”，它完全免费，集图片压缩、批量重命名、文档智能归类、格式转换于一体，对付日常办公杂活儿特别顺手。比如原图11.8M，我设限500KB以内，压缩后490KB，比例大但肉眼几乎看不出差别，清晰度保留得很好。这工具功能全还免费，日常办公需要压缩图片、归类文件、批量改名或转格式的，真心建议收着，能省不少功夫。批量重命名和格式转换功能比较简单，操作直观，具体咋用大家自己点开体
**HTTPS证书错误**：安装ZAP根证书（`Tools` > `Options` > `Dynamic SSL Certificates`）。| **CORS配置错误**| `Access-Control-Allow-Origin: *` | 限制可信域名 |- **扫描速度慢**：调整线程数（`Options` > `Scan` > `Max Scanners`）。1. 主界面点击 **`Q
境外支付场景通常采用以下几种身份验证方式：
主流笔记本电脑出现Windows Hello指纹识别身份身份验证漏洞
从目标数据区间的起始点（sindex）提取平衡点参数：状态变量平衡点x0a=y(st,4)（高压转速）、b=y(st,3)（低压转速），即x0=[a b]；输出变量平衡点y0a=y(st,4)（高压转速）、c=y(st,5)（涡轮前温度相关参数），即y0=[a c]；该步骤是小偏差线性化的基础，确保线性化模型围绕稳定平衡点构建。
上次咱们聊到了51单片机LCD1602数字电压表项目的初步构思，这次就深入到C程序编写、proteus仿真以及报告和操作视频相关的内容。咱们要实现一个能通过LCD1602显示0 - 5V被测电压的数字电压表，是不是很期待？
首先，定义钢筋混凝土柱所需的材料。在OpenSees中，材料可以使用FISH函数来定义复杂的本构模型。# 定义钢筋混凝土材料材料名称 '钢筋混凝土'材料类型 '刚性'弹性模量 '30000' # MPa泊松比 '0.2'接下来，定义钢筋混凝土柱的截面。截面可以由混凝土和钢筋组成。# 定义柱截面截面名称 '柱截面'截面类型 '一般'混凝土层 '1 0.3 0 0'钢筋层 '2 20 0 0 1.0'
再次，针对传统基于规则和静态特征匹配的防御体系的失效困境，结合反网络钓鱼技术专家芦笛提出的“动态语义博弈”理论，提出了一种基于对抗性训练与行为指纹分析的主动防御框架。反网络钓鱼技术专家芦笛强调，当前的安全防御体系存在严重的“语义盲区”，即过度关注形式特征而忽视了内容背后的意图推理与上下文一致性，这为AI生成的钓鱼攻击提供了巨大的渗透空间。此外，AI可以自动测试生成的钓鱼内容在不同安全网关下的通过率
本文围绕Web安全渗透测试中登录绕过展开。Web登录验证分前端和后端，前端验证易被绕过，后端若逻辑有误也存在风险，通信协议也会被利用。常见登录绕过实战包括空密码、万能密码、会话劫持等方式。实际测试会遇环境限制、加密防护、误报漏报等情况，需相应解决办法，开发者和测试人员要重视，保障Web应用安全。
扫描带有验证码登陆的程序
威胁分析和风险评估（Threat Analysis and Risk Assessment）通过识别整车/项目的网络安全资产，分析其中的潜在的安全威胁，综合考虑威胁攻击可行性、危害影响等因素，识别出整车/项目可能存在的风险，并确定其风险等级，为网络安全正向开发、安全漏洞修复提供依据。TARA可在车辆的全生命周期的各个阶段进行，例如在概念识别整车的网络安全风险，作为整车网络安全概念的输入，或者在后开
ESD测试操作，主要根据GB-T-17626.2标准中有关方法描述，利用ESD-20G静电发生器进行。1、测试系统配置清单静电放电抗扰度（ESD）测试系统配置清单如下表：
通过上面的代码示例，大家应该能很清晰地看到如何用遗传算法优化 SVM 的c和g参数来解决分类问题啦。如果是回归问题，只需要把svmtrain和svmpredict函数换成回归版本的函数，同时调整适应度函数，比如可以用均方误差（MSE）等回归评估指标作为适应度。只要按照这个框架，把数据换成你自己的，就能轻松上手解决实际的分类或回归预测问题。希望大家都能在自己的项目里用上这个方法，提升模型性能。遗传算
主流大语言模型集体曝出训练数据泄露漏洞
不是技术细节，而是学会在PLC里埋调试彩蛋——比如某个特定条件下激活的debug模式，能瞬间把运行速度降到10%，方便慢动作排查问题。注意这里用了常闭触点（AN），安全门关到位的时候信号是0，所以要用取反逻辑。特别是处理多车型切换时，每个车型对应不同的状态分支，维护起来至少不会乱成一锅粥。比起正儿八经的注释，反而更容易唤醒调试时的记忆。项目为汽车焊装程序，工程大设备多程序复杂，是学习西门子PLC或
`华为团队发表于ICSE’23`的CoLeFunDa：Explainable Silent Vulnerability Fix Identification《CoLeFunDa：可解释的静默漏洞修复识别》论文：https://xing-hu.github.io/assets/papers/icse23colefunda.pdf分享重点突出，对流程图介绍清晰，比直接看论文更容易理解PPT清晰明了，浅
本代码基于MATLAB+CPLEX仿真平台，构建了考虑多微网电能互补与需求响应的双层优化模型。核心目标是同时优化配电网运营商的动态电价与微网用户的能量管理策略，实现配电网与微网的双赢。上层以配电网运营商收益最大化为目标，决策变量为交易电价；下层以各用户微网运行成本最小化为目标，优化储能充放电、光伏出力利用、负荷调度及微网间电能交易等策略。代码包含主程序（maint6.m）、上层优化函数（sc.m）
本文基于公开披露的技术细节，系统分析该漏洞的成因、利用路径与潜在影响，并结合大语言模型（LLM）在SaaS平台中的典型集成模式，提出针对性防御机制。近年来，人工智能技术在法律行业的渗透速度显著加快。值得注意的是，为提升交互体验，部分响应可能包含动态元素（如可点击的引用链接、折叠面板或表单控件），因此前端采用innerHTML等方法直接插入LLM返回的字符串。例如，当用户要求“将以下内容转换为可交互
研究表明，攻击者通过注册HubSpot免费账户，借助其高信誉域名（如*.hubspotemail.net）和合规的SPF/DKIM/DMARC配置，成功规避传统邮件安全网关（SEG）对发件人身份的验证。2025年第四季度，多家安全机构报告了多起利用HubSpot发起的定向钓鱼攻击，攻击者通过创建试用账户，伪装成供应商、财务部门或合作伙伴，向目标企业员工发送包含恶意链接的“发票通知”或“合同更新”邮
它提升清晰度的原理是这样的：先把PDF转换成PNG图片，然后用OpenCV对图片进行局部阈值二值化处理，接着清除图片噪点，最后再把PNG图片转回PDF并重新合成。看看我处理前的PDF文件，再对比处理后的效果，PDF清晰度明显提升了！今天给大家推荐一个专门提升PDF清晰度的工具，它叫ImprovePdf，是用Python开发的，界面简洁清爽，而且完全免费使用！这款工具还有许多功能，我就不一一介绍啦。
在智能芯片研发领域，模块化+AI的结合催生出革命性设计流程：硬件控制模块通过TensorFlow Lite与Onnx Runtime动态关联，系统能根据实测时延数据自动优化模块交互协议。值得关注的是Java20中模块配置的元数据自动生成技术，编译器能自动为每个模块生成包含API调用图谱与依赖拓扑的`module.json`文件。在金融核心交易系统重构案例中，采用模块化构建的结算模块与风险控制模块，
EFF-Monitoring（Efficient Monitoring，高效监控），是一款面向安全运营 / 蓝队的本地告警处理工具，聚焦“高效日志处理 + 自动化情报补全 + AI 研判”，帮助安全监测人员在攻防演练和日常值班中快速看懂告警、打通上下游。
这是 TARA 的起点，“范围定义不清晰，后续全白费”。需要避免对整个车辆进行一次宏观的 TARA，而应采用“放大镜”方法，聚焦于特定功能或系统。项目边界 (Item Boundary): 明确哪些组件、接口和外部系统在本次分析范围内。项目功能 (Item Functions): 描述该项目（功能）的预期行为，特别是输入和输出关系。运行环境 (Operational Environment): 定
网络安全管理贯穿于ISO/SAE21434所提出的汽车系统全生命周期，例如在概念阶段（21434标准第9章节）中，完成“对象”（Item）定义后，就需要进行TARA分析来识别车辆潜在的威胁及其风险等级，以明确网络安全目标，并为后续生成网络安全需求提供输入，最终指导后续的正向开发。在后开发阶段可对网络安全进行分析，得到的安全漏洞及其风险等级可指导后续的风险处置决策。在ISO/SAE21434的第15
这份列表提供了一个强大的起点。* **重点:** 扫描AI项目依赖的第三方库（Python: `pip`, `conda`）、框架（TensorFlow, PyTorch, scikit-learn）、容器镜像，识别已知漏洞、许可证风险、恶意包。* **重点:** 集中收集、关联分析AI系统各层（应用、API、模型服务、基础设施、操作系统）的日志，检测异常活动和攻击痕迹。1. **威胁建模:**
BIOS：计算机中的特洛伊木马
骷髅头（原版）样本下载
这篇博客作为对我硕士研究生涯的总结，将会向大家解释如何利用深度学习从网络威胁情报中获取行为描述，形成TTPs实体。
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