摘要传统网络流量分析任务依赖于大量的专家知识和人力成本，如何将整个过程自动化？一、概述目前机器学习广泛应用于网络流量分析任务，特征提取、模型选择、参数调优等众多因素决定着模型的性能，每当面对不同的网络流量或新的任务，就需要研究人员重新开发模型，这个反复性的过程往往是费时费力的。因此有必要为不同网络流量创建一个通用的表示，可以用于各种不同的模型，跨越广泛的问题类，并将整个建模过程自动化。本文关注通用

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前言在一个平淡无奇的午后，接到一个新的活——对某微信小程序进行渗透测试。老规矩，倒了杯茶，准备开始新一天轰轰烈烈的干活（摸鱼）。然鹅，BurpSuite 上号不到 2 min 我就发现今天的砖头有点烫手了（晚饭可能都不香了）……事情是这样的：没错，这货不讲武德，直接加了个时间戳参数timestamp、签名参数signature用来防止数据包重放……那这还玩个锤子！这我还能说啥，合上电脑准备睡觉！但

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面试的时候会经常问关于中间件的漏洞，这里做一下漏洞的复现巩固一下在虚拟机中安装docker环境具体就不演示了Vulhub - Docker-Compose file for vulnerability environmentTomcat漏洞Tomcat 任意文件写入（CVE-2017-12615）影响范围： Tomcat 7.0.0-7.0.81（默认配置）测试环境：Apache Tomcat v

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