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全球网络安全法规

网络安全法规的目标是确保网络空间的安全和信任,促进数字经济的发展,同时保护个人和组织免受网络威胁。《通用数据保护条例》(GDPR):虽然主要是数据保护法案,但它对数据处理和网络安全提出了严格的要求。美国的《网络安全信息共享法案》(CISA):促进政府与私营部门之间的网络安全信息共享。供应链安全:越来越多的法规关注供应链中的网络安全风险,确保所有参与者都符合安全标准。数据保护:规定如何收集、处理、存

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#网络#安全
E049-论坛漏洞分析及利用-针对bwapp进行web渗透测试的探索

磐石公司邀请渗透测试人员对该公司的论坛进行渗透测试,由于公司部门的特殊性,该公司要求渗透测试人员小王和公司网站运维协同工作,来识别出潜在的安全风险,我们在知道目标网站源码和其他一些信息的情况下对其进行的测试,通过对代码进行分析挖掘出其中潜在的安全风险,buggy web Application 这是一个集成了各种常见漏洞和最新漏洞的开源Web应用程序,目的是帮助网络安全爱好者、开发人员和学生发现并

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#web安全#安全#php +4
E113-经典赛题-Nmap扫描渗透测试

本章节将演示nmap在比赛中的实际运用的例子,并实战相关题目。

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#linux#运维#服务器 +4
Windows安装OpenClaw(Clawdbot)教程

​ OpenClaw 是一个 开源、自托管的人工智能助手平台,旨在将大型语言模型(LLM)与日常工作流程、即时通讯平台和自动化任务紧密结合。与典型的云端AI服务不同,它侧重于 在用户自己的硬件上运行,用户的数据、模型密钥和执行环境均由用户控制。其官网定位为 “The AI that actually does things”(真正能够执行任务的 AI)。OpenClaw 最初以 Clawdbot

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#npm
永恒之蓝(CVE-2017-0146)复现(超详细)

大家好,这是我来到CSDN创作的第二篇博客,我在进行实战模拟时跟大家一样,找到的教程,资料都是参差不齐,要么文章含金量不高,要么不详细,跳过了很多步骤,导致我们在实战复现的过程中,遭遇了各种各样的阻碍,但是我们在搜索相关报错信息时又找不到资料,整个安全圈的技术属于只对圈内开放,难住了很多想要入门的小伙伴,所以在此之后,我会将我自己的学习路线和每次实战的思路,以及遇到的问题,都写成博客,希望能够帮到

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#windows#安全性测试#威胁分析 +4
Docker镜像管理

摘要:Docker镜像是构建容器的只读模板,包含操作系统、应用及其依赖。镜像由多层结构组成,每层记录增量变化,最多支持127层。镜像管理涉及拉取、保存、导入和制作等操作,常用Dockerfile定义构建过程(如FROM指定基础镜像、COPY复制文件等)。镜像通过标签区分版本,存储在本地/var/lib/docker目录。制作方式分为明盒(基于容器修改)和暗盒(通过Dockerfile),后者更常用

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#docker#容器#运维
边缘云计算知识体系

边缘云计算是5G、物联网等新技术发展背景下产生的分布式计算范式,通过将计算、存储等资源下沉至网络边缘,实现低延迟、高带宽、数据本地化处理等优势。其系统架构包含终端层、边缘层和中心云层,关键技术涉及轻量化容器、云边协同、边缘智能等。典型应用包括智能制造、智慧城市、车联网等领域。当前面临标准化不足、安全管理等挑战,未来将向AI原生、算力网络等方向发展。边缘云计算正成为数字经济时代的关键基础设施,对构建

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#云计算#openstack#运维 +2
2023 年全国职业院校技能大赛(高职组)“云计算应用”赛项赛卷 B 模块1 基础环境配置

项目需求:某企业根据自身业务需求,实施数字化转型,规划和建设数字化平台建设,平台聚焦“DevOps 建运一体”和“数据驱动产品开发”,拟采用开源 OpenStack 搭建企业内部私有云平台,开源 Kubernetes 搭建云原生服务平台,选择国内主流公有云平台服务,基于数字化平台底座,面向业务开发云应用产品。

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#云计算
大模型基础(LLM原理篇)

本文深入解析了大语言模型(LLM)的技术原理与发展历程,重点阐述了从神经网络基础到Transformer架构革命的关键突破。文章系统性地拆解了大模型训练的完整流程,包括预训练、监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)三个阶段,揭示了模型如何从海量数据中学习知识并逐步对齐人类意图。通过分析GPT系列的技术演进路线,展现了从简单文本生成到复杂推理能力的涌现过程,并探讨了开源与闭源模型的不同发展

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#深度学习#机器学习#语言模型 +1
AI 应用实践篇——让大模型真正开始工作

本文系统介绍了大模型(AI Agent)从入门到实战的全流程应用指南。主要内容包括: 基础入门:介绍了大模型的基本概念、网页聊天交互方式、Prompt工程技巧以及首个AI工作任务的实践方法。 API调用:详细讲解如何通过Python和JavaScript调用大模型API,包括消息结构、流式输出、Token计算及费用优化策略。 Prompt工程:深入剖析Prompt设计方法论,提出结构化框架(RC-

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#人工智能#语言模型#运维 +3
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