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  • 来自专栏很菜的web狗

    春秋-Spoofing

    工作期间某天项目经理找到,需要给客户录一个靶场的WP要求写详细一些过程,项目经理说难度还是可以的,所以丢了一个Spoofing。但尴尬的是,当时平没有很快完成任务,实在是姿势盲区了(本人太菜了。

    2.5K20编辑于 2023-05-09
  • 来自专栏Windows技术交流

    排查异常

    排查异常,可以收集日志让售后看下C:\Program Files\QCloud\YunJing\log复制该目录,对复制后的目录进行压缩,压缩成.7z格式(压缩率高,压缩文件小,方便传输)的 如果解析到同一个地址,telnet测试反而省事了,如果解析到多个地址,每个地址对应的端口都telnet测试下看看通不通s.yd.qcloud.coml.yd.qcloud.comu.yd.qcloud.com域名的情况比较复杂 ,具体可参考官网文档:https://cloud.tencent.com/document/product/296/12236图片官网文档上虽然对的域名分门别类这么多,但我建议以nslookup或dig

    2K40编辑于 2022-06-21
  • 来自专栏产品体验优化私房菜课程

    主机安全()产品简介

    台以下,可以参考网上的一些文章来加固我们的服务器,如笔者之前整理的《Linux服务器安全加固10条建议》和《Windows服务器安全加固10条建议》等, 如果服务器不断的增加业务快速的膨胀这时就需要借助“” 的安全力量,那就是“主机安全()”这款产品。 image.png 开通主机时可以免费开通“主机安全”防护 image.png 什么是主机安全() 主机安全基于腾讯安全积累的海量威胁的数据,利用机器学习为用户提供黑客入侵检测和漏洞风险预警等安全防护服务 image.png 的主要功能介绍 概览页面:https://console.cloud.tencent.com/cwp ; 资产列表(需要付费3元/台1天): 直观的看到每台服务器上的端口、账号 image.png 本文参考 产品介绍视频: https://cloud.tencent.com/edu/learning/course-1055-995 主机安全文档:https://cloud.tencent.com

    10.1K42编辑于 2022-04-14
  • 来自专栏红蓝对抗

    内网渗透-春秋篇(Privilege)

    根据题目描述我们获取到了Jekins根目录为C:\ProgramData\Jenkins\.jenkins,然后我们这里搜索过后可以发现初始密码路径

    1.3K10编辑于 2024-04-12
  • 来自专栏红蓝对抗

    内网渗透之突破-Delivery

    https://www.cnblogs.com/thelostworld/p/14810682.html

    58510编辑于 2024-02-27
  • 来自专栏Hank’s Blog

    4-4 R语言函数 tapply

    #对向量的子集进行操作 #tapply(参数):tapply(向量,因子/因子列表,函数/函数名) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > f <- gl(3,5) > f [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 Levels: 1 2 3 > tapply(x,f,mean) 1 2 3 -0.5004154 0.4044779 0.9769996 > tapply

    38210发布于 2020-09-16
  • 来自专栏红蓝对抗

    内网渗透-春秋篇之Flarum

    题目描述检测口令安全性,那应该是存在弱口令,所以我们先找下管理员用户,然后进行爆破,我们这里可以发现首页的这个邮箱

    91110编辑于 2024-02-29
  • 来自专栏红蓝对抗

    内网渗透 -春秋篇之Hospital

    发现jsessionid=xxx,明显的Shiro特征,同时发现有acatuator泄露。

    86410编辑于 2024-03-18
  • 来自专栏红蓝对抗

    内网渗透 -春秋篇之Hospital

    朋友们现在只对常读和星标的公众号才展示大图推送,建议大家把“亿人安全“设为星标”,否则可能就看不到了啦

    2.2K20编辑于 2024-03-10
  • 来自专栏腾讯云开发者社区头条

    【腾讯-主机安全防护解决方案

    image.png 为腾讯云海量用户抵御黑客攻击 image.png 充分利用的优势对密码破解行为进行拦截和预警 image.png 基于AI的WebShell检测技术 WebShell检测优势 Q:是否会采集我主机上的隐私数据? Q:的客户端稳定性如何,是否会造成业务影响? Q:的漏洞检测覆盖哪些范围,是否可以替代传统扫描器? A:漏洞检测功能主要侧重于高危可造成入侵的漏洞,包括WEB和系统组件,对于新出现的漏洞有较快的响应速度,能在极短的时间内完成全部业务主机检测,可以避免扫描器策略更新滞后和扫描效率低带来的风险,对于历史上的漏洞

    26.5K138发布于 2018-08-01
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 4-4 分类精度

    本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍kNN算法的分类精度以及在sklearn中的实现。

    93100发布于 2019-11-13
  • 来自专栏红蓝对抗

    内网渗透—春秋篇之2022网鼎杯

    朋友们现在只对常读和星标的公众号才展示大图推送,建议大家把“亿人安全“设为星标”,否则可能就看不到了啦

    97410编辑于 2024-02-27
  • 来自专栏红蓝对抗

    内网渗透—春秋篇之2022网鼎杯

    探测相关插件和Wordpress版本均未发现相关漏洞,尝试弱口令,以弱口令成功登入后台

    57010编辑于 2024-02-29
  • 来自专栏河湾欢儿的专栏

    放大

    放大:淘宝等电商页面应用广泛... 思路:先让move块和bimg块隐藏,当鼠标移动到box上时,使move块和bimg块显示,获取鼠标当前的位置,然后经过计算给与move块和bimg块适当的值实现放大效果 <! DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>放大</title> <style

    2.1K30发布于 2018-09-06
  • 来自专栏腾讯安全

    腾讯主机安全()兵器库:WebShell克星-TAV引擎

    TAV WebShell引擎的检测效果 在上真实WebShell黑样本集中,腾讯TAV引擎的检测贡献率能达到99%以上。 相比于传统的特征检测方案,TAV WebShell检测引擎不仅有着超高的检测率,同时也有超低的误报率,在上真实环境中,也具备较高的独报能力。 目前腾讯主机安全()已全面接入TAV WebShell检测能力,使腾讯主机查杀防御WebShell攻击的能力得以大幅提升。 后续还将陆续接入腾讯安全其他产品,比如腾讯高级威胁检测系统(御界)、Web应用防火墙、防火墙、零信任iOA等等产品,将全面增强在终端侧、主机侧、流量侧的安全能力。

    4.3K20编辑于 2021-12-08
  • 来自专栏webTower

    放大原理

    上面代码中,图片没有设置高度,我们在JavaScript中用 img.offsetWidth 来获取。获取之后设置 wrapper 的宽度与 img 的宽度相同。

    2.8K10发布于 2019-10-23
  • 来自专栏Creator星球游戏开发社区

    放大效果

    它核心是对相机应用,异名基于此实现一个放大的demo ? 相机有—个clearFlag如果你设置了,它在绘制画面的时候,会清理屏幕 一般只给前面的相机设置clearFlag;后面相机都不能再设置,不然会把前面相机绘制的内容清除掉 把思路拉回到放大demo中, 要实现放大,其实就是多创造一个相机去拍摄需要放大的物体,然后调整相机的缩放比例,使投影的物体放大或者缩小对应的倍数,然后配合使用Mask组件去裁剪我们需要的局部位置,mask的编辑器设置请参考项目源码

    2.3K30发布于 2020-04-22
  • 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂

    从科技跨追踪(ReID)技术再次刷新世界记录

    近日,从科技在跨追踪技术(ReID,Person Re-identification)上再次取得重大进展,在三大主流ReID数据集Market-1501、DukeMTMC-reID、CUHK03上超过阿里巴巴 这是继去年从科技刷新跨追踪技术世界纪录后,再一次在该领域领跑全球。 相较去年,从科技在扩大算法领先优势的同时,也在跨追踪(ReID)技术的商业化中积累了丰富的实践经验,不仅核心算法速度提高了10倍,还围绕跨追踪(ReID)技术打造了行人检测、追踪、结构化等一系列算法模块 跨追踪技术作为人脸技术的重要补充和扩展,越来越多互联网巨头和科技独角兽开始意识到它的重要性,并逐渐在跨追踪研究领域投入资源。 从科技作为这一领域较早的探索者和布局者,在跨追踪和其相关技术上,如行人检测、行人检索、行人轨迹跟踪、行人属性结构化、行人动作检测和识别等,都拥有大量技术经验积累。

    1.3K20发布于 2019-04-29
  • 来自专栏育种数据分析之放飞自我

    笔记 | GWAS 操作流程4-4:LM模型+数值+因子协变量

    GWAS分析时,无论是一般线性模型,还是广义线性模型,都要对协变量进行处理。数值类型的协变量(比如初生重数值协变量,PCA的值)直接加进去,因子协变量(比如不同的年份,不同的地点,场等)需要转化为虚拟变量。

    1.8K10发布于 2020-05-29
  • 来自专栏全栈程序员必看

    java基础案例4-4学生和老师「建议收藏」

    发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/151728.html原文链接:https://javaforall.cn

    82820编辑于 2022-08-31
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