虚实融合网络空间安全综述,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

深圳SILAS(智能融合低空系统)无人机调度系统介绍 一、系统定位与核心目标SILAS(Smart Integrated Lower Airspace System)是深圳市为低空经济打造的“数字大脑”,由粤港澳大湾区数字经济研究院自主研发,定位为城市级低空飞行智能调度与管理平台。核心目标是解决低空经济中“高密度、高复杂度、多主体”的飞行调度难题,实现空域资源的高效分配、飞行安全的智能监管及全场景服务的无缝协同,支撑深圳从“无人机之都”向“天空之城”升级。二、核心架构:低空基础设施“四张网”设施网。 阅读详情

在计算机与网络基础设施不断发展的推动下, 越来越多的人类活动从物理世界向数字世界迁 移, 产生了构建新型虚实融合网络空间的动因和思想, 增强现实、数字孪生、元宇宙等相继成为国际 关注热点. 虚实融合网络以互联网、物联网为基础, 进一步将具有独立身份的计算机、各种物理对象 及其数字孪生, 以及计算机生成的数字原生对象进行互联, 将物理世界和人类世界与数字世界贯通, 成为 “泛联网”, 形成人、机、物泛联互通的虚实融合网络空间, 带来全新的大众体验、社交形态、生 产模式和数字经济发展路径. 这种新型网络空间极大地拓展了互联网、物联网的空间边界和应用领 域, 同时也带来了新的安全与隐私保护问题. 本文首先介绍了泛联网与虚实融合网络空间的概念及 架构, 分析其存在的安全与隐私风险, 然后从用户认证与权限控制、数据安全、隐私保护、感知与交 互安全、关键基础设施与软硬件安全、应用安全与网络空间治理等方面的国际研究现状和发展趋势 进行综述, 最后给出需要解决的十个问题.

https://www.sciengine.com/SSI/doi/10.1360/SSI-2023-0188

随着计算机与互联网的不断升级换代, 人类社会在过去的三十多年, 通过信息化和网络化变革传 统运行模式, 重塑社会各行业和人类活动, 不断创新发展路径, 实现持续高速发展. 当前, 世界主要经 济体的信息化已经较为普及, 数字世界日益膨胀壮大, 数字经济形成规模, 成为改变全球竞争格局的 关键力量. 虚拟现实 (Virtual Reality, VR) 概念 [1] 的出现, 使得在物理世界与数字世界共享生存并自由穿 梭成为人类的追求目标. 众多研究者在虚拟现实、增强现实 (Augmented Reality, AR)、混合现实 (Mixed Reality, MR)、远程呈现 (Telepresence)、信息空间 (Cyberspace, 也称赛博空间)、信息-物 理系统 (Cyber-Physical System, CPS) 等技术领域 [2] 进行了长期探索1) , 取得显著的技术进步和应 用成效, 并开始形成相关新兴产业, 但距离构建可以普遍使用、高度社会化的数字世界还有很大差距.

近年来, 随着虚拟现实、人工智能、物联网、5G/6G、区块链、新型网络等技术的快速发展, 出现了 构建虚实融合网络, 将物理世界和人类世界与数字世界贯通融合, 形成一种人、机、物三元混合的虚 实融合泛联空间的思想, 为人类构建去中心、可构想、易组装、高度社会化的数字世界提供了可行的 技术路径, 带来了全新的大众体验、社交形态、生产模式和数字经济发展路径, 极大地拓展了当前互 联网、物联网支撑人类社会和生产力发展的边界, 被普遍寄予期望. 虚实融合网络, 我们称其为泛联网, 是以互联网为基础, 通过多种传感和信息交互设备, 按照有 关协议, 将具有独立身份的计算机、各种真实物理对象及其数字孪生 (Digital Twins) 对象, 以及计算 机生成的数字原生 (Digital Natives) 对象进行互联, 并能够独立寻址的网络系统, 是贯通融合物理、 人类、数字三界, 形成人、机、物泛联互通的虚实融合空间的基础设施, 可成为继计算机网(连接对 象是计算机)、物联网(连接对象是计算机和物理对象)之后的第三代互联网. 新型网络、5G/6G、 虚拟现实/增强现实/混合现实、人工智能、虚拟化身、数字孪生、区块链等技术是虚实融合网络空 间的支撑技术, 近年来火爆的元宇宙可认为是虚实融合网络空间终极应用的愿景. 关于元宇宙已有 大量讨论, 包含许多社会、金融、人文、认知方面的内容, 目前对其内涵构成尚未形成共识. 本文论 述的虚实融合网络空间主要集中于信息技术范畴. 虚实融合网络空间作为物理、人类、数字三界贯通融合的泛联空间, 也会具有社会空间的关系属 性, 因此, 除了传统物理层、网络层的安全问题之外, 必然会带来新的空间安全问题, 其安全风险对象 将不限于数字世界, 也将涉及物理世界和人类世界, 例如人体、实物和场景的物理安全、人类社会关 系的重塑等. 考虑到未来虚实融合网络可能在云端或边缘侧的数字化基础设施进行集中运维, 大量 攻击将很自然地集中到网络应用层, 而且攻击类型将多样化; 另一方面, 由于虚实融合网络空间中有 身份、可寻址、能交互的对象包括人及其化身、物理对象及其数字孪生对象, 以及计算机生成的数字 原生对象等, 交互粒度更细、更多样, 因此虚实融合网络空间先天要求获取比现有互联网应用更多样 化的隐私数据, 虚拟场景等附带的地理信息数据还可能涉及国家安全等问题, 更容易产生严重的隐私 泄露风险. 虚实融合网络空间是一个具有前瞻性的交叉研究领域, 国际上包括作者团队在虚拟现实、数字 孪生、互联网、元宇宙等方向发表了一些综述论文 [1∼5] , 2021-2022 年左右元宇宙成为热点还引发出 现了大量的在线开放访问论文, 从不同角度提出观点, 促进了相关领域的思考. 本文的主要贡献包括: 在分析数字孪生、元宇宙等新型互联网应用的基础上, 进行归纳概括, 提出了更能体现核心技术和具 有普遍意义的 “泛联网” 与虚实融合网络空间的概念及其技术架构, 分析其带来的新的安全与隐私风 险, 讨论了相关风险产生的原因; 从用户认证与权限控制、数据安全、隐私保护、感知与交互安全、 关键基础设施与软硬件安全、应用安全与网络空间治理等方面, 综述相关的安全与隐私风险, 以及防 御策略和技术的最新研究进展, 最后给出虚实融合网络空间中十个需要解决的开放性安全技术问题 或未来研究方向.

黑客/网络安全学习路线

对于从来没有接触过黑客/网络安全的同学,目前网络安全、信息安全也是计算机大学生毕业薪资相对较高的学科。

大白也帮大家准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。

这也是耗费了大白近四个月的时间,吐血整理,文章非常非常长,觉得有用的话,希望粉丝朋友帮忙点个**「分享」「收藏」「在看」「赞」**

网络安全/渗透测试法律法规必知必会****

今天大白就帮想学黑客/网络安全技术的朋友们入门必须先了解法律法律。

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全行业分析报告(01)

【网络安全零基础入门必知必会】什么是黑客、白客、红客、极客、脚本小子?(02)

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全市场分类(03)

【网络安全零基础入门必知必会】常见的网站攻击方式(04)

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全专业术语全面解析(05)

【网络安全入门必知必会】《中华人民共和国网络安全法》(06)

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息系统安全保护条例》(07)

【网络安全零基础入门必知必会】《中国计算机信息网络国际联网管理暂行规定》(08)

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息网络国际互联网安全保护管理办法》(09)

【网络安全零基础入门必知必会】《互联网信息服务管理办法》(10)

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息系统安全专用产品检测和销售许可证管理办法》(11)

【网络安全零基础入门必知必会】《通信网络安全防护管理办法》(12)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国国家安全法》(13)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国数据安全法》(14)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国个人信息保护法》(15)

【网络安全零基础入门必知必会】《网络产品安全漏洞管理规定》(16)

网络安全/渗透测试linux入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】什么是Linux?Linux系统的组成与版本?什么是命令(01)

【网络安全零基础入门必知必会】VMware下载安装,使用VMware新建虚拟机,远程管理工具(02)

【网络安全零基础入门必知必会】VMware常用操作指南(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(03)

【网络安全零基础入门必知必会】CentOS7安装流程步骤教程(非常详细)零基入门到精通,收藏这一篇就够了(04)

【网络安全零基础入门必知必会】Linux系统目录结构详细介绍(05)

【网络安全零基础入门必知必会】Linux 命令大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(06)

【网络安全零基础入门必知必会】linux安全加固(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(07)

网络安全/渗透测试****计算机网络入门必知必会****

【网络安全零基础入门必知必会】TCP/IP协议深入解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(01)

【网络安全零基础入门必知必会】什么是HTTP数据包&Http数据包分析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(02)

【网络安全零基础入门必知必会】计算机网络—子网划分、子网掩码和网关(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(03)

网络安全/渗透测试入门之HTML入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】什么是HTML&HTML基本结构&HTML基本使用(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

【网络安全零基础入门必知必会】VScode、PhpStorm的安装使用、Php的环境配置,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

【网络安全零基础入门必知必会】HTML之编写登录和文件上传(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3

网络安全/渗透测试入门之Javascript入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】Javascript语法基础(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(01)

【网络安全零基础入门必知必会】Javascript实现Post请求、Ajax请求、输出数据到页面、实现前进后退、文件上传(02)

网络安全/渗透测试入门之Shell入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】Shell编程基础入门(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(第七章)

网络安全/渗透测试入门之PHP入门必知必会

【网络安全零基础入门】PHP环境搭建、安装Apache、安装与配置MySQL(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够(01)

【网络安全零基础入门】PHP基础语法(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(02)

【网络安全零基础入门必知必会】PHP+Bootstrap实现表单校验功能、PHP+MYSQL实现简单的用户注册登录功能(03)

网络安全/渗透测试入门之MySQL入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】MySQL数据库基础知识/安装(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(01)

【网络安全零基础入门必知必会】SQL语言入门(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(02)

【网络安全零基础入门必知必会】MySQL函数使用大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(03)

【网络安全零基础入门必知必会】MySQL多表查询语法(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(04)

****网络安全/渗透测试入门之Python入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】之Python+Pycharm安装保姆级教程,Python环境配置使用指南,收藏这一篇就够了【1】

【网络安全零基础入门必知必会】之Python编程入门教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(2)

python开发之手写第一个python程序

python开发笔记之变量

python基础语法特征

python开发数据类型

python开发笔记之程序交互

python入门教程之python开发学习笔记基本数据类型

python入门教程之python开发笔记之格式化输出

python入门教程之python开发笔记基本运算符

python入门教程python开发基本流程控制if … else

python入门教程之python开发笔记流程控制之循环

python入门之Pycharm开发工具的使用

python入门教程之python字符编码转换

python入门之python开发字符编码

python入门之python开发基本数据类型数字

python入门python开发基本数据类型字符串

python入门python开发基本数据类型列表

python入门python开发基本数据类型

python入门教程之python开发可变和不可变数据类型和hash

python入门教程python开发字典数据类型

python入门之python开发笔记基本数据类型集合

python开发之collections模块

python开发笔记之三元运算

【网络安全零基础入门必知必会】之10个python爬虫入门实例(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(3)

****网络安全/渗透测试入门之SQL注入入门必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之初识SQL注入(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(1)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQL手工注入基础语法&工具介绍(2)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQL注入实战(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(3)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQLmap安装&实战(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(4)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQL防御(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(4)

****网络安全/渗透测试入门之XSS攻击入门必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS攻击基本概念和原理介绍(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(1)

网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS攻击获取用户cookie和用户密码(实战演示)零基础入门到精通收藏这一篇就够了(2)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS攻击获取键盘记录(实战演示)零基础入门到精通收藏这一篇就够了(3)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之xss-platform平台的入门搭建(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试入门】之XSS漏洞检测、利用和防御机制XSS游戏(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了5

****网络安全/渗透测试入门文件上传攻击与防御入门必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之什么是文件包含漏洞&分类(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之cve实际漏洞案例解析(非常详细)零基础入门到精通, 收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之PHP伪协议精讲(文件包含漏洞)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之如何搭建 DVWA 靶场保姆级教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Web漏洞-文件包含漏洞超详细全解(附实例)5

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之文件上传漏洞修复方案6

****网络安全/渗透测试入门CSRF渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF漏洞概述和原理(非常详细)零基础入门到精通, 收藏这一篇就够了1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF攻击的危害&分类(非常详细)零基础入门到精通, 收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS与CSRF的区别(非常详细)零基础入门到精通, 收藏这一篇就够了3

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF漏洞挖掘与自动化工具(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF请求伪造&Referer同源&置空&配合XSS&Token值校验&复用删除5

****网络安全/渗透测试入门SSRF渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SSRF漏洞概述及原理(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了 1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SSRF相关函数和协议(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SSRF漏洞原理攻击与防御(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3**
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****网络安全/渗透测试入门XXE渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XML外部实体注入(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XXE的攻击与危害(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XXE漏洞漏洞及利用方法解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之微信XXE安全漏洞处理(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

****网络安全/渗透测试入门远程代码执行渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之远程代码执行原理介绍(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

【网络安全零基础入门必知必会】之CVE-2021-4034漏洞原理解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

【网络安全零基础入门必知必会】之PHP远程命令执行与代码执行原理利用与常见绕过总结3

【网络安全零基础入门必知必会】之WEB安全渗透测试-pikachu&DVWA靶场搭建教程,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

****网络安全/渗透测试入门反序列化渗透与防御必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】之什么是PHP对象反序列化操作(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

【网络安全零基础渗透测试入门必知必会】之php反序列化漏洞原理解析、如何防御此漏洞?如何利用此漏洞?2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Java 反序列化漏洞(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Java反序列化漏洞及实例解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CTF题目解析Java代码审计中的反序列化漏洞,以及其他漏洞的组合利用5

网络安全/渗透测试**入门逻辑漏洞必知必会**

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之一文带你0基础挖到逻辑漏洞(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门暴力猜解与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之密码安全概述(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之什么样的密码是不安全的?(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之密码猜解思路(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之利用Python暴力破解邻居家WiFi密码、压缩包密码,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之BurpSuite密码爆破实例演示,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了5

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Hydra密码爆破工具使用教程图文教程,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

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【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Metasploit抓取密码,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了8

Wfuzz:功能强大的web漏洞挖掘工具

****网络安全/渗透测试入门掌握Redis未授权访问漏洞必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Redis未授权访问漏洞,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Redis服务器被攻击后该如何安全加固,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了**
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网络安全/渗透测试入门掌握**ARP渗透与防御关必知必会**

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之ARP攻击原理解析,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之ARP流量分析,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之ARP防御策略与实践指南,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握系统权限提升渗透与防御关****必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Windows提权常用命令,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Windows权限提升实战,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之linux 提权(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握Dos与DDos渗透与防御相关****必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之DoS与DDoS攻击原理(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Syn-Flood攻击原理解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之IP源地址欺骗与dos攻击,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SNMP放大攻击原理及实战演示,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之NTP放大攻击原理,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之什么是CC攻击?CC攻击怎么防御?,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之如何防御DDOS的攻击?零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握无线网络安全渗透与防御相关****必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Aircrack-ng详细使用安装教程,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之aircrack-ng破解wifi密码(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之WEB渗透近源攻击,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之无线渗透|Wi-Fi渗透思路,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之渗透WEP新思路Hirte原理解析,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之WPS的漏洞原理解析,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握木马免杀问题与防御********必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Metasploit – 木马生成原理和方法,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之MSF使用教程永恒之蓝漏洞扫描与利用,收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握Vulnhub靶场实战********必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Vulnhub靶机Prime使用指南,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Vulnhub靶场Breach1.0解析,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

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【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Vulnhub靶机Kioptrix level-4 多种姿势渗透详解,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Vulnhub靶场PWNOS: 2.0 多种渗透方法,收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握社会工程学必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之什么是社会工程学?定义、类型、攻击技术,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之社会工程学之香农-韦弗模式,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之社工学smcr通信模型,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之社会工程学之社工步骤整理(附相应工具下载)收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握********渗透测试工具使用******必知必会**

2024版最新Kali Linux操作系统安装使用教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之渗透测试工具大全之Nmap安装使用命令指南,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

2024版最新AWVS安装使用教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

2024版最新burpsuite安装使用教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

2024版最新owasp_zap安装使用教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

2024版最新Sqlmap安装使用教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

2024版最新Metasploit安装使用教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

2024版最新Nessus下载安装激活使用教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

2024版最新Wireshark安装使用教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

觉得有用的话,希望粉丝朋友帮大白点个**「分享」「收藏」「在看」「赞」**

黑客/网络安全学习包

资料目录

  1. 成长路线图&学习规划

  2. 配套视频教程

  3. SRC&黑客文籍

  4. 护网行动资料

  5. 黑客必读书单

  6. 面试题合集

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

优快云大礼包:《黑客&网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享

1.成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术,作为新手一定要先学习成长路线图,方向不对,努力白费。

对于从来没有接触过网络安全的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。


因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

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2.视频教程

很多朋友都不喜欢晦涩的文字,我也为大家准备了视频教程,其中一共有21个章节,每个章节都是当前板块的精华浓缩。


因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

优快云大礼包:《黑客&网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享

3.SRC&黑客文籍

大家最喜欢也是最关心的SRC技术文籍&黑客技术也有收录

SRC技术文籍:

黑客资料由于是敏感资源,这里不能直接展示哦!

4.护网行动资料

其中关于HW护网行动,也准备了对应的资料,这些内容可相当于比赛的金手指!

5.黑客必读书单

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6.面试题合集

当你自学到这里,你就要开始思考找工作的事情了,而工作绕不开的就是真题和面试题。

更多内容为防止和谐,可以扫描获取~

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

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常用元器件使用方法3:电平转换芯片74LVC1T45的使用方法 介绍: 74LVC1T45是一个单位双向可控电平转换芯片。   芯片特性: 1、宽供给电压范围:1.65V到5.5V; 2、3.3V时,可输出24mA电流; 3、最大16uA电能损耗; 4、高噪音抑制;   型号:   引脚: VCC(A) 1 A端和DIR电源 GND 2 地 A 3 数据输入/输出 B 4 ... 阅读详情

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RagFlow 是一款开源的 RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎,专注于深度文档理解,能够助力企业及个人构建高效的 RAG 工作流程。借助大语言模型(LLM),它可以精准处理各种复杂格式的数据,为用户提供可靠的问答服务,并附上详实的引用依据。

技术引领业务创新 8万+

网络空间安全发展综述整理

网络空间安全发展综述整理

rellvera的博客 1295

Android Studio安装常见问题详解——Android Emulator Hypervisor Driver for AMD Processors installation failed.

目录一、问题描述二、解决方案2.1 开启CPU虚拟化2.2 禁用Hyper-V2.3 使用管理员命令行在驱动程序包中执行“silent_install.bat” 一、问题描述 新买的AMD轻薄本,在安装Android Studio时遇到问题: Android Emulator Hypervisor Driver for AMD Processors installation failed. 笔记本配置为: 二、解决方案 2.1 开启CPU虚拟化 设置虚拟化的步骤这里不进行详细介绍了。如果需要,可以自行百

Wendy的博客 4万+

告别WSL!用AMD ROCm7在Windows上跑ComfyUI,我的幻x2025 AI Max+ 395体验与性能调优心得

本文详细介绍了在搭载AMD Ryzen AI Max+ 395处理器的幻x2025笔记本上,如何通过ROCm7在Windows原生环境下高效运行ComfyUI,并分享了一系列性能调优技巧和实战经验,帮助开发者摆脱WSL束缚,提升AI创作效率。

weixin_29102619的博客 1115

网络空间安全---学习笔记(一)

网络空间安全综述 注释:本人之前研究方向主要是多模态多目标优化,现转向网络空间安全,也是初学者。笔记的记录纯属于记录学习过程,希望同行的伙伴们能基于批评指正! 最开始文献阅读的目的是了解该领域,主要探究网络空间安全领域的优化问题。若有同样想法的伙伴,很期望可以一起学习,一起交流,一起进步! 主要学习内容 (1)网络空间安全领域的了解; (2)群智能算法在该领域的探索。 参考文献 【1】张焕国, 韩文报, 来学嘉, 等. 网络空间安全综述[J]. 信息安全, 2016, 1. 【2】姚涛,

qq_45559223的博客 1026

大语言模型原理与工程实践:行业大语言模型的评测:以金融行业大语言模型为例

大语言模型、金融行业、模型评测、自然语言处理、深度学习、Transformer、BERT、GPT 1. 背景介绍 近年来,大语言模型(Large Language Model,LLM)在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域取得了突破性的进

AI大模型应用之禅 137

论文阅读——(邬江兴院士) 网络空间内生安全综述 Cyberspace Endogenous Safety and Security

Cyberspace Endogenous Safety and Security ——网络空间内生安全(邬江兴) 1 简介 大多数安全威胁是由外部原因(即人为攻击)和内部原因(即所谓的“内生安全问题”)相互作用造成的。文章阐述了内生安全的必然性,阐述网络空间内生安全的问题的概念和特点,指出内生安全问题本质上是矛盾的——指出解决内生安全问题必须要里哦用系统自身的内生安全效应 2 网络空间内生安全问题 2.1 内生安全问题的定义和含义 当代计算技术的发展虽然使人类步入了信息时代的辉煌,但计算技术内部的安

好好学习天天向上 4813

“华为杯“第十四届中国研究生数学建模竞赛-E题:多波次导弹发射中的规划问题(续)(附MATLAB代码实现)

将最长暴露时间的发射装置按照“优先隐蔽于转载地”,即增加该种发射装置的隐蔽时长,从而达到缩短最长暴露时间的目的。8.2 模型建立。

getusushu的博客 298

FPGA信号处理系列文章——分数倍插值抽取滤波器(一)

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 FPGA信号处理系列文章——分数倍插值抽取滤波器(一)前言信号流matlab模型频谱示意图分析总结 前言 变采样率滤波器不仅仅存在整数倍插值和整数倍抽取的情况,还会存在分数倍插值抽取的情况。那这种情况下要怎么处理呢 信号流 分数倍插值抽取滤波器的信号流是什么?信号先进行插值,再进行FIR滤波,最后进行抽取 matlab模型 %signal 定点化数据输入 coeff_val_fir = importdata('fir.coe'); si

gzy0506的博客 1万+

Burpsuite 指纹特征绕过

需要高版本 17 + 的 burp 运行插件,可 bypass 网站流量设备的检测,正常抓包。未使用插件前,burp 指纹特征被识别,抓包被拦截。

Javachichi的博客 6642

47_AI智能体核心业务之全局主控Agent:智能对话系统的统一指挥中心

本文介绍了全局主控Agent的架构设计与实现,该组件作为智能对话系统的统一指挥中心,提供标准化的多模式处理接口。系统支持普通对话、工具命令执行和流式响应三种处理模式,通过智能工作流路由协调多个处理引擎。统一的消息封装和异步架构设计确保了系统的高性能和可扩展性,已成功处理300万次用户请求,平均响应时间1.2秒。

在科技的浪潮中,我们寻找着创新的火种,在代码的海洋里,我们编织着智慧的网。腾飞开源,就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台,我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上,你会看到紧跟技术前 344

网络空间安全学什么?(非常详细)从零基础到精通,收藏这一篇就够了

*网络空间安全专业主要课程包括:**高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、网络空间安全数学基础、高级语言程序设计、数据结构、数字逻辑、汇编语言程序设计、算法分析与设计、密码学导论、计算机组成原理、计算机网络、操作系统原理、应用密码学、信息论与编码理论基础、网络安全、网络空间安全与风险管理、网络入侵检测与防御、数字取证、信息内容安全等。当前,世界各国对网络空间安全专业十分重视,具有相关技术专业的高级人才在各级政府部门、企业、通讯、银行、金融、证券、高校及科研院所都有广泛的就业需求。

Python_0011的博客 2773

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

网络空间安全学什么?网络空间安全入门到精通,收藏这一篇就够了

*网络空间安全专业主要课程包括:**高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、网络空间安全数学基础、高级语言程序设计、数据结构、数字逻辑、汇编语言程序设计、算法分析与设计、密码学导论、计算机组成原理、计算机网络、操作系统原理、应用密码学、信息论与编码理论基础、网络安全、网络空间安全与风险管理、网络入侵检测与防御、数字取证、信息内容安全等。当前,世界各国对网络空间安全专业十分重视,具有相关技术专业的高级人才在各级政府部门、企业、通讯、银行、金融、证券、高校及科研院所都有广泛的就业需求。

Libra1313的博客 6762

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

国家超重视,高薪又缺人:这8个专业都很“吃香”!从零基础到精通,收藏这篇就够了!

*(2)211/ 双一流:**北京邮电大学、西安电子科技大学、北京交通大学、北京工业大学、南京航空航天大学、哈尔滨工程大学、北京科技大学、南京邮电大学、安徽大学、中国矿业大学、合肥工业大学、暨南大学、西南交通大学、福州大学、华北电力大学、东华大学、西南大学、华中师范大学、南京信息工程大学、中国传媒大学、南昌大学。**(1)985/ 双一流:**浙江大学、上海交通大学、中国科学技术大学、哈尔滨工业大学、华中科技大学、武汉大学、北京航空航天大学、电子科技大学、西北工业大学、同济大学、中南大学、南开大学。

Javachichi的博客 1242

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

存好!什么是网络空间安全专业?全网难寻的超详细解读 + 零基础精通指南,这篇够

为帮助考生了解专业情况,提前做好专业选择与职业生涯规划,省教育考试院联合省教育厅高教处、相关高校推出“专业解读”系列,供2022年高考生参考。今天,将为考生送上第五期——网络空间安全专业解读。“没有网络安全,就没有国家安全”。快随小编一起来了解这个至关重要的专业↓↓2016年2月,教育部公布2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果,“网络空间安全”专业获批设立。网络空间安全专业涉及计算机科学与技术、软件工程、信息与通信工程、电子科学与技术、控制科学与工程、数学、管理科学与工程、法学等基础知识。

m0_59236602的博客 1299
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程序员_大白
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