SRC实战ssrf挖掘,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

SSRF漏洞详解 一、SSRF概述 SSRF全称为Server-side Request Fogery,中文含义为服务器端请求伪造,漏洞产生的原因是服务端提供了能够从其他服务器应用获取数据的功能,比如从指定的URL地址获取网页内容,加载指定地址的图片、数据、下载等等。 一般情况下,我们服务端请求的目标都是与该请求服务器处于同一内网的资源服务,但是如果没有对这个请求的目标地址、文件等做充足的过滤和限制,攻击者可通过篡改这个请求的目标地址来进行伪造请求,所以这个漏洞名字也叫作“服务器请求伪造”。 利用SSRF能实现以下效果: 1 阅读详情

前言:

最近和团队的小伙伴一起挖某src,也好久没有更新自己的博客了,所以拿出几个实战案例来分享。

作为一个向来喜欢寻找发现ssrf漏洞的漏洞赏金猎人,此文章就分享几个我在挖某src的ssrf实战案例吧。

案例:

export-pdf-ssrf:

这是关于pdf导出的ssrf技巧。我相信大家在很多场景下都遇见过关于导出功能的点。例如:

文章导出为pdf

项目导出为pdf

….

我在对一些资产进行访问观察时,发现了此处。这是一个将文章导出为pdf格式的功能点。这时我随便写下了一点内容,并点击导出后进行抓包。

burp收到请求后,我观察此数据包,发现了一个非常有趣的参数:html,对此分析以后,发现这是后端将前端获取到的内容转换成html格式再传入后端导出为pdf格式的文件。

ps:此包非常大,导致我的电脑接收的时候卡顿了10几秒,所以我并未截取原始数据包的截图。

这时,我思考到了html中的iframe标签,

IFRAME是HTML标签,作用是文档中的文档,或者浮动的框架(FRAME)。iframe元素会创建包含另外一个文档的内联框架

是的我想到可以使用iframe标签包含一个地址,后端在处理此标签时,是否会代出内容后整理成pdf文件返回给我。

事实可能并不为我所愿。他只返回了一个空的iframe框架给我。这时我依然并未放弃,因为我认为此功能点可能做过漏洞修复处理。

这时我想起团队群内某位队员发过的一篇文章:https://forum.butian.net/share/1497(我在熟读并背诵以后,我觉得可以尝试一下meta标签),并且设置为0秒刷新请求。

1
<meta http-equiv="refresh" content="0;url=http://xxx.xxx.com" />

当我拿着返回的pdf文件下载地址的时候,我发现成功访问了jd的ssrf测试地址;

blind-ssrf(time determine)

图片检索功能,是一次非常常见的ssrf多发事故点。也是在寻找ssrf漏洞的必测点。在对某资产阅读以后,我发现了一处以图搜图功能。我向其赋值以后使用burp抓包

发现了一个非常有趣的参数:url。是的,这是一个非常常见的参数,我甚至在我的burp插件hae中也对这参数名称设置了一个红色

因为赋值一个地址以后,发现这不会返回任何有赋值赋值相关的内容。所以我赋值了我的一个dnslog测试地址。

从dnslog中,我得到了返回IP;对其查询以后知道这是来自上海某东云的云服务IP;随后我又测试了一个不允许访问的地址,例如google

在非常久的一个等待以后,我发现在返回时间这里出现了问题,他返回的时间足足有20秒之久。随机我立刻赋值了jd官方的ssrf测试地址;

他返回了一个正常的数据,并且是瞬间的完成了请求。

全文完。

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

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【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)

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【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)

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网络安全/渗透测试入门之MySQL入门必知必会

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【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)

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python入门教程之python开发笔记之格式化输出

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python入门教程python开发基本流程控制if … else

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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

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python入门教程python开发字典数据类型

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****网络安全/渗透测试入门之SQL注入入门必知必会

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【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)

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【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

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****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

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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

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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。


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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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绝对干货!src漏洞挖掘经验分享 公粽号:黒掌 一个专注于分享渗透测试、黑客圈热点、黑客工具技术区博主! src漏洞挖掘经验分享 – 掌控安全以恒 一、公益src 公益src是一个白帽子提交随机发现的漏洞的品台,我们可以把我们随机发现或者是主动寻找到的漏洞在漏洞盒子进行提交。 在挖掘src的时候不能越红线,一般情况下遇到SQL注入 只获取数据库名字以证明漏洞的存在即可,最好不要再往下获取。而xss漏洞 ,只获取自己的cookie或ip等信息以证明漏洞存在。遇到信息泄露时,如果存在可以下载敏感文件的情况那么在漏洞确认后一定要将文件删除。. 阅读详情

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yggcwhat 2393

服务端请求伪造:SSRF过滤绕过与防护.pdf

文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位,文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常,无任何异常情况,敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考,请勿用作商业用途。 在万物互联的时代,信息安全已成为数字化进程中的关键基石。从金融交易到医疗数据,从企业机密到个人隐私,每一次数据流转都面临着潜在的安全风险。本文聚焦计算机信息安全核心技术,揭示黑客攻击的常见手法与防范策略。通过行业洞察与技术前瞻,帮助读者理解信息安全的底层逻辑,掌握实用的安全防护技巧。让我们共同提升安全意识,用技术为数字生活保驾护航。

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特别是随着移动互联网技术的普及,企业对便捷、高效的信息管理系统的需求日益迫切。另一方面,该系统集成了仓管、物料、财务、人事、供应商等多个模块,实现了数据的集中管理和信息共享,有助于企业实现精细化管理,降低运营成本,提升决策效率。:深入调研CR公司的业务需求,明确系统应具备的功能模块,包括仓管员管理模块(物料信息、退回记录、申请信息、仓库信息管理)、财务员管理模块(资金信息管理、采购与租赁款项处理)、人事管理模块、供应商管理模块、项目管理模块(项目信息、设备采购、物料采购、设备租赁)、以及考勤打卡模块等。

zhihao503的博客 960

细谈SSRF漏洞挖掘思路总结,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

文章中的案例或工具仅面向合法授权的企业安全建设行为,如您需要测试内容的可用性,请自行搭建靶机环境,勿用于非法行为。如用于其他用途,由使用者承担全部法律及连带责任,与作者和本公众号无关。本项目所有收录的poc均为漏洞的理论判断,不存在漏洞利用过程,不会对目标发起真实攻击和漏洞利用。文中所涉及的技术、思路和工具仅供以安全为目的的学习交流使用。如您在使用本工具或阅读文章的过程中存在任何非法行为,您需自行承担相应后果,我们将不承担任何法律及连带责任。

QIANDXX的博客 952

基于远程服务器 Tip_Adapter源码从零开始复现

从零一步步实现源代码的运行

zcyzcyjava的博客 1604

数据分析案例-电脑笔记本价格数据可视化分析3

本文基于Kaggle笔记本数据集(1303条记录,13个变量),使用Python进行数据可视化分析。通过自定义函数预处理了CPU频率、内存类型等关键特征,利用Seaborn和Matplotlib绘制了品牌分布、内存类型占比、价格影响因素等可视化图表。研究发现:1)Dell和Lenovo市场份额最大;2)SSD是主流存储类型;3)高RAM配置普遍采用SSD;4)Intel处理器占据绝对优势。分析揭示了不同品牌、配置与价格的关系,为消费者购买决策和市场策略制定提供了数据支持。

m0_64336780的博客 1万+

【SRC实战】SSRF漏洞挖掘实战

免责声明:请勿利用文章内的相关技术从事非法测试,由于传播、利用此文所提供的信息、工具等资源而造成的任何直接或者间接的后果及损失,均由使用者本人负责,作者不为此承担任何责任!01 背景开展日常SRC的测试,在完成信息收集后,针对某站点进行深度挖掘,通过findsomething翻到一个预览接口。并通过此接口挖到ssrf漏洞。接下来请看实战。02 实战开局一个登录框。通过findsomething收集到一个带url参数的接口。路径为GetRawFile?url=xxxxxx。

2402_84205067的博客 355

RK3588芯片CAN总线调试秘籍:SocketCAN与错误帧攻略

RK3588芯片在嵌入式领域凭借8nm工艺和强大性能成为核心控制器。本文详细介绍了其CAN总线配置流程,包括硬件连接、内核驱动配置及SocketCAN命令操作,并深入解析了CAN通信中的错误帧机制及分析方法。通过智能工厂案例,展示了从问题定位到解决方案的全过程,强调了稳定通信对工业应用的重要性。文章为RK3588的CAN总线应用提供了实用技术参考,并对未来智能诊断技术在该领域的应用进行了展望。

远程部署调试 运行安装 项目调试 二次开发 项目技术新 持续迭代 部分源码免费分享 521

基于 BurpSuite 新版 MontoyaAPI 的 SSRF 漏洞自动探测插件,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

本公众号每日都会更新免费的网安工具,可以关注一下哦,星标我,更容易收到更新!

Python_0011的博客 972

基于Lstm+transformer的刀具磨损预测实战

基于Lstm+transformer的刀具磨损预测实战

2907

OpenClaw Windows 安装指南

好的,我来一步一步带你在 Windows 上安装 OpenClaw。

m0_60605453的博客 553

近百条SRC挖掘思路清单,漏洞挖掘思路清单,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

哥们儿,还在为SRC漏洞挖掘发愁吗?别慌!今天就给你整一份,保证你看了之后,挖洞就像开了金手指,直接起飞!这可不是随便瞎编的,都是实战经验总结,干货满满,助你成为漏洞猎手!

Libra1313的博客 888

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

每天一个网安小知识:SSRF,从零基础入门到精通,收藏这一篇就够了!

服务端请求伪造(Server-Side Request Forgery, SSRF)是一种网络安全漏洞。它允许攻击者利用一个存在缺陷的Web应用,以服务器自身的身份,向其能够访问的网络(包括内网、本地或外网)发送恶意的网络请求。简单来说,攻击者无法直接访问一个企业的内部网络,但他可以欺骗该企业的对外服务器,让这台服务器“代替”他去访问内部网络,从而突破网络边界的隔离。在这个过程中,Web服务器就成了攻击者的“代理”或“傀儡”。

2401_84578953的博客 1046

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

【实战SRC】漏洞挖掘之wsdl服务注入,从零基础入门到精通,收藏这一篇就够了!

【因为某SRC要求,平台名称、文章内容已打码脱敏】本次SRC挖掘,选取目标资产下的某WEB端目标,进入系统页面此处扫描系统目录,可以发现wsdl服务,路径为xxxx.asmx?WSDL,其中包含许多接口的调用路径和格式,一般来说这种服务存在SQL注入的几率非常大使用burpsuite插件官方商店里面的Wsdler解析该wsdl页面抓起请求进行解析这里对每个方法都测试一遍,发现其中一个名为GetMeetStatus的方法,发送到repeater里面数据包如下(已脱敏)

小司机的奥拓 752

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")

企业SRC漏洞挖掘(赏金)技巧(非常详细),零基础入门到精通,看这一篇就够了

文章目录前言一、个人经验二、SRC挖掘准备条件三、SRC挖掘常用资产收集工具(个人常用)四、常见漏洞库五、SRC挖掘注意事项1️⃣网络安全零基础入门① 学习路线② 路线对应学习视频2️⃣视频配套资料&国内外网安书籍、文档① 文档和书籍资料② 网络安全/黑客学习视频3️⃣网络安全源码合集+工具包4️⃣网络安全面试题资料领取前言使用说明:本篇文章旨在提供网络安全技术研究的信息和知识,以供信息技术专业人士、学者和爱好者学习和交流。

wangluo12138的博客 912

赶快码!Web渗透学习路线,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

*当前,网络安全已成为企业生存的“生命线”,**而Web渗透测试作为攻防对抗的核心领域。一。

m0_59598029的博客 638
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程序员_大白
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