《Web Security Testing Cookbook》学习笔记

AQA 网站开始连载《WebSecurityTestingCookbook》的学习笔记,该系列文章将涵盖 Web 安全测试的重要知识点和技术实践。
内容简介编辑 《Web安全测试》内容简介: 《Web安全测试》中的秘诀所覆盖的基础知识包括了从观察客户端和服务器之间的消息到使用脚本完成登录并执行Web应用功能的多阶段测试。在《Web安全测试》的最后,你将能够建立精确定位到Ajax函数的测试,以及适用于常见怀疑对象(跨站式脚本和注入攻击)的大型多级测试。 作者简介编辑 Paco Hope,是Cigital公司的一名技术经理,《Mastering FreeBsD and 0penBsDsecurity》 (由O’Reilly出版)的合著者之一。他也发表过有关误用、滥用案例和PKI的文章。他曾被邀请到会议就软件安全需求、Web应用安全和嵌入式系统安全等话题发表演讲。在Cigital,他曾担任MasterCard Internationa!在安全策略方面的主题专家,而且曾协助一家世界500强的服务业公司编写软件安全策略。他也为软件开发和测试人员提供软件安全基础方面的培训。他还曾为博彩业和移动通信行业中的几家公司提出过软件安全方面的建议。Paco曾在威廉玛丽学院主修计算机科学和英语,并从弗吉尼亚大学获得计算机科学方面的理学硕士学位。 Ben Waltller,是Cigital公司的一名顾问,Edit C00kies工具的开发者之一。他同时参与标准质量保证和软件安全方面的工作。他日复一日地设计和执行测试一一因此他理解忙碌的QA领域对简单秘诀的需求。他也曾对开放式Web应用程序安全项目(0WAsP)的成员就w曲应用测试工具发表过演讲还赢得荣誉。
Among the tests you perform on web applications, security testing is perhaps the most important, yet it's often the most neglected. The recipes in the Web Security Testing Cookbook demonstrate how developers and testers can check for the most common web security issues, while conducting unit tests, regression tests, or exploratory tests. Unlike ad hoc security assessments, these recipes are repeatable, concise, and systematic-perfect for integrating into your regular test suite. Recipes cover the basics from observing messages between clients and servers to multi-phase tests that script the login and execution of web application features. By the end of the book, you'll be able to build tests pinpointed at Ajax functions, as well as large multi-step tests for the usual suspects: cross-site scripting and injection attacks. This book helps you: Obtain, install, and configure useful-and free-security testing tools Understand how your application communicates with users, so you can better simulate attacks in your tests Choose from many different methods that simulate common attacks such as SQL injection, cross-site scripting, and manipulating hidden form fields Make your tests repeatable by using the scripts and examples in the recipes as starting points for automated tests Don't live in dread of the midnight phone call telling you that your site has been hacked. With Web Security Testing Cookbook and the free tools used in the book's examples, you can incorporate security coverage into your test suite, and sleep in peace.
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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