【转载】企业资产收集与脆弱性检查工具

简介

image.png 云图极速版是针对拥有攻击面管理需求的用户打造的 SaaS 应用,致力于协助用户管理互联网资产攻击面的 SaaS 化订阅服务产品。可实现对备案域名、子域名、IP、端口、服务、网站、漏洞、安全风险等场景进行周期性监控,支持多维度分析攻击面。利用可视化性能数据和告警通知,帮助用户及时对攻击面作出反应,及时收敛互联网资产的暴露面,减少安全隐患。

云图极速版与传统漏扫的区别

【一次录入,全年躺平】 攻击面监控不需额外操作,录入主体后,云图后台会自动扫描; 这就是云图极速版相对漏扫类产品的优势。

产品上手简单

  • 录入主体即可开始攻击面监控。 image.png > 风险持续监控

  • 7 * 24 持续监控、新发漏洞实时更新、互联网数据实时更新。

  • 利用互联网最新数据分析并得出当前最全面的攻击面信息。 image.png

无需人工介入

  • 所有操作均由产品自动运行实现,所有安全策略都由长亭安全专家实时调优。
  • 录入主体后,所有风险信息都将通过社交软件进行推送,无需频繁登录平台查看。 image.png

    云图极速版与空间测绘的区别

【关联资产,精准发现】您的互联网数据再也不用大海捞针。

资产精准发现

  • 人工录入主体备案信息作为种子数据,持续发现与之关联的资产及暴露面数据。
  • 所有数据都可溯源至主体资产。自动绘制您的“资产地图”

影子资产拓展

  • 根据已发现资产的属性,持续分析并拓展影子资产。
  • 依托于大量在线数据及丰富的攻防经验,持续发现并识别隐藏在互联网的影子资产。

海量资产关联

  • 所有数据均可溯源至主体备案信息,每条数据均可追溯上下游资产信息。

安全风险识别

  • 支持安全风险识别,所有风险真实存在,不碰瓷。 image.png

转载自:https://blog.youkuaiyun.com/homeposted/article/details/136227885

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有网络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码执行耗时。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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