57、办公网络异常检测与安卓应用SQLite数据库漏洞检测

最新推荐文章于 2025-07-27 11:22:02 发布
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分类专栏： 解读《信息系统安全》：ICISS 2016会议精华 文章标签： 办公网络异常检测 安卓应用 SQLite数据库漏洞
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办公网络异常检测与安卓应用SQLite数据库漏洞检测

办公网络异常检测

在办公网络中，异常检测是保障网络安全的重要手段。研究提出了一种协议感知的异常检测框架，用于监控SMB和RPC协议。

特征选择 误报率（FPR） 检测率（DR） 攻击类型
无监督（基线方法） 84.5% 100% 利用漏洞
基于规范 14.7% 100% 利用漏洞
自动化 0.6% 100% 利用漏洞
组合方法 0.08% 100% 利用漏洞
离散区间（基线方法） 6.9% 100% 误用
父类方法 6.5% 100%
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SQLite 数据库注入总结
HBohan的博客
10-09 7129
前言 SQLite 是一个进程内的库，实现了自给自足的、无服务器的、零配置的、事务性的 SQL 数据库引擎。它是一个零配置的数据库，这意味着与其他数据库不一样，您不需要在系统中配置。SQLite 与 MySQL 还是有些区别的，SQLite 直接读写普通磁盘文件，每一个数据库就是一个文件，可以按应用程序需求进行静态或动态连接其存储文件进行数据操作。 SQLite 基础 在本篇文章中我们使用 SQLite3 来学习，SQLite3 的语法与 MySQL 相似。详细语法可以在这里学习：https://www.r
【Android应用源码】android连接SQLite数据库源码.zip
07-26
9. SQLite数据库操作：学习如何在Android应用中进行SQLite数据库操作是移动开发的基本技能之一，包括创建表、插入数据、查询数据、更新数据和删除数据等操作。 10. Android应用性能优化：通过合理地管理数据库连接...
58、软件漏洞检测：从安卓 SQLite 数据库到代码函数的探索
m5n6o7的博客
07-27 45
本文探讨了安卓系统中SQLite数据库存在的安全隐患，特别是明文存储敏感数据和同步漏洞的威胁，并提出了基于控制流图（CFG）相似度的漏洞函数发现方法。通过特征提取、kNN选择和图核方法，该技术能够更准确地识别与已知漏洞函数具有相似代码结构的潜在漏洞函数。文章展示了在多个开源项目中的评估结果，验证了方法的有效性，并讨论了其优势与局限性，同时提供了在实际开发中集成该方法的建议。
android 漏洞库,android系统sqlite数据库注入漏洞
weixin_42116734的博客
05-27 416
漏洞概要缺陷编号：WooYun-2012-04550漏洞标题：android系统sqlite数据库注入漏洞相关厂商：android漏洞作者：冷森提交时间：2012-02-15 18:44公开时间：2012-02-15 18:44漏洞类型：设计错误/逻辑缺陷危害等级：中自评Rank：5漏洞状态：未联系到厂商或者厂商积极忽略Tags标签：漏洞详情披露状态：2012-02-15: 积极联系厂商并且等待厂...
SQLite数据库在Android中的异常处理与调试技巧
m0_71524094的博客
04-04 568
轻量级：SQLite 以精简的代码实现了一个完整的 SQL 数据库引擎，不依赖于其他的库或者服务器，因此非常适合用于嵌入式设备或者移动应用中。原子性事务：SQLite 采用基于日志的事务处理机制，即所有的 SQL 操作都被记录在一个日志文件中，这样可以保证即使在崩溃或者异常情况下，数据库也能够回滚到之前的状态。自动索引：当用户进行查询操作时，SQLite 会自动根据查询条件创建索引以提高查询性能。同时，SQLite 还支持多种类型的索引，包括 B-tree 索引和哈希索引。
SQLite数据库：轻量级文件数据库设计与应用
weixin_31185473的博客
07-07 442
SQLite 是一个软件库，实现了 SQL 数据库引擎的小型、快速、自给自足、高可靠性的关系数据库管理系统。它不需要单独的服务器进程运行，可直接嵌入到应用程序中，这一特性极大地简化了部署与维护工作。SQLite 的数据存储在一个单一的磁盘文件中，因此它也被称为零配置数据库，非常适合轻量级应用。SQLite 不仅仅是一个数据库，它也支持 SQL 语言的大部分特性，包括事务处理、联结、子查询、触发器等。此外，SQLite 通过一个精心优化的 B-tree 实现数据存储和索引，以确保高效的数据库操作。
Android SQLite数据库加密
殇神马的博客
09-29 3347
一、前言 SQLite是一个轻量级的、跨平台的、开源的嵌入式数据库引擎，也是一个关系型的的使用SQL语句的数据库引擎， 读写效率高、资源消耗总量少、延迟时间少，使其成为移动平台数据库的最佳解决方案(如Android、iOS) 但是Android上自带的SQLite数据库是没有实现加密的,我们可以通过Android Studio直接导出应用创建的数据库文件,然后通过如SQLite Expere Personal 这种可视化工具打开数据库文件进行查看数据库的表结构，以及数据,这就导致存储在SQLite中的数据可
54、软件漏洞检测与安卓藏文本地化研究
day7的博客
07-05 38
本文探讨了两个研究领域：一是基于随机编程的软件漏洞检测方法，通过模板提取、随机化与组合等步骤，实现对可编程软件中漏洞的高效发现；二是基于安卓系统的藏文本地化研究，通过修改安卓源码、添加藏文字体、解决叠加显示问题等手段，实现安卓平台对藏文的正常显示和输入。文章还对两种研究进行了对比分析，并提出了未来的研究方向。
Android SQLite数据库开发实战指南
weixin_42351520的博客
11-11 692
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：在Android应用开发中，SQLite是一个轻量级且开源的嵌入式SQL数据库引擎，广泛用于存储和管理结构化数据。本文提供了一个详细的代码示例，说明如何在Android环境中使用SQLite进行数据库操作，涵盖了SQLiteOpenHelper类的使用、数据库创建与升级流程、CRUD操作、事务处理、版本管理、性能优化以及安全性考虑。还...
Android数据库SQLite的读写
徘徊的风
04-28 1110
adb命令 sqlite3可以操作数据库：数据库存放在app的目录里面，要先进入/data，或者/data/data，查找app的目录，再进入databases目录，然后再执行： sqlite3 数据库文件名 sqlite>.modecolum 修改一下查询结果的显示模式 sqlite>.headeron 这条命令是打开首行显示字段名的功能 sqlite命令下执行.dbinfo，其中user version这一项是这个db的版本号（由程序员写入）。 剩下的，就看你对...
安卓sqlite数据库加密技术详解
在介绍安卓开发加密数据库的相关知识点之前，我们需要了解安卓操作系统中的SQLite数据库。SQLite是一个轻量级的嵌入式数据库引擎，广泛应用于移动设备，特别是在安卓平台中，其作为应用数据存储的主要解决方案。然而...
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）
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【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）内容概要：本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法（OCSSA）优化变分模态分解（VMD）参数，并结合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证，通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α，有效提升信号分解精度，抑制模态混叠；随后利用CNN提取故障特征的空间信息，BiLSTM捕捉时间序列的动态特征，最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势，显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统；②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案；③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议：建议读者结合MATLAB代码实现，深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑，通过复现实验掌握完整诊断流程，并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
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下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/77c32016f171 广义预测控制（Generalized Predictive Control, GPC）仿真软件 可实现GPC对具有CARIMA模型的被控对象的控制仿真。 软件实现了多种GPC的变体，提供了被控对象参数定制、控制算法参数调整的功能。 软件说明详见software_note中的word文档。 img1
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本项研究工程基于Python编程环境构建，专门针对淘宝平台用户行为数据进行深度解析。项目文件结构由28个独立文件组成，其中包括11个PNG格式图表、7个XML配置文件、3个JPG图像文档以及3个核心Python程序文件，其余为辅助性文档。数据集合完整记录了用户标识符、商品编码、行为分类、商品品类及时间戳等五个关键维度，样本总量突破1200万条。研究目标在于系统性地挖掘用户行为的内在规律与特征模式，为消费行为分析提供实证依据。 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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一个openjdk镜像文件，版本是1.8哦，希望能为大家提供帮助。
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