<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Zyecho的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; void_zk]]></copyright><item><title><![CDATA[【论文阅读】综述：深度学习库中Fuzzing技术的调研]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/139768152</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/139768152</guid><author>void_zk</author><pubDate>Tue, 18 Jun 2024 11:19:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[然后，跟踪的信息可以形成每个API的值空间，以及一个参数值空间，其中的值可以在测试期间跨相似API的参数共享。然后将所有生成的变异体放入种子库中，并且对于未来的变异轮次，优先选择得分较高的种子，使得我们能够生成更加多样化的高质量代码片段集合用于模糊测试。例如，LEMON中的层添加规则不能适用于具有不同输入和输出形状的层，而Muffin则需要手动标注所考虑的DL API的输入/输出限制，并采用额外的整形操作来确保有效的连接。公开的模型通常只关注流行的任务，并且只调用库代码的有限部分，这往往会得到很好的测试。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【论文阅读】VulGAI：基于graphs and images的漏洞检测]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/139059474</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/139059474</guid><author>void_zk</author><pubDate>Mon, 20 May 2024 10:46:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[在模型的计算性能方面，VulGAI 有 77178 个计算参数，但 VulCNN 是 VulGAI 的 8.77 倍，而 VulCNN 的计算参数676802。，我们设计实验 1。实验1：为了验证VulGAI的漏洞检测性能，我们比较了基于深度学习的高级漏洞检测方法，即切片级漏洞检测方法VulDePecker（Li et al.， 2018），SySeVR（Li et al.， 2021b）和函数级漏洞检测方法Devign（周 et al.， 2019）和VulCNN（Wu et al.， 2022）。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【论文阅读】VulCNN:受图像启发的可扩展漏洞检测系统]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/139059093</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/139059093</guid><author>void_zk</author><pubDate>Mon, 20 May 2024 10:36:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[基本信息

摘要
由于深度学习（DL）可以自动从源代码中学习特征，因此已被广泛用于源代码漏洞检测。为了实现可扩展的漏洞扫描，一些先前的研究打算通过将源代码视为文本来直接处理源代码。为了实现准确的漏洞检测，其他方法考虑将程序语义提炼成图形表示，并使用它们来检测漏洞。在实践中，基于文本的技术是可扩展的，但由于缺乏程序语义而不准确。基于图的方法很准确，但不可扩展，因为图分析通常很耗时。在本文中，我们的目标是在扫描大规模源代码漏洞时实现可扩展性和准确性。受现有基于深度学习的图像分类的启发，该分类能够准确分析数百万张]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【已解决】squashfs4.3编译过程中的一些问题，找不到major()和minor()函数的定义，找不到‘makedev’]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/137771360</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/137771360</guid><author>void_zk</author><pubDate>Mon, 15 Apr 2024 10:37:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[^~~~~| ^~~~~| ^~~~~| ^~~~~| ^~~~~| ^~~~~| ^~~~~| ^~~~~| ^~~~~~~解决方法。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【论文阅读7】NIDS对抗性机器学习综述]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/136966659</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/136966659</guid><author>void_zk</author><pubDate>Sat, 23 Mar 2024 14:15:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[我们首先提出了基于DL的NIDS的分类法，并讨论了分类法对对抗性学习的影响。最小范数攻击：最小范数攻击（Minimum Norm Attack）是一种白盒（White-Box）对抗性攻击方法，其目标是在满足对抗性样本的相似性约束（即对抗性样本与原始样本在某种范数度量下的差异尽可能小）的前提下，生成对抗性样本。通过调查（自 2015 年以来）关于基于 DL 的 NIDS对抗性攻击和对抗性防御的文献，弥合 NIDS 中的对抗性学习与 CV 之间的差距，以全面概述基于 DL 的 NIDS 中的对抗性学习。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【ASA5520防火墙-eve-ng】ASA5520基础知识介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/136444429</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/136444429</guid><author>void_zk</author><pubDate>Mon, 04 Mar 2024 09:54:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文主要介绍ASA5520防火墙的基本知识和配置]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【已解决】EVENG导入Win7镜像以后可以启动无法VNC打开]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/136281727</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/136281727</guid><author>void_zk</author><pubDate>Sun, 25 Feb 2024 14:07:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[解决eveng导入win7镜像后可启动但是无法vnc打开的问题]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【论文阅读】HOLMES通过关联可疑信息流进行实时 APT 检测]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/135195687</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/135195687</guid><author>void_zk</author><pubDate>Mon, 25 Dec 2023 11:26:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[该方法通过分析攻击者活动中的可疑信息流之间的相关性来产生一个可靠的检测信号，并能够实时生成攻击者的高阶图，以便分析师进行有效的网络安全响应。本文介绍了作者在红队与蓝队对抗性攻击中的实验结果。而克服高级特征和低级特征之间的语义鸿沟也是深度学习和计算机视觉研究的一个重要目标，包括构建更强大的模型来捕捉这些特征之间的关系，以及开发用于解释和可视化深度学习模型的工具。使用MITRE的ATT&CK框架：HOLMES方法使用MITRE的ATT&CK框架作为中间层抽象的基础，这使得该方法可以检测到各种类型的APT攻击。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【论文阅读】基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/135119093</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/135119093</guid><author>void_zk</author><pubDate>Wed, 20 Dec 2023 22:25:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[我们开发了一个威胁数据收集器，以自动从一组来源收集网络威胁数据，包括73个国际安全博客（例如，fireeye，cloudflare），黑客论坛帖子（例如，Blackhat，Hack5），安全公告（例如，Microsoft，Cisco），CVE详细说明和ExploitDB。实验结果表明，基于多粒度注意力机制的IOC提取方法优于现有的先进方法，提出的威胁智能计算框架可以有效挖掘隐藏在IOC之间相互依赖关系中的安全知识，使关键的威胁智能应用，如威胁分析和排序、攻击偏好建模和脆弱性相似性分析。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【论文阅读】HTTP 流量和恶意 URL 的异常检测]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/135012617</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/135012617</guid><author>void_zk</author><pubDate>Fri, 15 Dec 2023 11:10:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[然而，在现实中，字典中缺少特定的令牌不应该是一个常见的问题 - 新的攻击很少引入许多以前看不见的攻击（在我们的实验中，模型不知道单个恶意令牌，但成功标记了异常）。在我们的实验中，我们决定使用冻结表示，因为一个没有被引入异常概念的功能良好的语言模型，能在一个完全无监督的系统中带来了更大的潜力。BoW（Bag-of-words）是一个简单的模型，它使用单词的频率（获得的向量中的每个位置对应一个单词）来表示文档，或者在我们的示例中，使用从标记化阶段获得的标记来表示文档。此外，在我们的实现中，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AR9271无线网卡Win10配置热点]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/134953960</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/134953960</guid><author>void_zk</author><pubDate>Tue, 12 Dec 2023 17:00:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[3.稳定性:Atheros AR9271采用高品质的射频芯片，具有出色的抗干扰能力和稳定性，能够在复杂的无线环境下保持稳定的连接.1.高性能: Atheros AR9271采用优秀的无线芯片，支持最高150Mbps的传输速度，可以满足多种应用场景的需求.5.易于集成: Atheros AR9271采用USB接口，可以直接与计算机或其他设备进行连接，方便快捷，易于集成。这里一般默认是本地连接9，因为我这里是配置好的，所以访问类型是Internet，配置有问题应该是无法访问网络。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【已解决】【Tensorflow2.12.0版本以后合并CPU和GPU版】Tensorflow-gpu==2.12.0 安装失败解决办法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/131379478</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/131379478</guid><author>void_zk</author><pubDate>Sun, 25 Jun 2023 16:06:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[Tensorflow2.12.0版本以后合并CPU和GPU版]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[软断点、硬件断点和内存断点(逆向基础知识)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/130254924</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/130254924</guid><author>void_zk</author><pubDate>Wed, 19 Apr 2023 22:25:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[软断点、硬件断点和内存断点，逆向基础知识]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Cisco ISR4221 路由器密码重置方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/129249656</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/129249656</guid><author>void_zk</author><pubDate>Mon, 27 Feb 2023 20:59:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[Cisco ISR4221 路由器密码重置方法]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PE文件感染程序设计（PE病毒）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/128644545</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/128644545</guid><author>void_zk</author><pubDate>Wed, 11 Jan 2023 21:56:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[记录PE病毒设计的入门实验]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[WPS Office宏病毒实现shell反弹]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/127440884</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/127440884</guid><author>void_zk</author><pubDate>Fri, 21 Oct 2022 10:26:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[WPS Office宏病毒实现shell反弹]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CVE-2020-1472复现打域控（包含Win Server 2012域环境搭建）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/127440366</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/127440366</guid><author>void_zk</author><pubDate>Fri, 21 Oct 2022 10:17:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[CVE-2020-1472复现打域控（包含Win Server 2012域环境搭建），详细记录了CVE-2020-1472复现，将域控中保存在AD中的管理员password设置为空。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[DirtyPipe(CVE-2022-0847) 脏管漏洞复现分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/125884637</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/125884637</guid><author>void_zk</author><pubDate>Wed, 20 Jul 2022 08:36:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[本实验详细记录了DirtyPipe(CVE-2022-0847) 脏管漏洞的分析和复现]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Kali 使用永恒之蓝Eternalblue攻击win7]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/122661968</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/122661968</guid><author>void_zk</author><pubDate>Mon, 24 Jan 2022 10:05:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[kali Eternalblue to win7
	实验准备
攻击机： kali ,  IP: 192.168.226.130
靶机：win7 ,   IP: 192.168.226.128
	实验过程
	关闭win7防火墙，开放445,139端口
	扫描以下，查看端口情况
$ sudo nmap -sV -A -O 192.168.226.128
	启动msfconsole
$ msfconsole

	使用auxiliary/scanner/smb/smb_ms17_010监测ms17_01]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Win7利用NSA Eternalblue 永恒之蓝 和fuzzbunch工具实现dll注入 Win 7 64CN]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/122659630</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/void_zk/article/details/122659630</guid><author>void_zk</author><pubDate>Mon, 24 Jan 2022 00:09:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[Win7利用NSA Eternalblue 永恒之蓝 和fuzzbunch工具实现dll注入 Win 7 64CN
一、原理
1.Eternalblue可以利用SMB漏洞，结合Doublepulsar后，获取Windows 7 系统权限
2.漏洞存在环境
几乎所有开放455端口的Win系统
3. SMB
一个网络文件共享协议
二、实验准备
攻击机：win7 64 IP：192.168.226.128
靶机：win7 64 CN IP: 192.168.226.129
辅助攻击机：kali IP : 192.]]></description><category></category></item></channel></rss>