Known attacks on x86 u-state

最新推荐文章于 2024-05-30 01:58:48 发布
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第十四章 加密和安全 -- PAM认证机制
Raymond的博客
10-24 596
PAM（可插拔认证模块）是Linux系统中一种灵活的认证框架，它将系统服务与认证方式分离，允许管理员为不同服务配置不同认证方式。PAM通过模块化设计实现，包括四种模块类型：认证(auth)、账户管理(account)、密码(password)和会话(session)。其配置文件主要位于/etc/pam.d/目录下，使用required、requisite、sufficient和optional等控制标志来定义认证流程。PAM模块文件存放在/lib64/security/目录中，支持文本文件、MySQL、LD
linux那些事之TLB(Translation-Lookaside Buffer)无效操作
weixin_42730667的博客
12-29 2368
TLB 为了加速虚拟地址转换物理地址过程，CPU内部一般都集成TLB硬件单元，通过缓存存取虚拟地址与物理地址映射关系，避免再通过MMU 通过多级查表引入多次内存开销，直接将映射关系存储到硬件单元中，本质上TLB是一种特殊的cache硬件单元。在地址转换过程中，如果TLB中存储有该虚拟地址映射关系，则直接从TLB获取到物理地址，避免通过查表多次引用内存过程。 When paging is enabled, every memory access has its virtual address a..
通过随机化TLS来规避安全检测
NOSEC2019的博客
05-17 1249
近期，Akamai的研究人员观察到网络攻击者正在使用一种新技术来规避安全产品对恶意流量的检测。这项新技术——我们称之为Cipher Stunting——已经成为一种不可忽视的安全威胁，它最早可以追溯到2018年初。通过使用某些高明的手段，攻击者把SSL/TLS签名随机化，试图逃避安全产品的检测。 攻击者不断改变他们的攻击方式，把他们的规避技术变得日益复杂和巧妙，他们主要的目标是航空公司，银行和约...
tls使用中的一些基本概念
ninesunsz的专栏
10-15 609
#关于TLS加密的一些基本概念 --------------------------------------------- 最近在做[mbedtls](https://tls.mbed.org)的移植工作，随手写点东西方便以后查,首先强调的一点从工程的角度看加密算法都是针对解密代价来说的，理论上所有的加密都可以破解，但是只要解密的代价超过了可以接受程度就认为是安全的。其次加密算法的安全和算法是否公...
SWIG的一个编译错误的解决方案
Linker Lin的Blog
05-06 852
SWIG包装一个上古的代码库的时候，遇到一个问题： Error: Nothing known about namespace '__gnu_cxx' 原因：代码中用来一些 __gnu_cxx名空间里面的函数来实现原子操作。而SWIG不认识这个名空间。所以悲剧了。 解决方案： 在所有用到 __gnu_cxx 里面东西的函数第一行加上： using namespace __gnu_cxx; ...
Node.js 入门笔记(2) - swig模板
老胡的笔记
12-12 838
express与swig模板
about namespace
weixin_33810302的博客
05-20 113
once you specify to use a certain namespace such as "{using namespace1;...}", you need to know that the global namespace still takes effect. 转载于:https://www.cnblogs.com/hackerma/p/3738845.html
x86-64
weixin_30493321的博客
11-16 322
http://en.wikipedia.org/wiki/X86-64 x86-64 From Wikipedia, the free encyclopedia "AMD64" and "Intel 64" redirect here. For the Intel 64-bit architecture called IA-64, seeItanium. x86-64...
二进制代码的类型恢复-Type inference on executable-wcventure
wcventure的博客
01-21 1557
This document collects papers that are related with Type inference on executable.
vuInhub靶场实战系列-DC-7实战
专注Python编程与网络安全领域，分享原创技术文章与靶机渗透实战经验。以清晰的逻辑解构复杂技术，用深入浅出的笔触呈现：从Python基础到高级特性，从漏洞原理到攻防实践。在这里，代码与安全交织，思考与成长同行。
05-30 1098
Vulnhub是一个提供各种漏洞环境的靶场平台，大部分环境是做好的虚拟机镜像文件，镜像预先设计了多种漏洞。本文将介绍dc-7靶机渗透测试，内容包括nmap扫描、drush密码修改、netcat使用监听任务、反弹shell，定时任务执行backups.sh获得root权限等内容，最终获得flag。使用nmap进行主机发现和端口扫描使用dirbsearch目录扫描尝试登录ssh使用drush修改admin用户的密码登录管理页面安装php模块，编写一句话木马实现反弹shell,获得root权限，最终获得flag。
WindowsServer2012Hyper-V(R1/R2):AComprehensiveOverview
### Windows Server 2012 Hyper - V (R1/R2): A Comprehensive Overview #### 1. Hyper - V Evolution After years of research and multiple releases, Microsoft has presented a stable, feature - rich, and ...
Wi-Fi管理帧保护（MFP）机制揭秘：ESP32支持现状与3种增强方案可行性分析
!...# 1. Wi-Fi管理帧保护（MFP）机制概述 无线网络中，管理帧承担着维持连接稳定的关键职责，如认证、去认证、关联与取消关联等。然而，传统Wi-Fi协议未对管理帧提供加密保护，导致其易受伪造与重放攻击，尤其是...
ssl握手协议中的CipherSuite
热门推荐
TCP/IP
07-20 1万+
<br />下面是一个ssl握手的过程，没有进行客户端验证：<br /> 1.C-S：ClientHello---cipher-suit-list<br /> 2.S-C：ServerHello---selected-cipher-suit<br /> 3.S-C：ServerKeyExchange<br /> 4.S-C：ServerHelloDone<br /> 5.C-S：ClientKeyExchange<br /> 6.C-S：完成<br /> 7.S-C：完成<br /> 第3步
解决ri Nothing known about问题
rekoza的专栏
11-13 254
例如： $ ri File Nothing known about File  解决方法： First select a RVM ruby. $ rvm use 1.9.2 Next generate the core ruby documentation. $ rvm docs generate And finally open the core rub...
sharding-jdbc示例代码
12-19
sharding-jdbc示例代码
ENVI+Deep+Learning+V1.0深度学习操作教程
12-19
内容概要：本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程，重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用，以实现遥感图像中特定目标（如集装箱）的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练，到执行分类及结果优化的完整流程，并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架，采用ENVINet5（U-Net变体）架构，支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据，适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群：具备遥感图像处理基础，熟悉ENVI软件操作，从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员，尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标：①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标（如车辆、建筑、道路、集装箱等）；②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置（如Patch Size、Epochs、Class Weight等）；③通过模型调优与结果反馈提升分类精度，实现高效自动化信息提取。; 阅读建议：建议结合实际遥感项目边学边练，重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节，充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化，同时注意软硬件环境（特别是NVIDIA GPU）的配置要求以保障训练效率。
QPdfiumDemo
12-19
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【网络安全竞赛】基于DVWA的代码级攻防技术：SQL注入至RCE利用链的实战设计与自动化防御方案研究
最新发布
12-19
内容概要：本文通过改造DVWA漏洞靶场，构建了一条从SQL注入到文件上传再到远程命令执行（RCE）的完整攻击链，重点展示代码级攻防技术。文中详细解析了二次注入、图片马精制、竞争上传和LD_PRELOAD沙箱逃逸等高阶技巧，并提供了完整的Python利用脚本与官方修复补丁，强调在真实竞赛场景下的实战应用与防御策略。同时展望了自动化Patch评估、微服务漏洞链和合规审计等未来发展方向。; 适合人群：具备一定Web安全基础，参加CTF竞赛或从事渗透测试工作的安全从业者，以及蓝队防守人员和安全培训讲师。; 使用场景及目标：①在高校CTF比赛中作为高难度Web题型，检验选手综合攻防能力；②用于企业招聘中考察候选人实战编码与应急响应能力；③辅助安全培训中进行攻击复现与防御规则编写。; 阅读建议：学习者应结合DVWA环境动手实践每个攻击环节，深入理解Payload构造原理与系统底层机制，同时对比官方Patch掌握安全编码规范，提升攻防双向能力。
poison frogs! targeted clean-label poisoning attacks on neural networks复现
10-22
“Poison frogs! targeted clean-label poisoning attacks on neural networks”这是一个关于对神经网络进行有针对性的干净标签中毒攻击的研究项目。在这种攻击中，研究人员通过修改训练数据集中的特定标签，以欺骗神经网络模型以误分类输入样本。 干净标签中毒攻击是一种隐蔽的攻击方式，因为攻击者不需要修改图像本身或添加任何可见的攻击标记。相反，他们通过对训练数据集进行精心设计的修改，使神经网络在应用中出现错误分类。这种攻击方法可能会导致严重后果，例如在自动驾驶汽车或安全系统中造成事故或功能失效。 这个项目的目的是研究这种攻击方法的可行性和效果，并提出对抗这种攻击的解决方案。研究人员首先对训练数据集进行修改，以使特定类别的图像被误分类为其他类别。然后，他们使用已经训练好的神经网络模型，通过修改训练数据集中的特定图像标签，使模型在测试阶段错误地将这些特定图像分类为不同的类别。 结果表明，即使在高性能的神经网络上进行干净标签中毒攻击也是可行的。这些攻击可以在不影响模型在其他正常输入上性能的情况下，误导模型对特定图像的分类。这使得攻击者能够操纵模型的行为，甚至可能导致系统的安全漏洞和错误决策。 为了对抗这种攻击，研究人员提出了一种改进的训练策略，称为“防御机制”。这种方法可以增强模型对干净标签中毒攻击的鲁棒性，并提供了一种有效的方法来检测和解决这种攻击。 总体而言，这个项目揭示了干净标签中毒攻击在神经网络中的潜在威胁，并提供了对抗这种攻击的解决方案。这有助于进一步加强神经网络模型在面临安全挑战时的鲁棒性，并推动相关领域的研究和技术发展。
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