<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[海阔天空]]></title><description><![CDATA[未染红世半点尘，混沌虚度三七春。当放手时且放手，何苦贪婪漫吾身。]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; woswod]]></copyright><item><title><![CDATA[Wireshark的两种过滤器与BPF过滤规则]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/118723567</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/118723567</guid><author>woswod</author><pubDate>Wed, 14 Jul 2021 17:29:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[Wirshark使用的关键就在于过滤出想要的数据包，下面介绍怎么过滤。

抓包过滤器

Wirshark有两种过滤器，一个是抓包过滤器，一个是显示过滤器，他们之间的区别在于抓包过滤器只抓取你设置的规则，同时丢弃其他信息，显示过滤器并不会丢弃信息，只是将不符合规则的数据隐藏起来而已。有时候一旦数据包被丢弃，这些数据包就无法在恢复回来。还有一个区别就是，捕捉过滤器必须在开始捕捉前设置完毕，这一点跟显示过滤器是不同的。

两种过滤器的目的也是不同的：
捕捉过滤器是数据经过的第一层过滤器，它用于控制捕捉数据的数量，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[汇编笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/101676463</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/101676463</guid><author>woswod</author><pubDate>Sun, 29 Sep 2019 10:54:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[更新于20190929
1. Intel和AT&amp;T汇编
参数是反的
Intel
mov  rax, rcx	;rcx -&gt; rax

AT&amp;T
movq  rcx, rax	;rcx -&gt; rax

2. 指令
2.1 SHL/SHR 移位指令
移动1位，使用立即数
48 D1 E9          shr     rcx, 1

但是没有shr rcx, 2这种指令...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[译] [2018-S&P] CollAFL: Path Sensitive Fuzzing]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/101102156</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/101102156</guid><author>woswod</author><pubDate>Sat, 21 Sep 2019 11:51:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[全文概述

覆盖率引导模糊测试(CGF)是一种广泛使用且有效的解决方案，可用于查找软件漏洞。跟踪代码覆盖率并利用它来指导模糊测试对覆盖引导的模糊器。然而，由于高插桩开销，在实践中跟踪完整且准确的路径覆盖是不可行的。流行的模糊器（例如，AFL）经常使用粗略的覆盖信息，例如存储在紧凑位图中的边缘命中计数，以实现高效的灰盒测试。覆盖范围的这种不准确性和不完整性给模糊器带来了严重的限制。首先，它会导致路径...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python3中编码转化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/101080338</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/101080338</guid><author>woswod</author><pubDate>Fri, 20 Sep 2019 23:09:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里写自定义目录标题1.  编码解码概念2. UNICODE、UTF-8、UTF-16...3. 代码测试
1.  编码解码概念
首先要明白一些概念，调用函数的时候就不会出错了
编码：把数据变为01比特。网络通信中的编码也是这个意思。
解码：从01比特恢复为有意义的表示形式
在python3中，字符串是str类型，而bytes类型表示的是一个字节串。从str到bytes就叫编码，从bytes到st...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[VSCode中Python代码自动提示]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/92795526</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/92795526</guid><author>woswod</author><pubDate>Tue, 18 Jun 2019 16:36:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[自己写的的模块，VSCode中无法自动提示。可以按下面步骤试试：
1. 添加模块路径
文件 – 设置 – 首选项，搜索autoComplete，点击"在settings.json中编辑"，添加模块路径
  "python.autoComplete.extraPaths": [
      "C:\\Module\\Lib\\site-packages",
      "C:\\Module\\Sc...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[git基本命令,SSH,分支合并,常见错误等]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/90547925</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/90547925</guid><author>woswod</author><pubDate>Sat, 25 May 2019 16:01:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[基本命令
git clone https://xxx/xx.git
git fetch：相当于是从远程获取最新版本到本地，不会自动merge
git pull：相当于是从远程获取最新版本并merge到本地
git diff 2a 2b 比较两个版本
git branch test 创建本地test分支
git checkout 1a 切换到1a这个版本
git branch 查看本地分支
git ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AFL 生态圈]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/89607338</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/89607338</guid><author>woswod</author><pubDate>Sat, 27 Apr 2019 20:58:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[AFL 生态圈



在本文中，我们将讨论的不是经典AFL本身，而是关于为其设计的实用程序及其修改，我们认为，这些实用程序可以显着提高模糊测试的质量。如果你想知道如何提高AFL以及如何更快地找到更多漏洞 - 继续阅读！

什么是AFL，它有什么用？

AFL是一种覆盖引导或基于反馈的模糊器。关于这些概念的更多信息可以在一篇很酷的论文“Fuzzing：Art，Science，and Enginee...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[动态二进制插桩的原理和基本实现过程(Pin/DynamoRIO/Frida)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/89556676</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/89556676</guid><author>woswod</author><pubDate>Fri, 26 Apr 2019 16:57:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[英文原文全文http://deniable.org/reversing/binary-instrumentation
译转自https://www.4hou.com/binary/13026.html和https://www.4hou.com/binary/13116.html 翻译并不全
感谢翻译作者luochicun

目录

前言

Pin

DynamoRIO

Frida

前言

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Binsec 反向有界的动态符号执行：针对混淆代码的不可行性问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/89511147</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/89511147</guid><author>woswod</author><pubDate>Thu, 25 Apr 2019 11:06:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录

一、介绍

二、背景

混淆

反汇编

动态符号执行

三、动机

四、后向有界符号执行BACKWARD-BOUNDEDDSEBB-DSE

五、使用BB-DSE解决不可行性问题

A.不透明谓词

B.调用堆栈篡改

C.其他反混淆相关的不可行性问题

六、评估：对照实验

A.初步：与标准DSE比较

B.不透明谓词评估

C.调用堆栈篡改评估

D.结论
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[逻辑回归（梯度上升、交叉验证）Python实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/89463194</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/89463194</guid><author>woswod</author><pubDate>Mon, 22 Apr 2019 23:01:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录1. 算法实现2. 代码3. 实验结果
1. 算法实现
分别采用标准化、Log、Binary 3种预处理，进行下面操作
1、数据预处理；
2、梯度上升法训练参数权重，采用十折交叉验证，选择规格化强度参数；
3、对错误数据分类，计算错误率。
程序中主要实现了如下函数：




函数
说明




def LoadData(file_path):
加载mat文件


def StndTrainDa...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[A Survey of Symbolic Execution Techniques 符号执行综述]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/88630219</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/88630219</guid><author>woswod</author><pubDate>Sun, 17 Mar 2019 23:59:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文 A Survey of Symbolic Execution Techniques

目录



1. 介绍

1.1 例子

1.2 挑战

1.3 相关工作

1.4 文章的组织

2. 符号执行引擎

2.1 混合符号和具体执行

2.2 符号执行的设计原则

2.3 路径选择

2.4 回溯符号执行 Symbolic Backward Execution

3. 内存模型

3.1...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用GNS3实验PPTP和L2TP协议]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/88630125</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/88630125</guid><author>woswod</author><pubDate>Sun, 17 Mar 2019 23:42:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[实验内容
Cloud-1代表实验主机
R2配PPTP和L2TP环境
在本地主机上通过VPN连接R2

1. 配置
1.1. R1：
R1(config)#int E1/0
R1(config-if)#ip add 192.168.100.254 255.255.255.0
R1(config-if)#no shut

R1(config-if)#int f0/0
R1(config-if)#ip ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[利用缓存给内网Linux主机安装程序]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/86556273</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/86556273</guid><author>woswod</author><pubDate>Sat, 19 Jan 2019 20:11:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[很多客户存在内网，无法连接互联网。这种情况下使用Linux系统，是一件非常痛苦的事情。由于包的依赖性，安装一个程序可能需要下载很多包导到内网才行。下面介绍一种利用缓存来给不能上网的Linux主机安装程序的方法。
首先得在可以上网的机器上安装一个一样的环境。
Redhat/CentOS

修改/etc/yum.conf中的keepcache=1，表现保存yum安装程序时下载的安装包，保存目录默认在/...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[安装libpng报错zlib not installed]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/86435380</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/86435380</guid><author>woswod</author><pubDate>Sun, 13 Jan 2019 20:20:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[libpng安装configure时报错
error: ZLib not installed
两个原因

zlib的include和lib路径没找到
添加zlib路径到环境变量，在./configure就行了

#export LDFLAGS=&quot;-L/usr/local/zlib/lib&quot;
#export CPPFLAGS=&quot;-I/usr/local/zlib/include&quot;


版本不对，li...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[编译32位程序时cannot find -lgcc_s]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/86314396</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/86314396</guid><author>woswod</author><pubDate>Fri, 11 Jan 2019 19:37:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[报下面错
/usr/bin/ld: cannot find -lgcc_s
发现是在64位系统上编译32位的程序引起的，安装gcc-multilib就好了
sudo apt-get install gcc-multilib

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[源码安装clang with ASAN]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/85762883</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/85762883</guid><author>woswod</author><pubDate>Fri, 04 Jan 2019 11:06:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[从LLVM Download Page 页面上下载clang源码和llvm源码
下载页面 http://releases.llvm.org/download.html
下载链接
llvm-7.0.1
clang-7.0.1
步骤如下：

将llvm包和cfe下载到同一目录，分别解压，然后将clang目录移动到llvm/tools/目录下。
在和llvm的同一级目录建立build目录
切换到buil...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[UEFI模式用U盘给GPT分区硬盘安装64位WINDOWS]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/85196471</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/85196471</guid><author>woswod</author><pubDate>Sat, 22 Dec 2018 10:01:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[Legacy模式下安装windows需要硬盘为MBR分区表。MBR最大支持2T硬盘，只支持四个主分区。
UEFI模式下安装windows需要硬盘为GPT分区表。大于2T硬盘都要使用GPT分区。
UEFI+GPT启动速度明显比legacy+MBR快，下面是它们的启动过程对比：

我采用的WIN7是原版ISO文件，大家可以从msdn.itellyou.cn去下载64位的ISO文件，然后解压直接拷入U盘...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[利用机器学习进行恶意代码分类-冠军队方法分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/84314231</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/84314231</guid><author>woswod</author><pubDate>Wed, 21 Nov 2018 10:08:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文转自https://bindog.github.io/blog/2015/08/20/microsoft-malware-classification/
原作者:宾狗
1. 前言
最近在Kaggle上微软发起了一个恶意代码分类的比赛，并提供了超过500G的数据(解压后)。有意思的是，取得第一名的队伍三个人都不是搞安全出身的，所采用的方法与我们常见的方法存在很大不同，展现了机器学习在安全领域的巨...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[时间操作相关的函数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/84194558</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/84194558</guid><author>woswod</author><pubDate>Sat, 17 Nov 2018 23:44:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里写自定义目录标题Windows下的各种时间输出Windows下修改文件时间
Windows下的各种时间输出
void TestTime()
{
    char tmpbuf[128], ampm[] = &amp;amp;amp;quot;AM&amp;amp;amp;quot;;
    time_t ltime;
    struct _timeb tstruct;
    struct tm *today, *gmt;

    /* Set time...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经模糊：微软将DNN用于软件安全测试]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/84029236</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/woswod/article/details/84029236</guid><author>woswod</author><pubDate>Tue, 13 Nov 2018 15:11:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[编者按：美国时间13日，微软安全风险检测团队的开发主管William Blum在官方博客发表文章，称微软已开发了一种基于神经模糊（Neural fuzzing）的新方法，可用于软件安全漏洞检测。据论智了解，微软安全风险检测的前身是Project Springfield，它是一种面向云服务平台Azure的工具，可以利用人工智能快速、高效地消除软件漏洞。

以下是论智对原文的编译：

微软的研究人员已...]]></description><category></category></item></channel></rss>