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Hi,我是李智华,华为-安全AI算法专家,欢迎来到安全攻防对抗的有趣世界。
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2021年4月22日
ApkAnalyser 一键提取安卓应用中可能存在的敏感信息(URL\hash等)
摘要: ApkAnalyser 一键提取安卓应用中可能存在的敏感信息 2020年6月12日 雨苁 Android, 渗透测试, 黑客工具, 黑客技术 目录导航 功能列表 下载地址 使用方法 扫描结果 项目地址: 功能列表 目前提取了APK内的如下信息: 所有字符串 所有URLs 所有ip 可能是hash值的
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posted @ 2021-04-22 00:16 bonelee
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2021年4月21日
wsexplorer——windows下的抓包工具 可以直接抓进程对应的网络流量
摘要: 软件标签: WSExplorer抓包工具 wsexplorer1.5版本是一款非常实用的抓包工具,用户能够直接通过软件直接获取更多的数据,同时还设计了选择功能,只需挑选自己需要的数据,需要的用户快来绿色资源网下载吧! wsexplorer抓包工具简介: wsexplorer是最好用的抓包工具,1.5
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posted @ 2021-04-21 23:59 bonelee
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QuasarRAT-windows下远程控制工具 之前用过 生成Client.exe 然后远控你的机器
摘要: QuasarRAT-windows下远程控制工具怀揣梦想的大鸡腿 2018-02-28 10:00:31 4873 收藏 1分类专栏: 安全版权资源:https://github.com/quasar/QuasarRATQuasar是一种用C#编码的快速轻量级远程管理工具。Quasar提供高稳定性和
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posted @ 2021-04-21 23:13 bonelee
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2021年4月19日
致远OA漏洞——本质上是先url编码+gzip压缩来绕过检测
摘要: 致远OA漏洞: https://mp.weixin.qq.com/s/ZyPwCytO7NLUuo9rfKtgyQ 可以看下其payload: https://github.com/fcre1938/seeyonAjaxGetshell/blob/main/get.py 关键点如下: 可以看到是利用
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posted @ 2021-04-19 10:54 bonelee
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2021年4月17日
接雨水——用dp或者双指针是最直观的解法
摘要: LeetCode 题解 | 42.接雨水 42.接雨水 接雨水 - 力扣(LeetCode)leetcode-cn.com 题目描述 给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图,计算按此排列的柱子,下雨之后能接多少雨水。 上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]
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posted @ 2021-04-17 16:13 bonelee
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2021年4月16日
JanusGraph 架构概述——和hugegraph、graphbase架构都是一样,只是利用其它数据库做了图计算和查询引擎
摘要: 2. JanusGraph 架构概述 原文链接: xiuxiuing.gitee.io JanusGraph是一个图形数据库引擎。JanusGraph专注于提供便捷的图序列化,丰富的图数据模型和高效的数据查询。而且,JanusGraph也可以基于Hadoop进行图数据分析和图数据批量处理。 Janu
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posted @ 2021-04-16 11:05 bonelee
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图数据库HugeGraph——这个无非是利用cassandra+ES作为后端来做的图数据库,支持分布式而已,要说性能,肯定是没有原生的neo4j强的
摘要: 图数据库HugeGraph源码解读 (1) —— 入门介绍 HugeGraph介绍# 以下引自官方文档: Copy HugeGraph是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统(Graph Database,GitHub项目地址), 实现了Apache TinkerPop3框架及完全兼容Gremlin
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posted @ 2021-04-16 11:01 bonelee
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图算法之k-Core——在k-Core的结果子图中,每个顶点至少具有k的度数,且所有顶点都至少与该子图中的 k 个其他节点相连。
摘要: 图算法之k-Core 圈圈_Master关注 0.2152020.07.24 11:37:02字数 610阅读 4,851 k-Core算法是一种用来在图中找出符合指定核心度的紧密关联的子图结构,在k-Core的结果子图中,每个顶点至少具有k的度数,且所有顶点都至少与该子图中的 k 个其他节点相连。
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posted @ 2021-04-16 10:13 bonelee
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2021年4月1日
域自适应学习是一种源任务和目标任务一样,但是源域和目标域的数据分布不一样,并且源域有大量的标记好的样本,目标域则没有(或者只有非常少的)有标记的样本的迁移学习方法——感觉和核函数类似
摘要: 域自适应学习(Domain Adaptation Learning)能够有效地解决训练样本和测试样本概率分布不一致的学习问题,是当前机器学习的热点研究领域,在自然语言处理,文本分析,生物信息学,跨语言分析,视频分析,情感分析和手写体识别等领域有广泛应用。 [1] 首先Domain Adaptatio
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posted @ 2021-04-01 20:26 bonelee
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2021年3月17日
linux无法使用历史命令解决方法
摘要: vi ~/.bashrc HISTFILESIZE=400000000HISTSIZE=10000export HISTSIZE shopt -s histappend bash 然后运行就有历史命令了
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posted @ 2021-03-17 19:48 bonelee
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