恶意样本第7页

【LLM安全】A Survey on Large Language Model (LLM) Security and Privacy- The Good, the Bad, and the Ugly

在代码安全的背景下，LLMs已经被用于代码(例如,安全编码、测试用例生成、脆弱代码检测、恶意代码检测、代码修复等)的整个生命周期。

·2025-06-22 01:00

针对HR的陷阱，攻击者利用虚假简历传播恶意软件

新型攻击手法曝光以经济利益为驱动的威胁组织FIN6（又称CamouflageTempest、GoldFranklin等）近期被发现利用亚马逊云服务（AWS）基础设施托管虚假简历，传播名为More_eggs的恶意软件家族

·2025-06-21 23:49

防御式编程：防止 API 恶意调用

对用户输入进行严格的校验和处理是防止API恶意调用的重要手段。

Shan1205·2025-06-21 13:06

路径遍历攻击通俗解释

偷你的文件想象一下，你把重要文件锁在一个带密码的保险箱里（服务器文件系统），但攻击者发现了一个漏洞——他可以通过操纵你给的“密码”（文件路径），偷偷打开保险箱，不仅拿走你的文件，甚至还能把里面的东西换成炸弹（恶意代码

·2025-06-21 12:35

破解数据可视化难题：带轴断裂的柱状图绘制全指南

比如在财务报表中，某个项目的金额达到千万级别，而其他项目只有个位数；在生物实验中，某个样本的指标值突破上限，而其他样本集中在较低区间。

Code_Verse·2025-06-21 12:04

关于转行网络安全的一些建议（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

该领域包括但不限于：渗透测试、漏洞评估、恶意软件分析、入侵检测、信息安全管理等。这些内容的复杂性不一，从基础的安全监控到复杂的安全架构设计都涉及其中。这就意味着，尽管有些领域可能

网络安全工程师教学·2025-06-21 11:00

Burp靶场——SQL注入（二）允许绕过登录的SQL注入漏洞

一、SQL注入绕过登录的原理SQL注入绕过登录的核心是利用应用程序对用户输入数据的过滤不严格，通过在用户名或密码字段注入恶意SQL代码，篡改原始SQL查询的逻辑，从而达到无需正确凭证即可登录的目的。

小白跑路实录·2025-06-20 22:01

感知器算法例题

如图所示的训练数据集，其正样本是x1=(3,3)⊤x_1=(3,3)^\topx1=(3,3)⊤，x2=(4,3)⊤x_2=(4,3)^\topx2=(4,3)⊤，负样本是x3=(1,1)⊤x_3=(1,1

phoenix@Capricornus·2025-06-20 18:38

机器学习笔记【Week9】

核心特点：异常样本稀少，难以用监督学习训练模型。二、高斯分布建立算法前，需要假设每个特征满足高斯（正态）分布。

kuiini·2025-06-20 17:26

第100+42步 ChatGPT学习：R语言实现阈值调整

在二分类问题中，模型通常会输出一个概率值（介于0和1之间），表示样本属于某一类（通常为正类）的可能性。阈值的作用是将这个概率值转换为具体的分类结果（0或1）。

Jet4505·2025-06-20 14:38

python学智能算法（十三）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-简单二元分类

项目介绍简单二元分类，就是把数据分成两种样本，完成区分即可。参数定义开展项目之前，先来定义几个参数：先验概率P(y):P(y)=∑j=1j=nyj∑yP(y)=\frac{\sum

西猫雷婶·2025-06-20 09:35

FPGA基础 -- Verilog 概率分布函数

：Verilog语言中的概率建模场景虽然VerilogHDL本身是一种确定性的硬件描述语言，但在仿真验证环境中（尤其是testbench设计中），我们经常需要引入随机性：模拟信号的随机抖动随机输入测试样本

sz66cm·2025-06-20 09:58

主流防火墙策略绕过漏洞的修复方案与加固实践

主流防火墙策略绕过漏洞的修复方案与加固实践流量关键点分析（攻击手法）攻击者通过精心构造的TCP序列号攻击和恶意标志组合绕过防火墙DPI检测，核心手法如下：TCP连接建立（正常握手）1049：客户端SYN

liulilittle·2025-06-20 06:12

计量经济学(复习/自用/未完)

例如回归方程：y=β0+β1X1+β2X2+e我们构建的回归方程的系数的计算得出是基于样本的。这意味着，我们每从总体中进行一次抽样，然后计算回归方程系数，得到的回归系数(β0、β1和β2)都是不同的。

Jo乔戈里·2025-06-20 05:01

恶意扫描网站的黑名单ip

BannedIPlist:103.228.209.4220.181.51.86113.143.182.84124.251.57.67124.251.57.6552.82.81.162123.185.108.134220.181.51.8860.205.219.53114.239.105.2058.38.96.237120.229.18.39198.27.70.61157.55.39.266.235

勤劳的执着的运维农民工·2025-06-20 02:46

当WIN系统网站出现被挂码的情况需要如何处理和预防？

网站被挂码（即网站被植入恶意代码或脚本）是网络安全中的一大隐患，尤其在Windows系统上运行的网站更容易受到攻击。一旦网站被挂码，不仅会影响用户体验，还可能导致数据泄露和信誉受损。

网硕互联的小客服·2025-06-20 00:31

数据挖掘与机器学习期末复习整理

1.分类：–有类别标记信息,因此是一种监督学习–根据训练样本获得分类器，然后把每个数据归结到某个已知的类，进而也可以预测未来数据的归类。

无敌摸鱼高手·2025-06-19 17:34

python打卡day53@浙大疏锦行

简化前向传播写法leakyReLU介绍：避免relu的神经元失活现象ps；如果你学有余力，对于gan的损失函数的理解，建议去找找视频看看，如果只是用，没必要学作业：对于心脏病数据集，对于病人这个不平衡的样本用

风逸hhh·2025-06-19 17:32

打卡Day53

简化前向传播写法4.leakyReLU介绍：避免relu的神经元失活现象ps：如果你学有余力，对于gan的损失函数的理解，建议去找找视频看看，如果只是用，没必要学作业：对于心脏病数据集，对于病人这个不平衡的样本用

月宝好q·2025-06-19 09:41

机器学习算法_聚类KMeans算法

一、聚类算法分析1.概念概念：根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中；不同的相似度的计算方法，会得到不同的聚类结果，常见的相似度计算方法有欧氏距离法（无监督算法）聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下

TY-2025·2025-06-19 09:11

关于metrics.classification_report报告中指标解读

junjunzai123·2025-06-19 08:32

【漏洞挖掘】——33、SSRF攻防对抗(中)

重定向绕过检查场景介绍有时候通过利用开放重定向漏洞可以规避任何类型的基于过滤器的防御，在前面的SSRF示例中假设用户提交的URL经过严格验证以防止恶意利用SSRF行为，但是允许其URL的应用程序包含一个开放重定向漏洞

FLy_鹏程万里·2025-06-19 08:00

基于深度学习的图像生成技术：GAN的进阶探索与应用实践

生成器的目标是生成能够欺骗判别器的样本，而判别器的

赵大仁·2025-06-19 07:25

【推荐系统】多任务学习之ESMM模型

学习总结ESMM首创了利用用户行为序列数据在完整样本空间建模，并提出利用学习CTR和CTCVR的辅助任务，迂回学习CVR，避免了传统CVR模型经常遭遇的样本选择偏差和训练数据稀疏的问题，取得了显著的效果

山顶夕景·2025-06-18 23:59

怎么判断网站是否遭遇ddos攻击？

2.服务器CPU被大量占用ddos攻击就是一种恶意占用资源手段，攻击者对服务器发出大量的无效请求，这样就导致服务器被大量占用，正常的程序就没法处理。如果你的服务器CPU在一段时间内突然占用量

绵绵(·2025-06-18 21:45

工控领域多模态LLM测试集

MMADMultimodalLargeLanguageModelsinIndustrialAnomalyDetection从4个数据集收集8366样本，涵盖38类工业产品，生成39,672个样本，覆盖7

liliangcsdn·2025-06-18 20:42

Text2SQL任务的常用Prompt模板整理

文章目录一、基础指令模板（BasicInstructionTemplate）二、上下文增强模板（Context-EnhancementTemplate）三、少样本示例模板（Few-Shot）四、思维链模板

·2025-06-18 20:10

K均值聚类例题

给定5个样本的样本矩阵X⊤=[0015520002]{\bmX}^\top=\begin{bmatrix}0&0&1&5&5\\2&0&0&0&2\end{bmatrix}X⊤=[0200105052]

phoenix@Capricornus·2025-06-18 20:39

高防 IP 如何有效防御攻击？

高防节点会对这些流量进行深度分析和清洗，将恶意攻击流量过滤掉，只将正常的业务流量回源到业务服务器，从而确保业务不受攻击影响。具体防御措施1.攻击流量识别与分类特征匹

上海云盾第一敬业销售·2025-06-18 18:28

CVE-2017-15715 apache httpd换行解析漏洞复现

漏洞等级4.漏洞复现4.1Vulhub搭建漏洞环境4.2CVE-2017-15715换行解析漏洞利用5.漏洞修复1.漏洞概述在Apachehttpd2.4.0至2.4.29中，在中指定的表达式可以将'$'与恶意文件名中的换行符匹配

afei00123·2025-06-18 18:57

游戏盾能够发挥哪些作用？

游戏盾通过智能识别和过滤恶意流量，确保游戏服务器的正常运行。2.优化网络性能能防御攻击，还能

·2025-06-18 17:52

提升网络安全的关键：WAF、CDN与渗透测试

WAF作为一种专门针对Web应用的安全防护工具，能够检测和拦截恶意请求，防止SQL注入、跨站脚本（XSS）等常见攻击。

云盾安全防护·2025-06-18 17:18

XML注入攻击 vs XSS攻击

data=恶意代码这个看似简单的输入，却可能引发两种完全不同的安全漏洞-XML注入攻击和XSS攻击。它们看起来相似，但本质完全不同，防御方法也大相径庭。

漠月瑾·2025-06-18 13:17

机器学习中常用的数据预处理方法

重复数据：直接删除重复样本。优点：提升数据质量，减少模型偏差。缺点：可能误删有用信息或引入人为偏差。场景：金融风控（异常交易检测）、传感器数据清洗。

C7211BA·2025-06-18 08:13

MySQL(84)如何配置MySQL防火墙？

MySQL防火墙（MySQLEnterpriseFirewall）是一种MySQL企业版特性，用于保护数据库免受SQL注入和其他恶意活动的攻击。

辞暮尔尔-烟火年年·2025-06-18 07:11

【网络空间安全】开篇

一、网络空间安全概述1.1基本概念1）计算机安全：通常采取适当行动保护数据和资源，使它们免受偶然或恶意动作的伤害；2）数据的完整性：数据所具有的特性，即无论数据形式做何变化，数据的准确性和一致性均保持不变

flyair_China·2025-06-18 07:39

在区块链节点中，P2P Port、RPC Port 和 JSON-RPC Port 的作用

安全性：需防止恶意节点（如DDoS攻击），可能通过防火墙或白名单限制。示例：比特币默认端口：8333（主网）或18333（

阿雄不会写代码·2025-06-18 06:05

Python 训练营打卡 Day 20-奇异值SVD分解

奇异值分解（SVD）得到的三个矩阵U、Σ和V^T各有其特定的意义和用途，下面我简要说明它们的作用：U（奇异值向量矩阵）：是一个m×m的正交矩阵，列向量是矩阵AA^T的特征向量作用：表示原始矩阵A在行空间（样本空间

帮关下月亮·2025-06-18 04:54

通信之PCM

原理-采样：对模拟信号按一定的时间间隔进行采样，获取离散的样本值。根据奈奎斯特采样定理，采样频率应不低于模拟信号最高频率的两倍，以保证能够无失真地恢复原始信号。

玖Yee·2025-06-17 20:27

AdaBoost第m轮弱分类器的样本权重与第m-1轮的强分类器之间的关系证明

☞░前往老猿Python博客░https://blog.csdn.net/LaoYuanPython一.AdaBoost概述AdaBoost从弱学习算法出发，通过多轮迭代，反复学习，得到一系列弱分类器（又称为基本分类器），然后组合这些弱分类器，构成一个强分类器，具体算法和原理请参考《提升方法AdaBoost自适应提升算法(https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/ar

LaoYuanPython·2025-06-17 08:39

【0样本起手做多标签分类】3——大小模型螺旋上升

这套方案用了一系列奇技yin巧的trick调整现在的经典召回方案和经典模型方案，最终做到了高密度挖掘种子样本模型可分开训练，结构可插拔实际运行时准确率高，运行成本低前面两篇文章分别描述了在工业场景下：0

崔高杰·2025-06-17 08:07

如何构建更好的香港服务器安全防护体系

在数字经济不断扩展的时代，服务器承载的业务数据日益增长，与此同时，香港服务器也面临来自全球的网络安全威胁，包括DDoS攻击、恶意入侵、数据泄露、供应链攻击等。

华纳云IDC服务商·2025-06-17 05:10

DAY 53 对抗生成网络

简化前向传播写法leakyReLU介绍：避免relu的神经元失活现象ps；如果你学有余力，对于gan的损失函数的理解，建议去找找视频看看，如果只是用，没必要学作业：对于心脏病数据集，对于病人这个不平衡的样本用

MasterLLL0228·2025-06-17 01:45

实现AI数据高效评估的一种方法

在线评价阶段，则通过对synset进行微调，并结合特定的模型行为评估需求，快速构建出针对不同测试样本的影

mao_feng·2025-06-17 00:08

AI模型的泛化性的第一性原理是什么？

目录**一、泛化性的第一性原理：统计学习理论的核心****1.独立同分布假设（IID）是泛化的基础****2.泛化误差：理论本质的数学刻画****3.模型复杂度与样本量的权衡****二、实现泛化的核心机制

mao_feng·2025-06-17 00:38

为什么DDS数据分发服务无法接收到所有数据样本？

RTIConnext严格可靠通信的配置与注意事项在使用RTIConnext时，为了确保所有消息能够可靠地传递，数据写入端（DataWriter）和数据读取端（DataReader）都必须配置为严格可靠的通信模式。严格可靠性可以确保每一条消息都会被所有已知的数据读取端接收到。此外，在发送队列满时，写入调用会被阻塞，消息只有在所有已知数据读取端确认接收后才会从发送队列中清除。严格可靠通信所需的QoS设

闻啼鸟·2025-06-16 23:07

python打卡day39

种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系一、图像数据的介绍minist这个经典的手写数据集，作为图像数据，相较于结构化数据（表格数据）他的特点在于他每个样本的的形状并不是

ZHPEN1·2025-06-16 17:27

python打卡day41

该策略通常不改变单次训练的样本总数，而是通过对现有图像进行多样化变换，使每次训练输入的样本呈现更丰富的形态差异，从而有效扩展模型训练的样本空间多样性。常见的修改策

ZHPEN1·2025-06-16 17:54

深度学习聊天机器人需要考虑

负样本构建：加入不相关

MYH516·2025-06-16 15:14

AdGuard高级版：广告拦截与隐私保护工具

它不仅能够拦截网页上的各种广告，还能保护用户的隐私，防止恶意软件和网络钓鱼的威胁。

非凡ghost·2025-06-16 14:08

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