标题 关于Office Word程序的漏洞发掘 作者 张仁状 标签 漏洞挖掘 简介 本议题主要描述对Office Word应用的漏洞挖掘，从选取攻击面到发现一个新的0day，再到自动化漏洞挖掘方案的制作，以及较特殊的宏攻击方式和现在安全软件的检测情况，和VBA shellcode编写中的注意事项。本议题将会演示两个0day，第一个演示将分别在装有360/趋势/卡巴中演示，以及自动化漏洞挖掘方案的工具的演示。针对安全问题为微软、安全厂商和普通用户提出建议。 提示 本站仅做资料的整理和索引,转载引用请注明出处
漏洞挖掘 渗透测试 简介 目 录 一、作为外行对信息安全的理解和看法 二、为什么会喜欢挖漏洞 三、对此事定位、布局 四、了解游戏规则 五、了解自己想做的和能做的 六、情报收集,从远处看细节 七 、选择容易忽视的问题,避开高手 八、了解（开发、实施、安全）人员的细微关系和情绪 九、一个有意思的漏洞 十、一个有意义的漏洞
PC上常规的漏洞挖掘与自动化检测 安卓APP的服务端请求 手动挖掘安卓APP里的Web漏洞 实现安卓上Web漏洞挖掘的自动化 安卓上应用静态分析挖掘Web漏洞与对比 更多的自动化检测 ppt地址 演示视频地址 援引 http://www.fooying.com/automated-detection-of-web-vulnerability-in-android/
标题 Linux平台上一种web漏洞灰盒测试方法 作者 s0mun5@WooYun 标签 wooyun 漏洞挖掘 简介 这个议题由白帽子对Perl的Bash命令执行漏洞的分析所引起，因为在追踪的过程一直未能复现漏洞，所以采取了一个有趣的技术手段进行监控调试，最终发现了“元字符”对漏洞的关键影响，并且摸清了Perl命令执行的条条道道 温习功课 PPT下载 来源
第 1 部分拟研究技术专题 1.1《黑客攻防实战——web 漏洞挖掘与利用》图书 1.2 安天实战课题研究 2017 年第二期内网渗透技术题目 1.3 关于安天 365 线下和线下交流 1.4 已出版图书 第 2 部分技术研究文章 2.1 利用 phpcms 后台漏洞渗透某色情网站 2.1.1 扫描及分析端口信息 2.1.2 网站 cms 识别。 2.1.3 可利用信息分析和测试 2.1.4 端口信息测试 2.1.5phpsso_server 后台管理 2.1.6 获取 webshell 尝试 2.1.7 后续数据分析 2.1.8 总结 2.2 渗透某“高大尚”车友会网站 2.2.1 通过关键字寻找渗透目标 2.2.2.在论坛注册一个账号 2.2.3.编辑漏洞利用模板 2.2.4.获取管理密码加密等信息 2.2.5.获取数据库信息 2.2.6.进入管理后台 2.2.7.通过插件漏洞直接获取 webshell 2.3 获取并破解 windows 系统密码 2.3.1 获取系统 sam 和 system 文件 2.3.2 导入 sam 和 system 和文件 2.3.3 使用 ophcrack 进行密码破解 2.3.4 通过网站在线破解 2.4Mysql root 账号 general_log_file 方法获取 webshell 2.4.1 信息收集 2.4.2.获取 root 账号和密码 2.4.3.直接导出 webshell 失败 2.4.4. secure_file_priv 选项 2.4.5.通过 general_log 和 general_log_file 来获取 webshell 2.4.6.获取 webshell 2.4.7.服务器密码获取 2.4.8.获取远程终端端口 2.4.9.登录 3338 2.4.10.总结
无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶
标题 Flash 虚拟机内存管理及漏洞利用 作者 Hearmen 标签 flash 漏洞挖掘 简介 Hearmen – 北京大学软件安全研究小组成员。 Flash 作为现阶段互联网上广泛使用的一种多媒体文件类型，其自身的安全性深刻的影响着几乎所有的互联网用户。本议题将从 Flash 虚拟机对于内存管理的实现入手，与大家分享其在内存分配上的几个特点，以及由此实现的几种较为通用的 Flash 漏洞利用方法。 目录 AVM2 虚拟机简介 CVE-2015-0313 CVE-2015-3043 CVE-2015-5119 提示
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
我们的情景分析显示，由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施，到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍，达到2.6万亿美元。2024年，香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%，增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前，我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中，随着近期招聘企稳，瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升，而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲，尤其是内地客户的资金流入。
最初以创新竞赛为起点的竞争，已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额，但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时，等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点，经济体必须重新思考其对AI主权的策略，并确定如何明智地投资。
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