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基于NACEMD_GRU的组合型日前负荷预测方法_李正浩

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  • 2021-07-26
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基于GNSS高精度定位无人驾驶控制器的开发_李树生

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

  • 2021-07-08
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安卓APP漏洞的静态检测方法

安卓系统凭借其灵活和开放的特性获得了市场的青睐,但开放性也意味着APP开发者需要为安全负更大的责任。一方面在安卓APP这个快速发展的领域有大量新手开发者的加入,另一方面即使经验丰富的开发者也难免犯错误,安卓应用的漏洞层出不穷,值得我们深入研究。由于安卓APP的功能越来越多,代码逻辑越来越复杂,漏洞常常隐藏在深处,只有触发到一系列特定条件后才会被触发。因此通过常规的测试流程来找出这些藏在深处的漏洞越来越难,对此,我们的一个思路是,通过静态程序分析来挖掘安卓应用中存在的漏洞,并构造出能够触发这些漏洞的条件。希望通过这些分享帮助开发者制作出更安全的应用,帮助安全研究者开拓漏洞研究的思路。

  • 2021-07-08
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基于正则类sql注入防御的绕过技巧

标题 基于正则类sql注入防御的绕过技巧 作者 range@bugscan 标签 绕过 正则表达式 漏洞挖掘 简介 Range之前发现了xx狗的拒绝服务漏洞,提交后获得了现金奖励,现已经修复。他在议题中介绍了正则类防注入规则的常见绕过办法。分别讲了注释类绕过和长度类绕过,另外也说明了各类waf通常对POST注入默认不开启,通过默认配置的遗漏来绕过注入防御。并展示了拒绝服务漏洞的视频,以及挖掘思路。 简介 注释类 长度类 终极版

  • 2021-07-08
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bugscan发展历程以及框架改进

总结了bugscan从2011至今的发展历程,并感谢了一直以来为bugscan做出杰出贡献的核心插件作者,最后从以下几个方面为大家介绍了框架这一年做的改进。 sdk提供http处理的curl函数,因采用命令行参数传递形式出现多重转义问题。通过升级版curl2可以直接从burp复制出来发包。另外也可以是设置proxy,从插件再发到burp来调试。保证burp能调通的漏洞,curl2也可以。 过滤型插件,处理http返回body中的信息,比如sql报错、物理路径等等。从之前只在处理爬虫爬过的链接的内容,修改为所有调用curl,curl2都进行过滤。因为除了爬虫之外,其他插件在验证过程中也会出现有用的信息 日志从之前只记录报错日志,在插件运行中有8个阶段,服务器与节点通信、爬虫的网址的tree、task的分发、插件的选派(assign)、插件的验证(audit)、插件调用curl、插件调用debug、框架插件异常日志。对于不是插件本身的复杂bug,通过这八个阶段即可查出问题所在。 任务分发时的优先级,由于默认指定了5000个任务就结束,导致在爬虫分发大量(链接)www任务之后超过任务数量,其他插件不调用。从之前的队列,改成优先级队列,让cms识别、系统插件、命中率比较高的插件先运行

  • 2021-07-08
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后疫情时代城市运行管理中心行业报告

城市运管中心类概念不断涌现。近年来,各类城市运管中心相关的概念不断涌现,出现城市展示中心、城市指挥中心、城市大脑指挥中心、城市运行管理中心等表现形式。伴随智慧城市持续深化推进,城市运管中心持续演进发展迅速,历经数据化、智能化、协同化三个阶段。

  • 2021-07-13
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数据安全治理实践指南

本指南参考数据安全领域的相关标准,重点以中国互联网协会T/ISC-0011-2021《数据安全治理能力评估方法》为基础,阐述了数据安全治理的内涵;从组织如何落实数据安全治理要求的角度出发,提出数据安全治理总体视图;按照数据安全治理目标、治理框架、治理实践路径分别提出落地建议,并对未来发展进行展望。此外,指南还收录了部分企业开展数据安全治理的实践经验。

  • 2021-07-22
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登山之路 ——互联网公司安全建设心得

登山之路 ——互联网公司安全建设心得 作者 李元龙@农信互联 标签 信息安全建设 安全能力 合规 安全管理 简介 目录 ? 起——安全的目的 ? 承——安全的任务 ? 转——安全怎么做 ? 合——安全的使命 援引 http://skdlabs.com/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=166&extra=page%3D1 提示 本站仅做资料的整理和索引,转载引用请注明出处

  • 2021-07-08
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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