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二进制漏洞挖掘分享

标题 二进制漏洞挖掘分享 作者 Cstring 标签 漏洞 漏洞挖掘 简介 如何定位攻击界面,以及定位相关处理点, 通过一些技巧, 快速定位漏洞的原因与触发点等 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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浅谈分布式漏洞扫描器搭建.dark3r

标题 如何快速搭建分布式漏洞扫描器 作者 dark3r 标签 扫描器 安全测试 漏洞挖掘 简介 教大家快速搭建属于自己的挖洞神器 扫描器的分类 分布式扫描器搭建 课外分享(漏洞挖掘机) 援引 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMTY5MTEyMQ==&mid=212662635&idx=1&sn=1c12a8aa3a6d94e1cc899391b6b83abe&scene=23&srcid=0504HlbPelbL2B7OC79N4SlN#rd

  • 2021-07-08
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Android.App开放网络端口的安全风险.CNCERT2016

标题 Android App开放网络端口的安全风险 作者 小荷才露尖尖角 MS509 Team 标签 Android 漏洞挖掘 移动安全 简介 引言 Android安全机制 漏洞挖掘方法 典型漏洞案例 反思 援引 http://www.ms509.com/?attachment_id=322 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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定义了异常的奇妙规律

标题 定义了异常的奇妙规律 作者 汪浩 标签 业务安全 安全监控 风控 简介 统计异常 如何自动化监控异常流量? 确定基准线的方案 大数定律 偏离基准线的程度 中心极限定理 报警系统

  • 2021-07-08
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为何电商安全我打四分?

探讨一个问题:利益核心的保护造就商企的信息安全观 我们如何看待传统企业关注的信息安全和电子商务的企业信息安全?抛开业务形式的更新与优势,仅仅探讨信息安全层面究竟是进步还是退步 对于电商,银行,金融行业等等。防御的初衷是一致的,那就是保护自己的利益(当然客户的也可以有)。那么反之,威胁方的思路也很简单,就是能够从业务的各个环节入手,找到可乘之机,切入企业组织的利益链,从中获利。 目录 给电商安全打个分 电商的安全之痛 深入安全运维 塔防式防御体系

  • 2021-07-08
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防扫号刷库的对抗体系

标题 防扫号刷库的对抗体系 作者 侯欣杰 标签 业务安全 舆情 风险识别 对抗 黄牛 简介 扫号撞库应该是各大电商类网站的一个心病,Kj通过技术手段和行政手段分别介绍阿里当前的扫号刷库对抗体系的建设细节,指定了一套技术解决方案能够根据用户的客户端数据计算权重来区分撞库行为和正常认证流程。Kj同学长期以来对各种类型的图片都进行了深入研究,其在机器学习领域的造诣少有人及。

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广告反欺诈引擎设计

结合一号店现在的业务,讲述现在电商普遍面临的问题,如账户安全,批发黄牛,广告作弊等,直指电商痛处。并对每一种潜在风险都提出了自己的解决方案。如购买信用度,验证码方案,舆情监控等。议题中凌云介绍了一种雪崩算法,并举例:根据密码错误的次数自动调整认证流程的延时,议题干货很多 提纲 我为什么要做反欺诈 1号店反欺诈系统 购物安全 账号安全 广告安全 未来的展望 信用卡安全 交易安全 金融衍生风险 干货

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题__电商企业的漏洞挖掘大全

漏洞盒子对电商企业安全的保障的见解和实践过的经验 漏洞攻击趋势 ? 普通漏洞--->业务逻辑漏洞(支付,金额,用户数据相关的逻辑 漏洞) ? Web应用漏洞--->APP漏洞/各类API接口/微信接口漏洞 ? 一次性攻击--->APT(高级持续性威胁)攻击 核心:盗取用户数据,获取金钱利益 面临问题 ? 技术层面 ? 来自外部的黑客攻击,非授权访问;数据库数据被非法下载,篡改等; ? 管理层面 ? 主要表现为人员的职责、流程有待完善,内部员工的日常操作有待规范; 研发运维缺乏安全意识带来的安全隐患等等 电商安全模型

  • 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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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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