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使用DNSStager在DNS中隐藏Payload

关于DNSStager DNSStager是一个基于Python开发的开源项目,可以帮助广大研究人员使用DNS来隐藏和传输Payload。...DNSStager可以创建一个恶意DNS服务器,并负责处理我们域名相关的DNS请求,然后将Payload隐藏在响应中的指定记录请求中,比如说“AAAA”记录或“TXT”记录,而且DNSStager还会使用各种不同的算法来对...DNSStager能够生成基于C或Golang的自定义代理,主要负责解析一系列域名、获取Payload、解码Payload,并将其注入至内存中。...DNSStager的主要目标就是帮助红队人员或渗透测试人员使用DNS作为隐蔽信道来传输Payload。...DNSStager核心功能 在IPv6记录中隐藏和解析Payload; 在TXT记录中隐藏和解析Payload; 使用异或编码器编码Payload; 使用Base64编码器编码Payload; 纯C开发的代理

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    在 Python 中隐藏和加密密码?

    在我们作为开发人员的工作中,我们经常处理密码等机密数据。必须使用正确的密码加密和隐藏方法来保护这些敏感数据。Python 中许多可访问的技术和模块可以帮助我们实现这一目标。...通过对可用实现的基本思想和示例的解释,本文研究了在 Python 中隐藏和加密密码的最佳技术和方法。 密码安全的重要性 为了保护用户帐户和敏感信息,密码充当第一道保护线。...隐藏密码:使用获取通行证模块 保护密码的第一步是防止用户输入密码时它们显示在屏幕上。Python 中的 getpass 模块提供了一种简单有效的方法来实现这一目标。...密码在使用 getpass.getpass() 方法输入期间被隐藏。...通过在 Python 中实现有效的密码隐藏和加密技术,我们可以显著增强应用程序的安全性并保护用户凭据。从在输入过程中隐藏密码到散列、加盐和采用安全加密算法,有多种方法可用于保护密码。

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    在目标检测中如何解决小目标的问题?

    导读 本文介绍了一些小目标物体检测的方法和思路。 在深度学习目标检测中,特别是人脸检测中,由于分辨率低、图像模糊、信息少、噪声多,小目标和小人脸的检测一直是一个实用和常见的难点问题。...在著名的人脸检测器MTCNN中,使用图像金字塔法检测不同分辨率的人脸目标。...在Anchor策略方法中,如果同一幅图中有更多的小目标,则会匹配更多的正样本。 ? 与ground truth物体相匹配的不同尺度anchor示意图,小的目标匹配到更少的anchor。...我们对48、64、80等分辨率的图像进行上采样,在图(a)中绘制出预训练的ResNet-101分类器的Top-1精度。图(b、c)分别为原始图像分辨率为48,96像素时不同cnn的结果。...同样,在逆向思维中,如果数据集已经确定,我们也可以增加负责小目标的anchor的设置策略,使训练过程中对小目标的学习更加充分。 例如,在FaceBoxes中,其中一个贡献是anchor策略。 ?

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    c语言目标程序中的段

    段的分类 根据C语言的特点,每一个源程序生成的目标代码将包含源程序所需要表达的所有信息和功能。...3.读写数据段(RW Data) 读写数据段表示了在目标文件中一部分可以读也可以写的数据区,在某些场合它们又被称为已初始化数据段。...与读写数据段类似,它也属于静态数据区,但是该段中的数据没有经过初始化。因此它只会在目标文件中被标识,而不会真正称为目标文件中的一个段,该段将会在运行时产生。...在C语言的程序中,对变量的使用还有以下几点需注意: 1.在函数体中定义的变量通常是在栈上,不需要在程序中进行管理,由编译器处理。...0; } 示例1程序中描述了C语言源文件中语句如何转换成各个段。

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    分享 8 种在 CSS 中隐藏元素的方法

    英文 | https://levelup.gitconnected.com/8-ways-to-hide-elements-in-css-e920038c15d6 作为 Web 开发人员,我们经常遇到需要隐藏网页上的元素的情况...在本文中,我们将分享8 种在 CSS 中隐藏元素的方法,每种方法都有优点和注意事项。 1. Opacity and Filter: Opacity 隐藏元素最简单的方法之一是调整其不透明度。...通过将其设置为隐藏,我们可以隐藏元素,同时保留它在布局中占用的空间。...Hidden Attribute 在 HTML 中,我们有隐藏属性,可以将其添加到任何元素以隐藏它。当存在hidden属性时,浏览器应用其默认样式,相当于设置display:none。...通过为覆盖元素分配更高的 z-index 值,我们可以在视觉上隐藏其下方的元素。

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    盘点GAN在目标检测中的应用

    在标准的Fast-RCNN中,RoI池层之后获得每个前景对象的卷积特征;使用这些特征作为对抗网络的输入,ASDN以此生成一个掩码,指示要删除的特征部分(分配0),以使检测网络无法识别该对象。 ?...此外,为了使生成器恢复更多细节以便于检测,在训练过程中,将判别器中的分类和回归损失反向传播到生成器中。...在具有挑战性的COCO数据集上进行的大量实验证明了该方法从模糊的小图像中恢复清晰的超分辨图像的有效性,并表明检测性能(特别是对于小型物体)比最新技术有所提高。 ?...(B)基线检测器可以是任何类型的检测器(例如Faster RCNN 、FPN或SSD),用于从输入图像中裁剪正(即目标对象)和负(即背景)例,以训练生成器和判别器网络,或生成ROIs进行测试。...(C)正例和负例(或ROI)是由现成的检测器生成的。

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    多目标学习在推荐系统中的应用

    比如认为一次分享算两次点击,在视频中停留了2分钟等价于3次对视频的点击行为等,这里面的数字需要根据线上评估指标测试出来。 从原理上讲无法达到最优,多目标问题本质上是一个帕累托寻找有效解的过程。 3....本身就是单个模型有多个目标,线下好训练,线上服务压力小。 缺点: 有些相对顺序不好构造,训练样本中没有的关系,在预测时可能存在。 样本数量增大,训练速度变慢,需要构造的情况多。...后来,阿里妈妈的Xiao Ma等人发现,在推荐系统中不同任务之间通常存在一种序列依赖关系。例如,电商推荐中的多目标预估经常是CTR和CVR,其中转化这个行为只有在点击发生后才会发生。...(1)行为序列层:输入用户的行为序列 ,其中每个行为都有两部分组成,分别是item和property项。...多任务学习在推荐算法中应用(2) - 梦想做个翟老师的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/91285359 深度总结 | 多任务学习方法在推荐中的演变,地址:https

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    特洛伊之源| 在 Rust 代码中隐藏无形的漏洞

    这篇论文来自于剑桥大学的研究人员,在其中介绍了在程序源代码中隐藏一种人眼无法识别的漏洞的攻击方法,就是 特洛伊之源,POC 攻击代码[5]已发布在 GitHub 上。...这种攻击方法对 C、C++、C#、JavaScript、Java、Rust、Go 和Python 都有效,研究人员已经将漏洞报告给了相关项目。 特洛伊之源攻击方法的危害是非常大的。...要审查,请在一个能显示隐藏的Unicode字符的编辑器中打开该文件。 // 该文件包含双向Unicode文本,其解释或编译方式可能与下面的内容不同。...要审查,请在一个能显示隐藏的Unicode字符的编辑器中打开该文件。...GitHub 应对 在 GitHub 网站上,现在会检测这类双向 Unicode 字符并发出警告,但是对于 隐藏字符和同形攻击的 Unicode 字符就无法警告了。

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    C++中函数重载、隐藏、覆盖和重写的区别

    《C++高级进阶教程》中认为函数的隐藏与覆盖是两个不同的概念。隐藏是一个静态概念,它代表了标识符之间的一种屏蔽现象,而覆盖则是为了实现动态联编,是一个动态概念。...例如,可以对虚函数采用“实调用”,即尽管被调用的是虚函数,但是被调用函数的地址还是在编译阶段静态确定的,那么派生类中的虚函数仍然形成对基类中虚函数的同名隐藏。...C++中函数重载隐藏和覆盖的区别,并不难,难就难在没弄清定义,被网上各种说法弄的云里雾里而又没有自己的理解。...关于三者的对比,李健老师在《编写高质量代码:改善C++程序的150个建议》给出了较为详细的总结,如下表所示: 三者 作用域 有无virtual 函数名 形参列表 返回值类型 重载 相同 可有可无 相同...---- 参考文献 [1]陈刚.C++高级进阶教程[M].第一版.武汉:武汉大学出版社,2008:110-P112 [2]百度百科.函数隐藏 [3]李健.编写高质量代码:改善C++程序的150个建议

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    在图像中隐藏秘密消息Steghide Kali Linux隐写术

    在计算机科学中,将信息隐藏在图像,文档,程序,有效载荷,消息,音乐,HTML页面,可移动媒体等文件内部的技术被称为隐写术,其做法是在其他非秘密文本中隐藏消息或信息。或数据。...在我们的例子中,image和secret.txt文件存储在一个名为steghide的文件夹中。...要列出Linux中目录的内容,我们可以使用ls命令。 [图片] 现在是时候隐藏我们在图片中在secret.txt中编写的秘密消息了。使用以下命令隐藏图像中的数据。...[图片] 从嵌入式图像中提取秘密消息 现在,我们已经了解了如何在文本文件中隐藏秘密消息,这是时候了解图像的接收者如何提取我们嵌入到图像中的信息。 要从嵌入式图像中提取信息,我们可以使用以下命令。...输入密码后,系统将提示您输入解密密码,我们将检索巧妙隐藏在图像中的秘密消息。

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    在 GitHub 公开仓库中隐藏自己的私人邮箱地址

    在 GitHub 公开仓库中隐藏自己的私人邮箱地址 2018-08-05 08:56 GitHub 重点在开方源代码,其本身还是非常注重隐私的...▲ GitLab 上的提交信息(图片已被魔改,毕竟邮箱是隐私) 但是在 GitHub 上,同样的行为是看不到邮箱的: ?...▲ GitHub 上的提交信息(图片原封不动) 不止是提交信息,在其他的很多页面中,你都不会看到 GitHub 暴露邮箱地址。...在 Primary email address 一栏,我们能看到 GitHub 为我们提供了一个专用的用于在 git 中配置的邮箱地址。 ? ?...隐私地址转换:如果发现以上列表中的邮箱地址,则会转换为 GitHub 专用的邮箱地址。 阻止推送:如果发现暴露了邮箱地址,则阻止推送。 ?

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    在C++中调用Python

    这篇文章我们要介绍的是一个比较特殊的场景——用C++的代码去调用Python函数中实现的一些功能。...VS Code配置 这里我们使用的IDE是VS Code,但是上述提到的几个路径,在VS Code中默认是不被包含的,因此在代码编辑的过程中在include 这一步就会报错了。...首先在VS Code界面上按顺序同时按住:ctrl+shift+P,在弹出的窗口中输入C/C++ Edit Configurations(JSON)查找相关JSON配置文件,在列表中点击后会自动在VS...调用Python函数string.split() 在C++中如果我们想分割一个字符串,虽然说也是可以实现的,但是应该没有比Python中执行一个string.split()更加方便快捷的方案了,因此我们测试一个用...但是我们同时借助于PyRun_SimpleString调用了Python中的os库,执行了一个查看路径和当前路径下文件的功能,我们发现这个C++文件和需要引入的pysplit.py其实是在同一个路径下的

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    Spring中的AOP——在Advice方法中获取目标方法的参数

    下面的切面类(依然放在com.abc.advice包中)中定义了Before、Around、AfterReturning和After 4中增强处理,并分别在4种增强处理中访问被织入增强处理的目标方法、目标方法的参数和被织入增强处理的目标对象等...另外,Spring AOP采用和AspectJ一样的有限顺序来织入增强处理:在“进入”连接点时,最高优先级的增强处理将先被织入(所以给定的两个Before增强处理中,优先级高的那个会先执行);在“退出”...如果只要访问目标方法的参数,Spring还提供了一种更加简洁的方法:我们可以在程序中使用args来绑定目标方法的参数。..."目标方法的返回结果returnValue = " + returnValue); } } 上面的程序中,定义pointcut时,表达式中增加了args(time, name)部分,意味着可以在增强处理方法...,注意args参数中后面的两个点,它表示可以匹配更多参数。在例子args(param1, param2, ..)中,表示目标方法只需匹配前面param1和param2的类型即可。

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    SAP HANA SLT在表中隐藏字段并传入HANA的方法

    SLT是在NetWeaver平台上运行的SAP Landscape Transformation Replication Server(SLT)。...我们这里来借助HR模块的表来做演示 HR模块的表PA2001表需要把数据复制到HANA中。 需要在表PA2001隐藏2列(例如UMSCH&UMSKD)并复制到HANA中。...第二步: 选择一个在系统的表中存在的schema,如下图所示 ? 第三步: 点开Rule assignment,右键添加表,如下图所示 ?...第九步: 选择Field related rule 输入要隐藏的字段名称 在Line of code字段填上实际的值 这里有个限制:100个字符和ABAP代码/语言 将“E_”放在字段的前面(例如EMSCH...第十四步: 在复制窗口中找到我们的表PA2001,检查是否是schedule,如图所示 ? 第十五步: 从HANA Modeller透视图打开表,并检查表中的那些字段是否被屏蔽。 ?

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