Webshell是网站入侵的常用后门，利用Webshell可以在Web服务器上执行系统命令、窃取数据等恶意操作，危害极大。Webshell因其隐秘性、基于脚本、灵活便捷、功能强大等特点，广受黑客们的喜爱，因此Webshell的检测也成为企业安全防御的重点，Webshell检测已是主机安全系统的标配功能。洋葱系统是腾讯自研的主机安全系统，Webshell检测是其基础功能之一，洋葱系统在2008年上线了第一代Webshell检测引擎，14年上线了动态检测功能（RASP）并在TSRC进行了众测，其后还增加了统计分析、机器学习等能力。2012年phpmyadmin某个分发节点被植入后门（CVE-2012-5159）就是被Webshell检测引擎所发现。
*本文原创作者：Sunnieli，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 前言 上一篇中通过对阿里聚安全[1]、360App漏洞扫描[2]、腾讯金刚审计系统[3]、百度移动云测试中心[4]以及AppRisk Scanner[5] 在收费情况、样本测试后的扫描时间对比和漏洞项专业对比后，本篇将以各个厂商的扫描能力作为分析维度展开。 测试方法 使用自己编写的测试APP测试各个扫描平台的扫描能力。这些扫描能力主要分为静态检测能力和动态检测能力。 静态检测能力包括检测隐藏dex、过程间分析、较复杂漏洞检
今天看到了某家厂商的Webshell检测引擎，实测效果还可以，确实把PHP Webshell检测这个难题实质上地推进了一步。
为了提高开发的软件产品安全性，大部分选择的方案防护方案是，通过用成熟的加固软件进行对自己研发的软件做防护，从而达到对软件搭建一个安全防护墙。加固软件主要做的两件事，对软件中关键代码的保护以及提高对软件逆向反编译的门槛。
翻译|AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔，尚岩奇 他可谓神童。 2009年，在 IEEE 举办的 CVPR 大会上，还在微软亚研院(MSRA)实习的何恺明的第一篇论文“Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior”艳惊四座，获最佳论文，这是第一次完全由中国人组成的团队获得该奖项。 2016年，何恺明所在团队的另一篇论文“Deep Residual Learning for Image Recognition”再获 CVPR 最佳论文奖
Webshell实际上是一个能够执行恶意功能的PHP代码文件。Webshell要执行恶意功能，其代码结构主要由两部分组成：数据传递部分和数据执行部分。在webshell中，数据传递部分是指webshell中用来接收外部输入数据的部分，webshell可以根据外部输入数据动态地交互执行恶意功能。在webshell中，数据执行部分指的是webshell中的system函数，用于执行代码执行和执行命令等命令。
AI 科技评论按：本文作者为悉尼科技大学博士生董宣毅（Xuanyi Dong），他根据 CVPR 2018 录用论文 Supervision-by-Registration: An Unsupervised Approach to Improve the Precision of Facial Landmark Detectors 为 AI 科技评论撰写了独家解读稿件。
与其他语言不同，在 PHP 中单引号字符串和双引号字符串有不同的意义。在单引号字符串中书写的变量名会照样输出，而在双引号字符串下的变量迷宫会解析其值。 在双引号字符串中，出现变量名不确定的情况下需使用 {} 进行界定，例如
之前系列提到的动态数据竞争验证和检测方法是结合了验证和检测两部分。这篇文章主要介绍一下并行化的动态数据竞争验证和检测方法。
如is_null,is_object,is_array,is_string,is_resource,is_bool,is_long,is_float 今天补充一下..他们的判断方法是一样的,只讲一个is_null其他的就能明白了. is_null是一个函数.定义在 ext/standard/type.c文件中. 所有 类型的操作都在这个文件里,settype,gettype,intval等函数也在这里.
目前使用比较多的检测工具就是 BeaconEye，在之前的文章中也已经提到过它的检测原理与 Bypass 的方法《Bypass BeaconEye》《Bypass BeaconEye - Beacon 堆混淆》，BeaconEye 所依赖的就是 C2Profile 解析后的内存结构来检测的，根据之前逆向分析的成果，发现还有一种检测的方案而且也相对增加了绕过的难度
*本文原创作者：y0nLandroid，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 1.写在开始 最近在学习梆梆壳，在调试的过程中遇到了反调试，很是苦恼，而且每次调试都会被中断，朋友发了篇帖子【1】介绍了其中的一个反调，学习后收获颇多，给我指明了方向，接下来再对其他反调试进行补充，若有疏漏之处请各位大佬批评指正。 2.反调试之时间线程检测 启动调试后是对帖子【1】的验证，过程大致如下： 运行brpt.py后一路F9,当lr为pB54EB0CAE49198754C66F4A57BDB01DF函数时即为
本文作者为悉尼科技大学博士生董宣毅（Xuanyi Dong），他根据 CVPR 2018 录用论文 Supervision-by-Registration: An Unsupervised Approach to Improve the Precision of Facial Landmark Detectors 为 AI 科技评论撰写了独家解读稿件。
Single Stage Headless Face Detector（SSH）是ICCV 2017提出的一个人脸检测算法，它有效提高了人脸检测的效果，主要的改进点包括多尺度检测，引入更多的上下文信息，损失函数的分组传递等等，论文相对比较简单，获得的效果也还不错（从Wider Face的结果来看，和前几天介绍的在小尺寸人脸检测上发力的S3FD 差不多）。
图像的边缘指的是图像中像素灰度值突然发生变化的区域，如果将图像的每一行像素和每一列像素都描述成一个关于灰度值的函数，那么图像的边缘对应在灰度值函数中是函数值突然变大的区域。函数值的变化趋势可以用函数的导数描述。当函数值突然变大时，导数也必然会变大，而函数值变化较为平缓区域，导数值也比较小，因此可以通过寻找导数值较大的区域去寻找函数中突然变化的区域，进而确定图像中的边缘位置。图5-27给出一张含有边缘的图像，图像每一行的像素灰度值变化可以用图中下方的曲线表示。
3D目标检测用于估计目标的类别、位置和姿态，与2D目标检测相比，3D目标检测更具有挑战性。有很多工作研究使用激光雷达进行3D目标检测，激光雷达成本较高、寿命较短，与之相比，相机成本低、寿命长，且易于安装。
在无人机(UAV)目标检测任务中，存在因检测目标尺度小、检测图像背景复杂等原因导致的漏检、误检问题。针对上述问题，提出改进YOLOv8s的无人机图像目标检测算法。
统计学一般分统计描述及统计推断两部分。统计描述是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理后描述数据的客观规律，而统计推断则是使用从总体中随机抽取的数据样本，用样本数据总结的规律去对总体的未知特征进行推断。本章主要学习统计推断常见的概念及相关基础内容。
之前几期，我们介绍了挖矿木马威胁被许多人低估，参考疫情防控措施可以对挖矿木马威胁层层防御。这一期，我们向朋友们详细介绍腾讯安全技术团队如何利用人工智能方法，开发出BinaryAI引擎对样本文件进行软件成分分析，使未知挖矿木马检测能力大幅提升，目前腾讯主机安全（云镜）已率先集成BinaryAI引擎。
一般的，利用能够执行系统命令、加载代码的函数，或者组合一些普通函数，完成一些高级间谍功能的网站后门的脚本，叫做 Webshell。
近年来，随着虚拟货币价格的一路攀升，利用计算机资源“挖矿”的行为逐渐盛行，挖矿木马呈明显增长的趋势。在巨大利益的驱使下，为了得到更多的算力资源，黑客往往对全网进行无差别扫描，同时利用多种爆破和漏洞等手段攻击主机。在主机被成功入侵之后，挖矿木马还会向内网渗透，并在被入侵的服务器上持久驻留以获取最大收益。
其主要用于边缘检测，在技术上它是以离散型的差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度的近似值， Sobel算子是典型的基于一阶导数的边缘检测算子，由于该算子中引入了类似局部平均的运算，因此对噪声具有平滑作用，能很好的消除噪声的影响。Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，与Prewitt算子、Roberts算子相比因此效果更好。Sobel算子包含两组3×3的矩阵，分别为横向及纵向模板，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。缺点是Sobel算子并没有将图像的主题与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel算子并没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel算子并没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。
HTML5学堂-码匠：看上去，JavaScript中的数据类型检测，并没有什么难度，但是……它包含了不少的知识，如果你只知道一个typeof的话，那很建议你读读这篇文章，加强一下~ 最近一个关系很不错的朋友在跳槽，面试一家大型知名互联网公司的时候，面试官问了一个看上去“超级”基础的问题：如何进行数据类型的检测啊？ 面试官：能告诉我如何进行数据类型的检测吗？ 码匠好友：typeof啊~ 面试官：还有吗？ 码匠好友：instanceof 面试官：还有别的吗？你了解几种？ 码匠好友：jQuery的isArray、
这一期，我们向朋友们详细介绍腾讯安全技术团队如何利用人工智能方法，开发出BinaryAI引擎对样本文件进行软件成分分析，使未知挖矿木马检测能力大幅提升，目前腾讯主机安全（云镜）已率先集成BinaryAI引擎。
本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。核心分成 24 个小节点，全部掌握，OpenCV 入门阶段就顺利通过了。
非最大抑制是目标检测流程的重要组成部分。首先，它根据所有检测框的得分对它们进行排序。选择得分最大的检测框M，抑制与M有显著重叠(使用预定义阈值)的所有其他检测框。这个过程递归地应用于其余的框。按照算法的设计,如果一个目标重叠在预定义的阈值,就丢弃它。为此,我们提出Soft-NMS,衰变的算法检测的所有其他目标作为一个连续函数的重叠与m。因此，没有目标在这一过程中消除。Soft-NMS获得一致的改善coco-stylemAP指标，在标准数据集PASCAL VOC 2007 (RFCN 和Faster-RCNN上为) MS-COCO (R-FCN上1.3% 和Faster-RCNN上为 .1%) 没有过改变任何额外的hyper-parameters。NMS算法使用Deformable R-FCN，Sost-NMS在单一模型下将目标检测的最新水平从39.8%提高到40.9%。此外，Soft-NMS和传统的NMS计算复杂度很接近，因此能够有效实现。由于Soft-NMS不需要任何额外的训练，而且易于实现，因此可以轻松地集成到任何目标检流程中。
---- 新智元报道 作者：袁路 编辑：好困 【新智元导读】在最近放出的CVPR 2021论文中，微软的研究者提出了多重注意力机制统一目标检测头方法Dynamic Head。在Transformer骨干和额外数据加持下，将COCO单模型测试取得新纪录：60.6 AP。 随着注意力机制在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能领域风靡，计算机视觉领域刷榜之争可谓是进入白热化阶段。 近期大量工作刷新现有各项任务SOTA：前脚谷歌刚在图像识别ImageNet上准确度超过90，紧接着微软又在目标检测COCO
大家好，今天完成对IPProxyPool较大范围地更新，主要是根据大家的需求反馈进行的调整。下面说一下更新的主要内容： 1.更新评分机制。 之前的评分机制是刚添加进来每个代理ip为0分，每隔半个小时检测一次，检测之后依然有效则加分，无效则删除。 现在的评分机制是每个新的代理ip分配10分,每隔半个小时检测一次，检测之后依然有效则分数不变，无效则分数减一,直至为0删除,可以避免由于检测网站不稳定导致的误删。 2.用户可以自定义检测函数,在config.py的CHECK_PROXY变量中可以配置
作者简介：许庆伟，Linux Kernel Security Researcher & Performance Develope 如今，云原生平台越来越多的使用了基于eBPF的安全探测技术。这项技术通过创建安全的Hook钩子探针来监测内部函数和获取重要数据，从而支持对应用程序的运行时做监测和分析。Tracee是用于Linux的运行时安全和取证的开源项目，它基于eBPF实现，所以在安全监测方面效果更加优化。 在本文中，我们将探索控制eBPF事件的方法，并研究一个使用BPF事件捕获rootkit的案例。Root
为什么要介绍“is”系列函数呢？从字面意思上很好理解，判断某个量是否为某种状态，若是返回真，若否则返回假；在编程过程中难免会遇到条件选择(if语句)的情况，条件选择往往需要对某个量的状态进行判断，若使用is*状态检测函数则可大大提高编程效率，省去不必要的代码编写。为此，特地将与is*相关的函数整理分类介绍给大家，下面就一起来看看吧。
SSD是一种单阶段目标检测算法，通过卷积神经网络进行特征提取，并在不同的特征层进行检测输出，实现多尺度检测。它采用了anchor的策略，预设不同长宽比例的anchor，并在每个输出特征层上预测多个检测框。SSD框架包括了多尺度检测方法，浅层用于检测小目标，深层用于检测大目标。
>>>> 一、问题 什么是异常值？如何检测异常值？请伙伴们思考或者留言讨论。 >>>> 二、解决方法 1. 单变量异常值检测 2. 使用局部异常因子进行异常值检测 3. 通过聚类的方法检验异常值 4. 检验时间序列数据里面的异常值 >>>> 三、R代码实现 1、单变量异常值检测 这一节主要讲单变量异常值检测，并演示如何将它应用到多元（多个自变量）数据中。使用函数boxplot.stats()实现单变量检测，该函数根据返回的统计数据生成箱线图。在上述函数的返回结果中，有一个参数out，它是由异常值组成的列
脚本病毒是一个一直以来就存在，且长期活跃着的一种与PE病毒完全不同的一类病毒类型，其制作的门槛低、混淆加密方式的千变万化，容易传播、容易躲避检测，不为广大网民熟知等诸多特性，都深深吸引着各色各样的恶意软件制作者 … 小到一个不起眼的lnk快捷方式，大到一个word文档，都是脚本的载体。本文主要以 js脚本为例(特指JScript，下同 )，具体结合实际样本，讲述混淆方式及其混淆类型检测相关知识，文章受限于样本个数及其种类，存在一定的局限性，但大致情况应当不会相差太大。本系列首先会对jscript及其脚本进行
近年来，自动驾驶汽车不断走进我们的视野中，面向自动驾驶的目标检测算法也成为了国内外的研究热点之一。安全可靠的自动驾驶汽车依赖于对周围环境的准确感知，以便及时做出正确的决策。目标检测是自动驾驶系统的关键任务之一，其主要的功能是检测前方道路上出现的目标的空间位置和目标类别。
本文将从以下11点介绍javascript和PHP在基础语法和基本操作上的异同： 1.数据类型的异同 2.常量和变量的定义的不同，字符串连接运算符不同 3.对象的创建方法的不同 4.PHP与JS在变
一个服务程序如果要对外服务，就要与外部程序进行通信，这些外部进程往往是位于不同机器上的不同进程（所谓的客户端），一般通信方式就是我们所说的网络通信，即所谓的 socket 通信。因此网络通信组件是一个服务器端程序的基础组件，设计的好坏，直接影响到其对外服务的能力。不同的业务在网络通信框架的一些细节上可能略有不同，但有大多数设计原理都是通用的，本节来讨论这些通用的原理和其设计细节。
今天给大家介绍一款腾讯自主研发，荣获2015年十佳组件的“tMemoryMonitor”内存泄漏分析工具。该腾讯内部工具已经在腾讯WeTest官网内开放给用户使用，助您在工作中扫除内存泄露问题，让工作精益求精。
当PHP脚本被Zend Engine解析的时候，Zend Engine会对脚本进行词法、语法分析，然后编译成opcode来执行，类似JVM中的字节码(byte codes)，只不过opcode不会像class文件那种存在磁盘，而是在内存中直到PHP的生命周期结束。
本文介绍了如何利用Opencv、Python和C++在Windows系统上实现视频人脸的检测。首先介绍了Opencv自带的人脸检测分类器，然后详细讲解了detectMultiScale函数，该函数可以用于检测图像中的人脸。最后，通过视频标注的方式，实现了画框和文字标注，方便用户更直观地了解人脸检测结果。
在上一节中我们介绍了aruco单个的标记 板的检测和识别这里我们将介绍aruco标记板的检测和识别的过程。
Harris 角点检测是图像处理中常用的角点检测算法，用于寻找图像中的角点特征。角点是图像中具有明显边缘变化的位置，具有独特性和不变性，常用于图像匹配、目标跟踪和特征提取等应用。本文将以 Harris 角点检测为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行角点检测的基本原理、步骤和实例。
本文作者提出了一种用于目标检测和实例分割任务的Rank & Sort Los），能够简化原来模型训练的复杂性，并能使得模型达到更好的performance。
本文作者提出了一种用于目标检测和实例分割任务的Rank & Sort Loss（RSLoss），能够简化原来模型训练的复杂性，并能使得模型达到更好的performance。
对象检测是一种属于计算机视觉领域的技术。它处理识别和跟踪图像和视频中存在的对象。物体检测具有多种应用，例如面部检测，车辆检测，行人计数，自动驾驶汽车，安全系统等。
在这一篇文章中我们将学习使用OpenCV中的 HoughLines 函数和 HoughLinesP 函数来检测图像中的直线.
上例中，可以预见变量val应该是个数组类型的数据，因为具有sort()和forEach()方法，所以在if判断语句中时，用val !== null来进行判断，并不能完全确认val就一定是数组类型，因为如果当val值为string、number等时，判断表达示也是为真成立的，此时也会进入到if判断中去。
该模型在不同挑战性环境下4种不同病害检测中进行了验证。该模型在检测精度和速度方面优于现有的检测模型。在检出率为70.19FPS时，该模型的精度值为90.33%，f1 score为93.64%，平均平均精度(mAP)值为96.29%。 目前的工作为在复杂场景下检测不同植物疾病提供了一种有效和高效的方法，可扩展到不同的水果和农作物检测、通用疾病检测和各种自动农业检测过程。
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