作为 2024 开年王炸，Sora 的出现树立了一个全新的追赶目标，每个文生视频的研究者都想在最短的时间内复现 Sora 的效果。
目标：一条命令建立 LNMP 环境（MySQL、Redis、PHP-fpm、Nginx，etc）。 这里只简单列举单容器运行方式，实际请使用 Docker Compose https://github.com/khs1994-docker/lnmp。 GitHub：https://github.com/khs1994-docker/lnmp-quickstart 修订说明 官方建议不再使用 --link，而是使用 Docker 容器网络来连接容器(服务，也即容器互通)。 官方建议不再使用 -v 或者 -
Docker使用Linux的Namespaces技术来进行资源隔离，如PID Namespace隔离进程，Mount Namespace隔离文件系统，Network Namespace隔离网络等。
感谢注意力机制建立了长距离的空间依赖关系，Transformers 在各种视觉任务中，包括图像分类 、目标检测、分割 和图像恢复 ，都证明了其高效性。DiTs 将完整的Transformer架构引入到扩散模型中，这在小鼠图像空间和潜在空间生成任务上展示了卓越的性能和可扩展性。最近的后续工作通过将扩散Transformer的应用扩展到灵活分辨率的图像生成 、真实视频生成等领域，展示了其前景广阔。
本文我们将演示如何获取域控制器上的Ntds.dit文件并提取其中的域账户和密码哈希。
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注！
6月6日，腾讯发布针对腾讯混元文生图开源大模型（以下简称为腾讯混元DiT模型）的加速库，让推理效率大幅提升，生图时间缩短75%。 //使用门槛，降低了 腾讯混元DiT模型的使用门槛也大幅降低。用户可以基于ComfyUI的图形化界面，使用腾讯混元文生图模型能力。同时，腾讯混元DiT模型已经部署至Hugging Face Diffusers通用模型库中，用户仅用三行代码即可调用腾讯混元DiT模型，无需下载原始代码库。 此前，腾讯宣布旗下的腾讯混元文生图大模型全面升级并对外开源，可供企业与个人开发者免费商用。这是业内首个中文原生的DiT架构文生图开源模型，支持中英文双语输入及理解；采用了与 sora 一致的DiT架构，不仅可支持文生图，也可作为视频等多模态视觉生成的基础。 腾讯混元DiT模型开源之后，受到了众多社区开发者的认可。开源不到一个月，项目Github Star数就超过2100，位于开源社区热门DiT模型前列。
前言 截止2019年年底我国股票投资者数量为15975.24万户, 如此多的股民热衷于炒股,首先抛开炒股技术不说, 那么多股票数据是不是非常难找, 找到之后是不是看着密密麻麻的数据是不是头都大了? 今
大规模预训练文本到图像扩散模型的进展导致了成功生成具有复杂性和对输入条件高保真的图像。特别是基于 Transformer 架构的扩散模型的出现，在这一研究领域中代表了重要的进步。与其他扩散模型相比，扩散 Transformer 已经展示了以更高的计算Gflops实现更低FID分数的能力[6]。近期的研究突显了扩散 Transformer 架构在图像生成能力方面的卓越表现，如Stable Diffusion 3[7]等方法，以及在视频生成方面，如Sora2所展示的出色性能。鉴于扩散 Transformer 模型的卓越性能，研究行人现在越来越多地研究这些视觉模型的扩展规律[8]，这与大型语言模型（LLMs）相似。
6月6日，腾讯发布针对腾讯混元文生图开源大模型（以下简称为混元DiT模型）的加速库，让推理效率大幅提升，生图时间缩短75%。
6月21日，腾讯混元文生图大模型（以下简称为混元DiT模型）宣布全面开源训练代码，同时对外开源混元DiT LoRA 小规模数据集训练方案与可控制插件ControlNet。
Sora，说是 2024 年以来最备受瞩目的生成式模型，一点不为过，它的生成视频的能力、效果，令人咋舌。
通常情况下，即使拥有管理员权限，也无法读取域控制器中的C:\Windows\NTDS\ntds.dit文件。那么什么是ntds.dit呢？
在通常的情况下,即使我们拥有域管理员的权限也是无法读取域控制器的C:\Windows\NTDS\ntds.dit文件,是因为活动目录始终访问着这个文件,所以禁止读取.使用windows的本地卷影拷贝就可以获得文件的副本
作为首个基于中文的DiT架构，腾讯的混元DiT在发布后，仅仅用了1个礼拜的时间，就在GitHub上拿下了1500个星星。相较于那些远在海外的兄弟姐妹们，混元DiT的优势在于能够捕捉到中文的细微含义，甚至是古代诗词、中式菜肴等文化特定元素，并生成与之高度匹配且质量上乘的图像。
在微软Active Directory（活动目录）中，所有的数据都被保存在ntds.dit中， NTDS.DIT是一个二进制文件，
Ntds.dit是主要的AD数据库，包括有关域用户，组和组成员身份的信息。它还包括域中所有用户的密码哈希值。为了进一步保护密码哈希值，使用存储在SYSTEM注册表配置单元中的密钥对这些哈希值进行加密。
如果已经获得本地管理员账号或是域管理员账号，那么下一个目标通常是域控制器，对于渗透测试人员来说，光荣与荣耀的那一刻就是成功从域控制器提取所有的哈希值。但即使是拥有管理员权限，也无法读取域控制器中存储的c:\Windows\NTDS\ntds.dit文件，因为活动目录始终访问这个文件，所有文件被禁止读出。下面介绍几种常用提取ntds.dit的方法。
Mimikatz有一个功能（dcsync），它利用目录复制服务（DRS）从 NTDS.DIT 文件中检索密码 Hash 值。
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在通常情况下，即使拥有管理员权限，也无法读取域控制器中的ndts.dit文件，但是我们又非常想获得这个文件的内容，这个时候就需要使用windows本地卷影拷贝服务VSS。在活动目录中，所有的数据都保存在ntds.dit文件中，ntds.dit是一个二进制文件，包含用户名、散列值、组、GPP、OU等与活动目录相关的信息，它和SAM文件一样，被windows系统锁死。卷影拷贝服务VSS，本质上属于快照技术的一种，主要用于备份和恢复，即使文件当前处于锁死状态。
在域环境里，域内用户hash存储在域控制器(ntds.dit)中的数据库文件中，ntds.dit文件是无法直接被复制的。在这种情况下，我们一般可以利用卷影复制服务(VSS)来实现ntds.dit的拷贝，然后下载进行离线分析和破解用户哈希。
其中，Sora 研发负责人之一 Bill Peebles 与纽约大学助理教授谢赛宁撰写的 DiT（扩散 Transformer）论文《Scalable Diffusion Models with Transformers》被认为是此次 Sora 背后的重要技术基础之一。该论文被 ICCV 2023 接收。
DiT作为效果惊艳的Sora的核心技术之一，利用Difffusion Transfomer 将生成模型扩展到更大的模型规模，从而实现高质量的图像生成。
本文我将为大家介绍一些取证工具，这些工具在渗透测试中将会对我们起到很大的帮助。例如当你提取到了大量的主机内部文件时，你可会发现其中包含如NTDS.dit和系统hive，那么你将可能需要用到下面的这些工具，来帮助你提取其中的用户信息。
一般想知道哪一台是域控知道自己内网的DNS就可以了，一般域控安装都有安装DNS有些不止一台，其次是通过扫描获取开放端口为389机器或者使用NLTEST命令查看。最后就是各种网络查看查看域控是哪台主机
前言 本次案例最终实现效果 开发环境 python 3.8: 解释器 pycharm: 代码编辑器 界面代码实现 先导入所需模块 import tkinter as tk from tkinter import ttk import tkinter.messagebox 创建窗口 root = tk.Tk() root.title('XXX') # 名字自己起 root.geometry('900x700+200+200') root.mainloop() 名称搜索框 可以通过Singer
羿阁 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “U-Net已死，Transformer成为扩散模型新SOTA了！” 就在ChatGPT占尽AI圈风头时，纽约大学谢赛宁的图像生成模型新论文横空出世，收获一众同行惊讶的声音。 △MILA在读ML博士生Ethan Caballero 论文创意性地将Transformer与扩散模型融合，在计算效率和生成效果上均超越了基于U-Net的经典模型ADM和LDM，打破了U-Net统治扩散模型的“普遍认知”。 网友给这对新组合命名也是脑洞大开： All w
机器之心报道 编辑：陈萍、蛋酱 来自 UC 伯克利的 William Peebles 以及纽约大学的谢赛宁撰文揭秘扩散模型中架构选择的意义，并为未来的生成模型研究提供经验基线。 近几年，在 Transformer 的推动下，机器学习正在经历复兴。过去五年中，用于自然语言处理、计算机视觉以及其他领域的神经架构在很大程度上已被 transformer 所占据。 不过还有许多图像级生成模型仍然不受这一趋势的影响，例如过去一年扩散模型在图像生成方面取得了惊人的成果，几乎所有这些模型都使用卷积 U-Net 作为主干
今年 2 月初，Sora 的发布让 AI 社区更加看到了基础扩散模型的潜力。连同以往出现的 Stable Diffusion、PixArt-α 和 PixArt-Σ，这些模型在生成真实图像和视频方面取得了显著的成功。这意味着开始了从经典 U-Net 架构到基于 Transformer 的扩散主干架构的范式转变。
Cooley－Tukey算法差别于其它FFT算法的一个重要事实就是N的因子能够随意选取。这样也就能够使用N＝r S的Radix－r算法了。最流行的算法都是以r＝2或r＝4为基的，最简单的DFT不须要不论什么乘法就能够实现。比如：在S级且r＝2的情形下，下列索引映射的结果是：
刚刚，我们全面开源了腾讯混元文生图大模型（简称混元DiT）的训练代码、混元DiT LoRA小规模数据集训练方案和可控制插件Control Net。
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5 月 14 日，腾讯宣布旗下混元文生图大模型全面升级并全面开源，目前已在 Hugging Face 平台及 GitHub 上发布，包含模型权重、推理代码、模型算法等完整模型，可供企业与个人开发者免费商用。
5 月 14 日，腾讯正式对外开源了全面升级的混元文生图大模型——首个中文原生 DiT 架构（与 Sora 同架构）文生图开源模型，支持中英文双语输入及理解，
这是构成Sora基础之一的Diffusion Transformer论文作者关于Sora的一些猜测和技术解释。
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近日，腾讯的混元文生图大模型宣布全面开源训练代码，并对外发布了混元 DiT LoRA 小规模数据集训练方案与可控制插件ControlNet。这标志着全球的企业与个人开发者、创作者们可以基于混元DiT训练代码进行精调，创建更具个性化的专属模型，进而进行更大自由度的创作；或基于混元DiT的代码进行修改和优化，基于此构建自身应用，推动技术的快速迭代和创新。
开源不到一个月，腾讯混元文生图大模型（混元DiT模型）的Github Star数已达到2.1k，位于开源社区热门DiT模型前列！
攻击者可以通过多种方式获得 Active Directory 中的域管理员权限。这篇文章旨在描述一些当前使用的比较流行的。此处描述的技术“假设破坏”，即攻击者已经在内部系统上站稳脚跟并获得了域用户凭据（也称为后利用）。
KeyValuePair kvp = new KeyValuePair(intKey, strValue);
Know it Then Hack it，网上dump域用户hash的方式五花八门，少有站在防御者视角对不同的dump方式进行梳理剖析和取证定位的文章，掌握不同dump方式的底层原理才能在EDR对抗时不慌不乱、在应急响应中抓住重点，选择最适合的手段快速达到自己的目的。本文大纲如下：
有5名选手：选手ABCDE，10个评委分别对每一名选手打分，去除最高分，去除评委中最低分，取平均分。
2024 年 5 月，DreamTech 官宣了其高质量 3D 生成大模型 Direct3D，并公开了相关学术论文 Direct3D: Scalable Image-to-3D Generation via 3D Latent Diffusion Transformer。
一、案例需求 /* 需求： 有5名选手：ABCDE 有10个评委：分别对每一名选手打分，去除最高分，去除评委中最低分，取平均分 */ 二、运用STL容器vector、deque 三、运行结果 结果1 图片 结果2： 图片 四、代码 #include <iostream> #include <algorithm> #include <string> #include <vector> #include <deque> #include <ctime> using namespace std; /* 需求：
OpenAI 推出的 Sora 模型能够在各种场景下生成极其逼真的视频，吸引了全世界的目光。
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