👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 近年来，我国在“新基建”领域加速布局，并大力推动数字经济的发展。 这当中，企业数字化转型是我国推动经济社会发展的重要战略手段，而云计算成为企业进行数字化转型的基石和枢纽。 随着万千企业的发展提速换挡，市场对云计算的使用效能提出了新的需求。 云原生以其独特的技术特点，很好地契合了云计算发展的本质需求，正在成为驱动云计算质变的技术内核。 云原生不仅为传统业务的转型带来极大的便利，提升了生产效率，同时也适应了5G、IoT等边缘计算新场景，引领了IT基础设施的变
近日，公安部第三研究所牵头、腾讯安全深度参编的信息安全国家标准《信息安全技术-网络安全态势感知通用技术要求》，由国家标准化管理委员会正式发布，将于2023年10月1日起实施。
近日，由金科创新社主办，全球金融专业人士协会支持的“2023鑫智奖·第五届金融数据智能优秀解决方案评选”榜单正式发布。腾讯安全申报的“SOC+基于新一代安全日志大数据平台架构的高级威胁安全治理解决方案”获评“鑫智奖·网络信息安全创新优秀解决方案”。
互联网安全中心（CIS）为云平台提供了基于共识且与云计算供应商无关的配置标准。这些被称为CIS基准的最佳实践是为了帮助企业在帐户级别保护公有云环境。
在今天的数字时代，安全问题不仅仅是一个技术问题，更是一个业务和战略问题。而威胁建模作为一种系统化的安全分析方法，正在成为我们解决这一问题的关键工具。本文将详细介绍威胁建模的概念、方法和实际应用。
边缘计算这个词近日来逐渐出现在人们的视线里，原因是什么？如何看待边缘计算？下面将根据边缘计算的兴起、边缘计算的定义与内涵、计算模型等几个系列为大家讲述。不当之处，敬请批评指正。
对于许多人来说，迁移到云平台是重新构想业务运营、创新甚至开辟新收入流的机会，但这些新方法需要重新思考网络安全。
国产操作系统多为以Linux为基础二次开发的操作系统。2014年4月8日起，美国微软公司停止了对Windows XP SP3操作系统提供服务支持，这引起了社会和广大用户的广泛关注和对信息安全的担忧。而2020年对Windows7服务支持的终止再一次推动了国产系统的发展。 工信部对此表示，将继续加大力度，支持Linux的国产操作系统的研发和应用，并希望用户可以使用国产操作系统。随着信息技术和互联网的快速发展普及，电子商务已经成为不可抗拒的现代商业潮流，云计算、大数据应用日趋成熟，但随之带来了许多问题和挑战。为全面响应国家“互联网+”战略的提出和深入贯彻落实国家“十二五”规划纲要，帮助传统企业开展“商务智慧转型”，加强电子商务深入应用，特别是移动电子商务发展中的环境保障建设，促进电子商务行业健康有序发展，使电子商务相关的技术和经济、法律和规则、诚信和信誉及如何建立一个安全、可靠、可信的电子商务环境，保障电子商务活动中系统、交易的安全性，信息的保密性，已经成为当前亟待需要探讨和解决的重要课题。
公共云采用面临的最大威胁是粗心的用户、易受攻击的配置和网络攻击，这些配置和攻击会穿过杀伤链进入云平台以获得访问权限。
绿盟科技自2012年开始研究并打造云计算安全解决方案，并于2022年正式推出“T-ONE云化战略”，将安全产品与方案全面向云转型，并构建开放的云化生态。本文将对绿盟科技的云计算安全风险与发展的认知、价值主张、合作体系、参考体系、技术体系与建设方案进行阐释。因篇幅限制分为上中下三篇，本篇为下篇。上篇链接：绿盟科技云安全纲领（上）；中篇链接：绿盟科技云安全纲领（中）
HeapTuple结构在heap_form_tuple函数中拼接，后文重点分析这个函数：
1 2022年第二季度APT趋势分析 本文将对2022年第二季度APT趋势进行分析，包括俄语地区的活动、中文地区的活动，以及中东地区的活动 https://mp.weixin.qq.com/s/W_Js_nZXoGStLhygpxstMw 2 从勒索软件攻击者角度看公共云 传统勒索软件主要针对本地 IT 基础设施，但在云环境中效果不佳，这也是我们在公有云中没有听到太多有关勒索软件的原因之一。然而，勒索软件攻击者可以调整他们的策略、技术和程序 (TTP)，使其更加云原生 https://unit42.palo
在 移动端 对 CSS3 的支持 要比 PC 端支持的更好 , 建议在移动端开发时 , 多使用 CSS3 ;
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在网络安全领域，攻击者始终拥有取之不竭、用之不尽的网络弹药，可以对组织机构随意发起攻击；而防守方则处于敌暗我明的被动地位，用有限的资源去对抗无限的安全威胁，而且每次都必须成功地阻止攻击者的攻击。基于这种攻防不对称的情况，防守方始终会被以下问题（如图1所示）所困扰： 我们的防御方案有效吗？ 我们能检测到APT攻击吗？ 新产品能发挥作用吗？ 安全工具覆盖范围是否有重叠呢？ 如何确定安全防御优先级？ 图1 防守方的困局 一直以来，没有人能够很好地回答图1中
—— 1 对云函数隐藏C2技术的防御反制思路 本文将从防御者角度出发，来讲解防御云函数反向代理C2的技术。 https://xz.aliyun.com/t/11625 2 百万级服务器护航经验沉淀，腾讯安全《云上安全攻防实战手册》发布 “攻防对抗”作为云上安全的一道防护屏障，可有效助力企业打破被动防御的困局。鉴于此，腾讯安全依托20余年网络攻防实战技术的沉淀，为腾讯云超百万台服务器进行安全护航的实战经验，从元数据服务、对象存储服务、Kubelet访问控制机制、安全漏洞等角度出发，汇编成《云上安全攻防实战手
现阶段，图（Graph）上的自监督学习大多都遵循图对比学习框架，这些方法通常需要先构造一系列的正样本对以及负样本对，然后通过在低维表示空间中拉近正样本并且推远负样本来学习节点/图的表示。
2014年4月8日起，美国微软公司停止了对Windows XP SP3操作系统提供服务支持，这引起了社会和广大用户的广泛关注和对信息安全的担忧。而2020年对Windows7服务支持的终止再一次推动了国产系统的发展。工信部对此表示，将继续加大力度，支持Linux的国产操作系统的研发和应用，并希望用户可以使用国产操作系统。
来源：北邮 GAMMA Lab 本文约1200字，建议阅读5分钟 本文提出一个基于结构聚类的异质图自监督学习方法SHGP，它无需任何正样本或者负样本。 论文作者：杨亚明，管子玉，王哲，赵伟，徐偲，陆维港，黄健斌 论文单位：西安电子科技大学，计算机科学与技术学院 1. 引言 现阶段，图（Graph）上的自监督学习大多都遵循图对比学习框架，这些方法通常需要先构造一系列的正样本对以及负样本对，然后通过在低维表示空间中拉近正样本并且推远负样本来学习节点/图的表示。目前，研究者们已经探索了节点丢弃、连边扰动等各
用PCA降维 本章我们将介绍一种降维方法，PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）。降维致力于解决三类问题。第一，降维可以缓解维度灾难问题。第二，降维可以在压缩数据的同时让信息损失最小化。第三，理解几百个维度的数据结构很困难，两三个维度的数据通过可视化更容易理解。下面，我们用PCA将一个高维数据降成二维，方便可视化，之后，我们建一个脸部识别系统。 PCA简介 在第三章，特征提取与处理里面，涉及高维特征向量的问题往往容易陷入维度灾难。随着数据集维度的增加，算法学习需要的样
PTH（Pass The Hash，哈希传递）攻击是一种很典型的内网渗透攻击方式。它是通过寻找账号相关的密码散列值（通常是NTLM哈希值）进行NTLM认证，在Windows中应用程序需要用户提供明文密码，最后调用LsalogonUser之类的API将密码进行转换，转换后在NTLM身份认证时将哈希值发送给远程服务器，而这个网络认证之间的过程其实并不需要明文密码。也就是说，利用这个机制，攻击者可以不提供明文密码，而是通过NTLM哈希或者LM哈希进行远程访问。
Windows计划任务是一个非常实用的功能，可以帮助我们自动完成一些重复性的任务。比如，我们可以设定一个计划任务来自动备份文件、更新软件、执行脚本等,本文主要介绍了如何利用Windows计划任务进行横向渗透。
对于代码审计初学者而言,bluecms拿来练手是不二之选.对于bluecms的审计方法,我先是用了通读全文,又用回溯危险函数进行审计.对于这个远古cms的漏洞,随便看看就能找到一堆,多数是一些注入未过滤或未有单引号保护之类的.但是在昨天晚上,我发现一个很有意思的漏洞,拿出来自己记录一下,顺便给星球的初学者朋友们分享一下思路,说的不对的地方还请大佬们轻喷.
注意力机制是近年来研究的热点之一。之前的许多研究都关注于通过注意力操作捕捉显著特征。这些方法成功地利用了特征不同维度上的相互信息。然而，它们缺乏对权重的影响因素的考虑，进而进一步抑制不显著的通道或像素。
WinRM的远程管理服务是微软的WS-Management协议的实现。WS-Management协议是基于简单对象访问协议（SOAP）的防火墙友好的协议。在Windows 2008以上版本的操作系统中，WinRM服务都是自动开启的。WinRM的默认管理端口为5985。本篇文章将会介绍如何通过WinRM进行横向渗透。
AI 的快速发展，伴随而来的是大计算量。这就自然而然的引出了一个问题：如何减少 AI 对计算的需求，并提高现有 AI 计算效率。
1月7日，MITER发布了ATT＆CK for ICS知识库，主要介绍了网络攻击者在攻击工业控制系统（ICS）时所使用的策略和技术，为关键基础设施和其他使用工业控制系统的组织评估网络风险提供了参考。
执行器对元组格式的要求非常灵活，例如select 1;表达式结果、select a,b,c from t;投影临时结果等等。
在深度学习领域中，存在很多专业名词，第一次看的时候总会很懵逼～后面慢慢看得时候才会有那么感觉，但是总觉得差点意思。今天我们要说的一个专业名词，就叫做Attention机制！
前面已经介绍了多个搜索召回中的向量召回算法，如Facebook的EBR，Que2Search，京东的DPSR。对于搜索系统来说，召回通常是由倒排召回构成，倒排召回的简单原理如下图所示：
其实关于“因果推断”的疑惑在我的本科阶段就埋下了种子。我相信几乎所有上过计量或者统计的同学，上课的课件里一定会有一句：Correlation is not causation（相关性不是因果性），仿佛先给你打好预防针：我给你讲的是“相关”，你别当“因果”。其实我当时是困惑的：“那因果性是个啥？因果性和相关性这俩又是啥关系？”但我没有深究为什么，只想着做做题应付考试就好，但自那时起这些疑问似乎成为了一个心结，被封存在长时记忆里，却经常蠢蠢欲动。直到六七年后，我开始重新认真思考这个问题。一次偶然，我在“因果推断”的书籍里发现了一个简单的而又绝妙的推导，我不禁拍案叫绝（是真的拍，拍掉了我的煎饼果子），因为它恰好回答了这个问题。我想通过这篇文章分享这个推导过程，希望能让各位读者也感受到“因果推断”这个领域的奇思妙想。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/157484.html原文链接：https://javaforall.cn
本文为安全知识图谱技术白皮书《践行安全知识图谱，携手迈进认知智能》精华解读系列第六篇——威胁建模技术，重点介绍基于知识图谱的威胁建模应用。
minGPT项目中实现了多种GPT模型（包括GPT2的多个版本），其中结构最简单的是nanoGPT。
随着全球数字经济的蓬勃发展，网络安全与物联网、工业互联网、云计算、5G 等多种场景和技术的融合极大地改变了网络安全防护体系。如何打造智能化的网络安全防护成为了学术界和工业界的热点。基于人工智能的安全运营技术方案（AISecOps）将大幅提升威胁检测、风险评估、自动化响应等关键运营环节的处理效率，大幅减少对专家经验的依赖，助力网络安全运营产业的技术升级。近年来，知识图谱技术得到了迅速发展，本文目的在于探讨智能的安全运营技术中知识图谱技术应该发挥何种作用。
EDR, 终端检测响应系统，也称为终端威胁检测响应系统 (ETDR)，是一种集成的终端安全解决方案，它将实时连续监控和终端数据采集与基于规则的自动响应和分析功能结合在一起，是一种用于检测和调查主机和终端上的可疑活动的新兴安全系统，该系统采用高度自动化，使安全团队能够快速识别，定位和应对威胁。
本文考虑在序列推荐中对各种辅助信息进行融合来提升下一个商品的预测性能。大多数方法采用注意力方法，但是不同异构信息的混合相关性给注意力机制带来了额外的干扰，并且embedding的早期集成限制了注意力机制的表达能力。
https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2021/html/Dai_Attentional_Feature_Fusion_WACV_2021_paper.html
横向移动是网络攻击中的一个阶段，攻击者在获得对网络中某一系统的访问权限后，尝试访问其他系统以拓展其控制范围。利用RDP（远程桌面协议）进行横向渗透是一种常见的方法，主要因为RDP（远程桌面协议）是微软开发的一种协议，它允许用户通过网络连接到另一台电脑。这种连接允许远程用户在其本地计算机上看到并控制另一台电脑的桌面界面。这在远程工作、IT支持和远程系统管理中非常有用，本篇文章主要针对了RDP（远程桌面协议）在横向移动中的进行了介绍。
大学期间，电子类的比赛比较重要的比赛应该就是每年暑假的省/国家级大学生电子设计竞赛吧，其中省赛是偶数年，国赛是奇数年，小编都有参加过，上一篇分享了我们团队参加2016年省赛做的循迹小车，感兴趣的朋友可移步至基于STM32+LDC1000的循迹小车
之前，青藤云安全已经对ATT&CK进行了一系列的介绍，相信大家都已了解，Mitre ATT&CK通过详细分析公开可获得的威胁情报报告，形成了一个巨大的ATT&CK技术矩阵。诚然，这对于提高防御者的防御能力、增加攻击者的攻击成本都有巨大作用。但或许是出于猎奇心理，很多威胁情报报告更多地是在报道攻击者使用的比较新颖有趣的技术方法，而却忽视了攻击者反复使用的普通技术。这也是Mitre公司在2019年10月份的ATT&CKcon2.0大会上，推出了ATT&CK Sightings项目，以期借助社区力量收集更多直接观察数据的原因所在。
可以看到是一堆选择结构，就像一个路由器的作用，就是它用来汇聚上层接口的指令，然后再分发给子函数去处理
渲染器设计就像为一座房子打地基, 结果可能比预期大了, 小了, 或者太笨重了. 预先了解要在它之上建造什么, 并且为未来的扩展做出合理的预测, 是建造一座稳定房子的先决条件.
在逻辑回归中，我们将二元因变量Y_i回归到协变量X_i上。下面的代码使用Metropolis采样来探索 beta_1和beta_2 的后验Yi到协变量Xi。
ATT ：Average Treatment Effects on Treated
论文题目：《CBAM: Convolutional Block Attention Module》 论文地址： https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf
Postgresql提供四类浮点型，其中两类完全相同decimal、numeric；按功能看可以分成两类：
多分辨率分析https://blog.csdn.net/baidu_27643275/article/details/84826773
点击蓝字关注我们 作者：李金霞Polarisli 知乎专栏：《数据分析方法与实践》 创作者：「守望北极星的猫」 ---了解作者其他作品，请点击【文末原文链接】--- 丨导语丨 做增长业务，常用的策略手段有渠道拉新、拉活、节假日活动等，这几个业务都是需要花钱的，每年分配的预算有限，如何权衡在各项业务上的投入成本，如何花钱效率最高，将好钢用在刀刃上是需要运营管理者去思考和决策的，如何决策更科学，那就不得不提到因果推断这种科学的量化方法，每笔投入的 ROI 量化评判标准统一，自然就可比较。 有一套关于花钱的经
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