webshell特征

含义 php、asp、jsp脚本木马文件，通常位于网站根目录，用来远控站点。 asp：<%eval request("password")%> aspx： php：<?php eval($_POST[password])?> jsp：特定jsp客户端 类型 一句话木马 包含一个函数的php、asp、 ......

【特征】字节序列 Windows上的恶意软件，即恶意的二进制程序，本质上都可以看作是一串字节流。对此也可以用二进制编程写程序，但确实反人类。如下图，是用十六进制编辑器打开可执行程序的结果，显示为16进制形式，二进制难以直接阅读： 传统的恶意软件检测方法： 基于签名的方法： Traditional a ......

在软件调试的角度看，某种类型的数据都有它特别的特征码，就像以前的病毒，看到特征码就知道是什么类型的病毒 我们从16制格式的内存数据中也能猜出某段内存数据是什么相关类型数据，比如位图，文本 Ascii码，被free的内存(0xFEEEFEEE)，刚被初始化的内存 ，栈：（0xCCCCCCCC）烫 堆： ......

矩 图像的矩可帮助你计算某些特征，如对象的质心，对象的面积等特征。函数cv.moments()给出了计算的所有矩值的字典。 从这一刻起，你可以提取有用的数据，如面积，质心等。质心由关系给出， $$ C_{x}=\frac{M_{10}}{M_{00}} $$和 $$ C_{y}=\frac{M_{0 ......

工业蒸汽量预测（最新版本下篇） 5.模型验证 5.1模型评估的概念与正则化 5.1.1 过拟合与欠拟合 ### 获取并绘制数据集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline np.random.seed( ......

使用Pandas和Python从时间序列数据中提取有意义的特征，包括移动平均，自相关和傅里叶变换。 前言 时间序列分析是理解和预测各个行业(如金融、经济、医疗保健等)趋势的强大工具。特征提取是这一过程中的关键步骤，它涉及将原始数据转换为有意义的特征，可用于训练模型进行预测和分析。在本文中，我们将探索 ......

Atomicity：阿特米斯提 Consistency：肯se斯特嗯se Isolation：i斯哦雷新 Duration：第瑞信 ......

1.ref() 函数 ref() 函数用来根据给定的值创建一个响应式的数据对象，传入的为基本数据类型，例如字符串、数字、boolean 等,返回值是一个对象，这个对象上只包含一个 value 属性 ref定义的变量，改变值要.value,而且在template中不用写.value <div>{{ms ......

应该先进行“特征选择”，再“划分数据集”。这样可以避免数据泄露。 测试集就应该当做“看不见的数据”，只能在最后用一次，按照这个原则处理。 代码实例： # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from sklearn.feature_selection i ......

参考：https://blog.csdn.net/lkbzhj/article/details/126343675 题目描述:单位网站被黑客挂马，请您从流量中分析出webshell，进行回答： 1、黑客登录系统使用的密码是 过滤请求login的页面 //wireshark过滤http.request ......

上代码 绿色底纹 部分 代表 单个通道 热力图生成 代码； import cv2 import time import os import matplotlib.pyplot as plt import torch from torch import nn import torchvision.mo ......

import cv2 #取得指定图像或视频鼠标位置的颜色特征 from pylab import * from PIL import Image import sys import copy user_input = int(input("如果标视频，请输入1 ；如果标图片，请输入2: ")) if ......

【特征】图的故事 22-Android Malware-Contrastive Learning Idea 在安卓恶意软件检测中使用对比学习对抗混淆问题。 先获取函数调用图，再用中心性分析(centrality analysis)，将调用图转换为图像。 用对比学习最大化正样本的相似性，最小化负样本的 ......

一.镜像实体（针对实体） 1.选择基准面，选择镜像实体命令 2.1.选择基准面和次要基准面，则分别在基准面和次要基准面镜像 二.镜像特征（针对特征命令、切除命令等） ......

1.算法描述 GRNN，即General Regression Neural Network，中文全称为广义回归神经网络，是由The Lockheed Palo Alto研究实验室在1991年提出的。GRNN是一种新型的基于非线性回归理论的神经网络模型。GRNN是建立在非参数核回归基础之上的，该神经 ......

1.算法描述 1.读入多张图像，对图像进行去噪、二值话、裁剪、细化等预处理 2.特征提取：首先将汉字分为横竖撇捺4个分量，然后对每个分量图像进行4×4弹性网格的划分，（也可以用其他更好的特征提取的方法，但一定要注释清楚），这样每一个字都有4×4×4=64维数据作为小波神经网络的输入数据。 3.小波神 ......

0.前言 「排序学习（Learning to Rank，LTR）」，也称「机器排序学习（Machine-learned Ranking，MLR)」 ，就是使用机器学习的技术解决排序问题。自从机器学习的思想逐步渗透到信息检索等领域之后，如何利用机器学习来提升信息检索的性能水平变成了近些年来非常热门的研 ......

音频数字信号处理 Audio DSP (Digital Signal Processing) 是一个复杂又专业的话题，本文介绍的是如何从音频中实时分析和识别出特定频率信号的一种方法，对应的代码为可运行在浏览器中的html5网页版（可移植）；可用于识别环境中特定频率的声音、或噪声、乐器弹奏的音调。 在 ......