出品|MS08067实验室(www.ms08067.com) 本文作者:BlackCat(Ms08067实验室内网小组成员) 前言: 红蓝对抗的时候,如果未修改CS特征.容易被蓝队溯源. 去特征的几种方法: 1.更改默认端口 方法一.直接编辑teamserver进行启动项修改. vi teamserver 方法二.启动时候指定server_port java -XX:ParallelGCThreads=4 -Duser.language=en -Dcobaltstrike.server_port…

CobaltStrike去除流量特征 ​普通CS没有做流量混淆会被防火墙拦住流量,所以偶尔会看到CS上线了机器但是进行任何操作都没有反应.这里尝试一下做流量混淆.参考网上的文章,大部分是两种方法,一种更改teamserver 里面与CS流量相关的内容,一种是利用Keytool工具生成新的store证书.而我们需要做的修改大概为3个地方: 1. 修改默认端口 2. 去除store证书特征 3. 修改profile 0x00 关闭后台运行的CS ps -aux 找到CS相关的进程 kill -9 p…

绘制了一张导图,有不对的地方欢迎指正: 下载地址 机器学习中,特征是很关键的.其中包括,特征的提取和特征的选择.他们是降维的两种方法,但又有所不同: 特征抽取(Feature Extraction):Creatting a subset of new features by combinations of the exsiting features.也就是说,特征抽取后的新特征是原来特征的一个映射. 特征选择(Feature Selection):choosing a subset of all…

出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50493845, http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50503115 1. 剧情一:挑螃蟹的秘密 李雷与韩梅梅的关系发展得不错,趁国庆休假一起来天津玩.今天,李雷十分神秘地请韩梅梅去一家餐馆吃螃蟹.韩梅梅大失所望,这个餐馆很不起眼,感觉就像路边的老食堂.菜单都用粉笔写在黑板上,一点都不高档.一看价格,满黄螃蟹120块钱…

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是…

一. 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中,特征数量可能较多,其中可能存在不相关的特征,特征之间也可能存在相关性,容易导致如下的后果: 1.     特征个数越多,分析特征.训练模型所需的时间就越长,模型也会越复杂. 2.     特征个数越多,容易引起“维度灾难”,其推广能力会下降. 3.     特征个数越多,容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题,导致模型效果下降. 4.     对于模型来说,可能会导致不适定的情况,即是解出的参数会因为样本的微小变化而出现大的波动. 特征选择,能…

上一篇文章我们引出了GoogLeNet InceptionV1的网络结构,这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点. GoogLeNet Inception V2 GoogLeNet Inception V2在<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>出现,最大亮点是提出了Batch Normal…

Normalization(归一化) 写这一篇的原因是以前只知道一个Batch Normalization,自以为懂了.结果最近看文章,又发现一个Layer Normalization,一下就懵逼了.搞不懂这两者的区别.后来是不查不知道,一查吓一跳,Normalization的方法五花八门,Batch Normalization, Layer Normalization, Weight Normalization, Cosine Normalization, Instance Normaliza…

『教程』Batch Normalization 层介绍 知乎:详解深度学习中的Normalization,BN/LN/WN 一.两个概念 独立同分布(independent and identically distributed) 独立同分布的数据可以简化常规机器学习模型的训练.提升机器学习模型的预测能力 白化(whitening) 去除特征之间的相关性 —> 独立: 使得所有特征具有相同的均值和方差 —> 同分布. 二.问题 1.抽象程度高的层难以训练 深度神经网络涉及到很多层的叠加,而每一…

转载:https://blog.csdn.net/weixin_42127015/article/details/84472777 关于google hack的几个基础过滤器使用[请务必谨记,过滤器虽然是死的,但人是活的,把自己的脑洞放到最大,才能拼装出高质量dorks]: intitle: 从网页标题中搜索指定的关键字,可专门用来搜索指定版本名称的各类web程序,也可用allintitle inurl: 从url中搜索指定的关键字,可专门用来构造各种形式的漏洞url,也可用allinurl i…

仅用作自己学习 这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点. GoogLeNet Inception V2        GoogLeNet Inception V2在<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>出现,最大亮点是提出了Batch Normalization方法,它起到以下作用:  使用…

scikit-learn 是机器学习领域非常热门的一个开源库,基于Python 语言写成.可以免费使用. 网址: http://scikit-learn.org/stable/index.html 上面有很多的教程,编程实例.而且还做了很好的总结,下面这张图基本概括了传统机器学习领域的大多数理论与相关算法. 我们可以看到,机器学习分为四大块,分别是 classification (分类), clustering (聚类), regression (回归), dimensionality redu…

详解深度学习中的Normalization,BN/LN/WN 讲得是相当之透彻清晰了 深度神经网络模型训练之难众所周知,其中一个重要的现象就是 Internal Covariate Shift. Batch Norm 大法自 2015 年由Google 提出之后,就成为深度学习必备之神器.自 BN 之后, Layer Norm / Weight Norm / Cosine Norm 等也横空出世.本文从 Normalization 的背景讲起,用一个公式概括 Normalization 的基本思…

神经网络中还有一些激活函数,池化函数,正则化和归一化函数等.需要详细看看,啃一啃吧.. 1. 激活函数 1.1 激活函数作用 在生物的神经传导中,神经元接受多个神经的输入电位,当电位超过一定值时,该神经元激活,输出一个变换后的神经电位值.而在神经网络的设计中引入了这一概念,来增强神经网络的非线性能力,更好的模拟自然界.所以激活函数的主要目的是为了引入非线性能力,即输出不是输入的线性组合. 假设下图中的隐藏层使用的为线性激活函数(恒等激活函数:a=g(z)),可以看出,当激活函数为线性激活函数时,…

转载于:https://klionsec.github.io/2014/12/14/search-hacking/?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg 0x01 google hacking 几个基础过滤器用途简介[说在前面的话,过滤器是死的人是活的,实际用的时候把脑洞放开,尽你所能拼装,才有可能达到超预期效果]: 1 2 3 4 5 6 7 intitle: 从网页标题中搜索指定的关键字,可专门用来搜索指定版本名称的各类web程序,也可用allintitle inurl: 从u…

Droupout与Batch Normalization都是深度学习常用且基础的训练技巧了.本文将从理论和实践两个角度分布其特点和细节. Droupout 2012年,Hinton在其论文中提出Dropout.当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时,容易造成过拟合.为了防止过拟合,可以通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能. Droupout是一种针对深度学习广泛应用的正则化技术.在每次迭代时随机关闭一些神经单元,随着迭代的进行,由于其他神经元可能在任何时候都被关闭,因此神经元对…

原文网址:https://blog.csdn.net/sunshine_in_moon/article/details/51513880.转载主要方便随时可以查看,如有版权要求请及时联系. 相信大家对PCA并不陌生,但是PCA的本质你是否了解呢?今天就给大家简单讲讲,也是自己对PCA的一个巩固.博客中使用的图片来自七月算法的程博士的PPT,在此感谢程博士课上的耐心讲解. 1.特征值个特征向量 我相信大家对于这个式子非常熟悉,但是你真正的理解这个式子了吗?特征向量和特征值到底有什么意义呢?说实话,…

前言 首先红蓝对抗的时候,如果未修改CS特征.容易被蓝队溯源. 前段时间360公布了cobalt strike stage uri的特征,并且紧接着nmap扫描插件也发布了.虽说这个特征很早就被发现了,但最近正好我的ip被卡巴斯基拉黑了/(ㄒoㄒ)/~~,所以来折腾一下. 关于隐藏cobalt strike的特征,网上有很多方法.例如nginx反代.域前置.修改源码等方法.本此主要从nginx反代.cloudflare cdn.cloudflare worker 这三个方面说一下如何隐藏coba…

关于cobalt strike,火起来也有好几年了,首先感谢大佬们慷慨相助愿意在网上分享和翻译相关资料,让这么好的渗透测试框架工具被更多人知道 那就来整理一下在使用这个框架的过程中我认为需要了解的小知识点 cobalt strike简称CS,是一款GUI框架式的渗透测试工具,集成了很多功能 最大的特点是可以团战,有一个服务器,多个客户端,每个客户端就是一个攻击者,攻击者通过连接到服务端来共享攻击资源和目标信息甚至session,服务器必须是Linux系统的 使用的大致流程是:创建团队服务器->客…

先贴上我对Opencv3.1中sift源码的注释吧,虽然还有很多没看懂.先从detectAndCompute看起 void SIFT_Impl::detectAndCompute(InputArray _image, InputArray _mask, std::vector<KeyPoint>& keypoints, OutputArray _descriptors, bool useProvidedKeypoints) { , actualNOctaves = , actualNL…

1.SIFT概述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换,由加拿大教授David G.Lowe提出的.SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,是一种非常稳定的局部特征. 1.1 SIFT算法具的特点 图像的局部特征,对旋转.尺度缩放.亮度变化保持不变,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性. 独特性好,信息量丰富,适用于海量特征库进行快速.准确的匹配. 多量性,即使是很少几个物体也可以产生大量的SIFT特征 高速…

特征点又称兴趣点.关键点,它是在图像中突出且具有代表意义的一些点,通过这些点我们可以用来识别图像.进行图像配准.进行3D重建等.本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数. 一.Harris角点 角点是图像中最基本的一种关键点,它是由图像中一些几何结构的关节点构成,很多都是线条之间产生的交点.Harris角点是一类比较经典的角点类型,它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值.    (1)   (2) 其中I(x+u,y+u)代表了点(x,y)邻域点的灰度值.通过变换可以将上…

Oriented FAST and Rotated BRIEF www.cnblogs.com/ronny   这篇文章我们将介绍一种新的具有局部不变性的特征 -- ORB特征,从它的名字中可以看出它是对FAST特征点与BREIF特征描述子的一种结合与改进,这个算法是由Ethan Rublee,Vincent Rabaud,Kurt Konolige以及Gary R.Bradski在2011年一篇名为"ORB:An Efficient Alternative to SIFT or SURF&qu…

理解:本文中的”去除上帝类”是指把一个看似功能很强且很难维护的类,按照职责把自己的属性或方法分派到各自的类中或分解成功能明确的类,从而去掉上帝类. 详解:我们经常可以在一些原来的代码中见到一些类明确违反了SRP原则(单一原则),这些类通常以“Utils”或“Manager”后缀结尾,但有时这些类也没有这些特征,它仅仅是多个类多个方法的组合.另一个关于上帝类的特征是通常这些类中的方法被用注释分隔为不同的分组.那么久而久之,这些类被转换为那些没有人愿意进行归并到合适类的方法的聚集地,对这些类进行重构…

尺度不变特征变换匹配算法 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越.1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结. 其应用范围包含物体辨识.机器人地图感知与导航.影像缝合.3D模型建立.手势辨识.影像追踪和动作比…

整理一下我个人觉得比较好的HOG博文 博文1:OpenCV HOGDescriptor: 参数与图解 http://blog.csdn.NET/raodotcong/article/details/6239431 博文2:opencv源码解析:各个参数讲解 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/15/2640754.html 博文3:hog特征可视化:matlab 与 C++ http://blog.csdn.Net/u011285…

SIFT算法:DoG尺度空间生产  SIFT算法:KeyPoint找寻.定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向  SIFT算法:特征描述子 目录: 1.确定描述子采样区域 2.生成描述子 2.1 旋转图像至主方向 2.2 生成特征向量 3.归一化特征向量 附:SIFT开源代码集 1 确定描述子采样区域 SIFI 描述子h(x, y, θ)是对特征点附近邻域内高斯图像梯度统计结果的一种表示,它是一个三维的阵列,但通常将它表示成一个矢量.矢量是通过对三维阵列按一定规律进行排列得到的.特征描述子与特…

之前的文章行人计数.计次提到HOG特征这个概念,这两天看了一下原版的论文,了解了一下HOG特征的原理,并依据自己的理解将这种方法的流程写了下来,假设有不正确的地方欢迎指正. HOG(Histograms of Oriented Gradients)特征的基本思想:The basic idea is that local object appearance and shape can often be characterized rather well by the distribution of…

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27199954 作为一名久经片场的老司机,早就想写一些探讨驾驶技术的文章.这篇就介绍利用生成式对抗网络(GAN)的两个基本驾驶技能: 1) 去除(爱情)动作片中的马赛克 2) 给(爱情)动作片中的女孩穿(tuo)衣服 生成式模型 上一篇<用GAN生成二维样本的小例子>中已经简单介绍了GAN,这篇再简要回顾一下生成式模型,算是补全一个来龙去脉. 生成模型就是能够产生指定分布数据的模型,常见的生成式模型一般都会有一个用…

以上两篇文章中检测在DOG空间中稳定的特征点,lowe已经提到这些特征点是比Harris角点等特征还要稳定的特征.下一步骤我们要考虑的就是如何去很好地描述这些DOG特征点. 下面好好说说如何来描述这些特征点.许多资料中都提到SIFT是一种局部特征,这是因为在SIFT描述子生成过程中,考虑的是该特征点邻域特征点的分布情况(而没有利用全局信息).本步骤中主要计算过程包括:确定特征点的方向和生成特征描述符. 确定特征点方向 在特征点的确定过程中,特征点的坐标以及尺度被确定下来(坐标很重要,尺度更重要,…