Attacks for RL

1. http://rll.berkeley.edu/adversarial/ Adversarial Attacks on Neural Network Policies 就是对test时候的policy进行构造对抗样本,方法还是用的分类对抗样本的方法,对于DQN,把Q value做个softmax,一样地构造对抗样本.…

Protecting against XML Entity Expansion attacks

https://blogs.msdn.microsoft.com/tomholl/2009/05/21/protecting-against-xml-entity-expansion-attacks/ Protecting against XML Entity Expansion attacks Tom Hollander May 21, 2009 One of the critical responsibilities of every developer and architect is t…

中间值为什么为l+(r-l)/2，而不是(l+r)/2

二分法的算法中,我们看到一些代码里取中间值: MID=l+(r-l)/2; 为什么是这个呢?不就是(l+r)/2吗?为什么要多此一举呢? 其实还是有不一样的,看看他们的区别吧: l,r是指针的时候只能用 l+(r-l)/2 当l=-200,r=-99时(l+r)/2=-149l+(r-l)/2 =-150 (l+r)/2可能溢出,l+(r-l)/2 而不会注意:如果/2写成>>1的话,要括号!!!MID=l+((r-l)>>1);不然就错了,>>的优先级别比较低.…

How to Prevent Cross-Site Scripting Attacks

How to Prevent Cross-Site Scripting Attacks Reference From: http://resources.infosecinstitute.com/how-to-prevent-cross-site-scripting-attacks/ Translated By: LittleHann 1. 简介跨站点脚本(XSS)是当前web应用中最危险和最普遍的漏洞之一.安全研究人员在大部分最受欢迎的网站,包括Google, Facebook, Amazo…

DuckHunter Attacks

DuckHunter Attacks DuckHunter Attacks是从USB Rubber Ducky (USB橡皮鸭)发展过来的HID攻击方式.USB Rubber Ducky是从2010年就开始流行的Hack专用设备.该设备外观就是一个普通U盘大小的USB设备.渗透测试人员可以在其中编写自己的脚本.当插入电脑中,该设备会自动识别为键盘,其脚本就会被自动执行,从而完成渗透测试人员的各种任务.由于该种方式及其隐蔽和有效,所以被广泛使用.一个USB Rubber Ducky售价大约在4…

How to prevent SQL injection attacks?

In our earlier tutorial on SQL Injection, one way to have prevented the SQL injection attack was by simply having the user input sanitized – which we briefly discussed. Since we are dealing with email addresses in our example, this means that we shou…

重放攻击（Replay Attacks）

重放攻击(Replay Attacks)1.什么是重放攻击顾名思义,重复的会话请求就是重放攻击.可能是因为用户重复发起请求,也可能是因为请求被攻击者获取,然后重新发给服务器. 2.重放攻击的危害请求被攻击者获取,并重新发送给认证服务器,从而达到认证通过的目的.我们可以通过加密,签名的方式防止信息泄露,会话被劫持修改.但这种方式防止不了重放攻击. 3.重放攻击的防御1)时间戳验证请求时加上客户端当前时间戳,同时签名(签名是为了防止会话被劫持,时间戳被修改),服务端对请求时间戳进行判断,如超过5分钟…

快速理解Parquet的DL和RL

关于Parquet的详细介绍,请参考: 新一代列式存储格式Parquet,此文中对Parquet做了详细的介绍,这里不做重复介绍,但其中关于Definition Level(DL)和Repeated Level(RL)部分,比较难懂,这里做一个更加方便易懂的总结. 对DL和RL的理解,最好是文中的关于Document对象的示例,摘录如下: 一个完整的例子本节我们使用Dremel论文中给的Document示例和给定的两个值r1和r2展示计算repeated level和definition le…

AVL树和平衡二叉树平衡因子右旋转LL 左旋转RR LR RL

前言今天要介绍几种高级数据结构AVL树,介绍之前AVL,会先说明平衡二叉树,并将树的学习路线进行总结,并介绍维持平衡的方法:右旋转.左旋转. 一.树学习路线 1.路线总结总结了一下树的学习路线,如下图: 2.说明上面这个图要从上往下进行一步一步学习:首先,从二叉树开始学习,要对树的一些概念有一些基本了解,如树的左孩子和右孩子等,然后对树的遍历方法:先序.中序和后序遍历都熟练掌握,有精力再把层序遍历掌握: 接下来,大部分的树,都是在二叉树的基础上加了许多特性而形成的,所以二叉树是基础,如二叉…

wireless Penetration Testing & Honeypot and Mis-Association attacks

重新记一遍 ,在捕获握手数据包的时候不容易获取,所以使用ARP请求.使用自己的无线网卡的地址发送请求,会容易使得无线开启端掉线,迫使重新连接. 1.使用命令 aireplay-ng -3 -b aa:aa:aa:aa:aa:aa -h 目标无线MAC地址 wlanmon 其中-3表示使用APR请求 2.如何攻击加速捕获数据包的速度使用命令 aireplay-ng --deauth 1 -a 目标MAC地址 wanmon 打开刚才捕获的数据包 3.使用工具 genpkm工具生…

Bayesian RL and PGMRL

简介: PGMRL: PGMRL就是把RL问题建模成一个概率图模型,如下图所示: 然后通过variational inference的方法进行学习: PGMRL给RL问题的表示给了一个范例,对解决很多RL新问题提供了一种思路和工具. Bayesian RL: 主要是对RL的reward function, transation function引入uncertainty, 引入prior和更新posterior来建模,从而更好地进行探索. 思考:为什么PGMRL推导过程中没有Beyesian R…

分布式强化学习基础概念（Distributional RL ）

分布式强化学习基础概念(Distributional RL) from: https://mtomassoli.github.io/2017/12/08/distributional_rl/ 1. Q-learning 在 Q-learning 中,我们想要优化如下的 loss: Distributional RL 的主要思想是:to work directly with the full distribution of the return rather than with its expec…

(zhuan) 一些RL的文献（及笔记）

一些RL的文献(及笔记) copy from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/25770890 Introductions Introduction to reinforcement learningIndex of /rowan/files/rl ICML Tutorials:http://icml.cc/2016/tutorials/deep_rl_tutorial.pdf NIPS Tutorials:CS 294 Deep Reinforcement Lea…

平衡二叉树-AVL树(LL、RR、LR、RL旋转)

平衡二叉树的定义: 任意的左右子树高度差的绝对值不超过1,将这样的二叉树称为平衡二叉树,二叉平衡树前提是一个二叉排序树. 平衡二叉树的插入: 二叉平衡树在插入或删除一个结点时,先检查该操作是否导致了树的不平衡,若是,则在该路径上查找最小的不平衡树,调节其平衡. 4种平衡调整如下(结点的数字仅作标记作用): ①LL:右单旋转 ②RR:左单旋转 ③LR平衡旋转:先左后右 ④RL平衡旋转:先右后左平衡二叉树查找:平衡二叉树查找过程等同于二叉排序树相同,因此平衡二叉树查找长度不超过数的长度,及其平均查…

2010-2011 ACM-ICPC, NEERC, Moscow Subregional Contest Problem K. KMC Attacks 交互题暴力

Problem K. KMC Attacks 题目连接: http://codeforces.com/gym/100714 Description Warrant VI is a remote planet located in the Koprulu Sector. Warrant VI features a strange huge field, which was discovered by the Kel-Morian Combine (KMC). The KMC is involved…

【RL系列】马尔可夫决策过程——状态价值评价与动作价值评价

请先阅读上两篇文章: [RL系列]马尔可夫决策过程中状态价值函数的一般形式 [RL系列]马尔可夫决策过程与动态编程状态价值函数,顾名思义,就是用于状态价值评价(SVE)的.典型的问题有“格子世界(GridWorld)”游戏(什么是格子世界?可以参考:Dynamic programming in Python),高尔夫游戏,这类问题的本质还是求解最优路径,共性是在学习过程中每一步都会由一个动作产生一个特定的状态,而到达该状态所获得的奖励是固定的,与如何到达,也就是之前的动作是无关的,并且这类问题…

【RL系列】马尔可夫决策过程中状态价值函数的一般形式

请先阅读上一篇文章:[RL系列]马尔可夫决策过程与动态编程在上一篇文章里,主要讨论了马尔可夫决策过程模型的来源和基本思想,并以MAB问题为例简单的介绍了动态编程的基本方法.虽然上一篇文章中的马尔可夫决策过程模型实现起来比较简单,但我认为其存在两个小问题: 数学表达上不够简洁状态价值评价型问题与动作价值评价型问题是分离的,形式上不够统一本篇主要来解决第一个问题. 第一个问题是比较直观的,下面给出状态价值函数以作分析: $$ \mathbb{Value}(S_1) = \mathbb{Rewa…

【RL系列】MDP与DP问题

推荐阅读顺序: Reinforcement Learning: An Introduction (Drfit) 有限马尔可夫决策过程动态编程笔记 Dynamic programming in Python 本篇马尔可夫决策过程马尔可夫决策(MDP)过程为强化学习(RL)提供了理论基础,而动态编程(DP)为马尔可夫决策过程提供了一种实现的方法.所以将这两个部分结合在一起去学习,我认为是非常合适的. 在之前的Multi-Armed Bandit(MAB)问题中,RL作为一种方法被用来估计一种…

【RL系列】Multi-Armed Bandit问题笔记

这是我学习Reinforcement Learning的一篇记录总结,参考了这本介绍RL比较经典的Reinforcement Learning: An Introduction (Drfit) .这本书的正文部分对理论的分析与解释做的非常详细,并且也给出了对结论详尽的解析,但是把问题的解决和实现都留到到了课后题,所以本篇文章主要侧重与对Multi-Armed Bandit问题解决算法的实现以及对实现中可能遇到的问题进行一个总结与记录.此外,如果困于书中对于理论解释的冗长,可以参考下面这两篇文章(…

【RL系列】从蒙特卡罗方法步入真正的强化学习

蒙特卡罗方法给我的感觉是和Reinforcement Learning: An Introduction的第二章中Bandit问题的解法比较相似,两者皆是通过大量的实验然后估计每个状态动作的平均收益.不过两者的区别也是显而易见,Bandit问题比较简单,状态1->动作1->状态1,这个状态转移过程始终是自我更新的过程,而且是一一对应的关系.蒙特卡罗方法所解决的问题就要复杂一些,通常来说,其状态转移过程可能为,状态1->动作1->状态2->动作1->状态3.Sutten书…

Python基础-面向过程编程实现Linux下cat -rl ‘dir’ |grep ‘keywords’ 功能

函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 面向过程的编程思想:流水线式的编程思想,在设计程序时,需要把整个流程设计出来优点: 程序的体系结构更清晰简化程序的复杂度缺点: 可扩展性及其差,所以i一般应用于不需要经常变化的软件,如:Linux内核,httpd,git等软件实例: 实现类似Linux下的如下命令功能: cat -rl '…

【RL系列】Multi-Armed Bandit笔记——UCB策略与Gradient策略

本篇主要是为了记录UCB策略与Gradient策略在解决Multi-Armed Bandit问题时的实现方法,涉及理论部分较少,所以请先阅读Reinforcement Learning: An Introduction (Drfit) 的2.7,2.8的内容.为了更深入一点了解UCB策略,可以随后阅读下面这篇文章: [RL系列]Multi-Armed Bandit笔记补充(二)—— UCB策略 UCB策略需要进行初始化工作,也就是说通常都会在进入训练之前先将每个动作都测试一变,保证每个动作被选择…

【RL系列】Multi-Armed Bandit笔记补充（一）

在此之前,请先阅读上一篇文章:[RL系列]Multi-Armed Bandit笔记本篇的主题就如标题所示,只是上一篇文章的补充,主要关注两道来自于Reinforcement Learning: An Introduction 的课后习题. 第一题为Exercise 2.5 (programming),主要讨论了Recency-Weighted Average算法相较于Sample Average算法的优点所在.练习内容大致为比较这两种算法在收益分布为非平稳分布的情况下的表现情况,主要的评价指标…

yield的表达式形式、面向过程编程（grep -rl 'root' /etc）

一.yield的表达形式 def foo(): print('starting') while True: x=yield None#return 2 print('value :',x) g=foo() print(next(g)) print(g.send(2)) 运行结果: starting #运行函数,打印starting后碰到yield停住 None #next()触发后 yield将None赋值给x,打印None后循环碰到yield停住 value : 2 #g.send(2)将2赋…

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