CVSS 通用弱点评价体系(CVSS)是由NIAC开发.FIRST维护的一个开放并且能够被产品厂商免费采用的标准.利用该标准,可以对弱点进行评分,进而帮助我们判断修复不同弱点的优先等级. CVSS : Common Vulnerability Scoring System,即“通用漏洞评分系统”,是一个“行业公开标准,其被设计用来评测漏洞的严重程度,并帮助确定所需反应的紧急度和重要度”. 它的主要目的是帮助人们建立衡量漏洞严重程度的标准,使得人们可以比较漏洞的严重程度,从而确定处理它们的优先级.

CVSS 3.0 计算公式及说明 一.基础评价 1. 基础评价公式为: 当 影响度分值 <= 0: 基础分值 = 0 当 0 < 影响度分值 + 可利用度分值 < 10: 作用域 = 固定: 基础分值 = Roundup(影响度分值 + 可利用度分值) 作用域 = 变化: 基础分值 = Roundup[1.08 × (影响度分值 + 可利用度分值)] 当 影响度分值 + 可利用度分值 > 10:基础分值 = 10 Roundup   保留小数点后一位,小数点后第二位大于零则进一.

发现漏洞 弱点发现方法: 1.基于端口服务扫描结果版本信息,比对其是否为最新版本,若不是则去其 官网查看其补丁列表,然后去逐个尝试,但是此法弊端很大,因为各种端口应用比较多,造成耗时大. 2.搜索已公开的漏洞数据库,但数量大. ##其中会有漏洞利用代码,如:https://www.exploit-db.com/ [kali集成] root@kali:~# searchsploit tomcat --------------------------------------------- -----

ITU-R BT.1788建议书 对多媒体应用中视频质量的主观评估方法 (ITU‑R 102/6号研究课题) (2007年) 范围 数字广播系统允许提供多媒体和数据广播应用,包括视频.音频.静态图像.文本和图表.本建议书规定评估多媒体应用视频质量的非交互式主观评估方法. 国际电联无线电通信全会, 考虑到 a)        许多国家正在引入数字广播系统: b)        利用数字广播系统,已经引入或计划引入包括视频.音频.静态图像.文本.图表等的多媒体和数据广播服务: c)        多

磁盘I/O的性能评估方法 http://blog.synology.com/blog/?p=2086 通常,我们很容易观察到数据库服务器的内存和CPU压力.但是对I/O压力没有直观的判断方法.磁盘有两个重要的参数: Seek time. Rotational latency.正常的I/O计数为:①1000/(Seek time+Rotational latency)*0.75,在此范围内属正常.当达到85%的I/O计数以上时则基本认为已经存在I/O瓶劲.理论情况下,磁盘的随机读计数为125.顺序

目录 CVSS相关指标 一.CVSS是什么 二.指标内容 1.Base指标 2.Temporal指标 3.Environmental指标 三.Base, Temporal, Environmental Vectors 四.CVSS第2版 参考链接 CVSS相关指标 一.CVSS是什么 CVSS--Common Vulnerability Scoring System(通用漏洞评估系统) CVSS由三个指标组组成:Base指标,Temporal指标,Environmental指标.其中每个由一组指

1.Generating a Shell payload using msfvenom 2.web intrusion Test in fact in the websecurity ,the web pentration test is only ont piece of the puzzle ,in order to achive a success,ful penteration test ,you need to include the Threat Modeling and souce

CVSS3.0计算分值共有三种维度: 1. 基础度量. 分为 可利用性 及 影响度 两个子项,是漏洞评估的静态分值. 2. 时间度量. 基础维度之上结合受时间影响的三个动态分值,进而评估该漏洞的动态分值. 3. 环境度量. 根据用户实际环境需求结合时间及基础两个维度的分值,是根据用户环境情况重新评估的分值. 漏洞得分对应的危险度如下: 其他解析: Roundup    定义为小数点后一位的最小数字,等于或高于其输入. 例如, Roundup(4.02) = 4.1; 或者 Roundup(4.0

explained_variance_score() mean_absolute_error() mean_squared_error() r2_score() 以上四个函数的相同点: 这些函数都有一个参数“multioutput”,用来指定在多目标回归问题中,若干单个目标变量的损失或得分以什么样的方式被平均起来 它的默认值是“uniform_average”,他就是将所有预测目标值的损失以等权重的方式平均起来 如果你传入了一个shape为(n_oupputs,)的ndarray,那么数组内的数

explained_variance_score() mean_absolute_error() mean_squared_error() r2_score() 以上四个函数的相同点: 这些函数都有一个参数“multioutput”,用来指定在多目标回归问题中,若干单个目标变量的损失或得分以什么样的方式被平均起来 它的默认值是“uniform_average”,他就是将所有预测目标值的损失以等权重的方式平均起来 如果你传入了一个shape为(n_oupputs,)的ndarray,那么数组内的数

注:本文是人工智能研究网的学习笔记 ROC是什么 二元分类器(binary classifier)的分类结果 ROC空间 最好的预测模型在左上角,代表100%的灵敏度和0%的虚警率,被称为完美分类器. 一个随机猜测模型.会给出从左下角到右上角的沿着对角线的点(对角线被称作line of no-discrimation). 对角线上的的点代表了好的分配结果,对角线以下的点代表不好的分配结果,但是可以通过翻转变成好的分类器. 绘制ROC曲线 AUC--ROC曲线下的面积 当曲线差不多时,求面积, 新

注:本文是人工智能研究网的学习笔记 Precision和Recall都能够从下面的TP,TN,FP,FN里面计算出来. 几个缩写的含义: 缩写 含义 P condition positive N condition negative TP true positive (with hit) TN true negative (with correct rejection) FP false positive (with false alarm, Type I error) FN false neg

前言 人脸检测标准库FDDB详细介绍了数据库和使用方法.对于训练的模型,如何评估模型的效果呢,本文对此进行介绍.说实话,参考了很多博客,但是感觉都不是很明白(当然本文也会有瑕疵),故在此记录! 测试环境 1.安装Perl: 2.安装Gnuplot: 操作步骤 1.根据训练好的模型测试数据库的人脸检测结果,并将结果输出,输出格式与要求一致即可,即out-fold-**.txt和results.txt: 检测结果格式如下: ... <image name i> <number of face

在LDA主题模型之后,需要对模型的好坏进行评估,以此依据,判断改进的参数或者算法的建模能力. Blei先生在论文<Latent Dirichlet Allocation>实验中用的是Perplexity值作为评判标准. 一.Perplexity定义 源于wiki:http://en.wikipedia.org/wiki/Perplexity perplexity是一种信息理论的测量方法,b的perplexity值定义为基于b的熵的能量(b可以是一个概率分布,或者概率模型),通常用于概率模型的比

explained_variance_score() mean_absolute_error() mean_squared_error() r2_score() 以上四个函数的相同点: 这些函数都有一个参数“multioutput”,用来指定在多目标回归问题中,若干单个目标变量的损失或得分以什么样的方式被平均起来 它的默认值是“uniform_average”,他就是将所有预测目标值的损失以等权重的方式平均起来 如果你传入了一个shape为(n_oupputs,)的ndarray,那么数组内的数

https://www.cnblogs.com/mindy-snail/p/12445973.html 1.confusion_matrix 利用混淆矩阵进行评估 混淆矩阵说白了就是一张表格- 所有正确的预测结果都在对角线上,所以从混淆矩阵中可以很方便直观的看出哪里有错误,因为他们呈现在对角线外面. 举个直观的例子 这个表格是一个混淆矩阵 正确的值是上边的表格,混淆矩阵是下面的表格,这就表示,apple应该有两个,但是只预测对了一个,其中一个判断为banana了,banana应该有8ge,但是5

1 accuracy_score:分类准确率分数是指所有分类正确的百分比.分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解,但是它不能告诉你响应值的潜在分布,并且它也不能告诉你分类器犯错的类型.常常误导初学者:呵呵. sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None) normalize:默认值为True,返回正确分类的比例:如果为False,返回正确分类的样本数 import numpy

生成模型产生的是高维的复杂结构数据,它们不同于判别模型,很难用简单的指标来评估模型的好坏.下面介绍两种当前比较流行的评估生成模型的指标(仅判别图像):IS(Inception Score)和FID(Frechet Inception Distance score). IS IS基于Google的预训练网络Inception Net-V3.Inception Net-V3是精心设计的卷积网络模型,输入为图片张量,输出为1000维向量.输出向量的每个维度的值对应图片属于某类的概率,因此整个向量可以看

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在K-Means聚类算法原理中,我们对K-Means的原理做了总结,本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类.重点讲述如何选择合适的k值. 1. K-Means类概述 在scikit-learn中,包括两个K-Means的算法,一个是传统的K-Means算法,对应的类是KMeans.另一个是基于采样的Mini Batch K-Means算法,对应的类是MiniBatchKMeans.一般来说,使用K-Means的算法调参是比较简单的. 用KMeans类的话,一般要注意的