tp正确检测到漏洞的样本数量

  • 2024-08-29

A Deep Learning-Based System for Vulnerability Detection(二)

接着上一篇,这篇研究实验和结果. A.用于评估漏洞检测系统的指标 TP:为正确检测到漏洞的样本数量 FP:为检测到虚假漏洞样本的数量(误报) FN:为未检真实漏洞的样本数量(漏报) TN:未检测到漏洞样本的数量 这篇文献广泛使用指标假阳性率(FPR),假阴性率(FNR),真阳性率或者召回率(TPR),精确度(P)和F1-measure来评估漏洞检测系统[39]. FPR=FP/(FP+TN)指标衡量的是假阳性率漏洞占不容易受到攻击的整个群体样本的比例(在非脆弱样本中误报比率): FNR=FN/(

思科恶意加密TLS流检测论文记录——由于样本不均衡，其实做得并不好，神马99.9的准确率都是浮云啊，之所以思科使用DNS和http一个重要假设是DGA和HTTP C&C（正常http会有图片等）。一开始思科使用的逻辑回归，后面17年文章是随机森林。

论文记录:Identifying Encrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data from:https://songcoming.github.io/lectures/%E8%AE%BA%E6%96%87%E8%AE%B0%E5%BD%95-Identifying-Encrypted-Malware-Traffic-with-Contextual-Flow-Data.html 0x00 本系列笔记是用来记录论文阅读过程中产生的问题与思考的随

PCA样本数量少于矩阵维数

%test pcaA=[3,7,1,4,1;5,5,2,1,3;4,2,4,5,3];S=cov(A);T=cov(A');[ds,vs]=eig(S)[dt,vt]=eig(T) 样本数量少于矩阵维数,发现[dt,vt]=eig(S)中非零特征值个数总是等于:样本数量-1 其二,用转置来替代的话,暂没有发现什么规律

Jenkins高危代码执行漏洞检测/开源漏洞靶场

漏洞细节可以参看安全客的文章:https://bbs.ichunqiu.com/thread-22507-1-1.html Jenkins-CLI 反序列化代码执行(CVE-2017-1000353),巡风现已支持检测,漏洞检测插件来自社区成员 Dee-Ng.经过验证后我们稍作了修改,已经进行了推送.隔离了外网环境的同学可以手动更新下插件检测. <ignore_js_op> BTW,巡风已经在不少甲方.乙方公司落地部署,其中不乏一些大厂.找工作的同学也可以提插件上来,求 offer 直达用人部

CVE-2013-1347：Microsoft IE CGenericElement UAF 漏洞利用样本分析

CVE-2013-1347 漏洞是典型的 IE 浏览器 UAF 漏洞,所以其利用方法和一般的 IE 浏览器漏洞的利用方法非常相似,所以流程大体上可以分为这些步骤:(1) 对象被释放 (2) 精确覆盖被释放对象的内存空间,更改 EIP 寄存器从而控制程序的流程 (3) 触发漏洞实现重引用 以下就是利用此漏洞的样本 <!doctype html> <HTML XMLNS:t ="urn:schemas-microsoft-com:time"> <head>

R语言-选择样本数量

功效分析:可以帮助在给定置信度的情况下,判断检测到给定效应值时所需的样本量,也可以在给定置信水平的情况下,计算某样本量内可以检测到的给定效应值的概率 1.t检验 案例:使用手机和司机反应时间的实验 library(pwr) # n表示样本大小 # d表示标准化均值之差 # sig.level表示显著性水平 # power为功效水平 # type指的是检验类型 # alternative指的是双侧检验还是单侧检验 pwr.t.test(d=.8,sig.level = .05,power = .9

OpenCV count the number of connected camera 检测连接的摄像头的数量

有时候在项目中我们需要检测当前连接在机子上的摄像头的数量,可以通过下面的代码实现,其中连接摄像头的最大数量maxCamNum可以任意修改: /** * Count current camera number */ int countCamera() { ; ; ; device < maxCamNum; device++) { CvCapture* capture; if (_capture[device]) { ++count; } else { capture = cvCaptureFrom

PHP扩展--taint检测隐藏漏洞

简介 Taint 可以用来检测隐藏的XSS code, SQL注入, Shell注入等漏洞, 并且这些漏洞如果要用静态分析工具去排查, 将会非常困难, 比如对于如下的例子: <?php echo $_GET["name"]; ?> 对于请求: http://localhost/?name=222 静态分析工具, 往往无能为力, 而Taint却可以准确无误的爆出这类型问题. Warning: Main::test() [function.echo]: Attempt to e

提高OCR质量的技巧之区域未正确检测

ABBYY FineReader会在识别前分析页面图像并检测图片上不同类型的区域,如文本.图片.背景图片.表格和条形码区域,此分析确定识别的区域和识别顺序.在用户界面中,不同的区域类型按其边界的颜色进行区分. 如果在一个区域上单击,则其将突出显示并变为活动,也可以按Tab键来浏览各区域.按Tab键时,各区域被选择的顺序由区域的编号决定.默认情况下,在“图像”窗口中看不到这些区域编号,仅当选择将区域排序工具时,才能看到这些编号. 用于手动绘制和编辑区域的工具可在图像窗口中找到,并出现在文本.图像.

CSRF进阶之打造一个检测CSRF漏洞的脚本

前言: 还记得之前所学的CSRF漏洞吧.因为没有对表单做好对应的漏洞 而造成的CSRF漏洞.学了这个漏洞后逐渐的了解.这个比较鸡助. 代码: import requests,tqdm,time,os,re logo=""" ◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇◇ ◇◇◇◇◇◇◇

利用BURPSUITE检测CSRF漏洞

CSRF漏洞的手动判定:修改referer头或直接删除referer头,看在提交表单时,网站是否还是正常响应. 下面演示用Burpsuite对CSRF进行鉴定. 抓包. 成功修改密码完成漏洞的利用.

建议2:注意Javascript数据类型的特殊性---(3)正确检测数据类型

使用typeof预算符返回一个用于识别其运算数类型的字符串.对于任何变量来说,使用typeof预算符总是以字符串的形式返回一下6种类型之一 number string boolean object function undefined 需要注意的是,在使用typeof检测null时,返回的是"object",而不是"null".更好的检测null的方式其实很简单.下面定义一个检测值类型的一般方法: function type(o){ return (o === nu

Nmap-脚本检测CVE漏洞

Nmap的一个鲜为人知的部分是NSE,即Nmap Scripting Engine,这是Nmap最强大和最灵活的功能之一.它允许用户编写(和共享)简单脚本,以自动执行各种网络任务.Nmap内置了全面的NSE脚本集合,用户可以轻松使用,但用户也可以使用NSE创建自定义脚本以满足他们的个性化需求. 其中,nmap-vulners和vulscan这两个脚本旨在通过为特定服务(如SSH,RDP,SMB等)生成相关的CVE信息来增强Nmap的版本检测.NSE脚本将获取该信息并生成可用于利用该服务的已知CV

VulDeePecker：基于深度学习的脆弱性检测系统

最近的两款软件,VUDDY和VulPecker,假阴性率高而假阳性率低,用于检测由代码克隆引发的漏洞.而如果用于非代码克隆引起的漏洞则会出现高误报率. 本文使用深度学习处理程序中的代码片段,不应由专家来手动定义特征,在不产生高假阴性率,假阳性率适当,能够判断是否有漏洞,并定位漏洞位置 VulDeePecker的效果:能够同时检测不止一种漏洞,可以结合人类知识进一步提高有效性(不是定义特征). 这一项目采用了由国家标准和技术研究所 (NIST) 和软件保证参考数据集 (SARD) 放出的数据集.

Abnormal Detection（异常检测）和 Supervised Learning（有监督训练）在异常检测上的应用初探

1. 异常检测 VS 监督学习 0x1:异常检测算法和监督学习算法的对比 总结来讲: . 在异常检测中,异常点是少之又少,大部分是正常样本,异常只是相对小概率事件 . 异常点的特征表现非常不集中,即异常种类非常多,千奇百怪.直白地说:正常的情况大同小异,而异常各不相同.这种情况用有限的正例样本(异常点)给有监督模型学习就很难从中学到有效的规律 0x2:常见的有监督学习检测算法 这块主要依靠庞大的打标样本,借助像DLearn这样的网络对打标训练样本进行拟合 0x3:常见的异常检测算法 基于模型的技

Metasploit是一款开源的安全漏洞检测工具，

Metasploit是一款开源的安全漏洞检测工具,可以帮助安全和IT专业人士识别安全性问题,验证漏洞的缓解措施,并管理专家驱动的安全性进行评估,适合于需要核实漏洞的安全专家,同时也适合于强大进攻能力的渗透测试专家.Metasploit提供真正的安全风险情报,这这种可以扩展的模型将负载控制.编码器.无操作生成器和漏洞整合在一起,使Metasploit成为一种研究高危漏洞的途径.它集成了各平台上常见的溢出漏洞和流行的shellcode ,并且不断更新.最新版本的MSF包含了750多种流行的操作系统及

Hacker（19）----检测Windows系统漏洞

想完全掌握Windows中存在的漏洞需要使用专业的漏洞扫描软件.目前常用的有MBSA(MircosoftBaselineSecurityAnalyzer).360安全卫士等. 一.使用MBSA检测系统安全性 MBSA即Microsoft基准安全分析器,该软件可以扫描当前操作系统中存在的漏洞及不安全配置. 1)启动MBSA应用程序 2)选择扫描单台计算机 3)设定要扫描的计算机 4)设置检测项目 5)正在扫描系统 MBSA开始升级安全检测信息,升级完成后便扫描指定的计算机,该过程需要花费较长时间,

xxe漏洞检测及代码执行过程

这两天看了xxe漏洞,写一下自己的理解,xxe漏洞主要针对webservice危险的引用的外部实体并且未对外部实体进行敏感字符的过滤,从而可以造成命令执行,目録遍历等．首先存在漏洞的web服务一定是存在xml传输数据的,可以在http头的content-type中查看,也可以根据url一些常见的关键字进行判断测试,例如wsdl(web服务描述语言)．或者一些常见的采用xml的java服务配置文件(spring,struts2)．不过现实中存在的大多数xxe漏洞都是blind,即不可见的,必须采用

CMS漏洞检测工具 – CMSmap

CMSmap是一个Python编写的针对开源CMS(内容管理系统)的安全扫描器,它可以自动检测当前国外最流行的CMS的安全漏洞. CMSmap主要是在一个单一的工具集合了不同类型的CMS的常见的漏洞.CMSmap目前只支持WordPress,Joomla和Drupal. 主要功能 1.其可以检测目标网站的cms基本类型,CMSmap默认自带一个WordPress,Joomla和Drupal插件列表,所以其也可以检测目标网站的插件种类: 2.Cmsmap是一个多线程的扫描工具,默认线程数为5: 3

基于深度学习的恶意样本行为检测（含源码） ----采用CNN深度学习算法对Cuckoo沙箱的动态行为日志进行检测和分类

from:http://www.freebuf.com/articles/system/182566.html 0×01 前言 目前的恶意样本检测方法可以分为两大类:静态检测和动态检测.静态检测是指并不实际运行样本,而是直接根据二进制样本或相应的反汇编代码进行分析,此类方法容易受到变形.加壳.隐藏等方式的干扰.动态检测是指将样本在沙箱等环境中运行,根据样本对操作系统的资源调度情况进行分析.现有的动态行为检测都是基于规则对行为进行打分,分值的高低代表恶意程度的高低,但是无法给出类别定义. 本文采用

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