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如何知道机器被人侵入过?
asyn_FL
2004-03-07 08:01:20
局域网子网。域控制器+N台终端。
设置了用户成功及不成功登录审核。
最近觉得子网内的机器被侵入过,从哪些方面可获取证据?
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如何知道机器被人侵入过?
局域网子网。域控制器+N台终端。 设置了用户成功及不成功登录审核。 最近觉得子网内的机器被侵入过,从哪些方面可获取证据?
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黑客网络应用(网络
侵入
应用)
【为什么要学习这门课程?】 本课程的主要目标不是执行恶意危害,而是为您提供逐步的指导,以便您可以学习道德白帽、渗透测试和安全态势评估,因为它与web应用程序有关。通过本课程教授的技能,您将了解到许多前沿危害安全技术相关的各种概念。课程包含多媒体教程和动手演示,用户可以适用于真实场景,并且网络安全资深专家奥马尔·桑托斯为感兴趣的人提供了一些关键建议,包括如何成为一个职业道德白帽,或仅仅是跟上不断变化的漏洞威胁,让你或你的客户网络的web应用程序更加安全。【课程亮点】 1、通过课程学习帮助您学习道德白帽、渗透测试和安全态势评估,包括危害、分析和减轻web应用程序漏洞的方法,2、将展示如何为网络应用测试建立一个渗透测试实验室,你将学习如何执行侦察和分析。 3、您将了解如何利用多种漏洞,包括身份验证、会话管理、基于注入的方法、跨站点脚本编写、跨站点请求伪造和它们的加密实现。 【讲师介绍】 Omar Santos(奥马尔·桑托斯)—— 思科PSIRT首席工程师、作家Omar Santos(奥马尔·桑托斯)是思科产品安全事件响应团队(PSIRT)的首席工程师,指导和领导团队工程师和事件经理对安全漏洞进行调查和解决。桑托斯著有20多本网络安全方面的专著,在全球拥有大量读者,他制作的大量白皮书、文章、安全配置指南等相关内容被大量媒体引用,如《共和报》、《连线》、《ZDNet》、《网络独家新闻》、《TechCrunch》、《财富》、《Ars Technica》等等。同时,他还是网络安全社区的一名活跃成员,他参与很多重要行业的网络安全倡议和标准制定。他还会积极帮助企业、学术机构、州和地方执法机构,提高关键基础设施的安全性。【课程收获】 1、评估你需要
知道
的一切,以执行道德白帽和渗透测试的web应用程序2、了解web应用程序协议、HTTP请求/响应、会话管理和cookie、DevOps、云服务、web应用程序框架和Docker容器,以便更好地评估web应用程序的漏洞3、构建自己的web应用程序实验室进行渗透测试4、通过几种技术和应用程序对web应用程序进行配置和执行被动和主动侦察5、利用身份验证和会话管理职责 6、利用并减轻基于注入的命令、SQL和XML漏洞7、利用和减轻跨站脚本危害(XSS)和跨站请求伪造(CSRF)漏洞8、利用和减轻密码漏洞 9、理解和测试api以减轻web应用程序危害10、理解并减轻客户端、HTML5和AJAX的漏洞11、检查可以利用(并保护)web应用程序漏洞的其他途径【面向人群】1、所有开始从事职业白帽和渗透测试工作的网络安全专业人员 2、准备考取CompTIA PenTest+,道德白帽认证(CEH),危害安全专家认证(OSCP),以及其他道德白帽认证的人3、任何想要学习成为道德白帽所需技能的网络安全专业人员,或者想要学习更多关于一般安全渗透测试方法和概念的网络安全专业人员
《基于智能手机PPG信号处理和
机器
学习的非
侵入
式血糖监测系统》阅读笔记
本篇阅读笔记总结了《基于智能手机PPG信号处理和
机器
学习的非
侵入
式血糖监测系统》一文。论文提出了一种基于智能手机PPG信号处理和
机器
学习的非
侵入
式血糖监测系统。实验设计有效,使用80名受试者的数据集进行评估,整体血糖水平估计准确率达到81.49%。该研究方法具有创新性和实际应用潜力,为糖尿病患者提供了一种实时、非
侵入
式的血糖监测方案。然而,实验数据量相对较小,模型泛化能力有待提升。此外,还需关注用户隐私和数据安全问题。
何为非
侵入
式负荷识别-负荷辨识(传统
机器
学习)
其实我觉得这个部分可能没什么好讲的,但是我确实也遇到一些同学刚入门时搞不懂怎么去做负荷辨识,这篇主要针对这部分同学。本篇用支持向量机(SVM)作为代表,介绍传统
机器
学习算法在负荷辨识的应用。在介绍完方法后,我也会讨论SVM有哪些有趣的变体。 数据集就是很多个特征向量组成的矩阵,最后一列是标签,如下图所示。 SVM是一种监督学习方法,其输入是一个个代表样本特征的向量,样本空间则是由输入的向量共同张成的空间。基本想法是根据已有的样本集合在样本空间内找到一个超平面,使不同类别的样本处在
毕业设计-基于
机器
学习的入侵检测技术研究
毕业设计-基于
机器
学习的入侵检测技术研究:
机器
学习作为人工智能的核心,是赋予计算机智能的根本途径。
机器
学习模拟人类的学习行为,能够通过学习已有的知识并重新组织已有的知识结构来不断改善自身的学习能力,从而更高效地学习新的知识。在如今的大数据时代,
机器
学习应用在人工智能的各个领域,计算机安全领域当然也不例外。随着互联网的飞速发展与广泛普及,网络入侵的种类和数量同样与日俱增, 入侵检测作为计算机系统和网络安全领域的重要组成部分,已经成为当今信息时代的研究热点。入侵检测的本质是一个分类问题,而
机器
学习能较好地完成各
何为非
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式负荷监测-技术路线
何为非
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式负荷监测呢?它无非就是负荷识别、负荷分解、组合优化和隐马尔可夫以及目标检测等实现方式。
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