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摘要: OWASP- Top 10 Vulnerabilities in web applications (updated for 2018) Introduction OWASP (Open web application security project) community helps organi 阅读全文
posted @ 2020-04-10 10:37 bonelee 阅读(407) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: OWASP TOP10 Web应用十大安全风险 温酒送诗人 我的博客http://www.51xkx.cn 1 人赞同了该文章 A1 - Injection 注入 介绍: 简单来说注入往往是程序缺少对输入进行安全性检查所引起的,攻击者把一些包含指令的数据发送给解释器,解释器会把收到的指令转换成指令执 阅读全文
posted @ 2020-04-09 22:23 bonelee 阅读(2239) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://www.anva.org.cn/html/safetools/virus 移动互联网恶意程序描述格式 1 范围 本标准规定了移动互联网恶意程序的定义、行为属性、判定及命名格式。 本标准适用于移动互联网恶意程序认定及恶意程序信息数据交换。 2 规范性引用文件 下列文件中的条款通过本标准 阅读全文
posted @ 2020-04-09 12:32 bonelee 阅读(1278) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 用短信传播病毒:最新Android手机勒索软件Koler cindy2014-10-28共310335人围观 ,发现 16 个不明物体终端安全资讯 安卓用户又要神经紧绷了,因为又一个新的安卓恶意软件出现了,它叫Koler。Koler通过短信的方式进行传播病毒,并且在用户支付赎金之前,它会一直控制着受 阅读全文
posted @ 2020-04-09 12:13 bonelee 阅读(535) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 2019年Android恶意软件专题报告:未来移动安全呈现四大趋势 发布时间:2020-02-28 10:30:35 在过去的2019年中,日趋成熟的移动互联网技术不仅改变了无数用户的生活方式,也为各行各业的变革与繁荣提供了先决条件。然而,当我们享受技术进步带来多元体验的同时,也要时刻警惕其背后隐藏 阅读全文
posted @ 2020-04-09 11:03 bonelee 阅读(464) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: from:https://www.anquanke.com/post/id/171110 摘要 2018年全年,360互联网安全中心共截获移动端新增恶意软件样本约434.2万个,平均每天新增约1.2万个。全年相比2017年(757.3万个)下降了约42.7%。 2018全年移动端新增恶意软件类型主要 阅读全文
posted @ 2020-04-09 10:56 bonelee 阅读(446) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文分析了Android恶意应用增长情况及其危害,对典型攻击事件进行了回顾,最后总结了检测技术的发展趋势并汇总了当前主流的检测方法。 自2013年以来,Android操作系统一直占据着移动操作系统市场的统治地位,这个平台的开源性与开放性使得Android平台成为恶意应用攻击的热门目标。越来越多的恶意 阅读全文
posted @ 2020-04-09 10:46 bonelee 阅读(3575) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Android恶意软件特征及分类 原文链接:https://blog.csdn.net/ybdesire/java/article/details/52761808展开针对Android的恶意软件,除了熟知的木马、病毒,还有勒索软件(ransomware)、广告(adware)和间谍软件(spywa 阅读全文
posted @ 2020-04-09 10:33 bonelee 阅读(2190) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 半监督学习 主动学习 用已标记样本训练出一个模型,用模型对未标记样本进行预测,选出对改善性能有帮助(比如选出那些不太确定的未标记样本)的样本,向专家征求最终标记的意见,并将专家意见作为标记,将该样本加入训练集得出新模型,不断重复这个工作。 关键:外界因素,即专家经验; 半监督学习 让学习器不依赖外界 阅读全文
posted @ 2020-04-07 14:40 bonelee 阅读(4549) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 强化学习——强化学习的算法分类 from:https://www.jianshu.com/p/a04a8c7bee98 上一篇文章回顾了强化学习的核心概念,这里继续通过Open AI 的Spinning Up 项目总结强化学习(RL)的算法,通过分类和对比的方法系统介绍强化学习的算法。 1. 算法分 阅读全文
posted @ 2020-04-07 14:17 bonelee 阅读(10022) 评论(0) 推荐(2) 编辑
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