1、尽管我们可以讨论其他方面，例如每个参与者在开发过程中喜欢使用的不同系统调用，对Windows和ScrollBars之类的已创建对象的命名约定，但我们相信上面的清单清楚地证明了我们方法的效率/有效性。从上面的列表可以看出，漏洞利用程序的几乎每个方面都可以几种不同的方式实现。尽管如此，我们的两个actor在各自的剥削程序上都非常一致，每个人都坚持自己喜欢的方式。
2、而在二手中介平台上，短字符的英文ID也是奇货可居，特别是baby、pink之类有特别意义的ID，深受女玩家和烧0的喜爱，往往能挂上几万的价钱。
3、字句里像是透着机锋，半句车轱辘话嗦不明白，又好气又好笑，看着徒乱人意，以至半个月可能不想再碰客户端。
4、在比较火的一些APP和网站上注册或忘记密码来判断是否注册过账号
5、等长大了又嫌改名麻烦，于是厚着脸皮一直用下去了。
6、XSStrike自动化绕过WAF
7、ReleaseCmdTest.pdb
8、最简单的就是直接在输入法上输入心的拼音：xin(这里是实心的)。
9、I.首因效应和近因效应
10、稍微热门一点词大家都能想到，很容易就遇到“您所输入的昵称不可用”的情况。不知道的还以为官方觉得活动有点亏，故意刁难人。
11、修改返回包信息，登入他人账户
12、这也是一个非常实用的训练技巧，为每个用户固定样本数量上限，平等地对待每个用户，避免loss被少数活跃用户代表，能明显提升线上效果，这个方法有点类似协同过滤中对活跃用户的惩罚。
13、由于参与者选择更新后一个引用计数字段，因此需要执行以下步骤：
14、Nmap探测WAF有两种脚本，
15、特别是baby、pink之类有特别意义的ID，深受女玩家和烧0的喜爱，往往能挂上几万的价钱。
16、图11：Volodya的客户和他们使用的CVE。
17、ListingType映射
18、图2：寻找的与利用漏洞相关的工件集。
19、注意：关于PlayBit的更深入分析，以及他们开发和销售的不同漏洞，将在即将发布的博文中发布。
20、抓包爆破常用SQL注入payload字典，上burpintruder
1、鼠标左键点击“符号&表情”，弹出的“QQ拼音符号输入器”中几乎涵盖了中文字符集中的所有特殊字符。然后选择自己想要的符号。
2、但是定义边界明显还不够，就算给了边界，用户还是可以随心所欲的输入啊，用户能在淘宝输入购买999个iPhone，能在设定用户名时输入任意字符哪怕是边界之外的。
3、上传到javaclasspath的目录下，类被加载时执行代码
4、▶️国务院：不符合网络安全要求的政务信息系统未来将不给经费
5、其中，itemID是核心的交互单元，若itemID之间存在共现关系，则表明其对应attributeID也存在共现关系。
6、于是，最后改进的新目标函数为：
7、似乎我们不是唯一跟踪此漏洞卖家的，卡巴斯基也报道关于他们的一些相关信息。此外，ESET在VB2019关于Buhtrap的演讲中还提到了Volodya的一些重要线索。
8、模型输入不仅仅只有用户浏览历史，还加入了用户的搜索历史，人口统计学信息，地理信息以及其余上下文信息，这些输入信息大部分都是先将变长的稀疏ID特征转换成固定宽度的Embedding向量化表示(固定维度的输入才能输入深度神经网络，也便于参数学习以及模型的工程化)，除了Embedding类的特征，还有一些简单的二元特征以及连续型特征(比如用户性别、登录状态、年龄等)归一化到(0,1)区间上的实数值，论文很巧妙地将「多种信息拼接(concat)成一个特别宽的输入向量」，然后传给后面的DNN模型的隐藏层，这种方式的带来的好处是「任何连续型特征和类别型特征都可以很方便地加进模型中，并且可以维持一致的宽度」。
9、填写账号时一般网站会去检测该账号是否已存在，如果已存在则会提示不可重复注册
10、博客：hackerx20github.io
11、选择不同的找回方式，记录所有数据包
12、╰╇莪╮卟ジ配╮
13、「输入融合多种信息，使用全网数据而不是只使用用户浏览数据」
14、系列中最开始的几个项目能够更有效、更长久地储存在长期记忆之中，并能够快速回忆出来。
15、该漏洞本身并不包括将shellcode注入到另一个进程或任何类似的功能。它向所需的进程授予系统特权，只接受其PID作为参数。
16、或者直接右击输入法，选择表情/符号大全，选择你喜欢的心形。
17、在以下恶意软件样本中发现：Magniber
18、WMIDataDeviceIOControl中未初始化的内核指针(Uninitializedkernelpointer)
19、# * ■ § № ○ ● → ※ ▲ △
20、我们的研究方法是对漏洞利用作者的特征进行指纹识别，然后再将这些属性用作唯一的狩猎签名。在跟踪Volodya和PlayBit的漏洞时，我们两次部署了此技术。有了这两个成功的测试案例，我们相信该研究方法可用于确定其他漏洞利用程序作者。我们建议其他研究人员尝试我们建议的技术，并将其用作其武器库中的其他工具。
1、“解读YouTube、Airbnb、Alibaba的三篇经典论文，总结Embedding在工业界的一些用法和技巧，这三篇论文亮点众多，提供的经验非常值得我们去细细品味和借鉴。这篇文章篇幅较多(2w字)，几乎把三篇论文的重要内容都进行了解读和总结，需花点时间去研读，文中难免有错误和理解不对的地方，欢迎指正讨论！”
2、重新返回到找回密码首页，利用其他用户找回，点下一步，到输入验证码处(也有可能需要点击发送验证码)，直接修改URL链接，加入加密字符串，可以直接绕过验证码，重置密码
3、以上就是穿越火线怎么打空白名字的方法，你学会了吗，赶紧去游戏里试试吧。
4、2020跨站点脚本(xss)速查表|雨苁
5、正因为买卖交易多了，被摆到了台面上，一旦牵扯到利益，就容易被各种网络黑产惦记上。
6、在以下恶意软件样本中发现：Turla，归因于Turla。后来被使用在Ursnif中
7、而今天的反面案例ONE就是一个非常典型的为了文艺范儿，故意把标题做得又轻又细的应用。标题符合首因效应的位置要求是没错，但是在快速浏览的过程中，首因效应的作用十分有限，导致这么细的标题依然没办法被用户很好地注意和记住。
8、其实在UserType映射表中，就包含了租客的一些个人信息以及行为信息，通过引入房东的拒单信息，就可以捕捉到房东(所对应的房源)对租客的偏好，这样学习到的Embedding在进行相似推荐时便可以减小拒绝率，最大化预订成功的概率。
9、$UserEmbedding和VideoEmbedding是否在同一空间？
10、Airbnb其实是一个双边市场平台，它的房源大都来自于个人的民宿，所以平台也会考虑房东对租客的偏好，和预定酒店等类似业务不同，Airbnb房源的房东是可以拒绝租客的，大致的业务流程如下图所示：
11、APT的客户Turla、APT28和Buhtrap，都被普遍认为是俄罗斯的，有趣的是，即使是这些高级团队也购买漏洞，而不是自己开发。这是另一点，进一步加强了我们的假设，编写exploits可以作为一个单独的和不同的部分恶意软件处理。
12、更多的全屏特殊符号可以输入UZ就能出现更多的特殊符号来，自己可以选择喜欢的。
13、还有些是网吧登录魔改客户端，或者淘宝买号被人找回，租号平台密码泄露等等各种情况……盗号就算了，盗号的人开始惦记上ID了。
14、纯手工注入和手工绕过waf，详见笔记。
15、其中，是的Embedding，因为用户兴趣变化要更快，用户的Embedding是要尽量实时更新的。
16、https://www.uedbox.com/post/56316/
17、同一浏览器，首先输入自己的账户进行邮箱密码找回，进入邮箱查看链接，接着输入他人账户，进行密码找回，返回刚刚自己的邮箱点击链接，由于session覆盖导致了，这个链接成为了修改他人密码的链接，成功修改他人密码
18、https://www.wuyini.cn/7html
19、同样是个令站长十分蛋疼的DNS历史记录网站，记录了几年内的更改记录。
20、干货|登录点测试的Tips
1、「样本年龄(ExampleAge)」：**这是一个很特别的特征，它通过捕捉用户兴趣的短期变化，用来拟合用户对新视频的偏好变化带来的偏差。**YouTube算法团队发现，用户特别偏爱那些新上的视频，尽管这些视频的内容可能与他们的偏好并不相关。一些新视频的流量攀升，一方面可能是用户本身喜欢新鲜感带来的一次传播，另一方面热门视频也存在着病毒式的二次传播现象，由此可见视频流行度其实是一个非常不稳定的分布，而机器学习很难捕捉到这种不稳定的变化。
2、当然，最后卖没卖出去我不知道。
3、Trojan.Wins.Generic.G
4、玩家可能想知道王者荣耀哪些字符可以不显示，官方如果更新了，就可能会让原本不显示的字符显示出来，或者安卓看不到这些字符，苹果玩家却可以看到，苹果容易出现一个情况，比如安卓玩家改了名字+空格代码，安卓系统看是正常的，但苹果玩家看就是乱码的，这种是因为两个系统识别有区别。
5、该专栏主要翻译国外知名安全厂商的APT报告，了解它们的安全技术，学习它们溯源APT组织和恶意代码分析的方法，希望对您有所帮助。当然，由于作者英语有限，会借助机翻进行校验，还请包涵！
6、抓包，可以发现返回的数据中有一个加密的字符串(token)，先记录下这个加密字符串
7、用户更容易记住系列中的出现的第一项(首因效应)和最后一项(近因效应)。
8、电子邮件伪造、网络钓鱼
9、通过在内核模式下执行这些函数，一个给定的shellcode可以很容易地定位系统的令牌，但是它仍然不能解决如何在所需的EPROCESS中分配它的问题。为此，有两种常见的解决方案：
10、「计算item相似度，做相似物品推荐」
11、加QQ钓鱼共同好友可能认识的人
12、pinitialsystemprocess全局变量，它保存着一个指向系统EPROCESS的指针
13、系列位置效应(SerialPositionEffect)是一种心理学现象，它由两部分组成：首因效应(ThePrimacyEffect)和近因效应(TheRecencyEffect)。1913年，德国心理学家HermannEbbinghaus在对自己的研究中发现当自己回忆一系列项目时，回忆的准确性会随着项目在列表中位置的改变而改变，于是他创造了“系列位置效应”这个词汇。
14、https://www.cnblogs.com/wuqun/p/124848html
15、我们来看看排序阶段这篇论文又提到了哪些经典的工程经验。
16、而实际上，**传统的协同过滤类算法，都是隐含地采用上面图(a)的heldout方式，其实这种方式泄露了将来的信息(futureinformation)，忽略了用户观看视频存在着的时序性**。论文中也提到，上面图(b)的方式在线上A/Btest中表现更好。
17、毕竟谁没个年轻的时候是吧，年少的时候起些一看就很“酷炫”的名字，像什么「爷傲灬奈我何」「逆乱狂龙」「英雄联盟大王」之类，一挂就是很多年。
18、(译)APT分析报告：0Linux系统下针对性的APT攻击概述
19、拓展资料：《穿越火线：枪战王者》(简称：《穿越火线手游》或《CF手游》)由腾讯公司旗下腾讯游戏出品的一款第一人称射击枪战网络手游，穿越火线手游是与端游一脉相承，保留了电脑版端游原汁原味的操作玩法和手感。
20、「基于Embedding的实时个性化搜索」
1、在分析这些漏洞以及我们收集的数十个恶意软件样本的过程中，我们注意到一个有趣的变化。早期的Volodya漏洞作为源代码出售，以嵌入恶意软件中，后来的漏洞作为接受特定API的外部工具出售。这一变化表明Volodya采取了更多的预防措施。在2015年至2019年期间，我们也注意到Volodya的技术技能有了显著的提高。当他们变得更好和更有经验时，Volodya开始使用更有效的任意读和写原语，他们甚至修复了这些原语之间的一个bug。
2、因此，经过上面的两个优化，「最终优化后的目标函数」变为：
3、穿越火线名字显示非法字符，你可以换成正常一点的名字，比如中文或者英文，不要使用特殊符号，因为特殊符号是被系统禁用的。
4、其中和是关于listing的输入和输出的向量表示，超参数m被定义成对于一个点击listing的forwardlooking和backwardlooking上下文长度，V被定义成在数据集中唯一listings的词汇表。
5、「第二步，用type类数据生成bookingsession序列。」
6、不光光是整个界面的布局，对于更加细分的组件设计来说，系列位置效应的影响也是不容许忽视的。
7、2)从淘宝获得中用户计算好的Embedding；
8、原创投稿作者：Mr.M(学员)
9、(1)使用Ps符号(UsingPs*symbols)Windows内核包含以下与进程相关的函数和全局变量：
10、地址在线DNS信息查询工具
11、ご伊泽★瑞尔彡℡
12、通过如下步骤确认目标所有者信息：
13、「以观看时长作为优化目标，而非简单地用CTR或者播放率(PlayRate)」
14、在官网的道具商城送。
15、是一对正例样本对，表示(中心房源，相关房源)元组，其向量在优化中会被互相推近
16、我的github有收集的字典https://github.com/hackerX2021)
17、YouTube发现「最重要的特征是描述用户与商品本身或相似商品之间交互的特征」，这与Facebook在2014年提出LR+GBDT模型的论文(PracticalLessonsfromPredictingClicksonAdsatFacebook)中得到的结论是一致的。
18、代码段–(1)独特的功能实现
19、「输入特征再展开来讲，里面又涉及很多特征处理经验：」
20、LOL有很多现在来看略显麻烦的、很多国产老游戏特有的规矩，比如大大小小各种分区呀、不让取重复名字之类。
1、平时不接触这些的可能会奇怪，ID这东西还能卖么？
2、「搜索历史」：搜索历史的处理和观看历史的处理方式类似，有些特别的是，这里先把历史搜索的关键词query分词得到词条token，训练得到token的Embedding向量，然后将用户历史搜索的token所对应的Embedding向量进行**(加权)平均**得到固定维度的searchvector作为DNN的输入，这样便能反应用户搜索历史的整体状态。
3、$既然预估的是期望观看时长，那为什么不用多分类或者是回归的模型来替代WeightLR？
4、尤其是黑色玫瑰大区女玩家多，像这种特别ID的竞争更是激烈，价钱翻倍是常事。
5、从本质上讲，这个集成点是我们研究的重点。假设利用漏洞的作者独立工作，并且只将他们的代码/二进制模块分发给恶意软件作者，我们决定对他们进行更改。通过分析嵌入在恶意软件样本中的漏洞利用程序，我们可以了解有关漏洞利用程序作者的更多信息，希望通过研究他们的编码习惯以及将其产品分发给编写恶意软件的同行时留下的其他线索来区分他们的身份。
6、当然，经济条件允许的情况下，花点“冤枉钱”买个开心，很多人觉得乐意，我们也不好说什么。
7、5c27e05b788ba3b997a70df674d410322c3fa5e97079a7bf3aec369a0d397164
8、输入自己想要重复的名字点击一键生成即可，非常的简单哦！
9、在以下恶意软件样本中发现：APT又叫FancyBear或Sednit。后来被使用在Ursnif，Dreambot，GandCrab，Cerber，Maze中
10、对于Embedding质量的评估，Airbnb使用了很多方法，主要的思想还是通过Embedding相似度的方法来进行的，论文中提到了以下几种方式：
11、(译)APT分析报告：0OpBlueRaven揭露APT组织Fin7/Carbanak(上)Tirion恶意软件
12、0829f90a94aea5f7a56d6ebf0295e3d48b1dffcfefe91c7b2231a7108fe69c5e
13、该原理表达的最核心思想是：系统/产品应保有一定程度的容错能力。
14、在游戏的道具商城购买的时候点礼物，可以送给你CF的好友的任何一个，不过也要好友七天以上。
15、⌒≮游影★水清≯
16、优化目标的设定其实非常重要，是算法模型的根本性问题，也是最初指明方向的一个过程，如果方向错了，后面再怎么努力也会和真正的目标南辕北辙。目标的确定，除了要考虑业务目标，也要考虑到商业目标，比如YouTube推荐的视频被用户看得时间越长，消费用户的注意力越多，就越有商业广告的价值。目标的设定和调整，也可以根据线上A/Btest进行微调。
17、明明看着没加符号，没有敏感字眼，也没有超过长度，可是改来改去就是不让通过，这搁谁心态不崩。
18、a.首选的泄漏技术(HMValidateHandle、gSharedInfo等)b.首选的提升技术(如何执行token替换？)c.堆溢出技术(使用AcceleratorTables？Windows？Bitmaps？)–(3)构架
19、$这两种训练方法得到的结果有没有不同？
20、案例1：淘宝搜索的各种自纠正
1、◆◇硪蕙俖迩走菿世界尽头
2、根据在QQ空间、朋友圈等动态用百度识图识别照片
3、一个是「搜索推荐」，即用户输入地点、日期、人数进行搜索，系统通过复杂的机器学习模型使用上百种信号对搜索结果中的房源进行排序，然后根据你的需求推荐你可能会感兴趣的房源：
4、使用QQ拼音输入法打出特殊字符：
5、使用各种多地ping的服务，查看对应IP地址是否唯如果不唯一多半是使用了CDN，多地Ping网站有：
6、案例4：用户名/昵称的边界定义
7、通过说说、留言、日志找到其好友
8、Beconservativeinwhatyousend,beliberalinwhatyouaccept.
9、3f6fe68981157bf3e267148ec4abf801a0983f4cea64d1aaf50fecc97ae590d3
10、带着这些属性，回到我们拥有的两个样本，并标记了一些我们认为独特的工件。即使只有两个小的二进制文件(本质上是相同的)，我们仍然能够创建搜寻规则来查找该开发人员编写的更多示例。令我们惊讶的是，我们能够找到比想象中更多的东西。
11、根据邮箱找回密码,抓包直接返回,密码找回凭证可能在页面中
12、假设，给定从个用户中获取的个点击sessions的一个集合，其中每个session被定义成：一个关于该用户点击的个listingids连续序列，这里的session就是上面我们提到的已经切分后的session。对于给定该数据集，目标是为每个唯一的listing学习一个d维Embedding表示：，以使相似的listing在该Embedding空间中更接近。论文中的Embedding维度d设为「32」，并且在论文末尾进行了试验，验证这样的设置可以平衡离线性能和在线搜索服务器内存中存储向量所需的空间，能够更好地进行实时相似度的计算。
13、1婷Jasonヘ
14、毕竟物以稀为贵，一旦什么东西带上“限量”“稀有”“独一份”的标签，在投机者的推动下，价格就炒起来了。
15、其他应该都很好理解，这里重点说一下，它表示用户在过去2周内跳过的房源ID，这里将跳过的房源定义为排序较靠前的房源，但用户跳过了此房源并点击了排序较靠后的房源。
16、▶(渗透实战系列)25|一次从APP逆向到Getshell的过程
17、YouTube的这篇论文发表在2016年9月的RecSys会议上，是一篇非常经典的推荐系统工程论文。在这篇论文中，不但尝试将DNN用在推荐系统上，更是讲述了众多工程经验，论文处处有亮点，处处可借鉴，如今该论文的中的一些工程经验已被各大互联网公司参考引入自己的推荐系统。
18、接下来，用他人帐号通过邮箱验证，抓包，将其中Cookie内从JSESSIONID开始的内容替换至正常流程的发生验证码包内，同时替换自己接受验证码的邮箱，提交
19、为了对这个漏洞的作者进行指纹识别，我们将目光投向了以下方面：
20、「最后，我们来总结一下Airbnb是如何解决上面提到的各种问题的。」
1、每天在Airbnb上都有新的房源提供。这些房源在新建时还不在训练数据集中，所以没有嵌入信息。为给新房源创建Embedding，Airbnb的方法是找到3个地理位置最接近、房源类别和价格区间相同的已存在的房源，并计算这些房源嵌入的向量平均值来作为新房源的嵌入值。
2、﹌￡慕雪↘执念彡
3、地址在指向/创建假的内核结构体时使用
4、搜索QueryEmbedding的应用
5、首先，为了进一步加速负采样过程，先将D个物品按照其出现的频率进行降序排序，那么排名越靠前的物品，其出现的频率越高。
6、注意点1：快速浏览过程中，首因效应影响有限
7、系列中最近出现的几项(多数情况下是最后几项)更容易储存在我们的短期记忆中。
8、渗透测试中如何快速拿到Webshell