每日好文 03bb7618 20 00 00 00 60 59 57 01-00 00 00 00 00 00 00 00 ...`YW......... · 去中心化加密钱银买卖所Bancor于7月9日遭到黑客进犯，总计24,984 ETH、320万BNT、2.29亿NPXS被黑客盗取，总价值约2350万美金。买卖所随即暂时封闭并在之后的53小时内宣告从头敞开。当用户装置该系列使用程序后，它会从被黑客侵略的web服务器中下载假装的歹意插件，而该歹意插件又会进一步进行歹意行为包含：从服务器接纳控制指令进行远控、假装Google进行垂钓、搜索用户手机与军事政治有关的文件等。02 00000000`000ac640 00000001`3fe673e4 windbg!CmdExecuteCmd+0x1de直接在cmd窗口输入kali即可进入，十分快捷。

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1、 存储索引或者直接下载数据

1. class Database: 
2.  aurl = '127.0.0.1' 
3.  user = 'root' 
4.  password = 'root' 
5.  db = 'testdb' 
6.  charset = 'utf8' 
7.   
8.  def __init__(self): 
9.   self.connection = MySQLdb.connect(self.aurl, self.user, self.password, self.db, charset=self.charset) 
10.   selfself.cursor = self.connection.cursor() 
11.   
12.  def insert(self, query): 
13.   try: 
14.    self.cursor.execute(query) 
15.    self.connection.commit() 
16.   except Exception, e: 
17.    print e 
18.    self.connection.rollback() 
19.   
20.  def query(self, query): 
21.   cursor = self.connection.cursor(MySQLdb.cursors.DictCursor) 
22.   cursor.execute(query) 
23.   return cursor.fetchall() 
24.   
25.  def __del__(self): 
26.   self.connection.close() 

黑客的武器,黑客软件最新EXEC sp_addextendedproc xp_regremovemultistring ,@dllname =’xpstar.dll’可是依据群里谈论的反应，依据概率计算学来生成模型普遍存在两个问题，一个是学习时刻太长，或许说，在事务频频改变的场景下，模型生本钱钱较高,. 例如上线新事务或许事务改变的时分，进行自学习，成果还没学习完毕，又有新功用上线，导致算法模型一向无法收敛。还有便是每次事务改变都需重写学习生成模型，导致事务一当变化就得从头练习。第二个则是误报率较高，一当线上事务被误阻拦，用户即下线该功用，从而使功用成为铺排，这个问题我以为得分为两个方面来看，一个是许多用户并非专业的安全人员，导致无法对功用的一些参数为针对网站的状况进行定制装备，别的一个我以为是概率计算学在一些事务场景下存在的缺点。例如用户谈论场景，在学习进程中，用户一般输入都不会超越100字符，那么模型就会以为该参数在100字符以内是合理，当用户输入超越100字符，比方500字符时，就或许触发模型从而被阻拦。概率计算学关于输入的数值规模，或许字符的辨认都或许存在相同问题，尽管理论上只需数据量满足，学习的时刻满足长，是能优化这块的问题。可是实际跟理论的间隔仍是有间隔的··· echo $flag;该用哪种方式？

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