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中国海洋大学计算机网络16年试卷和22年21年重点

本资源摘要信息为 2023 年攻防演练必修高危漏洞集合，涵盖了近两年来攻防演练期间红队最常利用的高危漏洞。该集合包含了详细的漏洞基础信息、检测规则和修复方案，旨在帮助企业在攻防演练前期进行自我风险排查，降低因高危漏洞而“城池失守”的风险。 一、 HW 必修高危漏洞集合 HW 必修高危漏洞集合涵盖了泛微 e-cology9 FileDownloadForOutDoc SQL 注入漏洞、Smartbi 登录代码逻辑漏洞、nginxWebUI 远程命令执行漏洞、Smartbi 商业智能软件绕过登录漏洞、Openfire 身份认证绕过漏洞、畅捷通 T+ 前台远程命令执行漏洞、Nacos 反序列化漏洞、GitLab 路径遍历漏洞、Apache RocketMQ 命令注入漏洞、海康威视 iVMS-8700 综合安防管理平台软件文件上传漏洞、泛微 e-cology9 用户登录漏洞、Foxit PDF Reader/Editor exportXFAData 远程代码执行漏洞、Grafana JWT 泄露漏洞、Apache Superset 会话认证漏洞、Apache Druid 远程代码执行漏洞、Apache Solr 远程代码执行漏洞等多个高危漏洞。 二、高危漏洞风险 高危漏洞一直是企业网络安全防护的薄弱点，也成为攻防演练期间红队的重要突破口。这些高危漏洞的存在会导致企业防御体系被突破、甚至靶标失守。 三、高危漏洞防护措施 为了防止高危漏洞的存在对企业造成风险，可以采取以下措施： 1. timberline 漏洞扫描，检测企业资产中的高危漏洞。 2. 根据检测结果，进行漏洞修复和配置封堵策略。 3. 实施安全 patches 和更新，以修复已知漏洞。 4. 加强安全意识和员工培训，提高企业安全防护能力。 四、结论 本资源摘要信息旨在帮助企业在攻防演练前期进行自我风险排查，降低因高危漏洞而“城池失守”的风险。通过了解这些高危漏洞，并采取相应的防护措施，企业可以提高自己的网络安全防护能力，降低攻防演练期间的风险。

火狐渗透版，将常见的网络安全插件集成在了浏览器的显示页面上，是的我们的安全测试和学习更加方便

使用boost最新版本1.81.0库制作的聊天软件，包含服务端、客户端程序，代码全程包含中文注释。如main主函数、服务端类、客户端类、异步lamba函数调用，聊天室消息队列、客户端连接队列、聊天内容协议解析等。 如没有boost 1.81.0库，需先下载： https://www.boost.org/users/download/ 部分代码示例如下 // 发布该聊天消息 void deliver(const chat_message& msg) { // 添加到聊天队列中，如果超出最大消息数目，则弹出1条最早的消息 recent_msgs_.push_back(msg); while (recent_msgs_.size() > max_recent_msgs) recent_msgs_.pop_front(); // 给聊天室内每个人发送最新消息 for (auto participan: participants_) participant->deliver(msg); }

这些网络数据主要由nodes，link，OD等信息构成，并组织成一系列文件。

要求规划设计的网络系统具有高速、可靠、安全、可扩展、易于管理与维护等特点。 （1）基本单元： 静态路由和动态路由协议OSPF； 网络地址转换NAT； IP访问控制列表ACL； DHCP协议； 交换机端口安全； 第三层交换。 （2）扩展单元： 生成树协议； 链路聚合； 冗余网关协议。 IP地址规划表 区域 IP VLAN 网关 财务部 192.168.10.0/24 10 192.168.10.254 销售部 192.168.20.0/23 20 192.168.20.254 技术部 192.168.30.0/24 30 192.168.30.254 经理办公室 192.168.40.0/24 40 192.168.40.254 服务器 192.168.100.0/24 100 192.168.100.254 配置好的思科模拟器文件和详细的实验报告

# 串口调试助手 串口调试助手是一种常用的串口数据通信工具，它可以通过串口连接与目标设备进行通信，以实现数据的发送与接收。通常，在嵌入式系统开发、电子电路设计、自动化控制等领域都会使用到串口调试助手。串口调试助手可以对串口数据进行实时监测、调试和记录，方便用户进行数据分析和故障排查。同时，串口调试助手还支持多种编码格式和通信协议，能够满足不同用户的需求。如果您需要进行串口通信，那么串口调试助手将会是您的不二之选。

使用scikit-learn库中的MLPClassifier（多层感知器分类器）对MNIST手写数字数据集进行训练和评估的示例，神经网络-多层感知机分类器精度分析Python代码，包括分类报告、混淆矩阵、模型准确率等内容可视化