入侵者模拟是一种自动化程度高、专业性强的安全能力评估解决方案。通过安全大脑赋能，它可全面评估客户安全设备的整体防护能力，包括网络侧流量检测设备，邮件过滤设备等，也包括终端侧的查杀和沙箱等设备；此外，入侵者模拟可在客户授权的情况下，透过资产暴露的攻击面，进行实网无损模拟攻击，为客户进行直观的安全评估。

t sne的matlab代码 Att-VAEGAN The paper's code of Att-VAEGAN 1.Download Dataset（878.98M） of Zero-shot Learning. link is from 组合语义代码 2.Data preprocess MATLAB:获取到对应数据集的mat文件 (1)getrighttxt.m---获得allclasses.txt、testclasses.txt文件【CUB中自带这几个txt文件，不需要运行，其他数据集需要运行】 (2)ReadTrainTest.m---【读取allclasses.txt、testclasses.txt】提取类别编号，获取可见类、未见类、全部类的编号，并存入trainANDtestClass.mat文件 (3)ExtractClassFeatureAndAttribute.m---【读取trainANDtestClass.mat、res101.mat、att_splits.mat】提取训练类与测试类样本及属性并存入XXX.mat文件【零样本设置】 (4)ExtractSeenFe

树莓派-nodejs-客户端 NodeJS 中的一个库，面向 RPI 开发，提供对 ATT IOT 平台的访问

声明：本手册仅作为信息安全技术竞技与基于此模型进行防御使用，请勿用于其他用途，请在 24 小时内删除，如使用该手册从事他用，与本网站及制作团队无关。 目录： 一、Initial Access（入口点） 二、Execution（命令执行） 三、Persistence（持久化） 四、Privilege Escalation（权限提升） 五、Defense Evasion（绕过防御） 六、Credential Access（获取凭证） 七、Discovery（基础信息收集） 八、lateral-movement（横向渗透） 九、C&C（命令控制） 十、Exfiltration（信息窃取）部分内容：

Att-LSTM的示意图 分层式Att-LSTM的示意图 要求 的Python 3.5.2 数据集 Hochreiter＆Schmidhuber提出了“添加问题”，并随机创建数据集。 手写数字分类（MNIST）的顺序版本，由tensorflow下载。 数据集是最常见的问题分类。 MSQC数据集是从提取的。 用法 训练模式 添加问题用法python test_add.py 棉选项 batch_size ：批量大小。 默认值为20。 step_size ：输入的长度，在我的论文中称为T。 在{100,200,400,600}中检查该值。 input_size ：输入的维数。 预设值为2。 output_size ：输出的尺寸。 默认值为1。 unit_size ：隐藏的单位数。 默认值为100。 learning_rate ：学习率。 默认值为0.001。 epoch_n

ATT&CK手册(修改版)本手册由多家安全公司及安全团队一线渗透人员制作编辑（排名不分前后）： DeadEye 安全实验室 破晓安全团队 即刻安全团队 奇虎360 奇安信 深信服蓝军 深信服安服 破晓团队 知道创宇 北京邮电大学 安全脉搏 启明星辰

这是ATT&CKversion 9.0版本的翻译，由于精力有限，只翻译了每一层及所含技术点，并没有翻译具体的技术点原理及介绍，请酌情下载。如有翻译错误，请提出你的建议，让我们一起完善。

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参考：https://blog.csdn.net/u014466109/article/details/88877321?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task 事件经过： 现在已经是凌晨一点半，从昨天下午开始在 windows 的 anaconda 配置 yolov3 的训练环境，一直出各种问题，很烦。 两小时前遇到这个问题： https://blog.csdn.net/u014466109/article/details/88877321?