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Title: Understanding Network Hacks: Attack and Defense with Python Author: Bastian Ballmann Length: 178 pages Edition: 2015 Language: English Publisher: Springer Publication Date: 2015-01-20 ISBN-10: 3662444364 ISBN-13: 9783662444368 This book explains how to see one's own network through the eyes of an attacker, to understand their techniques and effectively protect against them. Through Python code samples the reader learns to code tools on subjects such as password sniffing, ARP poisoning, DNS spoofing, SQL injection, Google harvesting and Wifi hacking. Furthermore the reader will be introduced to defense methods such as intrusion detection and prevention systems and log file analysis by diving into code. Table of Contents Chapter 1 Installation Chapter 2 Network 4 Newbies Chapter 3 Python Basics Chapter 4 Layer 2 Attacks Chapter 5 TCP/IP Tricks Chapter 6 WHOIS DNS? Chapter 7 HTTP Hacks Chapter 8 Wifi Fun Chapter 9 Feeling Bluetooth on the Tooth Chapter 10 Bargain Box Kung Fu Appendix A Scapy Reference Appendix B Secondary Links

针对ImageNet，CIFAR10和MNIST的PyTorch对抗性攻击基准 ImageNet，CIFAR10和MNIST的PyTorch对抗性攻击基准（最先进的攻击比较） 该存储库提供了用于评估各种对抗攻击的简单PyTorch实现。 该存储库显示每个数据集的最新攻击成功率。 该存储库利用了攻击库，例如 ， 等。 如果您对此存储库有疑问，请给我发送电子邮件（ ）或提出问题。 影像网 该存储库提供了一个包含1,000个类的小型ImageNet验证数据集。 该数据集每个班级有5张图像（总计5,000张图像）。 这是ImageNet验证数据集的子集。 对抗示例的大小：224 x 224 x 3（150,528个参数） 1. Linf FGSM（非目标） Advertorch和Foolbox显示几乎相同的结果。 Epsilon大小 1/255 2/255 4/255 8/25

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