安卓wifi破解、中间人攻击、安卓wifi嗅探，断开连接等

MSᴛʀᴇᴀᴍ 实施 。 Siddharth Bhatia，Arjit Jain，潘丽，Ritesh Kumar，Bryan Hooi。 网络会议（以前称为WWW），2021年。 MSᴛʀᴇᴀᴍ从恒定时间和内存中的多方面数据流中检测组异常。 我们为每个记录输出一个异常分数。 MSᴛʀᴇᴀᴍ建立在之上，可在多方面设置中工作，例如事件日志数据，多属性图形等。 演示版 运行bash run.sh KDD来编译代码并在KDD数据集上运行它。 运行bash run.sh DOS来编译代码并在DOS数据集上运行它。 运行bash run.sh UNSW来编译代码并在UNSW数据集上运行它。 MSᴛʀᴇᴀᴍ 将目录更改为MSᴛʀᴇᴀᴍ文件夹cd mstream 运行make来编译代码并创建二进制文件 运行./mstream -n numericalfile -c categoricalfil

本地攻击IP菜鸟也疯狂.rar

网关攻击测试软件,用来帮助测试路由抗攻击能力

360独家防注入跨站脚本攻击漏洞补丁php-asp-jsp

matlab中的gompertz代码介绍： 随机多方扰动 (RMP) 允许每个参与者通过非线性函数传递数据并使用参与者特定的随机矩阵将数据投影到较低维度来扰乱他/她的表格数据。 我们基于随机化的方案在两个阶段扰乱数据：第一个非线性阶段阻止贝叶斯估计攻击，而第二个线性阶段阻止独立分量分析攻击。 对于非线性扰动阶段，提出了一种新的非线性函数，称为“重复 Gompertz”函数。 该函数旨在调节受扰数据的 pdf，以保护异常和正常数据记录。 我们的方案是根据其对最大先验（MAP）估计攻击的恢复抵抗力来评估的。 对于异常检测，使用了堆叠去噪自编码器 (DAE)。 自编码器的超参数是根据验证集的最佳性能设置的。 每个数据集中的特征值被归一化为 [0, 1] 并与 5% 的异常记录合并，这些异常记录分布在 [0, 0.05] 或 [0.95, 1] 之间。 异常由自动编码器根据训练记录的输入和输出之间的平均绝对误差 (MAE) 进行识别。 根据三西格玛规则，一种众所周知的异常检测措施，重建误差预计为高斯分布，因此99.73%的误差值预计在阈值\mu(e) + 3\sigma(e ）。 大于阈值的错

这篇文章主要讲解wifi密码爆破和中间人攻击。使用的工具有aircrack-ng套件和MITMf中间人攻击框架。

mana, 我们的wifi恶意AP攻击和MitM的魔法工具包也见 hostapd mana MANA工具包通过 Dominic ( 单) & Villiers @ sensepost ( research@sensepost.com )概述一个rogue访问点( evilAP ) 攻击的工具包首次在 Defcon

低速率拒绝服务（LDoS,low-rate denial of service）攻击是一种降质服务（RoQ,reduction of quality）攻击，具有平均速率低和隐蔽性强的特点，它是云计算平台和大数据中心面临的最大安全威胁之一。提取了LDoS攻击流量的3个内在特征，建立基于BP神经网络的LDoS攻击分类器，提出了基于联合特征的LDoS攻击检测方法。该方法将LDoS攻击的3个内在特征组成联合特征作为BP神经网络的输入，通过预先设定的决策指标，达到检测LDoS攻击的目的。采用LDoS攻击流量专用产生工具，在NS2仿真平台和test-bed网络环境中对检测算法进行了测试与验证，实验结果表明通过假设检验得出检测率为 96.68%。与现有研究成果比较说明基于联合特征的LDoS攻击检测性优于单个特征，并具有较高的计算效率。

目前网络上能下载的服务攻击软件本来就不多，很多下载后也无法使用。经过大海捞针般的搜索，终于发现这一款可执行软件，体积不大，但效果很好。执行后，可查看被攻击计算机的网络连接信息。