自主车辆的基于预测的GNSS欺骗攻击检测 python中基于预测的自动驾驶汽车GNSS欺骗攻击检测的实验实现更多信息，请参见

DDoS攻击检测和缓解 DDoS攻击缓解功能，用于hping3工具攻击限制/缓解。 注意：每件事都是为基于debian / ubuntu的linux环境定义的。 遵循的步骤 1. Installing required packages 2. Running server 3. Distributing codes to its required places 4. Attacking the server 步骤1 首先要确保您处于superUser模式。 对于安装，只需运行install.sh即可。 它将处理其中的所有东西。 第2步 安装apache服务器。 并确保已启用它，并将任何http网站放置在其/var/www/html位置。 现在，您可以通过运行localhost到Web浏览器来访问它。 步骤-3 对于攻击者 攻击者：此文件夹包含用于攻击服务器 you

24位2DES中间相遇攻击 要求： Python3 隐密 docopt 六 使用安装要求 pip install -r requirements.txt 我们建议不要使用virtualenv将这些要求安装到全局环境中。 用法： 看： ./des.py --help 使用以下命令运行单元测试： python3 test_des.py

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

NetBot_Attack DDos源码 (可编译) DDos 源码 NBDDosNetBot_Attack DDos源码 (可编译) DDos 源码 NBDDosNetBot_Attack DDos源码 (可编译) DDos 源码 NBDDosNetBot_Attack DDos源码 (可编译) DDos 源码 NBDDosNetBot_Attack DDos源码 (可编译) DDos 源码 NBDDosNetBot_Attack DDos源码 (可编译) DDos 源码 NBDDos

基于随机平滑的数据中毒防御有多强健？ 抽象的 可证明可靠的分类器的预测在一个点附近保持不变，从而使它们在保证测试时间的情况下具有弹性。 在这项工作中，我们提出了对健壮的机器学习模型的前所未有的威胁，突显了训练数据质量在实现高认证健壮性方面的重要性。 具体而言，我们提出了一种基于双层优化的新型数据中毒攻击，该攻击会降低可证明的鲁棒分类器的鲁棒性保证。 与其他数据中毒攻击会降低一小组目标点上的中毒模型的准确性不同，我们的攻击会减少数据集中整个目标类的平均认证半径。 此外，即使受害者使用最新的健壮训练方法（例如， 和从头开始训练模型，我们的攻击也是有效的。 为了使攻击更难检测，我们使用带有明显较小失真的干净标签中毒点。 通过中毒MNIST和CIFAR10数据集并使用前面提到的鲁棒训练方法训练深度神经网络，并使用随机平滑验证其鲁棒性，来评估所提出方法的有效性。 对于使用这些强大的训练方法训练的模型

网络安全技能竞赛 省赛C模块 扫描靶机池号段与批量attack靶机get shell的python脚本

远程DNS攻击 远程DNS缓存攻击__山东大学网络攻防实验三__代码与资源，其他分开分别有重叠重叠实验，TCP / IP实验，XSS实验代码

pdf

NTP-Monlist-放大-攻击