通过分析2018年12月至2019年6月16日的NetFlow数据，我们发现调查目标中28.1％的云环境与Rocke控制（C2）域有过网络通信数据。其中一些还保持着日常联系。...Rocke组织概况 Rocke活动最初于2018年8月报道。Rocke最初专注于Linux的Xbash工具，该工具是一款数据破坏恶意软件。...NetFlow中的发现 通过在云端捕获NetFlow通信研究人员发现，28.1％的被调查云环境至少与已知的Rocke C2域进行了一次活动通信会话。...从图像中可以看出，该模式每小时重复一次。...此模式为第三阶段恶意软件活动功能特点，表示信标或心跳样式的活动。 ? 解决方案 要在云环境中解决Rocke入侵问题，建议执行以下操作： 1、使用最新的修补程序和版本更新更新所有云系统模板。
卡巴斯基持续关注分析Roaming Mantis相关网络活动。该组织的攻击方法有所改进，不断在新的攻击目标上窃取资金。攻击者利用白名单和运行环境检测等技术避免被分析溯源。...再次说明犯罪分子在活动中总是利用热点话题。 白名单功能 Roaming Mantis在Wroba.g登陆页面（目前仅在朝鲜语页面）中采用了白名单功能，可逃避安全研究人员。...2019年，APK文件中使用Multidex隐藏恶意加载模块，分析表明它正在被一点一点地修改： ? 用红色正方形标记的类${num}.dex是恶意加载程序模块，所有其他的DEX文件都是垃圾代码。...目标分析 Wroba.g的目标是日本的运营商和在线银行，攻击者将受害者重定向到钓鱼网站，以窃取凭据： ?
经常有运营小伙伴，不知道咋做活动分析，今天给个能对着抄的模板，帮大家省时省力哦。 看一个最简单的活动场景。...某生鲜小程序，在自己的小程序推出满100减30元活动（每订单满100元即立减30元），为期1周。现在对该活动进行分析。...活动有：指哪打哪的效果，因此在分析活动的时候，先弄清楚： 指哪里：活动的时间、对象 打哪里：达标条件、奖励 一、分解需求 据此，可以分解这个活动需求： 活动时间：1周（X月X日-X月X日） 活动对象：以订单为单位...如果活动做得好的话，应该是购买100的订单大量增加，总收入增加才对。 二、设计活动分析表 有了以上准备，就能设计活动分析表了（如下图） 设计完活动分析表，等活动结束，看数据就好啦！你看，多简单。...XX元老客户享XX优惠 三大类活动，都可以参照上边的做法做分析表，先把活动效果讲清楚，再看活动对不同层级的商品/订单/用户的激励效果。
按照绿盟威胁情报中心（NTI）对QBOT及其变种的监控情况来看，近期捕获的QBOT变种较多，表明其活动较为活跃，处于构建僵尸网络的阶段。
在本文中，我们将深入分析与该组织相关的两个攻击活动，并提供对应的技术细节。...攻击活动分析一 我们所要分析的第一个SideCopy攻击活动主要通过网络钓鱼链接进行传播，该链接将下载一个名为“Homosexuality – Indian Armed Forces.”的文档。...对它们进行分析后，我们看到了一个名为Ares的开源Python RAT。...攻击活动分析二 在我们所观察到的第二个SideCopy攻击活动中，共享IP的不仅只有域名，而且还有C2基础设施。...除了这两个活动之外，研究人员也发现了该威胁组织同时针对Windows和Linux平台的恶意活动，相关的入侵威胁指标IoC请查看文末附录内容。
多伦多大学斯卡伯勒分校(University of Toronto Scarborough)的神经科学家开发了一项新技术，可以根据脑电图(EEG)收集的大脑活动，重建人们所感知的图像。...在这项研究中，研究人员将受试者连接到EEG设备上，向他们展示面部图像。他们的大脑活动被记录下来，然后使用基于机器学习算法的技术在受试者的脑海中以数字方式重建图像。...虽然像 fMRI 这样的技术——通过检测血流变化来测量大脑活动——可以捕捉大脑特定区域发生的事情的详细细节，但 EEG 具有更大的实用潜力，因为它更常见、便携且价格低廉。...研究人员表示，“fMRI 以秒为单位捕捉活动，而 EEG 以毫秒为单位捕捉活动。因此，我们可以使用EEG非常详细地了解我们大脑对面孔的感知是如何发展的。”...“真正令人兴奋的是，我们重建的不是正方形和三角形，而是人脸的真实图像，这涉及许多细粒度的视觉细节。” “事实上，我们可以根据人们的大脑活动重建他们的视觉体验，这为很多可能性打开了大门。
检查网络活动 Network Profiler 可以检测到APP到网络请求,包括发送和接收的数据以及当前的连接数。这样可以检查到应用传输数据的方式和时间，并适当优化底层代码。...请按以下步骤操作： 1.依次点击 View > Tool Windows > Profiler（您也可以点击工具栏中的 Profile 图标） 2.从 Android Profiler 工具栏中选择要分析的设备和应用进程...写在最后 我Demo中使用OKHttp发起网络请求，使用Network Profiler 调试了Demo应用，可以查看动网络的活动状态（发起或收到网络请求）， 不过想查看具体的网络数据的时候，一直提示:
关于Aced Aced是一款针对活动目录的安全检测与分析工具，该工具可以帮助广大研究人员解析单个目标活动目录的DACL。...首先，我们枚举了域管理员，并通过分析有价值的目标来识别潜在的提权路径： 下面给出的是BOFHound转换后的数据结构，随后可以将这些数据导入到BloodHound中进行后续的渗透测试操作： 项目地址
报告编委 张扬 爱分析联合创始人&首席分析师 文鸿伟 爱分析高级分析师 王鹏爱分析分析师 外部专家（按姓氏拼音排序） 梁瑛玮 保利威技术副总裁 于颢 tatameCEO 特别鸣谢（按拼音排序） ...虚拟化活动，以虚拟3D技术及人工智能等新技术，重构活动互动模式、互动体验，赋能数据分析与效果评估。...，参会人员在线上可根据自己的兴趣最快速精准地获取主办方的相关产品及服务等信息，活动主办方也可以将重心集中于参会人员的基本信息分析、行为及兴趣分析、交流互动等核心环节，从而完成对活动举办的价值链重构和效率...最后，新兴的虚拟化活动以虚拟3D技术及人工智能等新技术，重构会议互动模式、互动体验，赋能数据分析与效果评估。...，参会人员在线上可根据自己的兴趣最快速精准地获取主办方的相关产品及服务等信息，活动主办方也可以将重心集中于参会人员的基本信息分析、行为及兴趣分析、交流互动等核心环节，从而完成对活动举办的价值链重构和效率
只是商品类、用户类活动，更功利一些，会鼓动用户多消费。产品和品牌活动则更软性，大有“赔钱赚吆喝”的感觉。 那么，如何对活动进行分析呢？...二、如何分析一个活动 活动有3大关键要素： 叠加于常规销售 额外投入资源 产生额外增量 基于这三点，活动分析要清楚这三方面内容： 常规的销售数据是什么？...实际上，如果活动没有达到“四两拨千斤”的效果，则很有可能亏钱。这也是为啥活动分析特别重要的原因。 只是，并非所有活动，都是为了提升销量的，不同类型的活动要分开看。...因为这一块正是活动分析的最大难点。...四、活动分析难点 活动分析的难点，根本就不是数据计算太过复杂，而是： 同时间活动太多，相互重叠 活动目标不清晰，甚至没有目标 活动目标太多，指望“毕其功于一役” 这些问题，常常是源自运营/营销/产品等部门的管理混乱
图像的二值化 在先前的文章二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数)中已经介绍过，什么是图像的二值化以及二值化的作用。 这次，我们借助cv4j来实现简单的基于内容的图像分析。...轮廓分析(Contour Analysis) 轮廓(Contours)，指的是有相同颜色或者密度，连接所有连续点的一条曲线。检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用。...轮廓分析一.jpeg 第三步，进行轮廓分析。...矩是描述图像特征的算子，主要应用于图像检索和识别 、图像匹配 、图像重建 、数字压缩 、数字水印及运动图像序列分析等。 一阶矩和零阶矩用来计算某个形状的重心。 ?...该系列先前的文章： 基于边缘保留滤波实现人脸磨皮的算法 二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数) Java实现高斯模糊和图像的空间卷积 Java实现图片滤镜的高级玩法 Java实现图片的滤镜效果
细粒度图像分析任务相对通用图像（General/Generic Images）任务的区别和难点在于其图像所属类别的粒度更为精细。...细粒度图像分类的挑战 由于分类的粒度很小，细粒度图像分类非常困难，在某些类别上甚至专家都难以区分。...将不同的部位图像进行弯曲，并且使用不同的DCNN（AlexNet）提取其特征。最后拼接各个部位及整张图像的特征训练分类器。 最终，还是将不同级别特征级联作为整张图像的表示。...使用FCN得到conv5中M个关键点的位置之后，将定位结果输入到分类网络，使用两级架构分析图像物体级及部件级的特征。 部件级网络首先通过共享层提取特征，之后分别计算关键点周围的部件特征。...四、高阶特征编码 双线性汇合(bilinear pooling)在细粒度图像分析及其他领域的进展综述 【AAAI2020系列解读 01】新角度看双线性池化，冗余、突发性问题本质源于哪里？
报告编委张扬 爱分析联合创始人&首席分析师文鸿伟爱分析高级分析师王鹏爱分析分析师目录1. 研究范围定义2. 市场洞察3. 厂商全景地图4. 市场分析与厂商评估5. 入选厂商列表1....一、市场规模分析考虑到虚拟化活动付费客户以中大型企业为主，同时基于虚拟化活动在活动预算中的整体渗透率和客单价预测，爱分析推算虚拟化活动潜在市场容量（TAM）超过700亿元。...虚拟化活动适合用户经营类、新品发布类活动的原因在于：活动全流程可分析、可持续迭代。虚拟化活动可分析参会观众活动前报名、活动中互动停留、活动后反馈等全流程数据，并进行复盘迭代。...4.市场分析与厂商评估爱分析对本次虚拟化活动项目重点研究的特定市场定义如下。同时，针对参与此次报告的部分代表厂商，爱分析撰写了厂商能力评估。...同时也可对用户数据、活动数据等多维度数据进行综合分析，帮助活动主办方实时了解会前、会中、会后各阶段情况，通过详实的数据分析去丰富参会者画像、量化活动效果，为未来的活动举办和投入产出提升奠定复盘基础。
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所以图像分析实际上是对这些数据的分析及计算” 01 — 图片：3维数据矩阵 图1是一张彩色图片。读取该图片的数据后，会得到三个20✖️30的矩阵（如图2，图3，图4）。 ?...图7 图像分析，是对R,G,B矩阵某一行、某一列或某一区域数据的分析。 02 — 算例：停车位边界判断 图8是一张停车位的照片。...图17 03 — 算例总结 以上仅是个图像识别的简单算例，计算思路及步骤如下： 1）寻找RGB矩阵中图像特征明显的矩阵，或是处理灰度矩阵：Z=0.299R+0.587G+0.114B, （计算后需要对Z...2）对矩阵的某行，某列，或某区域进行信号分析。 3）通过各种计算得到特征位置或特征数值。 04 — 应用展望 图像识别已被广泛使用，本篇只是简单介绍一下最简单的算例及原理，真正的应用远比本例要复杂。...图片特性稳定，则程序简单，计算速度较快；图像特性变化大，则要求程序具有更强的容错能力，程序就越复杂，计算越慢。 目前比较流行的机器学习等算法在图像识别中已广泛应用，使用者不需要对图像特征进行深入了解。
AI图像行为分析算法通过python+opencv深度学习框架对现场操作行为进行全程实时分析，AI图像行为分析算法通过人工智能视觉能够准确判断出现场人员的作业行为是否符合SOP流程规定，并对违规操作行为进行自动抓拍告警...AI图像行为分析算法轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。...图片AI图像行为分析算法Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。...AI图像行为分析算法使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。...这也使得AI图像行为分析算法与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。
Canny 是1986年提出的图像边缘检测经典算法，本文记录相关内容与 OpenCV 实现。 简介 通常情况下边缘检测的目的是在保留原有图像属性的情况下，显著减少图像的数据规模。...图像中的任意边缘应该只被标记一次，同时图像噪声不应产生伪边缘。...任何边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据上很好地工作，所以第一步是对原始数据与高斯 mask 作卷积，得到的图像与原始图像相比有些轻微的模糊（blurred）。...找寻图像的强度梯度（intensity gradients） 图像的边缘可以指向不同方向，因此经典Canny算法用了四个梯度算子来分别计算水平，垂直和对角线方向的梯度。...edges 输出边缘图; 单通道8位图像，与图像大小相同。
当图像被“填满”时，所有有标记的区域就被分割开了。这样一来，连通到标记点的盆地就属于这个标记点了，然后就把相应的标记区域从图像中分割出来。...分水岭算法然后通过让标记区域“获取”梯度图中与片段连接的边界确定的峡谷来分割图像。 cv2.watershed 使用分水岭算法执行基于标记的图像分割。...官方文档 在将图像传递给函数之前，您必须用正 (>0) 索引粗略地勾勒出图像标记中所需的区域。因此，每个区域都表示为一个或多个具有像素值 1、2、3 等的连通分量。...函数使用 cv2.watershed( image, # 输入 uint8 三通道图像 markers # 输入/输出标记的 32 位单通道图像。...dst[, # 与源图像格式和大小相同的目标图像。 maxLevel[, # 用于分割的金字塔的最大级别。
作者：kczwa1@知道创宇NDR产品团队 时间：2020年9月4日 概述 KimsukyAPT 是一个长期活跃的 APT 攻击组织，一直针对于韩国的智囊团,政府组织,新闻组织,大学教授等等进行活动....样本分析 进入主函数后读取资源“JUYFON”。 查看文件资源“JUYFON”应该为一段加密后的数据。...样本信息 Md5 28833e121bb77c8262996af1f2aeef55 此样本上传时间稍早，代码结构完成一致，粗略分析仅两处与上一个样本不同： 1.生产的迷惑文件文字不同： 2.c2服务器的域名及...,并且Kimsuky攻击活动中曾经使用过，同时结合样本的掩护文档的内容，可以确定被攻击者目标是韩国大学相关人士，完全符合以往Kimsuky的攻击意图，因此可以断定此样本的来源大概率是Kimsuky。...总结 通过分析可以看出最新的样本依然有多阶段方便攻击者重新组合攻击工具的特点，目前知道创宇NDR流量监测产品已经支持对次APT攻击活动的精准检测： IOC MD5: adc39a303e9f77185758587875097bb6
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