IVRE简介 IVRE(又名DRUNK)是一款开源的网络侦查框架工具,IVRE使用Nmap、Zmap进行主动网络探测、使用Bro、P0f等进行网络流量被动分析,探测结果存入数据库中,方便数据的查询、分类汇总统计。 网上已有部分文章对IVRE的使用做介绍,由于文章时间较早,IVRE的安装、命令执行等均有所改变,本文使用最新版IVRE做讲解,并增加部分其它文章未提及的Nmap模板参数设置、Web界面搜索使用等内容。 IVRE官方网站:https://ivre.rocks GitHub:https://githu
禅道 项目管理软件 是国产的开源项目管理软件,专注研发项目管理,内置需求管理、任务管理、bug管理、缺陷管理、用例管理、计划发布等功能,实现了软件的完整生命周期管理。
前言 ZoomEye是一款针对网络空间的搜索引擎,收录了互联网空间中的设备、网站及其使用的服务或组件等信息。 ZoomEye 拥有两大探测引擎:Xmap 和 Wmap,分别针对网络空间中的设备及网站,
目前支持的功能 全自动扫描: python webmain.py -a target.com --> baidu_site && port/dir scan 单目标扫描: python webmain.py -u http://127.0.0.1 --> webscan Portscan && scanDir 多目标探测:python webmain.py -f vuln_domains.txt --> webscan not scanDir 多目标扫描: python we
2020年微信公开课依然在广州举行,本次公开课以“未完成Always beta”为主题,共设有1场主论坛和11场分论坛,内容涉及小程序、支付、游戏、商业营销、开发工具等等各领域。
有赞搜索平台是一个面向公司内部各项搜索应用以及部分 NoSQL 存储应用的 PaaS 产品,帮助应用合理高效的支持检索和多维过滤功能,有赞搜索平台目前支持了大大小小一百多个检索业务,服务于近百亿数据。
TAPD,专为满足团队高效协作而设计。历经十余年的探索与实践,我们始终致力于打造领先、高效、便捷的协作产品。在不断迭代更新中,TAPD迎来全新的升级改版,以全面助力、轻松协作为前提,从slogan到界面设计,再到功能优化全面焕新。
上一篇文章《PHP 跨站脚本攻击(XSS)漏洞修复方法(一)》写到了 360 修复 XSS 漏洞的插件并不完善的问题,那么这篇文章就来分享一下自己如何写代码修补这个漏洞。 从上一篇文章看出,部署了 360 出的 XSS 修复插件之后,至少还存在 iframe 无法过滤缺憾,是否还有其他纰漏目前还不得而知。 分析一下中国博客联盟和张戈博客已开放的数据入口: ①、中国博客联盟,主要有搜索、后台博客提交等; ②、张戈博客(WordPress),主要是用户评论提交; 所以,本文就已这 2 个入口为例子,来分享 X
随着信息化进程的深入和互联网的迅速发展,人们的工作、学习和生活方式正在发生巨大变化,效率大为提高,信息资源得到最大程度的共享。紧随信息化发展而来的网络安全问题日渐凸出,如果不能很好地解决这个问题,必将阻碍信息化发展的进程。由此可见,信息安全在社会生活的各个方面已受到更为广泛的关注,其重要性也日益明显。
在抓包的时候, 配置过程顺利的话, 还行, 但有时候, 搜索了几百遍了教程了, 步骤都对, 但就是抓不到包, 今天来介绍几款手机版的抓包app, 摆脱配置证书, 一键开始抓包
随着时代的变迁,人们对于网络的依赖变得日益加重,每时每刻都有成千上万G的流量在运营商的设备之间传输,随之产生的各种元数据对于企业来说就是金矿,分析元数据中可以获取各种有效的情报,这对于企业、国家、政体来说都是极为重要的资源。
Hi 朋友,你是否经历过这样的场景? 自家产品使用TAPD已经将近5年,历经数十次的版本迭代,眼看着上面沉淀的需求/缺陷单已经好几万条了。某天你突然需要验证一个远古需求,想找到当时的需求和缺陷单看看。面对海量的条目,你陷入了沉思,那么请问~ 以下哪种做法能帮助你快速找到目标信息? A、我懂技术,不怕麻烦,马上查看代码还原设计需求 B、尝试甩锅给别人,直接找PM或测试要链接 C、凭借优秀的视力和记忆力,在项目中肉眼搜寻 D、认真看完下文,掌握快速筛选过滤标准姿势! 答案当然是D,往下看吧!
许多IT行业的安全研究人员都会遇到这样的情况,他们需要来自技术层面的OSINT(网络空间搜索引擎)数据[1]。也许他们是想调查目标所遭受的攻击面,进行被动侦察,或者想要测量攻击的整体威胁等级。例如去年出现的memcached DDoS 攻击,其放大率为10,000倍甚至更高。Shodan当天发布的第一份报告显示,大约有17,000个易受攻击的服务器在线,这很容易被防火墙列入黑名单。
Julie Joyce发文列出了 20 种被广泛认可的免费数据源,其中信息涵盖天文地理、政法医经等,比较全面。不过数据源中的大部分数据集都采集的美国信息,也有少部分是关于其他国家或全球的,你尽可从中筛选自己需要的数据集。
哈哈,一看这标题,觉点这小伙又开始装B。之前有说过,搜索引擎是一种艺术。不仅可以寻找学习资料,也可以作为社会工程学中的一门小技能,有的时候真的会省很多事儿,当然可能也省生活费。有的时候可能觉得哎呀我去
你是怎么找生物标志物的?一篇一篇翻文献,还是一个一个数据库慢慢搜?理想情况下,我们需要的是一个开放的、全面的生物标志物数据库,该数据库涵盖了广泛的生物医学应用中的各种分子生物标志物。
白话Elasticsearch01- 使用term filter来搜索数据中演示了 term filter的用法,这里我们来剖析下执行原理
导读:小米知识图谱于2017年创立,已支持公司了每天亿级的访问,已赋能小爱同学,小米有品、智能问答、用户画像、虚拟助手、智能客服等互联网产品。通过引入知识图谱,这些产品在内容理解、用户理解、实体推荐等方面都有了显著的效果提升。本文的主要内容包括:
重要:要部署自己的邮局,请先确认服务器的25端口是开放的,入站出站都是OK的才行,阿里云腾讯云的服务器25端口默认都是封的。不太好解封。所以要试玩搭建poste.io 最好用一个国外的机器
Elasticsearch中的基本搜索功能可以使用HTTP GET请求实现。以下是在名为my_index的索引中搜索包含"apple"的文档的示例:
Elasticsearch提供了基于JSON的DSL(Domain Specific Language)来定义查询。常见的查询类型包括:
kali的命令行中可以直接使用 nmap 命令,打开一个「终端」,输入 nmap 后回车,可以看到 nmap 的版本,证明 nmap 可用。
说到存储和搜索,那么我们应该可以想到关系型数据库和SQL语句,LDAP 和 SQL语句是同一个作用,只不过是语法有些不一样而已
Binding Source Attributes 会告诉 Model 的绑定引擎从哪里找到绑定源。
优点: 1.Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件,分发是实时的,被叫做”Push replication”。 2.Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。 3.处理多租户(multitenancy)不需要特殊配置,而Solr则需要更多的高级设置。 4.Elasticsearch 采用 Gateway 的概念,使得完备份更加简单。 5.各节点组成对等的网络结构,某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作。 缺点:
注:字符串范围适用于一个基数较小的字段,一个唯一短语个数较少的字段.你的唯一短语数越多,搜索就越慢。
在软件测试领域,测试用例设计是确保软件系统质量的关键环节之一。等价类划分法(Equivalence Partitioning)是一种被广泛采用的测试用例设计技术,它通过将输入数据划分为相互等价的类别,以确保在每个等价类中选择适当的测试用例,从而提高测试的全面性和效率。
样例 select * from student where id > 3; where后面跟逻辑语句,筛选出符合条件的子集
只需12美元注册购买一个域名,我就能在Google搜索结果中实现与亚马逊、沃尔玛等高价值关键词相同的广告排名。按照Google Adwords(谷歌付费广告业务)来看,类似Amazon和Walmart这样的关键词,每次点击需要付费给谷歌的广告竞价是1美元,所以很多大公司每月都需要花费数十万美元来在谷歌搜索排名中打广告,但是,我这种方式可是免费的哦。
将查询内部的结果文档得分都设定为1或者boost的值,多用于结合bool查询实现自定义得分
4、其他页面优化点,涉及预览刷新、列表过滤条件、弹窗宽度设置、事件格式、关联选择器以及移动端页面优化
选自arXiv 机器之心编译 参与:黄小天、刘晓坤 Jeff Dean 的最新论文中把索引视为模型,探索了深度学习模型学习的索引优于传统索引结构的条件。初步结果表明,借助神经网络学习索引可以超过缓存优化的 B-Trees 高达 70%的速度,同时为若干个真实数据集节省一个数量级的内存。作者认为这个方法将彻底革新传统的数据库系统的开发方式。 无论什么时候,高效的数据访问方式都是必需的,所以索引的结构就成为了关键。此外,目前存在多种索引的选择来解决各种访问模式的需求。例如 B-Trees 是范围请求最好的选择
该文给出了针对用于线上购物的面向任务的对话系统的一个一般的解决方案, 目标是协助用户完成多样化的购买相关任务, 比如搜索商品和回答问题, 如同正常人之间的对话. 作为一个创始工作, 我们会展现NLP的技术, 数据源以及可以利用的众包来建立这样一个关于电子商务的面向任务的对话系统. 为了示范它的效果, 我们将我们的系统集成到一个移动端在线购物应用, 据我们所知道的最好的消息, 这个系统实际用于百万级别的用户群体, 我们的实验部分将会展现有趣的和有深刻见解的观察, 基于人机对话日志的分析, 同时也给出了未来的一些挑战.
前两章,我们分别介绍了基于微调和prompt的工具调用方案,核心都是如何让大模型和工具进行交互,包括生成工具调用语句和处理工具调用请求。不过在实际应用中,想要设计一个可以落地的LLM Agent,需要更全面整体的系统设计。本章我们以搜索工具为例,介绍如何更好和搜索引擎进行交互的LLM Agent。
我们都喜欢免费的东西,对吧?实际上,虽然网络上充斥着各种免费信息,但这些信息有时是错误或具有误导性的。但以下这 20 个是被广泛认为相当可信的免费数据源。
这是我们经常被问到的一个问题。如果除了向量数据以外,用户还有其他标量数据信息,那么其业务可能需要在进行语义相似性搜索(https://zilliz.com.cn/glossary/%E8%AF%AD%E4%B9%89%E6%90%9C%E7%B4%A2-%EF%BC%88semantic-search%EF%BC%89)前先根据某种条件过滤数据,例如:
Mozilla Firefox(简称Firefox,火狐)是由非营利组织 Mozilla开发的免费开源的Web浏览器,在 21 世纪初问世,是一款速度更快、设计更好的网页浏览器,目前用于Windows,macOS,Linux等主流操作系统。
查询条件:假设查询"2017-02-02"这个日期,{filter: {term: "2017-02-02"}}且倒排索引中的数据如下,*代表存在于该文档中:
FindIcons 是一个世界上最大的免费图标搜索引擎。 它号称有一个全世界最大的可搜索的图标库(现在有2000多个图标集和近30万个图标,并且数字还在不断增加),Findicons 通过先进的搜索过滤技术和匹配算法让用户轻松找到设计任务中所需的图标。 Findicons 是一个完整的图标社区,在 Findicons,你可以搜索和浏览网站上现用的图标,并且还可以收藏自己喜欢的图标,给它们打上标签,甚至可以分享自己制作的或者看到的各种各样免费图标。
Lucene是apache下的一个子项目,是一个开放源代码的全文检索引擎工具包,但它不是一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索引擎的架构,提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎。官网地址:https://lucene.apache.org/
ES在查询过程中比较多遇到符合查询,既需要多个字段过滤也需要特殊情况处理,本文简单介绍几种查询组合方便快捷查询ES。
启动我们提供的hotel-demo项目,其默认端口是8089,访问http://localhost:8090,就能看到项目页面了:
使用频率最高的SQL语句应该就是select语句了,它的用途就是从一个或多个表中检索信息,使用select检索表数据必须给出至少两条信息:想选择什么,以及从什么地方选择
废话不多说,直入主题。关于代理IP的挖掘与分析,个人的一些分析与总结。 1. 思路 1、获取代理地址 2、对获取的代理地址进行验证,提取出真实可用的代理地址 3、代理指纹的提取与自动化挖掘代理 4、根
如果用户尚未选择商品分类,或者聚合得到的分类数大于1,那么就没必要进行规格参数的聚合。因为不同分类的商品,其规格是不同的。
在上面的案例中,不仅会查询到电视,而且与小米相关的都会查询到,多个词之间是or的关系。
搜索不仅仅是全文本搜索:数据的很大部分是结构化的值例如日期、数字。这部分开始解释怎样以一种高效地方式结合结构化搜索和全文本搜索。
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