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长亭珂兰寺招生简章
2 years 3 months ago
一篇文章了解珂兰寺
Major Cellular Outage in the U.S.
2 years 3 months ago
Summary
At approximately 0330 eastern time in the United States, over 70 thousand AT&T users reported interruptions in their mobile, internet, and home phone services. There outage is not currently being attributed any any cyber attacks.
Threat Type
Critical Infrastructure Outage
Overview
AT&T is currently investigating a network outage affecting over 70 thousand of their customers. The outage reportedly began at about 0330 eastern time. Initial reports claimed that this outage also affected T-Mobile and
长亭珂兰寺招生简章
2 years 3 months ago
一篇文章了解珂兰寺
Everything you need to know about IP grabbers
2 years 3 months ago
Unsuspecting users beware, IP grabbers do not ask for your permission.
Workloads on Any Cloud: Designing a Cloud Portability Strategy
2 years 3 months ago
Billy Thompson
【工具分享】一款针对Spring Boot的开源渗透框架(持续更新中)
2 years 3 months ago
Spring Boot的开源渗透框架,主要用作扫描Spring Boot的敏感信息泄露端点,并可以直接测试Spring的相关高危漏洞。
用mshta让bat以管理员身份运行
2 years 3 months ago
这种技巧我这辈子都用不上,是不是在一些不太合法的需求中用得着啊
CSS实现表格对角线
2 years 3 months ago
杨龙
《少年黑客》第六季,久违的少年黑客团,继续闪耀!
2 years 3 months ago
「深蓝洞察」2023 年度最多面的漏洞
2 years 3 months ago
深蓝洞察年度安全报告第三篇
APT-C-24(SideWinder)组织新威胁:基于Nim的载荷浮出水面
2 years 3 months ago
近期,我们捕获到了SideWinder针对不丹、缅甸、尼泊尔的攻击样本,这类样本主要是通过宏文档释放Nim语言编译的攻击载荷,这类载荷在响尾蛇历史攻击者中很少见。鉴于此情况,本文重点披露响尾蛇组织使用的这类组件。
给互联网人的反侦查手册 2.0
2 years 3 months ago
屏幕另一端的人严肃地提出了第一个问题:“2022 年 x 月 x 日,你在 x 点 x 分 x 秒你打开了 xx 文档,你先是快速滑动页面,之后在 xx 位置停 […]
root
Exploitation Observed: Ivanti Connect Secure — CVE-2023-46805 and CVE-2024-21887
2 years 3 months ago
Noam Atias & Sam Tinklenberg
Data Matters — Empowering Threat Hunters to Reduce API Risk
2 years 3 months ago
Abigail Ojeda
2023 年度最𠓗的漏洞
2 years 3 months ago
深蓝洞察年度安全报告的第二篇
全球最为猖獗的勒索组织LockBit遭到执法部门打击,或将取缔
2 years 3 months ago
英方宣称重创LockBit勒索软件组织
全球最为猖獗的勒索组织LockBit遭到执法部门打击,或将取缔
2 years 3 months ago
英方宣称重创LockBit勒索软件组织
全球最为猖獗的勒索组织LockBit遭到执法部门打击,或将取缔
2 years 3 months ago
英方宣称重创LockBit勒索软件组织
基于复杂性理论生成高质量的LLM注入攻击对抗样本
2 years 3 months ago
本研究探讨了通过复杂性原则生成高质量大型语言模型(LLM)对抗样本的方法。