适合新手小白的挖洞教程挖洞八步骤分别是明确目标--信息收集--漏洞扫描—验证漏洞---分析信息---渗透攻击---整理信息---编写测试报告今天给大家介绍详细介绍明确目标已经信息收集配合实战演练附带教程，安装包明确目标明确是在哪种系统进行渗透，今天选择windows系统进行渗透，而明确目标的意思就是明确测试的需求，判断测试是针对哪方面漏洞，是针对支付漏洞，还是逻辑漏洞，还是管理员权限漏洞，其次就是渗透范文，如IP段，域名、整站渗透或者部分模块渗透，最后确定渗透规则，而在这个阶段主要就是测试人员针对测试项目有明确的测试方向，也是为了更好的制定测试计划信息收集1.信息收集也是重中之重，信息收集的结

一、信息收集找身份证思路site+filetypedocxlspdfppt，还可以通过相关的图片进行查找，有些学校可能没有对信息进行打码。特别是相对某个学校进行测试，多换换搜索引擎搜索语法，避免重复率过高、热词，因为这些通常被别人查过了。找账号，进系统了解密码规则，身份证后六位，又或者12-17位密码，因地而异。进系统，找资产方法，github，只需要变更语法就可以找到fofa、公众号、小程序都要查一遍，经常会有一些边缘资产出现漏洞。个人习惯：就是在域名后面加adminmainhomeloginsystem...常见的系统主界面路径二、常见思路1.找接口-->然后用burp发送，最后用返回的数

逻辑漏洞会导致业务面临着巨大的经济损失隐患与敏感数据泄露的风险，本文从安全测试的角度，以越权逻辑漏洞为例，介绍逻辑漏洞的挖掘方法和实践过程。一、什么是越权逻辑漏洞定义：指由于系统的权限控制逻辑不够严谨，使得系统用户可以访问或操作未授权的数据和功能。包括水平越权和垂直越权。水平越权：指当系统存在多个相同权限的用户时，A用户可以访问或操作到其他用户的资源。如图1.1所示，用户A、B、C、D都是普通用户，当用户A可以访问到用户B或者其他用户资源时，就产生了水平越权。垂直越权：指当系统存在不同权限的用户时，低权限用户可以访问或操作到高权限用户的资源。如图1.1所示，当普通用户或者其他低权限用户可以访问

目录介绍算法的例子KNN算法原理KNN算法的关键：算法的优点：算法的缺点：关于k值的选取代码实现总结KNN（K-NearestNeighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。介绍算法的例子小河的左侧是有钱人的别墅，右侧是普通的居民，如果左侧搬来了一家房屋，能确定他是有钱人吗？ KNN算法原理KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则

2023年国际高级数据挖掘与应用会议（ADMA2023）ADMA2023.UQCloud.Nethttp://www.cse.neu.edu.cn/2023/0330/c6274a227847/page.htm这个会议将于2023年8月21日至23日在中国沈阳举行，是一个关于数据挖掘研究和应用的高水平的年度盛会。它旨在汇集来自世界各地的数据挖掘专家，提供一个交流原创研究成果的国际论坛，涵盖数据挖掘的应用，算法，软件和系统，以及具有数据挖掘潜力的不同应用领域，如社交网络挖掘，智能交通，金融科技，智能制造，智能手机，生物医学科学，绿色计算等。ADMA2023将促进实践者和研究者之间的密切互动和合作

目录ChatGPT实用Prompt指令大全——一文教你如何更好地挖掘GPT的价值1.ChatGPT简介

近年来，随着社交媒体的不断发展和电商行业的崛起，海外社交电商平台已经成为了一个飞速发展的领域。然而，随着市场竞争的加剧，越来越多的海外社交电商平台开始采用网红营销策略来提升品牌知名度和销售业绩。本文Nox聚星将和大家探讨2023年海外社交电商该如何利用网红营销挖掘潜在用户。Nox聚星最新数据显示，截至2023年，全球网红经济规模已经达到1500亿美元。同时，海外社交电商平台的用户群体也呈现出明显的年轻化和数字化趋势。调查显示，截至2023年，全球社交电商用户数量已经达到20亿，其中75%的用户年龄在35岁以下，90%的用户使用移动设备进行购物。​一、网红营销的优势1、精准定位目标受众网红营销可

eduSRC介绍eduSRC是一个专门收录国内高校漏洞的WEB平台，其以审核快，审核效率高而知名，白帽子提交指定高校漏洞并有证书经历以及Rank奖励，Rank可以在平台上换取衣服、键盘、证书等礼物，同样eduSRC的账号也是比较麻烦才能获得的，我研究了一下发现它有两种获取方法：1、内部人员邀请你2、自己提交一个国内高校有效漏洞，并通过审核。像我这种diao毛，怎么会有内部人员邀请我呢？，于是开始自己挖掘。确认目标我先使用了万能的百度语法搜索了一下，果然浮现在我眼前一大堆edu的站点，然后就是漫长的一个一个点击测试，什么信息收集，子域名扫描，端口扫描，都用上了(注：未经授权，禁止使用大规模扫描器

目录一、导入数据 二、数据查看可视化缺失值占比 绘制所有变量的柱形图，查看数据查看各特征与目标变量price的相关性三、数据处理 处理异常值查看seller,offerType的取值查看特征notRepairedDamage  异常值截断 填充缺失值  删除取值无变化的特征查看目标变量price对price做对数log变换  四、特征构造构造新特征：计算某品牌的销售统计量   构造新特征：使用时间对连续型特征数据进行分桶 对数值型特征做归一化  匿名特征交叉平均数编码 五、特征筛选 计算各列于交易价格的相关性 对类别特征进行OneEncoder 切分特征和标签 用lightgbm筛选特征  一

一、引言    购物篮分析是商业领域最前沿、最具挑战性的问题之一，也是许多企业重点研究的问题。购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联，研究顾客的购买行为，从而辅助零售企业制定营销策略的一种数据分析方法。    本篇文章使用Apriori关联规则算法实现购物篮分析，发现超市不同商品之间的关联关系，并根据商品之间的关联规则制定销售策略。二、数据探索分析2.1查看数据特征搜索数据的特征，查看每列属性、最大值、最小值、是了解数据的第一步。importnumpyasnpimportpandasaspdinputfile='./data/GoodsOrder.csv'#输入