任务一：Web 渗透测试任务环境说明：√服务器场景：Server03√服务器场景操作系统：未知（关闭连接）通过本地PC 中的渗透测试平台Kali 对靶机进行WEB渗透，找到页面内的文件上传漏洞并且尝试进行上传攻击，将文件上传成功后的页面回显字符串作为Flag 提交（如：点击超链接查看上传文件）通过本地PC中的渗透测试平台Kali对靶机进行WEB渗透，找到页面内的文件上传漏洞并且尝试进行上传攻击，使用相关的渗透测试手段，获取到WEB 权限，使用WHOAMI 获取WEB 当前的用户权限，并作为Flag 进行提交；通过本地PC中的渗透测试平台Kali对靶机进
一、正常操作流程1.首先下载官方烧录系统软件。RaspberryPiOS–RaspberryPi（软件下载地址）选择Windows类型（这里如果不是Windows用户的友友们可以不用看了，因为后面是基于Windows的远程操控来实现的，苹果的没有，苹果的电脑就只能通过VNC来远程操控树莓派了。）2.烧录我们需要的系统至内存卡中。（需准备一个内存卡以及一个读卡器）下面是sd卡装到读卡器插到电脑上的图片。然后打开之前我们下好的官方系统烧录软件，分别选好对应的树莓派型号以及需要烧录的系统和sd卡，我这里选择的是Raspberrt4、RaspberryPIOS（64-bit），sd卡：下一步点击NEX
1. 友敌1.1. 广告收入也培育了整个生态系统的繁荣兴旺1.1.1. 在提取用户数据的阶段，互联网企业之间精诚合作，致力于用户数据追踪、数据库的打造与行为定向广告投放1.1.2. 到了俘获用户后的分赃阶段，它们撇下了此前的交情，开始争抢流量，努力壮大自身的势力1.1.2.1. 天平总是向着超级平台倾斜1.2. 互联网“友敌”之间的关系是多维的，独立应用程序开发者与超级平台之间不乏竞争1.3. 超级平台可以成就一款应用程序，也能让它黯然离场1.3.1. 站在食物链顶端的
1. 提取与俘获1.1. 指收集、使用、共享用户个人信息数据的整个过程1.2. 掌握了更多、更及时、更有针对性的用户数据的线上商家往往可以在营销活动中拔得头筹1.3. 在数据提取阶段，超级平台、网站经营者、应用程序开发者会为了收集宝贵的用户数据（如位置信息）而展开精诚合作1.4. 当数据提取的目标已经达成，接踵而至的就是“分赃”1.4.1. 谁能收获最大利益，还要取决于各自的议价能力1.4.2. 超级平台就是那只会在捕获猎物之后挤走其他同伴的狮群首领1.5. 在评估超级平台的数据追踪、采集、分析与应用能力时，我们无法否认部分数据存在的非排他属性1.5.1. 指的是所有互联网运营者和开发者都有机
1. 市场竞争关系1.1. 横向竞争关系1.1.1. 企业处在同一生产或物流环节，它们之间会为了市场份额而竞争1.1.2. 如可口可乐与百事可乐1.1.3. 反垄断执法机构对于横向并购的重视程度要远高于其他商业行为1.2. 纵向竞争关系1.2.1. 发生在上下游企业之间，双方并不会就市场份额展开直接对垒，彼此之间的交易活动往往存在互补性1.2.2. 如可口可乐公司与合作经销商以及沃尔玛这样的零售商1.3. 连锁式竞争关系1.3.1. interlocking1.3.2. 企业往往也是中心辐射式共谋的成员，或是可能其中有高层人士同时在两家竞争对手企业担任要职1.3.3. 如谷歌公司的前任CEO埃
1. 广告1.1. 广告收入的来源1.1.1. 向客户推荐广告投放网址1.1.2. 提供有效提高产品广告点击率的咨询服务1.1.3. 从合作伙伴的广告收入中捞上一笔1.2. 对于广告主来讲，他们无意于与各家网站逐一谈判1.2.1. 这种方式一是成本过高，二是费时费力，得不偿失1.3. 对广告商和商家而言，他们倒是颇为反感苹果的iAd广告平台1.3.1. 并非iAd广告平台的推广效果不佳或是在技术上逊于谷歌的同类平台1.3.2. 引发广告商不满的是，苹果iAd约束了他们的数据追踪活动，令他们无法在像谷歌的线上平台、Adobe数字营销服务以及其他移动广告网络上大展拳脚，充分地获取用户地理位置等信息
大语言模型（LLM），例如GPT、Claude、Palm和Llama等，在自然语言理解和生成方面展示了非凡的能力。这些模型已被广泛应用于各种应用中，包括聊天机器人、虚拟助手和内容生成系统。LLM有潜力彻底改变人类与机器的互动方式，提供更自然、更直观的体验。特别是那些利用大型语言模型（LLM）或其他人工智能技术的Agent，被视为具有规划任务、观察周围环境并相应执行适当行动的自主实体。几个现有的框架，包括Langchain、SemanticKernel、TransformersAgent、Agents、AutoGen和JARVIS，已努力利用LLM进行面向任务的对话。这些框架使用户能够通
目录一、Linux内核提权提权原理提权环境提权复现二、SUID提权SUID介绍设置SUIDSUID提权原理查找SUID文件提权介绍find提权bash提权vim提权python提权三、计划任务提权提权原理提权环境提权步骤四、环境变量劫持提权提权原理提权环境提权实验五、SUDO提权提权原理提权环境提权复现六、利用通配符(WS)进行提权提权原理提权环境提权复现七、破解明文密码提权提权原理提权环境提权复现一、Linux内核提权提权原理内核提权是利用Linux内核的漏洞进行提权的。内核漏洞进行提权一般包括三个环节：1、对目标系统进行信息收集，获取到系统内核信息以及版本信息；2、根据内核版本获取其对应的
昨天白天，「现实不存在了」开始全网刷屏。「我们这么快就步入下一个时代了？Sora简直太炸裂了」。「这就是电影制作的未来」！谷歌的GeminiPro1.5还没出几个小时的风头，天一亮，全世界的聚光灯就集中在了OpenAI的Sora身上。Sora一出，众视频模型臣服。就在几小时后，OpenAISora的技术报告也发布了！其中，「里程碑」也成为报告中的关键词。报告地址：https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators技术报告主要介绍了两个方面：（1）如何将不同类型的视觉数据转化为统一的格式，以便于对生成模型
自从大数据时代开启以来，公共和个人数据的收集和整理呈爆炸式增长，个人拥有数百个在线账户也变得司空见惯。然而，这些账户犹如一个个孤立的孤岛，由不同服务和领域独立管理，互操作性荡然无存。目前没有任何迹象表明数据增长会很快放缓，生成式人工智能的出现可能还会进一步加剧这一态势。这种数据碎片化会导致一系列挑战，例如用户需要跨存储数据的各个领域分别更新信息。这种断裂的架构除了使用繁琐耗时外，还错失了跨领域利用以用户为中心的数据的机会，阻碍了创新和增值体验的创造。试想一下统一的健康指标、涵盖多家银行的整合银行服务、一个包含政府多部门账户的平台、一体化的社交网络或者统一的市场——所有这些在当前孤立的框架下都无
