2016-2017-2-《网络攻防技术》 (北京电子科技学院)

  • WebGoat系列实验Denial of Service & Insecure Communication

    WebGoat系列实验Denial of Service & Insecure Communication ZipBomb 1. 服务器仅接收ZIP文件,将上传的文件解压,进行操作之后删除。已知服务器提供了20MB的临时存储空间用于处理所有请求,实验需要上传一个文件来执行DOS攻击,消耗掉所有临时存
    燕麦粥   2017-09-14 10:20   0   213
  • WebGoat系列实验Buffer Overflows & Code Quality & Concurrency

    WebGoat系列实验Buffer Overflows & Code Quality & Concurrency Off by One Overflows 1. 实验需要访问OWASP Hotel页面,找出VIP客户的房间号。 2. Step 1中需要登记用户的First Name,Last Nam
    燕麦粥   2017-09-12 13:35   0   571
  • WebGoat系列实验Authentication Flaws

    WebGoat系列实验Authentication Flaws Forgot Password 1. Web应用经常给用户提供取回密码的功能,但是许多应用的实现策略实现的很差,用于验证用户的信息非常简单。 2. 本次实验已知自己的账户名是webgoat,最喜欢的颜色是红色,尝试取回admin用户的密
    燕麦粥   2017-09-11 14:00   0   623
  • Linux下使用eclipse进行交叉编译

    Linux下使用eclipse进行交叉编译简单示例 众所周知,在Linux下进行c/c++的开发,远没有windows下那种利用VS工具进行开发的舒爽感,尤其是刚刚接触,使用VIM或是其他文本编辑工具编写程序时,在没有熟练使用GDB的情况下,开发一个程序有种吃屎的感觉 o((⊙﹏⊙))oo((⊙﹏⊙
    寒冰ice   2017-09-08 11:02   0   3684
  • WebGoat系列实验Access Control Flaws

    WebGoat系列实验Access Control Flaws Using an Access Control Matrix 1. 在基于角色的访问控制策略中,每个角色都代表了一个访问权限的集合。一个用户可以分配一到多个角色。基于角色的访问控制策略通常由两部分组成:角色许可管理与角色分配。基于角色的
    燕麦粥   2017-09-07 14:41   0   778
  • 2017-2018-1学期《程序设计与数据结构》教学进程

    2017 2018 1学期《程序设计与数据结构》教学进程 目录 "考核方式" "课前准备" "教学进程" + "第00周学习任务和要求" + "第01周学习任务和要求" + "第02周学习任务和要求" + "第03周学习任务和要求" + "第04周学习任务和要求" + "第05周学习任务和要求" +
    娄老师   2017-09-06 12:55   2   1016
  • Java Collections 源码分析

    Java Collections API源码分析 "侯捷老师" 剖析了不少Framework,如MFC,STL等。侯老师有句名言: 源码面前,了无秘密 这句话还在知乎引起 "广泛讨论" 。 我对教授程序设计的一点想法是: 同学们开始不会编程,最好的学习方式是读教材,敲代码,我还专门写了一篇博客指导同
    娄老师   2017-09-06 11:42   0   576
  • 反作弊

    反作弊 开学后大家可能发现了,我们的校训从“忠诚,笃学,创新,卓越”改成了“忠诚,笃学,严谨,守纪”。 学校要求我们严格遵守党纪国法,我们今天说说学习中守纪的事:考试不作弊,作业不抄袭。 有考试,就有同学想不劳而获获得成绩。如果老师说你什么都不用学,老师期末给60分让你及格,我相信有同学内心是愿意的
    娄老师   2017-09-06 10:20   0   4841
  • ubuntu hadoop环境搭建

    安装Ubuntu系统:这个自行安装 下载jdk:我下的是1.8.0_141d的,下载好后在usr/lib下新建一个jvm的文件夹用来存放Java的文件,下载好的jdk可以在其他地方解压或者jvm里面解压,jvm里面留下解压后的文件夹即可。!!!本过程需要使用root权限。 复制好文件之后,(复制过程
    唐宋5231   2017-07-26 12:39   0   284
  • 关联规则FpGrowth算法

    Aprori算法利用频繁集的两个特性,过滤了很多无关的集合,效率提高不少,但是我们发现Apriori算法是一个候选消除算法,每一次消除都需要扫描一次所有数据记录,造成整个算法在面临大数据集时显得无能为力。今天我们介绍一个新的算法挖掘频繁项集,效率比Aprori算法高很多。 FpGrowth算法通过构
    Mars369   2017-07-23 11:21   0   104