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WordPress 图片优化和压缩插件：Smush
05-04
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判断 WordPress 文章中有特定短代码时加载脚本
短代码是WordPress常用的功能，虽然目前已被区块所取代，但还是普遍应用中。有些短代码会用到JS脚本，但又不想全局加载，可以用下面的代码实现，添加短代码时仅在当前页面加载JS脚本
05-04
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专题
(1)篇
WordPress 实用代码
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专题
(0)篇
WordPress 插件
WordPress 插件
专题
(0)篇
Web前端
Web前端
专题
(0)篇
WordPress 常见问题
WordPress 常见问题
AnQuanKeInfo
DNSMon：用DNS数据进行威胁发现
用DNS数据做安全
DNS协议作为互联网的基础和核心协议，其承载的数据在一定程度上能够反映使用域名提供服务的业务发展情况。使用了DNS服务的恶意行为也不例外，对
DNS协议作为互联网的基础和核心协议，其承载的数据在一定程度上能够反映使用域名提供服务的业务发展情况。使用了DNS服务的恶意行为也不例外，对
2023-11-293评论
AnQuanKeInfo
EM-X-DL：具有嘈杂电磁签名的高效跨设备深度学习侧信道攻击
本工作提出了一种基于跨设备深度学习的电磁(EM-X-DL)侧信道分析(SCA)，与之前的工作相比，即使在信噪比(SNR)显著降低的情况下，AES-128的单次跟
2023-11-292评论
AnQuanKeInfo
关键基础设施中基于AI的入侵检测技术的比较研究
志愿计算系统利用的是联网设备（笔记本电脑、PC、智能设备等），其所有者自愿将其作为存储和计算能力资源，已经成为众多应用中资源管理的重要机制。互联网中数据流量的增
2023-11-291评论
AnQuanKeInfo
DNSMon：用DNS数据进行威胁发现
用DNS数据做安全
DNS协议作为互联网的基础和核心协议，其承载的数据在一定程度上能够反映使用域名提供服务的业务发展情况。使用了DNS服务的恶意行为也不例外，对
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2023-11-293评论
AnQuanKeInfo
EM-X-DL：具有嘈杂电磁签名的高效跨设备深度学习侧信道攻击
本工作提出了一种基于跨设备深度学习的电磁(EM-X-DL)侧信道分析(SCA)，与之前的工作相比，即使在信噪比(SNR)显著降低的情况下，AES-128的单次跟
2023-11-294评论
AnQuanKeInfo
基于机器学习的漏洞检测高影响因素实证研究
摘要
Ahstract-Vulnerability检测是软件工程中的一个重要课题。为了提高漏洞检测的效果和效率，许多传统的基于机器学习和基于深度学习的漏洞检测方
Ahstract-Vulnerability检测是软件工程中的一个重要课题。为了提高漏洞检测的效果和效率，许多传统的基于机器学习和基于深度学习的漏洞检测方
2023-11-292评论
AnQuanKeInfo
如何攻击深度学习系统——可解释性及鲁棒性研究
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人工智能广泛渗透于我们的生活场景中，随处可见。比如人脸识别解锁、人脸识别支付、语音输入，输入法自动联想等等，不过这些场景其实传统的模式识别或者机器学习
人工智能广泛渗透于我们的生活场景中，随处可见。比如人脸识别解锁、人脸识别支付、语音输入，输入法自动联想等等，不过这些场景其实传统的模式识别或者机器学习
2023-11-297评论
AnQuanKeInfo
如何攻击深度学习系统——后门攻防
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后门这个词我们在传统软件安全中见得很多了，在Wikipedia上的定义[1]为绕过软件的安全性控制，从比较隐秘的通道获取对程序或系统访问权的黑客方法。
后门这个词我们在传统软件安全中见得很多了，在Wikipedia上的定义[1]为绕过软件的安全性控制，从比较隐秘的通道获取对程序或系统访问权的黑客方法。
2023-11-290评论
AnQuanKeInfo
基于抽象语法树和深度学习的高效漏洞检测方法
摘 要： 对程序源码进行自动漏洞检测是一个重要的研究课题。随着人工智能的发展，深度学习已经被应用到漏洞检测中。现有的方法没有充分利用程序源代码的语法结构，只将代
2023-11-290评论
AnQuanKeInfo
如何攻击深度学习系统——可解释性及鲁棒性研究
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人工智能广泛渗透于我们的生活场景中，随处可见。比如人脸识别解锁、人脸识别支付、语音输入，输入法自动联想等等，不过这些场景其实传统的模式识别或者机器学习
人工智能广泛渗透于我们的生活场景中，随处可见。比如人脸识别解锁、人脸识别支付、语音输入，输入法自动联想等等，不过这些场景其实传统的模式识别或者机器学习
2023-11-292评论
AnQuanKeInfo
如何攻击深度学习系统——后门攻防
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后门这个词我们在传统软件安全中见得很多了，在Wikipedia上的定义[1]为绕过软件的安全性控制，从比较隐秘的通道获取对程序或系统访问权的黑客方法。
后门这个词我们在传统软件安全中见得很多了，在Wikipedia上的定义[1]为绕过软件的安全性控制，从比较隐秘的通道获取对程序或系统访问权的黑客方法。
2023-11-291评论
AnQuanKeInfo
利用电磁侧信道对移动设备进行屏幕嗅探攻击
本文介绍了屏幕嗅探（Screen Gleaning），这是一种TEMPEST（Transient Electromagnetic Pulse Emanation
2023-11-290评论
AnQuanKeInfo
Phishpedia：基于混合深度学习的钓鱼网页视觉识别工具
近年来，钓鱼检测和识别方法不断发展，可以防御网络钓鱼攻击。网络钓鱼检测解决方案通常会报告二进制结果，即是否进行网络钓鱼，而没有任何解释。相比之下，网络钓鱼识别方
2023-11-292评论
AnQuanKeInfo
Phishpedia：基于混合深度学习的钓鱼网页视觉识别工具
近年来，钓鱼检测和识别方法不断发展，可以防御网络钓鱼攻击。网络钓鱼检测解决方案通常会报告二进制结果，即是否进行网络钓鱼，而没有任何解释。相比之下，网络钓鱼识别方
2023-11-291评论
AnQuanKeInfo
基于卷积神经网络的高精度网络钓鱼检测技术
摘要
网络钓鱼的持续增长和钓鱼网站数量的不断增加，导致世界各地的个人和组织越来越容易受到各种网络攻击。因此，为了提高网络防御能力，需要更有效的网络钓鱼检测。因此
网络钓鱼的持续增长和钓鱼网站数量的不断增加，导致世界各地的个人和组织越来越容易受到各种网络攻击。因此，为了提高网络防御能力，需要更有效的网络钓鱼检测。因此
2023-11-252评论
AnQuanKeInfo
SirenAttack：针对端到端语音系统的对抗性音频攻击
尽管基于深度学习的语音系统非常受欢迎，但它们容易受到对抗性攻击，其中恶意制作的音频会触发目标系统的异常行为。在本文中介绍了SirenAttack，这是一种新的攻
2023-11-251评论
AnQuanKeInfo
Phishpedia：基于混合深度学习的钓鱼网页视觉识别工具
近年来，钓鱼检测和识别方法不断发展，可以防御网络钓鱼攻击。网络钓鱼检测解决方案通常会报告二进制结果，即是否进行网络钓鱼，而没有任何解释。相比之下，网络钓鱼识别方
2023-11-2549评论
AnQuanKeInfo
使用深度学习和可视化技术识别恶意软件家族
恶意软件日益增长的威胁变得越来越难以忽视。在本文中，一种恶意软件特征图像生成方法被用于将恶意代码的静态分析与循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的方法
2023-11-253评论
AnQuanKeInfo
深度伪造(Deepfake)原理分析及实战
前言
众所周知，人工智能正迎来第三次发展浪潮，它既给社会发展带来了巨大机遇，同时也带来了诸多风险，人工智能对国家安全的影响已成为世界各国的重要关切和研究议程。作
众所周知，人工智能正迎来第三次发展浪潮，它既给社会发展带来了巨大机遇，同时也带来了诸多风险，人工智能对国家安全的影响已成为世界各国的重要关切和研究议程。作
2023-11-243评论
AnQuanKeInfo
深度伪造(Deepfake)原理分析及实战
前言
众所周知，人工智能正迎来第三次发展浪潮，它既给社会发展带来了巨大机遇，同时也带来了诸多风险，人工智能对国家安全的影响已成为世界各国的重要关切和研究议程。作
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2023-11-242评论
AnQuanKeInfo
如何保护深度学习系统-后门防御
前言
后门攻击是AI安全领域目前非常火热的研究方向，其涉及的攻击面很广，在外包阶段，攻击者可以控制模型训练过程植入后门，在协作学习阶段，攻击者可以控制部分参与方
后门攻击是AI安全领域目前非常火热的研究方向，其涉及的攻击面很广，在外包阶段，攻击者可以控制模型训练过程植入后门，在协作学习阶段，攻击者可以控制部分参与方
2023-11-241评论
AnQuanKeInfo
AI赋能windows恶意软件检测
前言
作为安全研究人员的基本功之一，我们通过分析程序所有的系统API调用就能大致知道程序的作用，或者至少可以知道程序是正常程序还是恶意软件。
因为系统API调用
作为安全研究人员的基本功之一，我们通过分析程序所有的系统API调用就能大致知道程序的作用，或者至少可以知道程序是正常程序还是恶意软件。
因为系统API调用
2023-11-240评论
AnQuanKeInfo
比特翻转攻击
前言
在之前的文章中我们已经介绍过针对深度学习系统的攻击手段，比如对抗样本攻击、后门攻击、模型窃取等，对抗样本攻击、后门攻击的目的都是为了让模型将某一特定测试样
在之前的文章中我们已经介绍过针对深度学习系统的攻击手段，比如对抗样本攻击、后门攻击、模型窃取等，对抗样本攻击、后门攻击的目的都是为了让模型将某一特定测试样
2023-11-242评论
AnQuanKeInfo
如何保护深度学习系统-后门防御
前言
后门攻击是AI安全领域目前非常火热的研究方向，其涉及的攻击面很广，在外包阶段，攻击者可以控制模型训练过程植入后门，在协作学习阶段，攻击者可以控制部分参与方
后门攻击是AI安全领域目前非常火热的研究方向，其涉及的攻击面很广，在外包阶段，攻击者可以控制模型训练过程植入后门，在协作学习阶段，攻击者可以控制部分参与方
2023-11-241评论
AnQuanKeInfo
AI赋能windows恶意软件检测
前言
作为安全研究人员的基本功之一，我们通过分析程序所有的系统API调用就能大致知道程序的作用，或者至少可以知道程序是正常程序还是恶意软件。
因为系统API调用
作为安全研究人员的基本功之一，我们通过分析程序所有的系统API调用就能大致知道程序的作用，或者至少可以知道程序是正常程序还是恶意软件。
因为系统API调用
2023-11-240评论