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20192428魏来 《网络与系统系统攻防技术》实验一 逆向及Bof基础实践
《网络与系统攻防技术》实验一 逆向及Bof基础实践 实践目标 本次实践的对象是一个名为pwn1的linux可执行文件。 该程序正常执行流程是：main调用foo函数,foo函数会简单回显任何用户输入的字符串。 该程序同时包含另一个代码片段，getShell，会返回一个可用Shell。正常情况下这个代码是不真就一个bug改一天——xlrd.biffh.XLRDError: Unsupported format, or corrupt file: Expected BOF
问题 批量对xlsx文件进处理，在调用pd.read_excel()函数时报错如下： xlrd.biffh.XLRDError: Unsupported format, or corrupt file: Expected BOF 网上搜寻半天，都是说表格的格式有问题的，可是检查过后并没有单元格格式错误的问题，后输出文件路径，发现了问题， 输出路径里竟然有红框bof
Nana told me that buffer overflow is one of the most common software vulnerability. Is that true? Download : http://pwnable.kr/bin/bofDownload : http://pwnable.kr/bin/bof.c Running at : nc pwnable.kr 9000 程序源码如下： #include <stdio.h> #include <sSEED(2)-缓冲区溢出攻击(Buffer-Overflow Attack)
1. 漏洞原理 漏洞代码示例： #include<string.h> void foo(char *str) { char buffer[12]; strcpy(buffer, str); } int main() { char *str = "This is definitely longer than 12"; foo(str); return 1; } 当把str的内容copy到buffer中，由于str的长度大于12，就会造成python计算机视觉-BOF图像检索
BOF图像检索 图像检索基本概述Bag of words模型Bag of features （BOF）BOF算法流程提取图像特征训练字典图片直方图表示 实现BOF图像检索代码运行结果 图像检索基本概述 从20世纪70年代开始，有关图像检索的研究就已开始，当时主要是基于文本的图像检索技术(简称TBIR)，利用文Bag of Features (BOF)图像检索算法【转】
可参考：Bag of Features (BOF)图像检索算法，下图也来自这篇博客。图像搜索-BOF-Python
图像搜索 Bag of Feature (BOF)算法 BOF的本质是提出一种图像的特征表示方法。按照BOF算法的思想，首先我们要找到图像中的关键词，而且这些关键词必须具备较高的区分度。实际过程中，通常会采用SIFT特征。 有了特征之后，我们会将这些特征通过聚类算法得出很多聚类中心。这些聚类中心物联网IoT安全教程（三）-- 动态分析IoT固件
PS：本文所用到的程序见 – https://github.com/G4rb3n/IoT_Sec_Tutorial 动态分析固件之前，需要先把固件运行起来，但我们手头又没有路由器、摄像头之类的物联网硬件，该如何运行呢？这就需要虚拟执行，虚拟执行你就把它想象成一个虚拟机可以运行各种物联网OS就是了。虚拟执行IoT固件