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05-04
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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
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WordPress 实用代码
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专题
(0)篇
WordPress 插件
WordPress 插件
专题
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Web前端
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专题
(0)篇
WordPress 常见问题
WordPress 常见问题
4HOU_新闻
训练AI模型来对抗恶意行为所面临的挑战
训练分类器来检测欺骗和滥用其实就是处理对抗数据。有对抗数据的话，主要会面临4个挑战：一是滥用的应对将变成一个非静态化的问题；二是很难搜集到准确的训练数据；三是需
2024-01-151评论
4HOU_新闻
Gmail应用RETVec可提高对垃圾邮件分类的正确性
Gmail、YouTube、Google Play等应用系统都依赖文本分类模型来识别有害内容，包括钓鱼攻击、不适当的评论内容和垃圾邮件。机器学习模型很难对此类文
2024-01-110评论
4HOU_新闻
训练AI模型来对抗恶意行为所面临的挑战
训练分类器来检测欺骗和滥用其实就是处理对抗数据。有对抗数据的话，主要会面临4个挑战：一是滥用的应对将变成一个非静态化的问题；二是很难搜集到准确的训练数据；三是需
2024-01-110评论
AnQuanKeInfo
基于量化截断机制的隐写分析模型
前言
随着隐写术的发展，有越来越多的恶意分子结合恶意代码技术应用它到下载器、应用程序图标中，从而严重危害了客户、政府、国家的安全。基于此，本文提出了一个基于量化
随着隐写术的发展，有越来越多的恶意分子结合恶意代码技术应用它到下载器、应用程序图标中，从而严重危害了客户、政府、国家的安全。基于此，本文提出了一个基于量化
2023-12-012评论
AnQuanKeInfo
利用注意力过滤网络检测音频重放攻击
攻击者可能会使用各种技术来欺骗自动语音验证系统（ automatic speaker verifification），以使其接受他们为真实用户。同时，反欺骗方法
2023-12-012评论
AnQuanKeInfo
9月4日每日安全热点 - 最新漏洞利用 使用Firepower防御加密的DejaBlue
漏洞 VulnerabilityBitbucket 6.1.1目录穿越到RCE分析
http://t.cn/AiRCAAY6Linux Kernel fs/gf
http://t.cn/AiRCAAY6Linux Kernel fs/gf
2023-11-301评论
AnQuanKeInfo
基于量化截断机制的隐写分析模型
前言
随着隐写术的发展，有越来越多的恶意分子结合恶意代码技术应用它到下载器、应用程序图标中，从而严重危害了客户、政府、国家的安全。基于此，本文提出了一个基于量化
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2023-11-300评论
AnQuanKeInfo
欺骗自动监控摄像头：利用对抗性图像块攻击人体检测
在过去的几年中，对机器学习模型的对抗攻击越来越引起人们的兴趣。通过仅对卷积神经网络的输入进行细微更改，可以输出完全不同的结果。最初的攻击是通过稍微改变输入图像的
2023-11-301评论
AnQuanKeInfo
利用注意力过滤网络检测音频重放攻击
攻击者可能会使用各种技术来欺骗自动语音验证系统（ automatic speaker verifification），以使其接受他们为真实用户。同时，反欺骗方法
2023-11-302评论
AnQuanKeInfo
基于量化截断机制的隐写分析模型
前言
随着隐写术的发展，有越来越多的恶意分子结合恶意代码技术应用它到下载器、应用程序图标中，从而严重危害了客户、政府、国家的安全。基于此，本文提出了一个基于量化
随着隐写术的发展，有越来越多的恶意分子结合恶意代码技术应用它到下载器、应用程序图标中，从而严重危害了客户、政府、国家的安全。基于此，本文提出了一个基于量化
2023-11-302评论
AnQuanKeInfo
欺骗自动监控摄像头：利用对抗性图像块攻击人体检测
在过去的几年中，对机器学习模型的对抗攻击越来越引起人们的兴趣。通过仅对卷积神经网络的输入进行细微更改，可以输出完全不同的结果。最初的攻击是通过稍微改变输入图像的
2023-11-301评论
AnQuanKeInfo
利用注意力过滤网络检测音频重放攻击
攻击者可能会使用各种技术来欺骗自动语音验证系统（ automatic speaker verifification），以使其接受他们为真实用户。同时，反欺骗方法
2023-11-301评论
AnQuanKeInfo
安全新动向：微软与英特尔合作探索恶意软件分类新方法
通过深度学习(机器学习框架中的一种算法)来进行威胁检测是一个大胆且有效的创新。如今 Microsoft Threat Protection已经成功通过多个基于深
2023-11-300评论
AnQuanKeInfo
基于RNN的分类器利用局部特征和复杂符号序列检测隐蔽的恶意软件
第一节. 导言
嵌入式硬件计算技术在计算机系统中的大量应用，使得系统安全成为一个不可或缺的问题。在多种安全威胁中，恶意软件因其设计、制作和传播到设备中的复杂性相
嵌入式硬件计算技术在计算机系统中的大量应用，使得系统安全成为一个不可或缺的问题。在多种安全威胁中，恶意软件因其设计、制作和传播到设备中的复杂性相
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
4HOU_新闻
训练AI模型来对抗恶意行为所面临的挑战
训练分类器来检测欺骗和滥用其实就是处理对抗数据。有对抗数据的话，主要会面临4个挑战：一是滥用的应对将变成一个非静态化的问题；二是很难搜集到准确的训练数据；三是需
2023-11-250评论
AnQuanKeInfo
大型企业中反钓鱼小组的工作总结：以意大利电信为例
电子邮件威胁形势在不断发展，即使是运营商级的垃圾邮件过滤器也难以抵御。因此，危险的垃圾邮件可能会到达用户，然后导致破坏性攻击在公司网络中传播。本文描述了一种在大
2023-11-240评论
AnQuanKeInfo
针对恶意软件分类器的可解释性后门投毒攻击
用基于机器学习 (ML) 的恶意软件分类的训练通常依赖于众包威胁源，从而暴露自然攻击注入点。在本文中研究了基于特征的 ML 恶意软件分类器对后门投毒攻击的敏感性
2023-11-241评论
AnQuanKeInfo
对抗补丁（Adversarial Patch）攻击
前言
说起AI的安全风险，除了耳熟能详的对抗样本之外，你还能想起什么攻击手段呢？本文介绍一种类似于对抗样本，但在特定方面，危害程度比对抗样本更强的攻击方案，即对
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2023-11-240评论
AnQuanKeInfo
对抗向善：防御成员推理攻击
前言
在成员推理攻击中，攻击者训练一个二分类器，该分类器将目标分类器预测的数据样本的置信度分数向量作为输入，预测该数据样本是目标分类器训练数据集的成员数据还是非
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2023-11-242评论
AnQuanKeInfo
对抗向善：防御成员推理攻击
前言
在成员推理攻击中，攻击者训练一个二分类器，该分类器将目标分类器预测的数据样本的置信度分数向量作为输入，预测该数据样本是目标分类器训练数据集的成员数据还是非
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2023-11-2416评论
AnQuanKeInfo
HBC隐私攻击
前言
一般的机器学习系统应用于分类任务时，就是给定一个测试样本，然后返回一个标签，或者说是属性。比如对于MNIST来说，就是给一张手写体数字图像，分类器返回0~
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2023-11-246评论
AnQuanKeInfo
HBC隐私攻击
前言
一般的机器学习系统应用于分类任务时，就是给定一个测试样本，然后返回一个标签，或者说是属性。比如对于MNIST来说，就是给一张手写体数字图像，分类器返回0~
一般的机器学习系统应用于分类任务时，就是给定一个测试样本，然后返回一个标签，或者说是属性。比如对于MNIST来说，就是给一张手写体数字图像，分类器返回0~
2023-11-240评论
AnQuanKeInfo
针对社交网络中恶意滥用账户的分类检测
在线社交网络 (OSN, Online Social Network) 会吸引攻击者通过滥用帐户（Abusive Account）进行恶意活动。作为反制措施，O
2023-11-242评论
AnQuanKeInfo
谷歌2023年将在Android 13推隐私沙盒测试版
近日，谷歌宣布将从2023年初开始在数量有限的Android 13设备上推出隐私沙盒系统。据悉，Android隐私沙盒是谷歌今年2月推出的一组技术，旨在限制对用
2023-11-242评论