# RTL8720DN-Deauther-BW16-双攻击WPA3一体化集成版 BTN_DOWN PA14//向下 BTN_UP PA30//向上 BTN_OK PA12//确定 BTN_BACK PA13//返回 擦除固件命令： .\upload_image_tool_windows.exe .\ COM5 Ai-Thinker_BW16 Enable Enable 1500000 powershell.exe 烧入固件： #在文件flash目录上输入 powershell.exe #输入命令一键烧入 .\upload_image.exe .\a COM5 等待完成..... // 您Wi-Fi网络的凭证 #WiFi=CMCC-WLJCB #Password=XXXX

Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

linux下 arp攻击防火墙 源码，功能丰富，提供了1对1 1对多的通信防护，缓存保护等功能

《Godot4自学手册》第四十七节集中于如何在Godot 4环境下实现一种名为“火球魔法”的攻击效果。这一课程内容主要涉及Godot游戏引擎中的链式魔法设计，通过具体的学习指导，帮助开发者掌握创建火球魔法以及进一步扩展到其他类型的魔法效果，例如冰球魔法的设计与实现。课程内容不仅局限于单一魔法效果的开发，而是将此作为契机，系统性地介绍Godot 4在游戏魔法系统开发上的各种技巧和方法。 在Godot 4中，实现火球魔法攻击需要对引擎的脚本语言GDScript有一定的了解。开发者需要学会如何使用Godot 4的场景树来构建游戏世界，并且利用节点（Node）以及信号（Signal）机制来处理事件和对象之间的交互。具体到火球魔法的实现，开发者将学习如何创建一个球体的物理形状，并利用Godot 4的粒子系统来模拟火球的视觉效果。同时，课程还会介绍如何为火球添加物理行为，如发射、飞行轨迹以及碰撞检测等。 在学习链式魔法的创建过程中，开发者将了解到如何在Godot 4中链接多个魔法效果，如火球和冰球的组合使用，以及如何通过编程让玩家在游戏过程中自行选择和组合不同的魔法。这一部分的实现涉及对Godot 4的脚本编程深入理解，包括条件判断、循环控制以及对象实例化等编程基础。通过本节学习，开发者不仅能够实现火球魔法，更能够在此基础上进行创新，为游戏设计出更多样化的魔法效果。 除了火球魔法的实现，本节还会介绍Godot 4中动画和声音效果的添加。例如，为了让火球魔法看起来更生动，开发者需要学会如何在火球飞行和爆炸时添加相应的动画效果，以及如何添加火焰燃烧和物体爆炸的声音效果。这一部分的学习不仅能够提升游戏的视觉效果，也能够增强游戏的沉浸感，使得游戏体验更加丰富和真实。 本节还将向开发者展示如何优化和测试所创建的火球魔法效果，确保在不同的游戏场景和条件下魔法效果的稳定性和性能。通过本节内容的学习，开发者将能够获得从零开始独立开发出具有高级视觉和交互效果的链式魔法系统的能力。 此外，本节还可能涉及一些高级话题，例如如何将自定义的魔法效果扩展为插件，以便在多个项目中重复使用，以及如何处理常见的问题和错误，确保魔法系统的可靠性。通过这些深入的讲解，开发者将能够在掌握了基础后继续提升，实现更高水平的魔法效果开发。 本节自学手册的目的是为了帮助开发者在Godot 4中实现火球魔法攻击，通过学习这一课程，开发者可以掌握链式魔法系统的设计与实现，进而在自己的游戏中创造出独特而富有吸引力的魔法效果。

CIC-DDoS2019数据集是由加拿大信息安全研究中心（CIC）发布的用于DDoS攻击检测研究的数据集。该数据集模拟真实网络环境，包含多种DDoS攻击类型，如SYN Flood、UDP Flood等，以及正常网络流量，旨在帮助研究人员开发和评估DDoS攻击检测模型。数据集特点 丰富的攻击类型：涵盖了多种常见的DDoS攻击方式，如SYN Flood、UDP Flood、DrDoS攻击（包括DNS、LDAP、MSSQL等）。 详细的流量特征：使用CICFlowMeter-V3工具生成，包含大量网络流量特征，如数据包长度、传输时长、流持续时间等，为模型训练提供了丰富的数据维度。 大规模数据量：数据集包含大量的网络流量记录，能够为机器学习和深度学习模型提供足够的训练样本。 真实环境模拟：数据集模拟了真实网络环境中的流量模式，有助于开发能够在实际网络中有效工作的检测模型。 数据集结构 数据集以CSV文件形式提供，每行代表一个网络流，列代表不同的特征和标签。特征包括源IP、目的IP、端口号、协议类型、数据包长度等，标签则指示该流量是否为攻击流量以及攻击类型。

BW16多攻击2.4G-5G无线网络安全测试仪完整固件 BW16多攻击2.4G-5G无线网络安全测试仪完整固件 BW16多攻击2.4G-5G无线网络安全测试仪完整固件 BW16多攻击2.4G-5G无线网络安全测试仪完整固件 20250428

这是我学习rootkit攻击时候选的 几篇比较好的资料，有助于深入理解和学习rootkit攻击的原理。

在网络安全领域，ARP欺骗是一种常见的攻击手段，它利用了局域网中地址解析协议（ARP）的缺陷。本文将深入探讨如何使用Kali Linux这一专业安全操作系统，配合ENSPI（Ethernet Network Simulation Platform，以太网网络模拟平台）来实现ARP欺骗攻击，并了解这种攻击可能导致的后果。 我们需要理解ARP的基本工作原理。ARP是IPv4网络中的一种协议，用于将IP地址映射到物理（MAC）地址。当设备需要向特定IP发送数据时，会广播ARP请求，寻找对应IP的MAC地址。正常情况下，收到请求的设备会返回正确的MAC地址。然而，攻击者通过发送虚假的ARP响应，可以篡改这个映射关系，达到中间人攻击的效果。 在Kali Linux中，`arpspoof`工具是进行ARP欺骗的常用手段。`arpspoof`是ettercap套件的一部分，它可以轻松地向目标发送伪造的ARP响应，使目标误认为攻击者的设备是网关，或者让网关误认为攻击者的设备是目标。这样，攻击者就可以拦截和修改两者之间的通信，实现流量窃取或断网攻击。 执行ARP欺骗的步骤如下： 1. **启动ENSPI**: ENSP是一个网络仿真平台，可以创建虚拟网络环境。在ENSPI中，我们可以设置多个虚拟主机，模拟真实网络环境，进行安全测试。 2. **安装Kali Linux**: 在ENSPI中导入Kali Linux镜像，并配置网络接口，使其与其他虚拟机在同一网络段。 3. **确定攻击目标和网关**: 确认要攻击的目标主机IP和网关IP，这可以通过`ifconfig`或`ip addr`命令获取。 4. **运行arpspoof**: 执行以下命令来开始ARP欺骗： - 对目标进行流量窃取（只拦截数据，不中断连接）： ``` arpspoof -t 目标IP -i 网络接口 ``` - 断开目标与网关的连接： ``` arpspoof -t 目标IP -i 网络接口 -r 网关IP ``` 5. **监控流量**: 可以使用`tcpdump`或ettercap等工具监听和分析流量，验证欺骗是否成功。 实施ARP欺骗攻击对网络安全的影响是巨大的。它可能导致用户无法访问网络，敏感信息被窃取，甚至整个网络瘫痪。因此，了解并防范ARP欺骗是网络管理员和安全专家的重要职责。防范措施包括使用ARP绑定、ARP防护软件，以及定期检查网络流量异常。 通过Kali Linux和ENSPI，我们可以有效地模拟ARP欺骗攻击，理解其工作原理和危害。这不仅可以帮助我们提高网络安全意识，还能让我们更好地应对和防止这类攻击。同时，这种实践操作也能提升我们在网络安全领域的技能和经验。

PDF-XSS实例文件

"大语言模型提示注入攻击安全风险分析报告" 大语言模型提示注入攻击安全风险分析报告是大数据协同安全技术国家工程研究中心发布的一份报告，该报告详细分析了大语言模型提示注入攻击的安全风险，并提出了相应的防御策略。 报告首先介绍了提示和提示学习的概念，包括提示的定义、类型和应用场景，以及提示学习的原理和方法。然后，报告详细分析了提示注入攻击的概念、类型和危害，包括直接提示注入和间接提示注入两种类型，并对其进行了深入分析和讨论。 报告还详细介绍了提示注入攻击的防御策略，包括输入侧防御和模型侧防御两种方法，并对其进行了比较和分析。报告最后还对大语言模型提示注入攻击的安全风险进行了总结和评估，并提出了相应的安全建议。 该报告的主要贡献在于，它对大语言模型提示注入攻击的安全风险进行了系统性的分析和讨论，并提出了相应的防御策略和安全建议，为业界和学术界提供了有价值的参考和借鉴。 知识点： 1. 提示和提示学习的概念：提示是指人工智能模型在执行任务时所需的输入信息，而提示学习则是指模型从已有的数据中学习和泛化的能力。 2. 大语言模型的安全风险：大语言模型存在着提示注入攻击的安全风险，该攻击可以使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 3. 直接提示注入攻击：直接提示注入攻击是指攻击者直接将恶意输入注入到模型中，使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 4. 间接提示注入攻击：间接提示注入攻击是指攻击者通过修改模型的输入或参数来使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 5. 提示注入攻击的防御策略：包括输入侧防御和模型侧防御两种方法，输入侧防御是指对输入数据进行过滤和检测，以防止恶意输入的注入，而模型侧防御是指对模型进行改进和优化，以增强其对恶意输入的抵抗力。 6. Inputsidedefense：输入侧防御是指对输入数据进行过滤和检测，以防止恶意输入的注入。 7. Model-sidesdefense：模型侧防御是指对模型进行改进和优化，以增强其对恶意输入的抵抗力。 8. 安全大脑国家新一代人工智能开放创新平台：是一个国家级的人工智能开放创新平台，旨在推动人工智能技术的发展和应用。 9. 大数据协同安全技术国家工程研究中心：是一个国家级的研究机构，旨在推动大数据和人工智能技术的发展和应用，并确保其安全和可靠性。