djvu.online
  • Fullscreen
  • Feedback
  • Latest
  • Top
  • Telegram
  • RU
/
VK Facebook Twitter
Telegram EMail WhatsApp
Page
  • 1. Слайд 1, Охотимся на трояны в опенсорсе с помощью AST-трансформеров и ML
  • 2. Слайд 2, whoami
  • 3. Слайд 3, Структура рассказа
  • 4. Слайд 4, Структура рассказа
  • 5. Слайд 5, Структура рассказа
  • 6. Слайд 6, Структура рассказа
  • 7. Слайд 7, Безопасность открытого кода
  • 8. Слайд 8, Роль открытого программного обеспечения
  • 9. Слайд 9, Security-опенсорс на Python
  • 10. Слайд 10, Проблемы на этапе установки
  • 11. Слайд 11, Проблемы на этапе установки
  • 12. Слайд 12, Проблемы на этапе установки
  • 13. Слайд 13, Пакетный менеджер PIP
  • 14. Слайд 14, Пакетный менеджер PIP
  • 15. Слайд 15, Проблемы на этапе установки
  • 16. Слайд 16, Проблемы на этапе установки
  • 17. Слайд 17, Проблемы на этапе установки
  • 18. Слайд 18, Проблемы на этапе установки
  • 19. Слайд 19, Проблемы на этапе установки
  • 20. Слайд 20
  • 21. Слайд 21
  • 22. Слайд 22, Давайте напишем свой собственный деобфускатор
  • 23. Слайд 23, От кода до исполнения
  • 24. Слайд 24, Лексический анализ
  • 25. Слайд 25, Синтаксический анализ. AST Visitor
  • 26. Слайд 26, Линтеры. isort
  • 27. Слайд 27, Линтеры. isort
  • 28. Слайд 28, AST Transformer
  • 29. Слайд 29, AST Transformer
  • 30. Слайд 30, AST Transformer
  • 31. Слайд 31, AST Transformer
  • 32. Слайд 32, AST Transformer
  • 33. Слайд 33, AST Transformer
  • 34. Слайд 34, AST Transformer
  • 35. Слайд 35, AST Transformer
  • 36. Слайд 36, А мы точно пишем деобфускатор?
  • 37. Слайд 37
  • 38. Слайд 38
  • 39. Слайд 39
  • 40. Слайд 40
  • 41. Слайд 41
  • 42. Слайд 42, Давайте попробуем что-нибудь сложнее!
  • 43. Слайд 43
  • 44. Слайд 44
  • 45. Слайд 45
  • 46. Слайд 46
  • 47. Слайд 47
  • 48. Слайд 48
  • 49. Слайд 49
  • 50. Слайд 50
  • 51. Слайд 51
  • 52. Слайд 52
  • 53. Слайд 53
  • 54. Слайд 54
  • 55. Слайд 55
  • 56. Слайд 56
  • 57. Слайд 57
  • 58. Слайд 58
  • 59. Слайд 59
  • 60. Слайд 60
  • 61. Слайд 61, Логические цепочки вредоносных пакетов в опенсорсе
  • 62. Слайд 62, Логика исполнения вредоносов
  • 63. Слайд 63, Определение целей
  • 64. Слайд 64, Способ обработать цель
  • 65. Слайд 65, Эксфильтрация
  • 66. Слайд 66, Определение целей
  • 67. Слайд 67, Определение целей
  • 68. Слайд 68, Способ обработать цель
  • 69. Слайд 69, Способ обработать цель
  • 70. Слайд 70, Эксфильтрация
  • 71. Слайд 71, Жизненный цикл трояна на PyPI
  • 72. Слайд 72, Жизненный цикл трояна на PyPI
  • 73. Слайд 73, Жизненный цикл
  • 74. Слайд 74, Жизненный цикл трояна на PyPI
  • 75. Слайд 75, Жизненный цикл
  • 76. Слайд 76, Жизненный цикл трояна на PyPI
  • 77. Слайд 77, Жизненный цикл
  • 78. Слайд 78, Жизненный цикл трояна на PyPI
  • 79. Слайд 79, Жизненный цикл
  • 80. Слайд 80, Жизненный цикл трояна на PyPI
  • 81. Слайд 81, Охотимся на вредоносные пакеты
  • 82. Слайд 82, Как поступит человек?
  • 83. Слайд 83, Как поступит человек?
  • 84. Слайд 84, Как поступит человек? Строки и регулярки
  • 85. Слайд 85, Как поступит человек? Вызовы
  • 86. Слайд 86, Как поступит человек?
  • 87. Слайд 87, Как поступит человек?
  • 88. Слайд 88, Признаки. Движок. Вердикт
  • 89. Слайд 89, Как поступит человек?
  • 90. Слайд 90, Как поступит человек?
  • 91. Слайд 91, Как поступит человек? Признаки
  • 92. Слайд 92, Машинное обучение 101
  • 93. Слайд 93, Машинное обучение 101
  • 94. Слайд 94, Линейная регрессия
  • 95. Слайд 95, Деревья решений
  • 96. Слайд 96
  • 97. Слайд 97, Получится ли у LLM?
  • 98. Слайд 98, Получится ли у LLM? Llama 3.0 7B
  • 99. Слайд 99, Как защитить себя?
  • 100. Слайд 100, Как защитить себя
  • 101. Слайд 101, Как защитить себя
  • 102. Слайд 102, Как защитить себя
  • 103. Слайд 103, Наши исследования
Captcha

Author: Раковский С.  

Tags: программирование   программное обеспечение   информационные технологии   информационная безопасность   машинное обучение   компьютерные технологии  

Similar

Kali Linux: библия пентестера

Технологии разработки программного обеспечения

Bug Bounty автоматизация с помощью Python. Секреты охоты за уязвимостями

Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных