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Protected Process Light (PPL) Attack
PP/PPL(s)背景概念 首先，PPL表示Protected Process Light，但在此之前，只有Protected Processes。 攻击PPL的Lsass进程 这里主要讨论lsass中开启了PPL之后dump密码的手法。 由于 PPL 不检查已知 DLL 的数字签名，因此以后可以使用它来执行 DLL 劫持攻击并在 PPL 中执行任意代码。 的保护依然存在，但是我们已经可以在AVP.exe中执行任意代码，也就是注入了ppl的进程,继承了ppl的保护。 信标作为 WinTCB PPL 运行。
2.8K20编辑于 2022-05-31 - 来自专栏黑白天安全团队
绕过ppl保护关闭Windows Defender
描述 可以关闭Windows Defender服务并通过提升权限删除ppl保护，然后删除Windows Defender中的DLL和其他文件，使Windows Defender服务无法运行，从而导致Windows ).一般来说可执行文件必须使用特殊证书进行签名，然后才有可能使用保护进程 (PPL)。 也就是说我们可以关闭Windows Defender服务的PPL。经过我们测试知道服务 ACL 根本不允许 SYSTEM 用户和管理员组修改或停止 Windows Defender 服务。 但它允许 WinDefend 和 TrustedInstaller 修改或停止 Windows Defender 服务的ppl，那么上面我们拥有了完整的TrustedInstaller权限。 Program Files\Windows Defender Advanced Threat Protection C:\Program Files (x86)\Windows Defender 在有PPL
3.2K11编辑于 2021-12-13 - 来自专栏Seebug漏洞平台
原创Paper | Windows 的 PPL 安全机制和绕过
本文将介绍 Windows 的 PPL 安全机制，以及在实验环境下如何绕过该机制，从而实现对 PPL 的进程进行动态调试。 的部分核心进程设置了 PPL 保护： 对于安全研究来说，PPL机制最直观的感受就是即便使用管理员权限也无法 attach 这个进程进行调试： 通过官网文档(https://learn.microsoft.com 0x03 本地调试bypass 参考资料 通过上文对 PPL 机制的介绍，我们知道 PPL 的标识位是以 _PS_PROTECTION 结构存放于 EPROCESS 进程对象中，虽然本地内核调试无法控制程序执行流 type= kernel start= demand binPath= [src]remove_ppl.sys # 查看服务信息 sc.exe queryex remove_ppl # 启动驱动程序/ 服务 sc.exe start remove_ppl 运行驱动程序，并使用 Process Explorer 查看，所有进程的 PPL 标识都被去除了： 除了以上实验代码外，也可以参考更加完善的 PPL
2.2K30编辑于 2023-08-23 - 来自专栏全栈程序员必看
TCN代码实现[通俗易懂]
|loss 6.21 |ppl 497.23 | epoch 1| 700/ 1452 batches | lr 4.00000 | ms/batch245.87236|loss 6.12 |ppl |loss 5.89 |ppl 360.10 | epoch 1| 1300/ 1452 batches | lr 4.00000 | ms/batch247.16889|loss 5.77 |ppl |loss 5.56 |ppl 259.60 | epoch 2| 500/ 1452 batches | lr 4.00000 | ms/batch245.97209|loss 5.53 |ppl |loss 5.48 |ppl 240.21 | epoch 2| 1100/ 1452 batches | lr 4.00000 | ms/batch245.74290|loss 5.51 |ppl |loss 5.28 |ppl 196.96 | epoch 3| 600/ 1452 batches | lr 4.00000 | ms/batch246.82980|loss 5.35 |ppl
1.3K20编辑于 2022-07-23 - 来自专栏人工智能
大模型到底「有多困惑」？一文彻底搞懂 Perplexity
步骤2：困惑度最终公式困惑度是交叉熵的指数形式，公式极简：PPL=2H\text{PPL}=2^HPPL=2H极简口算案例，秒懂公式我们用一个4个token的句子「猫爱吃鱼」举例（N=4N=4N=4）， =21=2\text{PPL}=2^1=2PPL=21=2。 核心数值规律PPL的理论最小值为1，代表模型对每一个token的预测概率都是100%，完全无不确定性（实际场景中不可能、也不应该达到）；PPL永远≥1，不可能出现负数或小于1的情况；同等测试条件下，PPL LLM预训练的每一步，都会同步计算训练集和验证集的PPL：训练集PPL持续下降：模型正在有效学习语言规律，训练方向正确；验证集PPL下降后开始上升：模型出现过拟合，需及时停止训练或调整正则化策略。 可以说，没有PPL，就无法高效完成LLM的预训练。2.模型基线对比的黄金标准在学术论文、开源模型发布时，PPL是必放的基线指标。
33910编辑于 2026-02-26 - 来自专栏AI工程落地
TensorRT LLM vs OpenPPL LLM
支持模型和功能对比PPL LLM只支持baichuan、chatglm、llama三个模型，Tensor-LLM支持几乎所有大模型。 PPL LLM需要对huggingface原模型先转模型参数，LLama还需要先拆分模型，再合并模型。最后需要导出onnx模型，并支持根据GPU资源分片。 ppl.pmx/model_zoo/llama/huggingface at master · openppl-public/ppl.pmx (github.com)总结：用PPL LLM需要运行多个步骤 用户使用方式PPL LLMW8A16/W16A16：原模型-->模型转换-->ppl.pmx导出onnx（可选择weight int8量化）-→部署云端服务W8A8：原模型-->模型转换-->ppl.pmx PPL LLM没有依赖
1.1K30编辑于 2023-11-21 - 来自专栏AI研习社
MIT 推出编程语言 Gen，从方程式和手写代码上解放工程师
概率编程语言（PPL）领域正经历着机器学习技术快速发展带来的奇迹般的复兴。在短短的几年里，PPL 已经从一个模糊的统计研究领域发展出十几个活跃的开源方案。 PPL 是机器学习 pipeline 的常规组件，但其实现仍然具有挑战性。虽然市场上的 PPL 显著增加，但大多数 PPL 仍局限于研究工作，不适用于实际的应用。 然而，为了做到这一点，Gen 需要在 PPL 的两个关键特征上进行精细平衡。 表达性与效率 现代 PPL 最大的挑战是在建模表达性和推理效率之间取得平衡。 通用 PPL 应能实现两个基本效率向量： 1）推理算法效率：一个通用的 PPL 应该允许开发人员在不牺牲底层组件性能的情况下创建定制的、高度复杂的模型。 近年来，PPL 有了许多强大的替代方案： Edward Edward 是一种用 Python 编写的图灵完全概率编程语言（PPL）。
73030发布于 2019-07-30 - 来自专栏技术杂记
Varnish 基础概览1
Dependency: cpp = 4.4.7-11.el6 for package: gcc-4.4.7-11.el6.x86_64--> Processing Dependency: cloog-ppl 0.15.7-1.2.el6 will be installed--> Processing Dependency: libppl_c.so.2()(64bit) for package: cloog-ppl -0.15.7-1.2.el6.x86_64--> Processing Dependency: libppl.so.7()(64bit) for package: cloog-ppl-0.15.7-1.2 .el6 varnish-4.0 371 kInstalling for dependencies: cloog-ppl x86_64 2.4.1-6.el6 base 157 k ppl
28470编辑于 2022-06-30 - 来自专栏owent
Linux 编译安装 GCC 4.8
Linux 编译安装 GCC 4.8 GCC4.8发布啦，这个脚本在之前4.7的基础上做了点改进，移除一些过时的组件,增加了检测不到时自动下载源码包 PS：4.8.1开始全面支持C++11特性，并且脱离了ppl 库，gdb也开始脱离ppl库了 编译安装 GCC 4.8.X 在执行 install.sh 脚本前安装 ncurses-devel 和 python-devel， 用于编译gdb和开启python功能 pretty-printer) 2013-10-29 更新gcc到4.8.2，更新gdb到7.6.1，更新GMP到5.1.3 2013-12-13 更新binutils到2.24，更新gdb到7.6.2，移除对ppl 的依赖，显式开启gold等一些选项，显式开启链接时优化选项 2014-05-23 更新gcc到4.8.3，更新gdb到7.7.1，完全移除对ppl的依赖，同步gcc4.9编译脚本中修复的一些问题，增加编译选项等
5.9K50编辑于 2023-03-06 - 来自专栏GiantPandaCV
【RWKV】如何新增一个自定义的Tokenizer和模型到HuggingFace
lambda_pt.py lambda评估日志 # Check LAMBADA... # 100 ppl 42.41 acc 34.0 # 200 ppl 29.33 acc 37.0 # 300 ppl 25.95 acc 39.0 # 400 ppl 27.29 acc 36.75 # 500 ppl 28.3 acc 35.4 # 600 ppl 27.04 acc 35.83 ... # 5000 ppl 26.19 acc 35.84 # 5100 ppl 26.17 acc 35.88 # 5153 ppl 26.16 acc 35.88 lambda_hf.py lambda评估日志 # Check LAMBADA... # 100 ppl 42.4 acc 34.0 # 200 ppl 29.3 acc 37.0 # 300 ppl 25.94 acc 39.0 # 400 ppl 27.27 acc 36.75 # 500 ppl 28.28 acc 35.4 # 600 ppl 27.02 acc 35.83 ... # 5000 ppl 26.17 acc 35.82 # 5100
1.2K30编辑于 2023-10-19 - 来自专栏技术杂记
Keepalived 实现 Redis AutoFailover (RedisHA)3
.---> Package mpfr.x86_64 0:2.4.1-6.el6 will be installed---> Package ppl.x86_64 0:0.10.2-11.el6 will 11.el6 base 10 MInstalling for dependencies: cloog-ppl x86_64 2.4.1-6.el6 base 157 k ppl Dependency Installed: cloog-ppl.x86 _64 0:0.15.7-1.2.el6 cpp.x86_64 0:4.4.7-11.el6 mpfr.x86_64 0:2.4.1-6.el6 ppl.x86_64 0:
28420编辑于 2022-06-26 - 来自专栏owent
Linux编译安装GCC 4.7
mpc库 版本0.8.1及以上 （可由GNU镜像列表 http://www.gnu.org/prep/ftp.html 或自动选择最佳镜像 http://ftpmirror.gnu.org 下载 ） ppl 库 版本0.11及以上 （此处可下载 http://www.cs.unipr.it/ppl/Download/） isl 版本 0.10 （可由GNU镜像列表 http://www.gnu.org/prep /ftp.html 或自动选择最佳镜像 http://ftpmirror.gnu.org 中gcc目录中的infrastructure目录下载 ） cloog-ppl 版本0.15 或cloog 版本 perl 5.10.1 bzip2 1.0.5 依赖库： + gmp 5.0.4 or gmp 5.0.5 + mpfr 3.1.0 + mpc 0.8.2 or mpc 0.9 + ppl 1.12 or ppl 1.12.1 + isl 0.10 + cloog 0.16.1 or cloog 0.16.2 注： 使用该脚本前保证脚本依赖的源码包文件处于当前目录下 (所有的库都会被安装在
7.9K10发布于 2018-08-01 - 来自专栏民工哥技术之路
LAMP架构应用实战—Apache服务介绍与安装02
Dependency: libgcc >= 4.4.7-17.el6 for package: gcc-4.4.7-17.el6.x86_64 -->Processing Dependency: cloog-ppl >= 0.15 for package: gcc-4.4.7-17.el6.x86_64 -->Running transaction check --->Package cloog-ppl.x86_ 0.15.7-1.2.el6 will be installed -->Processing Dependency: libppl_c.so.2()(64bit) for package: cloog-ppl -0.15.7-1.2.el6.x86_64 -->Processing Dependency: libppl.so.7()(64bit) for package: cloog-ppl-0.15.7-1.2 5 Package(s) Upgrade 2 Package(s) Total download size: 16 M Downloading Packages: (1/7):cloog-ppl
74730发布于 2020-09-16 - 来自专栏ShowMeAI研究中心
机器学习建模高级用法！构建企业级AI建模流水线 ⛵
# 数据处理与特征工程pipeline ppl = Pipeline([ # ① 剔除无关列 ('drop_columns', DropFeatures(['subscriptionid # 拟合数据，获取pipeline构建的特征名称和信息 ppl_fts = ppl[0:4] ppl_fts.fit(X_train, y_train) features = ppl_fts.get_feature_names_out # 总体处理pipeline ppl = imbPipeline([ # ① 剔除无关列 ('drop_columns', DropFeatures(['subscriptionid' 400, 500, 600], } # 随机搜索调参 rsf = RepeatedStratifiedKFold(random_state=42) clf = RandomizedSearchCV(ppl = ppl[0:4] ppl_fts.fit(X_train, y_train) features = ppl_fts.get_feature_names_out() # 用乱序法进行特征重要度计算和排列
1.6K42编辑于 2022-08-09 - 来自专栏为了不折腾而去折腾的那些事
CPU 混合推理，非常见大模型量化方案：“二三五六” 位量化
ppl @ LLaMA-v1-7B 9 or Q5_1 : 4.70G, +0.0349 ppl @ LLaMA-v1-7B 10 or Q2_K : 2.63G, +0.6717 ppl @ LLaMA-v1-7B 12 or Q3_K : alias for Q3_K_M 11 or Q3_K_S : 2.75G, +0.5551 ppl @ LLaMA-v1 -7B 12 or Q3_K_M : 3.07G, +0.2496 ppl @ LLaMA-v1-7B 13 or Q3_K_L : 3.35G, +0.1764 ppl @ LLaMA-v1 4.33G, +0.0400 ppl @ LLaMA-v1-7B 17 or Q5_K_M : 4.45G, +0.0122 ppl @ LLaMA-v1-7B 18 or Q6_K : 5.15G, -0.0008 ppl @ LLaMA-v1-7B 7 or Q8_0 : 6.70G, +0.0004 ppl @ LLaMA-v1-7B 1 or F16
2.1K20编辑于 2023-12-12 - 来自专栏流川疯编写程序的艺术
《书生大模型实战营第3期》基础岛 第6关 ：OpenCompass 评测 InternLM-1.8B 实践
----------------+-------------------------------------------------------------------| | ceval_clean_ppl | configs/datasets/ceval/ceval_clean_ppl.py | | ceval_contamination_ppl | configs/datasets/ceval/ceval_ppl.py | | ceval_ppl _1cd8bf | configs/datasets/ceval/ceval_ppl_1cd8bf.py | | ceval_ppl _578f8d | configs/datasets/ceval/ceval_ppl_578f8d.py | | ceval_ppl
35910编辑于 2024-08-15 - 来自专栏FreeBuf
PPLcontrol：一款功能强大的受保护进程安全控制工具
： PPLcontrol.exe list 获取指定进程的保护级别： PPLcontrol.exe get 1234 给目标进程设置任意保护级别： PPLcontrol.exe set 1234 PPL 此时将会自动调整相应的签名等级： PPLcontrol.exe protect 1234 PPL WinTcb 让一个受保护进程取消保护，此时会将保护级别设置为0，并将EXE/DLL签名等级设置为0: 1232 Console 1 24,840 K C:\Temp>PPLcontrol.exe protect 1232 PPL WinTcb [+] The Protection 'PPL-WinTcb' was set on the process with PID 1232, previous protection was C:\Temp>PPLcontrol.exe protect 1337 PPL WinTcb [+] The Protection 'PPL-WinTcb' was set on the process
1.4K10编辑于 2023-09-08 - 来自专栏Pytorch实践
人机对话系统回复质量的自动化评估
PPL PPL指的是语言模型中的perplexity，这个值表示的物理含义是“给定一句话，这句话是通顺的概率”。若给定一句话为：（wi表示第i） ? perplexity定义为： ? PPL值越小，说明机器生成的回复越自然、语句越通顺。通过PPL来评价回复质量，可以避免机器生成的回复有乱序、前后颠倒的情形。 现在做对话，大家一般使用PPL、BLEU、Distinct做自动化评价，外加一些人工评价。
4.4K40发布于 2018-06-07 - 来自专栏AI SPPECH
121_训练评估：困惑度分析 - 分析指标与下游任务关系
1.2 困惑度与交叉熵的关系 困惑度与交叉熵损失之间存在指数关系： PPL=exp(CE)PPL = \exp(CE) 其中 CECE 是交叉熵损失： CE=−1N∑i=1NlogP(wi∣w1 影响困惑度的关键因素分析 4.1 模型规模与困惑度的关系 2025年的最新研究进一步证实了模型规模与困惑度之间的幂律关系： PPL∝N−αPPL \propto N^{-\alpha} 其中 NN = [] val_ppl_history = [] # 指数移动平均参数 ema_alpha = 0.9 ema_train_ppl = None ema_val_ppl (train_perplexity) # 计算EMA if ema_train_ppl is None: ema_train_ppl = train_perplexity else: ema_train_ppl = ema_alpha * ema_train_ppl + (1 - ema_alpha
42010编辑于 2025-11-16 - 来自专栏机器之心
Uber与斯坦福大学开源深度概率编程语言Pyro：基于PyTorch
概率编程语言（PPL）通过联合概率与编程语言的表征力量来解决上述问题。概率程序是一般确定性计算和随机采样值的混合，随机计算表征了数据的生成性。 试着把这看作 PPL 的编译器：它允许我们在建模器和推断专家之间分工。 然而推断是概率建模的关键挑战，不可扩展的推理是 PPL 的主要失败模式。 随机控制结构是 PPL 通用的关键。因此，Pyro 能够表征任意概率模型，同时提供灵活、可扩展到大型数据集的自动优化推断。 在 Pyro 中，生成模型和推断指导都可包括深度神经网络组件。 Pyro 的设计目标是： 通用性：Pyro 是一个通用性 PPL—可表征任何可计算的概率分布。如何做到呢？ PPL 基础运算是从一个分布中采样、观测样本的值以及推理执行后的结果。然而，采样声明所需的行为依赖于所在的推理环境。
1.5K110发布于 2018-05-10
腾讯云开发者
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