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基于WebSocket的命令与控制工具WSC2详解
幸运的是，@Arno0x0x在这方面远远领先于我们，并编写了一个名为WSC2的工具，该工具可在GitHub上找到：https://github.com/Arno0x/WSC2。 让我们来试试WSC2！该工具几乎在克隆到攻击服务器后即可使用。像C2服务器的IP地址这样的细节在一个名为config.py的配置文件中管理。 启动后，我发现WSC2的控制器组件直观且类似于我以前使用的其他C2应用程序。 WSC2代理本身并没有包含大量功能。它确实允许你上传和下载文件到受害机器，以及进入shell并在远程主机上执行命令。 WSC2使得在你的环境中建立WebSocket命令与控制通道来测试你的监控和防御解决方案快速而简单。
28110编辑于 2025-09-16 - 来自专栏OS
Linux_修改主机名/主机解析记录
在当前终端看不到生效，需要重新连接终端才会看到生效 [root@iztx905tysl2id3fwldc6cz ~]# hostname wsc [root@iztx905tysl2id3fwldc6cz =no PEERNTP=no GATEWAY=192.168.1.253 [root@wsc ~]# #打开 /etc/sysconfig/network 文件，修改 HOSTNAME=wsc 或者 执行hostname wsc$$ echo "HOSTNAME=wsc" >> /etc/sysconfig/network [root@iztx905tysl2id3fwldc6cz ~]# hostname wsc && echo "HOSTNAME=wsc" >> /etc/sysconfig/network [root@iztx905tysl2id3fwldc6cz ~]# cat /etc/sysconfig /etc/hosnate才生效 Last login: Tue Mar 10 14:19:23 2020 [root@wsc ~]# cat /etc/hostname wsc 3.使用hostname
6.8K40发布于 2020-03-11 - 来自专栏机器之心
加速RL探索效率，CMU、谷歌、斯坦福提出以弱监督学习解纠缠表征
这项工作的主要贡献是弱监督控制（weakly-supervised control，WSC），这是一个将弱监督引入 RL 的简单框架。 WSC 包含两个阶段：首先基于弱标注离线数据学习状态的解纠缠表征，然后使用解纠缠表征约束 RL 智能体的探索空间。 此外，研究者还发现 WSC 能够产生可解释的潜在策略（latent policy），其潜在目标直接与环境的可控特征保持一致。 ? 新方法：弱监督控制（WSC） 该研究提出的弱监督 RL 训练框架 WSC 包含两个阶段：首先基于弱标注离线数据学习状态的解纠缠表征，然后使用解纠缠表征来约束 RL 智能体的探索空间。 ? 但是相比之下，WSC 的目标生成机制对于实现有效的探索至关重要。
41540发布于 2020-05-19 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine（GEE）——当加载图表的时候出现错误No features contain non-null values of “system:time_start“.
81.1992962657954, 25.50537864099872]]]), Mang = ee.FeatureCollection("users/selenachav5/mangrove_vector"); var WSC1050 6.746, 46.529, 2); Map.addLayer(ndvi, ndviVis, 'NDVI'); var ndviChart = ui.Chart.image.series(ndvi, WSC1050 Returns: ui.Chart 修改后的代码： var WSC1050 = /* color: #98ff00 */ee.Geometry.Point([-81.11963534, 25.42344856 6.746, 46.529, 2); Map.addLayer(ndvi, ndviVis, 'NDVI'); var ndviChart = ui.Chart.image.series(ndvi, WSC1050
41010编辑于 2024-02-02 - 来自专栏故久
Salesforce中通过SOAP API开发java的web service服务以及踩坑
2.下载并构建WSC Jar，然后把对应的wsdl文件编译成对应jar Wsc.jar 下载地址：https://mvnrepository.com/artifact/com.force.api/force-wsc 输入 java -classpath antlr-runtime-3.5.2.jar;tools.jar;st4-4.0.4.jar;force-wsc-45.1.0.jar com.sforce.ws.tools.wsdlc java -classpath antlr-runtime-3.5.2.jar;tools.jar;st4-4.0.4.jar;force-wsc-45.1.0.jar com.sforce.ws.tools.wsdlc java -classpath antlr-runtime-3.5.2.jar;tools.jar;st4-4.0.4.jar;force-wsc-45.1.0.jar com.sforce.ws.tools.wsdlc 文件 创建java程序和引用jar外部包我就不解释，要应用的jar就是上文生成的3个jar（enterprise.jar，metadata.jar，partner.jar），对，也要 force-wsc
1.5K20发布于 2019-09-29 - 来自专栏Android机动车
手撸Router——解决跨模块下的页面跳转
("com.whaty.base.BaseWebViewActivity"); startActivity(intent); 2.3 scheme跳转 如果我们为 B 页面定义一个 URI - wsc wsc://home/bbb? <data android:host="bbb" android:path="/home" android:scheme="<em>wsc</em> " /> </intent-filter> </activity> 跳转时： final Uri uri = new Uri.Builder().authority("wsc").path("home
1.7K30发布于 2018-08-03 - 来自专栏大数据文摘
自动驾驶方程式赛车，微软发布机器学习开源框架 | AI一周学术
/05/an-end-to-end-automl-solution-for.html 实现鲁棒的Winograd模式挑战结果的诀窍 研究人员最近证明，对WSCR上现有的LMs进行调参有助于提高LM处理WSC273 他们介绍了一种生成大规模WSC样本的方法，并用它从英文维基百科创建了一个1100万的数据集。该方法还与WSCR一起用于对预先训练的BERT LM进行调参。 对WSC273和WNLI的准确率分别达到72.2%和71.9%，较之前的最优水平分别提高了8.5%和6.8%。 由于WSC示例是为了展现像人一样的常识和推理而开发的，因此该任务非常具有挑战性。 在WSC比赛中，两轮取得90%准确率的参赛者可获25,000元大奖。此前最著名的解决方案使用了深度学习，准确率为63.7%。 本研究工作是第一个突破WNLI多数基线的模型。 通过对WSCR数据集上的BERT语言模型进行微调，实现了对WSC和WNLI数据集的改进。它具有帮助未来Winograd模式挑战参与者提高WSC和WNLI准确性的潜力。
70330发布于 2019-05-21 - 来自专栏用户6296428的专栏
微商城订单模块重构实践
上图中， KDOrderViewController 是旧订单列表的入口， wsc_orderLoca.YZOrderViewControl 是新订单列表的入口。 wsc://order/orderlist 路由，在做分发时，经过了动态路由组件 DynamicRouterDispatch 进行分发处理，根据灰度规则，映射新的路由 wsc://order/v2/list wsc://order/v2/list?buyer_id=1&fans_type= 1.3 路由降级 在订单重构的实践中，最初在考虑灰度方案时，仅以比例灰度为目标，所以可以直接通过配置中心的灰度即可。 目前的应用列表下发的不一定是有效的路由，如果不是，那么 2 就需要一个备选规则来进行“回退”操作 那么一个订单管理的入口路由： ^wsc://trade/order/list$ 对应的规则类似如此： { "template": "wsc://order/v2/list", "alternative-templates": [ { "alias"
2.2K30发布于 2020-08-24 - 来自专栏python3
应用Python开发WebService
创建客户端 使用python命令行创建客户端并调用服务： >>> from suds.client import Client >>> wsc = Client("http://localhost:8899 wsdl") >>> print wsc Suds ( https://fedorahosted.org/suds/ ) version: 0.4 GA build: R699-20100913 ID xs:IDREF ... >>> requestInfo = {} >>> requestInfo['reqNo'] = '12345' >>> wsc.service.getResultInfo
2K20发布于 2020-01-08 - 来自专栏用户6296428的专栏
有赞移动应用如何给页面安上“任意门”
type=1&status=2 转换为： wsc://orderlist/v2? type=(\d+)&status=(\d+)$ Value: {"template": "wsc://orderlist/v2? 以店铺管理应用跳转为例： iOS中店铺管理的路由 URL：wsc://shop/management Android 中的路由URL：wsc://team/management 服务端下发的URL：wsc ://team/management 那么解决同一套配置跳转不同 URL 的这个问题，就交给动态路由来完成了，我只需要在iOS的动态路由添加一个规则，将 wsc://shop/management 动态替换成 wsc://team/management 就可以搞定！
1.1K20发布于 2020-08-24 - 来自专栏salesforce零基础学习
salesforce 零基础学习（五十一）使用 Salesforce.com SOAP API 实现用户登录以及简单的增删改查(JAVA访问salesforce)
安装完成以及环境变量配置完成）： 1.下载Force.com Web Service Connector 下载链接为http://mvnrepository.com/artifact/com.force.api/force-wsc Users\test\Desktop\myproject目录下，打开控制台 1) cd C:\Users\test\Desktop\myproject 2)java -classpath force-wsc 7.使用force-wsc-38.04.jar以及生成的myproject.jar实现java通过soap api方式访问sfdc,使用soap api访问有很多限制，比如一次insert或者upsert
2.2K60发布于 2018-01-05 - 来自专栏数据魔术师
论文推介 | 同步运输和物流中基于智能体的数字孪生（ABM-DT）：虚拟和物理空间的融合
、虚拟环境、实时系统、远程数字孪生解决方案、基于智能体的建模 作者： Tomas Ambra 布鲁塞尔自由大学 Cathy Macharis 布鲁塞尔自由大学 来源： 转载自：2020年冬季仿真大会（WSC ） DOI: 10.1109/WSC48552.2020.9383955 语言： 英文 点击下方“阅读原文”查看全篇论文内容 --------- END ---------- 转载自公众号：AnyLogic
1K20编辑于 2022-10-11 - 来自专栏极安御信安全研究院
病毒专题丨 plugx病毒
四、静态分析1、病毒本体病毒本体拖入Ida，打开start，F5可以看到这里很纯洁，加载了wsc.dll，并调用run函数，我们继续调试wsc.dll中run函数。 2、wsc.dll跟进run函数，到达后到最下面：这里主要是一个LocalAlloc，申请了一段空间，然后进行for循环解密赋值，随后进入100015D0函数。
67720编辑于 2023-07-07 - 来自专栏区块链大本营
球星小罗创办区块链企业WSC，期望推动全球足球事业
掉队手机借区块链噱头撑门面 Cocos创始人王哲：区块链游戏带来的改变，可类比于网游道具付费 公司 UDAP获得QuarkChain战略投资 比特大陆Pre-IPO轮签约完成，估值150亿美元 球星小罗创办区块链企业WSC （巴比特） 2.球星小罗创办区块链企业WSC，以期发展足球事业 据brand-e消息，由前巴西球星罗纳尔迪尼奥（小罗）创办的区块链企业World Soccer Coin（WSC），计划通过数字货币来推动全球足球事业的发展 据悉，WSC的总部位于马耳他。
55420发布于 2018-08-15 - 来自专栏鸿鹄实验室
regsvr32绕过(二)
[CDATA[ var wsc = "WScript.Shell"; var com = "calc"; com.concat("." ,"e","x","e"); var foo = new ActiveXObject(wsc).Run(com); ]]> </script> </registration> </component
92820发布于 2021-04-01 - 来自专栏机器之心
BERT之后，GLUE基准升级为SuperGLUE：难度更大
SuperGLUE 与 GLUE 的两项共同任务是：识别文本蕴涵（RTE）和 Winograd 模式挑战赛（WSC）。 WSC：Winograd Schema Challenge（Levesque et al., 2012）是一个阅读理解任务，其中系统必须阅读一个带有一个代词的句子，并从一个选项列表中选择该代词所代指的目标 GLUE 中就已包含 WSC 任务，这个任务难度颇大，仍有很大的进步空间。 SuperGLUE 中的 WSC 数据集被重新设定成了其共指形式，任务则被设定成了一个二元分类问题，而不再是 N 项多选题；这样做的目的是单独验证模型理解句子中共指链接的能力，而不会涉及到多选题环境中可能用到的其它策略 平均而言，BERT++ 的结果与人类水平相差 16.8；其中在 WSC 上差距最大，为 27.5，而人类在这一任务上表现完美。期待未来的新思路和新方法进一步减小这些差距，甚至解决这些任务。
1.4K20发布于 2019-05-13 - 来自专栏Seebug漏洞平台
WebLogic CVE-2019-2647~2650 XXE漏洞分析
getXXEObject() { EndpointReference acksTo = new EndpointReference(); WsrmSequenceContext wsc = new WsrmSequenceContext(); try { Field f1 = wsc.getClass().getDeclaredField("acksTo "); f1.setAccessible(true); f1.set(wsc, acksTo); } catch (Exception e ) { e.printStackTrace(); } return wsc; } } 测试下，使用T3协议脚本向WebLogic 7001
1.2K30发布于 2019-05-13 - 来自专栏linux教程
IIS支持WAP及ASP生成WML的设置方法
vnd.wap.wmlc wbmp image/vnd.wap.wbmp wmlsc application/vnd.wap.wmlscriptc wmls text/vnd.wap.wmlscript wsc
2.2K10编辑于 2023-04-26 - 来自专栏数据拾光者
广告行业中那些趣事系列45：你想要的NLP各任务baseline这里都有
2.1 数据集介绍 文本分类任务相关的公开数据集主要有IFLYTEK、TNEWS和WSC，下面会结合数据集一起介绍文本分类任务。 (3) WSC WSC数据集是一类代词消除歧义的任务，根据数据集示例来解释更容易理解： 图3 WSC数据展示 WSC数据集是识别文本text中的代词到底代表的是啥，比如上面示例的数据“它们”(text
57530编辑于 2022-05-05 DustPhotonics公司的L3C技术
与第一种方案相比，该方案采用了WSC器件(wavelength selective coupler)。 片外的辅助光源13首先耦合到PIC芯片中，通过第一个分束器18，并传递到WSC处，通过20c端口输出到片外，30为index matching layer, 41为抗反射膜层。
27210编辑于 2025-06-07
腾讯云开发者
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