ATT&CK for Enterprise 横轴表示战术(现在有12个)，纵轴表示技术(156项技术272项子技术)，按照标准的 TTPS 来进行描述，能用于红蓝对抗、威胁情报分析、!安全差距评估等。
ATT&CK for Enterprise 包括初始访问、执行、持久化、权限提升、防御绕过、凭证访问、发现、横向移动搜集、命令与控制、数据获取、影响 12 个战术。
总结
红队测试方法论-课程笔记
2024-10-11
36
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
红队测试方法论-课程笔记
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习
JSON
算法
实例分割笔记(一): 使用YOLOv5-Seg对图像进行分割检测完整版（从自定义数据集到测试验证的完整流程）
本文详细介绍了使用YOLOv5-Seg模型进行图像分割的完整流程，包括图像分割的基础知识、YOLOv5-Seg模型的特点、环境搭建、数据集准备、模型训练、验证、测试以及评价指标。通过实例代码，指导读者从自定义数据集开始，直至模型的测试验证，适合深度学习领域的研究者和开发者参考。
831
3
3
|
2月前
|
测试技术
自动化测试项目实战笔记(三)：测试用户注册（验证码错误，成功，出现弹框时处理）
本文是关于自动化测试项目实战笔记，主要介绍了如何测试用户注册功能，包括验证码错误、注册成功以及弹框处理的测试步骤和代码实现。
115
2
2
|
2月前
|
Java
关系型数据库
MySQL
自动化测试项目实战笔记(一)：JDK、Tomcat、MySQL、Jpress环境安装和搭建
这篇文章是关于自动化测试项目实战笔记，涵盖了JDK、Tomcat、MySQL、Jpress环境的安装和搭建过程，以及测试用例和常见问题总结。
56
1
1
|
2月前
|
机器学习/深度学习
弹性计算
自然语言处理
前端大模型应用笔记（二）：最新llama3.2小参数版本1B的古董机测试 - 支持128K上下文，表现优异，和移动端更配
llama3.1支持128K上下文，6万字+输入，适用于多种场景。模型能力超出预期，但处理中文时需加中英翻译。测试显示，其英文支持较好，中文则需改进。llama3.2 1B参数量小，适合移动端和资源受限环境，可在阿里云2vCPU和4G ECS上运行。
127
1
1
|
2月前
|
人工智能
算法
测试技术
自动化测试项目实战笔记(二)：解决验证码识别问题
这篇文章介绍了三种自动化测试中验证码识别的方法：使用Python的pytesseract和PIL模块、利用第三方API如万维易源，以及使用开源的ddddocr库，还提到了一些注意事项，比如如何获取验证码区域的截图。
91
2
2
|
2月前
|
JSON
算法
数据可视化
测试专项笔记(一): 通过算法能力接口返回的检测结果完成相关指标的计算（目标检测）
这篇文章是关于如何通过算法接口返回的目标检测结果来计算性能指标的笔记。它涵盖了任务描述、指标分析（包括TP、FP、FN、TN、精准率和召回率），接口处理，数据集处理，以及如何使用实用工具进行文件操作和数据可视化。文章还提供了一些Python代码示例，用于处理图像文件、转换数据格式以及计算目标检测的性能指标。
74
0
0
|
2月前
|
机器学习/深度学习
并行计算
数据可视化
目标分类笔记(二): 利用PaddleClas的框架来完成多标签分类任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）
这篇文章介绍了如何使用PaddleClas框架完成多标签分类任务，包括数据准备、环境搭建、模型训练、预测、评估等完整流程。
147
0
0
|
2月前
|
机器学习/深度学习
JSON
算法
语义分割笔记(二)：DeepLab V3对图像进行分割（自定义数据集从零到一进行训练、验证和测试）
本文介绍了DeepLab V3在语义分割中的应用，包括数据集准备、模型训练、测试和评估，提供了代码和资源链接。
297
0
0
|
2月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）
这篇博客文章介绍了如何使用包含多个网络和多种训练策略的框架来完成多目标分类任务，涵盖了从数据准备到训练、测试和部署的完整流程，并提供了相关代码和配置文件。
64
0
0
|
2月前
|
测试技术
数据安全/隐私保护
Python
自动化测试项目实战笔记(四)：测试用户登录（账号密码错误，成功，出现弹框等情况）
本文介绍了使用Selenium进行自动化测试时如何测试用户登录的不同情况，包括账号密码错误、登录成功以及处理登录时出现的弹框，并提供了相应的Python代码实现。
89
0
0
