⚠️100 Инструментов для Penetration Testing - Tools №3
CyberChef - это простое и интуитивно понятное веб-приложение для анализа и декодирования данных без необходимости использования сложных инструментов или языков программирования. CyberChef помогает разбираться с данными различных форматов, шифрования и сжатия как техническим, так и неспециализированным пользователям.
CyberChef содержит около 200 полезных операций для всех, кто работает с чем-либо, связанным с Интернетом, будь то преобразование временной метки в другой формат, распаковка данных из формата gzip, создание хэша SHA3 или анализ сертификата X.509 для определения его эмитента.
👉Ссылка: https://gchq.github.io/CyberChef/
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#CyberChef #data analysis #data decoding #web application #data formats #encryption #compression #data manipulation #time conversion #gzip unpacking #SHA3 hashing #X.509 certificate analysis #Internet-related tasks
🤕 🤕 🤕 https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
CyberChef - это простое и интуитивно понятное веб-приложение для анализа и декодирования данных без необходимости использования сложных инструментов или языков программирования. CyberChef помогает разбираться с данными различных форматов, шифрования и сжатия как техническим, так и неспециализированным пользователям.
CyberChef содержит около 200 полезных операций для всех, кто работает с чем-либо, связанным с Интернетом, будь то преобразование временной метки в другой формат, распаковка данных из формата gzip, создание хэша SHA3 или анализ сертификата X.509 для определения его эмитента.
👉Ссылка: https://gchq.github.io/CyberChef/
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#CyberChef #data analysis #data decoding #web application #data formats #encryption #compression #data manipulation #time conversion #gzip unpacking #SHA3 hashing #X.509 certificate analysis #Internet-related tasks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚠️100 Инструментов для Penetration Testing - Tools №4 (Часть_1)
CHOMTE.SH - это универсальный shell-скрипт, предназначенный для автоматизации задач разведки при тестировании на проникновение. Он призван упростить и оптимизировать.процесс сбора информации и определения поверхности атаки. Особенности и функциональные возможности CHOMTE.SH:
- Обнаружение поддоменов: инструмент subfinder для легкого поиска поддоменов, что позволяет тестировщикам выявлять потенциальные точки входа и векторы атак.
- Перебор поддоменов DNS: инструмент dmut, компания CHOMTE.SH усиливает защиту DNS, выполняя перебор поддоменов, что позволяет обнаружить скрытые или забытые поддомены, которые могут представлять опасность.
👉Ссылка: https://github.com/mr-rizwan-syed/chomtesh
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#CyberChef #data analysis #data decoding #web application #data formats #encryption #compression #data manipulation #time conversion #gzip unpacking #SHA3 hashing #X.509 certificate analysis #Internet-related tasks
🤕 🤕 🤕 https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
CHOMTE.SH - это универсальный shell-скрипт, предназначенный для автоматизации задач разведки при тестировании на проникновение. Он призван упростить и оптимизировать.процесс сбора информации и определения поверхности атаки. Особенности и функциональные возможности CHOMTE.SH:
- Обнаружение поддоменов: инструмент subfinder для легкого поиска поддоменов, что позволяет тестировщикам выявлять потенциальные точки входа и векторы атак.
- Перебор поддоменов DNS: инструмент dmut, компания CHOMTE.SH усиливает защиту DNS, выполняя перебор поддоменов, что позволяет обнаружить скрытые или забытые поддомены, которые могут представлять опасность.
👉Ссылка: https://github.com/mr-rizwan-syed/chomtesh
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#CyberChef #data analysis #data decoding #web application #data formats #encryption #compression #data manipulation #time conversion #gzip unpacking #SHA3 hashing #X.509 certificate analysis #Internet-related tasks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_179
🔠 Какие модели используются для прогнозирования временных рядов ? (Часть_1)
1. Авторегрессионная модель (AR): AR-модель предполагает, что значение временного ряда зависит от предыдущих значений этого же ряда. Она использует авторегрессионный коэффициент для предсказания будущих значений.
2. Скользящее среднее модель (MA): MA-модель предполагает, что значение временного ряда зависит от случайных ошибок предыдущих прогнозов. Она использует коэффициенты скользящего среднего для предсказания будущих значений.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
🔠 Какие модели используются для прогнозирования временных рядов ? (Часть_1)
1. Авторегрессионная модель (AR): AR-модель предполагает, что значение временного ряда зависит от предыдущих значений этого же ряда. Она использует авторегрессионный коэффициент для предсказания будущих значений.
2. Скользящее среднее модель (MA): MA-модель предполагает, что значение временного ряда зависит от случайных ошибок предыдущих прогнозов. Она использует коэффициенты скользящего среднего для предсказания будущих значений.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_179
🔠 Какие модели используются для прогнозирования временных рядов ? (Часть_2)
3. Авторегрессионная скользящая средняя модель (ARMA): ARMA-модель комбинирует свойства AR- и MA-моделей. Она учитывает как предыдущие значения временного ряда, так и случайные ошибки предыдущих прогнозов.
4. Авторегрессионная интегрированная скользящая средняя модель (ARIMA): ARIMA-модель является расширением ARMA-модели, включающим дополнительный компонент интегрирования. Она применяется для прогнозирования временных рядов с трендами и/или сезонностью.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
🔠 Какие модели используются для прогнозирования временных рядов ? (Часть_2)
3. Авторегрессионная скользящая средняя модель (ARMA): ARMA-модель комбинирует свойства AR- и MA-моделей. Она учитывает как предыдущие значения временного ряда, так и случайные ошибки предыдущих прогнозов.
4. Авторегрессионная интегрированная скользящая средняя модель (ARIMA): ARIMA-модель является расширением ARMA-модели, включающим дополнительный компонент интегрирования. Она применяется для прогнозирования временных рядов с трендами и/или сезонностью.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_179
🔠 Какие модели используются для прогнозирования временных рядов ? (Часть_3)
5. Сезонная ARIMA (SARIMA): SARIMA-модель расширяет ARIMA-модель, чтобы учесть сезонность в данных. Она применяется к временным рядам, которые имеют явно выраженные повторяющиеся сезонные паттерны.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
🔠 Какие модели используются для прогнозирования временных рядов ? (Часть_3)
5. Сезонная ARIMA (SARIMA): SARIMA-модель расширяет ARIMA-модель, чтобы учесть сезонность в данных. Она применяется к временным рядам, которые имеют явно выраженные повторяющиеся сезонные паттерны.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_179
🔠 Какие модели используются для прогнозирования временных рядов ? (Часть_4)
7. Структурные временные ряды (Structural Time Series): Структурные временные ряды - это модели, которые учитывают различные компоненты временного ряда, такие как тренд, сезонность, цикличность, а также внешние факторы. Они могут быть полезны для прогнозирования временных рядов с долгосрочными трендами и сложными сезонными паттернами.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
🔠 Какие модели используются для прогнозирования временных рядов ? (Часть_4)
7. Структурные временные ряды (Structural Time Series): Структурные временные ряды - это модели, которые учитывают различные компоненты временного ряда, такие как тренд, сезонность, цикличность, а также внешние факторы. Они могут быть полезны для прогнозирования временных рядов с долгосрочными трендами и сложными сезонными паттернами.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_179
🔠 Какие модели используются для прогнозирования временных рядов ? (Часть_5)
8. Модели глубокого обучения (Deep Learning Models): Модели глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN), также могут быть использованы для прогнозирования временных рядов. Они способны улавливать сложные зависимости в данных и могут быть эффективными в случаях, когда у временного ряда есть нелинейные и динамические свойства.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
🔠 Какие модели используются для прогнозирования временных рядов ? (Часть_5)
8. Модели глубокого обучения (Deep Learning Models): Модели глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN), также могут быть использованы для прогнозирования временных рядов. Они способны улавливать сложные зависимости в данных и могут быть эффективными в случаях, когда у временного ряда есть нелинейные и динамические свойства.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_180
🔠 Какие есть преимущества и недостатки у авто-регрессионной модели (AR) ?
Преимущества:
- Хорошо работает для данных с автокорреляцией, когда значения в прошлом влияют на значения в будущем.
- Относительно проста в интерпретации.
Недостатки:
- Не учитывает другие факторы, которые могут влиять на временной ряд, такие как тренды и сезонность.
- Могут быть неэффективными для данных без явной автокорреляции.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
🔠 Какие есть преимущества и недостатки у авто-регрессионной модели (AR) ?
Преимущества:
- Хорошо работает для данных с автокорреляцией, когда значения в прошлом влияют на значения в будущем.
- Относительно проста в интерпретации.
Недостатки:
- Не учитывает другие факторы, которые могут влиять на временной ряд, такие как тренды и сезонность.
- Могут быть неэффективными для данных без явной автокорреляции.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_181
🔠 Какие есть преимущества и недостатки у cкользящей средней модели (MA) ?
Преимущества:
- Хорошо работает для данных с случайными ошибками и шумом.
- Может быть эффективна для сглаживания временных рядов.
Недостатки:
- Не учитывает автокорреляцию или зависимость от предыдущих значений ряда.
- Может быть неэффективна для данных с явными трендами или сезонностью.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
🔠 Какие есть преимущества и недостатки у cкользящей средней модели (MA) ?
Преимущества:
- Хорошо работает для данных с случайными ошибками и шумом.
- Может быть эффективна для сглаживания временных рядов.
Недостатки:
- Не учитывает автокорреляцию или зависимость от предыдущих значений ряда.
- Может быть неэффективна для данных с явными трендами или сезонностью.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_182
🔠 Какие есть преимущества и недостатки у авторегрессионной скользящая средней модели (ARMA) ?
Преимущества:
- Комбинирует преимущества AR- и MA-моделей для учета автокорреляции и случайных ошибок.
- Может быть эффективна для данных с различными шаблонами автокорреляции.
Недостатки:
- Подбор параметров модели может быть сложным.
- Может быть неэффективна для данных с сезонностью или нелинейными зависимостями.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
🔠 Какие есть преимущества и недостатки у авторегрессионной скользящая средней модели (ARMA) ?
Преимущества:
- Комбинирует преимущества AR- и MA-моделей для учета автокорреляции и случайных ошибок.
- Может быть эффективна для данных с различными шаблонами автокорреляции.
Недостатки:
- Подбор параметров модели может быть сложным.
- Может быть неэффективна для данных с сезонностью или нелинейными зависимостями.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting