Обнаружение SSH-туннелей по размеру пакетов

Иллюстрация из книги «Справочник киберсантехника» Протокол SSH — очень мощный инструмент, который используется для удалённой консоли или передачи файлов (scp, sftp). Есть менее известная функция перенаправления портов . Такие SSH-туннели используются для пробития файрволов и хорошо скрываются от обнаружения стандартными средствами мониторинга типа Trisul , Zeek (ранее был известен как Bro), Suricata и Snort . Поэтому для их обнаружения в корпоративной сети используются другие методы.

https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/799255/

#ruvds_статьи #VDS #хостинг_сайтов #sshaudit #скрытие_ssh #шпаргалка #cheat_sheet #RSA #ED25519 #scp #sftp #прямой_туннель #обратный_туннель #autossh #перенеправление_портов #Trisul #Zeek #Bro #Suricata #Snort #анализ_трафика #размер_пакетов #нажатия_клавиш #обфускация_тайминга #OpenSSH #Lua #sshuttle

Обнаружение SSH-туннелей по размеру пакетов

Иллюстрация из книги «Справочник киберсантехника» Протокол SSH — очень мощный инструмент, который используется для удалённой консоли или передачи файлов (scp, sftp). Есть менее известная функция...

Хабр
Theoretical Computer Science Cheat Sheet
(1996) : Seiden, Steve
DOI: https://doi.org/10.1145/242581.242585
#reference #cheat_sheet #math #computer_science #my_bibtex
Theoretical computer science cheat sheet | ACM SIGACT News

ACM SIGACT News
Doxygen Quick Reference Doxygen Commands
(2010) : Anon
url: https://www.doxygen.nl/index.html
#doxygen #cheat_sheet #technical #reference #my_bibtex
Doxygen: Doxygen

Source code documentation and analysis tool

Matplotlib cheatsheets
(2022) : Matplotlib Development Team
url: https://matplotlib.org/cheatsheets/
#cheat_sheet #matplotlib #python #reference
#my_bibtex
Matplotlib cheatsheets — Visualization with Python

Spectral Networks and Locally Connected Networks on Graphs

Convolutional Neural Networks are extremely efficient architectures in image and audio recognition tasks, thanks to their ability to exploit the local translational invariance of signal classes over their domain. In this paper we consider possible generalizations of CNNs to signals defined on more general domains without the action of a translation group. In particular, we propose two constructions, one based upon a hierarchical clustering of the domain, and another based on the spectrum of the graph Laplacian. We show through experiments that for low-dimensional graphs it is possible to learn convolutional layers with a number of parameters independent of the input size, resulting in efficient deep architectures.

arXiv.org
Meanwhile, you download a #cheat_sheet so bad that you rename it #shit_sheet before you delete it.
🤓
cheat.sh/:firstpage