Руководства, Инструкции, Бланки

руководство хакера

Категория: Руководства

Описание

Руководство хакера

Linux.yaroslavl.ru Руководство хакера

TEItools довольно плохо документированы. Ниже идет минимальная информация и советы. Надеюсь, этот раздел когда-нибудь станет пользовательской документацией по TEItools. Есть добровольцы?

Пользовательский интерфейс к TEItools -- один скрипт, sgml2any. Он, однако, должен запускаться под каким-либо другим именем, например, linuxdoc2tei или tei2tex. что достигается символьным линком или просто копированием. Синтаксис следующий:

скриптвходной_файл [стилевые опции]

входной_файл -- имя исходного файла SGML для обработки.

Каждая стилевая_опция выглядит как -styleимя или как -styleимя=значение. Порядок опций -style имеет значение. Один ключ -style может иметь несколько стилей, перечисленных через запятую. Подробнее о стилях -- ниже.

Возможно, вы будете создавать свои собственные расширения к TEItools. Они могут включать:
  • локальные DTD;
  • локальные стили;
  • локальные скрипты и библиотеки.

Для помощи в такой локальной разработке домашний каталог TEItools может иметь подкаталог site. который можно сделать символьным линком вовне иерархии $SGML_HOME для облегчения апгрейдов. Он должен иметь ту же структуру, что и основное дерево каталогов TEItools. Файлы ищутся вначале в дереве site. потом -- в основном дереве.

Вход и выход

sgml2any определяет входной и выходной форматы просто по своему имени: если он запущен под именем tei2rtf. то входной формат будет tei. а выходной -- rtf.

Каждый входной формат соответствует каталогу под $SGML_HOME. Каждому выходному, в свою очередь, -- каталог под каталогом входного. Он уже содержат спецификацию CoST по имени script. необходимые дополнительные файлы и каталог styles. Файлы в последней и являются стилями.

Каждая спецификация обрабатывает документы независимо от других, что отличает TEItools от систем, основанных на DSSSL. (И, пожалуйста, не говорите мне что мой путь менее правильный. Вы даже в первую десятку указавших на это не попадете ;-)) Я старался сделать спецификации максимально близкими по виду выходных файлов, так что все различия в виде выходных форматов следует считать ошибками.

Стилевые файлы используются просто путем приписывания их к концу спецификации, так что они могут переименовывать существующие процедуры Tcl и подставлять вместо них свои замены. Стили для преобразования, например, из tei в rtf ищутся в каталоге $SGML_HOME/tei/rtf/styles.

Если стиль имеет вид имя=значение. то глобальная переменная TEItools_имя_value устанавливается равной значение. Ее значение может затем использоваться коде спецификации или стилей.

Чтобы разобраться в спецификациях, вам нужно понимать Tcl. CoST. и, для случая выходного формата RTF, RATFINK.

Локализация

TEItools должны легко адаптироваться к новому языку. Они хорошо работают с русским, поскольку я их использую именно так. В поставку включены файлы локализации для русского, английского, французского, финского и чешского языков. Делая поддержку нового языка, берите один из них в качестве примера.

Все, что зависит от локализации, находится в файлах $SGML_HOME/lib/locale.ЯЗЫК.tcl. ЯЗЫК определяется в таком порядке:
  1. Если корневой элемент <tei.2> имеет атрибут lang . используется его значение. Иначе
  2. Если определена переменная окружения SGML_LANG. используется ее значение. Иначе
  3. Если определена переменная окружения LANG. используется ее значение. Иначе
  4. используется значение en.

Заметьте, что для формирования имени файла локализации LANG приводится к нижнему регистру.

Файлы локализации определяют следующее.

Во-первых, нужно определить substitution [2] localize. которая определяет вставляемые в документы слова на данном языке. Во-вторых, там же определяются зависящие от локализации функции. Сейчас их список таков:

openLang < lang > (LaTeX) Соответствующая команда \selectlanguage<>. Если ваш TeX не использует пакет babel. возвращает пустую строчку. Пример: \selectlanguage.

tabTitle < number > (RTF) Заголовок таблицы с номером number. Пример: "Таблица $."

figTitle < number > (RTF) Заголовок иллюстрации с номером number.

appendixPrefix < number > (RTF) Генератор букв для нумерации приложений. Например, если вы хотите, чтобы приложения назывались "А", "Б", и так далее, то [appendixPrefix 0] должна возвращать "А" и т.д.

Существующие стили

Заметьте, что каждый стиль относится только к одному выходному формату.

number_heads Добавляет нумерацию к заголовкам разделов.

split Разрезает вывод на файлы по разделам первого уровня.

splitLevel=NN Разрезает вывод на файлы по разделам уровня NN.

toc_ref К концу каждого раздела первого уровня добавляется ссылка на содержание.

toc_depth=NN Устанавливает глубину содержания равной NN. По умолчанию 3.

forced_toc Добавляет сгенерированное содержание.

framed_toc Содержание генерируется в отдельном фрейме.

frames=X:Y При использовании framed_toc задает отношение ширины левого фрейма (содержания) к ширине правого (текста). По умолчанию -- 1:4.

indent_para Начинает абзацы с красной строки.

no_signature Не включает в конце каждого файла строку Сгенерировано TEItools.

scale=NN Устанавливает коэффициент увеличения равным NN.

page_headers Меняет стиль страницы. Появляется верхний колонтитул с названием главы и номером страницы, отделенный линейкой. По умолчанию номер страницы ставится внизу страницы.

running_title Вместо обычной титульной страницы ставит заголовок в начало первой страницы документа.

linuxdoc_title Делает заголовок в стиле linuxdoc-sgml. Требует стиля running_title .

no_title Запрещает генерацию титульной страницы.

no_front_matter Запрещает нумерацию вводной части текста римскими цифрами.

ps_fonts Использует Type1 шрифты вместо стандартных шрифтов METAFONT.

pdf Результирующий .tex файл предназначается для обработки pdflatex. чтобы получить PDF. Требует стиля ps_fonts .

skip=NNNN здесь является коэффициентом увеличения интервала между строчками. Разумные значения -- 1.5 и 2.

parskip Добавляет между абзацами вертикальный интервал размером 1ex.

numdepth=N Здесь N задает максимальный уровень вложенности <div?> . на котором еще нумеруются заголовки разделов. По умолчанию равно 3.

landscape Переключается в режим горизонтального листа. Вам понадобится запускать dvips с опцией -t landscape чтобы получить корректную ориентацию результирующего PostScript'а.

float_pages Выносит плавающие объекты (иллюстрации) на выделенные страницы.

two_side Текст верстается для двусторонней печати.

small_tables Уменьшает шрифт, используемый в таблицах.

external_figs Использует отдельные файлы .bmp вместо вставки графики в текст RTF. StarOffice. кажется, требует первого, MS Word. кажется, требует второго, ApplixWords. кажется, ни так, ни эдак моей графики не видит. -(

Стили в RTF

Возможно использовать задаваемые пользователем стили в генерируемом RTF. Пример задания стилей смотрите в $SGML_HOME/site/tei/rtf/styles/userstyle.

Последние изменения: Пн 14 Окт 2002 17:42:25
Сгенерировано TEItools

руководство хакера:

  • скачать
  • скачать
  • Другие статьи

    Руководство хакера по нейронным сетям

    Руководство хакера по нейронным сетям. Схемы реальных значений. Шаблоны в «обратном» потоке. Пример «Один нейрон»

    Давайте снова посмотрим на наш пример схемы с введенными числами. Первая схема показывает нам «сырые» значения, а вторая – градиенты, которые возвращаются к исходным значениям, как обсуждалось ранее. Обратите внимание, что градиент всегда сводится к +1. Это стандартный толчок для схемы, в которой должно увеличиться значение.

    Через какое-то время вы начнете замечать шаблоны в том, как градиенты возвращаются по схеме. Например, логический элемент + всегда поднимает градиент и просто передает его на все исходные значения (обратите внимание, в примере с -4 он был просто передан на оба исходных значения логического элемента +). Это потому, что его собственная производная для исходных значений равна +1, вне зависимости от того, чему равны фактические значения исходных данных, поэтому в цепном правиле градиент сверху просто умножается на 1 и остается таким же.

    Тоже самое происходит, например, с логическим элементом max(x,y). Так как градиент элемента max(x,y) по отношению к своим исходным значениям равен +1 для того значения x или y, которое больше, и 0 для второго, этот логический элемент в процессе обратного распределения ошибки эффективно используется только в качестве «переключателя» градиента: он берет градиент сверху и «направляет» его к исходному значению, которое оказывается выше при обратном проходе.

    Проверка числового градиента

    Прежде чем мы закончим с этим разделом, давайте просто убедимся, что аналитический градиент, который мы вычислили для обратного распространения ошибки, правильный. Давайте вспомним, что мы можем сделать это, просто рассчитав числовой градиент, и убедившись, что получим [-4, -4, 3] для x,y,z. Вот код:

    Пример: Один нейрон

    В предыдущем разделе вы, наконец, разобрались с понятием обратного распространения ошибки. Давайте теперь рассмотрим более сложный и практический пример. Мы рассмотрим двухмерный нейрон, который вычисляет следующую функцию:

    В этом выражении ? представляет собой сигмоидную функцию. Ее можно описать как «сжимающую функцию», так как она берет исходное значение и сжимает его, чтобы оно оказалось между нулем и единицей: Крайне отрицательные значения сжимаются в сторону нуля, а положительные значения сжимаются в сторону единицы. Например, у нас есть выражение sig(-5) = 0.006, sig(0) = 0.5, sig(5) = 0.993. Сигмоидная функция определяется следующим образом:

    Градиент по отношению к его единственному исходному значению, как указано в Википедии (или, если вы разбираетесь в методах расчета, можете вычислить его самостоятельно), имеет вид следующего выражения:

    Например, если исходным значением сигмоидного логического элемента является x = 3, логический элемент будет вычислять результат уравнения f = 1.0 / (1.0 + Math.exp(-x)) = 0.95, после чего (локальный) градиент по его исходному значению будет иметь следующий вид: dx = (0.95) * (1 — 0.95) = 0.0475.

    Это все, что нам нужно, чтобы использовать этот логический элемент: мы знаем, как взять исходное значение и продвинуть его через сигмоидный логический элемент, а также у нас есть выражение для градиента по отношению к его исходному значению, поэтому мы можем также выполнить обратное распределение ошибки с его помощью. Еще один момент, на который стоит обратить внимание – технически сигмоидная функция состоит из целого набора логических элементов, расположенных в ряд, которые вычисляют дополнительные атомические функции: логический элемент возведения в степень, прибавления и деления. Такое отношение работает отлично, но для этого примера я решил сжать все эти логические элементы до одного, который вычисляет сигмоиду за один раз, так как выражение градиента оказалось довольно простым.

    Давайте воспользуемся этой возможностью тщательно структурировать связанный код удобным модульным способом. Для начала я бы хотел обратить ваше внимание, что каждая линия в наших графиках имеет две связанные с ней цифры:

    1. Значение, которое она имеет при прямом проходе
    2. Градиент (т.е. толчок), который проходит обратно по ней при обратном проходе

    Давайте создадим простую структуру сегмента (Unit), которая будет сохранять эти два значения по каждой линии. Наши логические элементы не будут работать поверх сегментов: они будут принимать их в качестве исходных значений и создавать их в виде выходных значений.

    Кроме сегментов, нам также нужны три логических элемента: +, * и sig (сигмоида). Давайте начнем с применения логического элемента умножения. Здесь я использую Javascript, который интересно симулирует классы с помощью функций. Если вы не знакомы с Javascript, то, что здесь происходит – это определение класса, у которого есть определенные свойства (доступ к которым получается с помощью ключевого слова this), и некоторые методы (которые в Javascript помещены в прототип функции). Просто запомните их как классовые методы. Также не забывайте, что способ, с помощью которого мы будем их использовать, заключается в том, что мы сначала передадим (forward) все логические элементы по одному, а потом вернем их обратно (backward) в обратном порядке. Вот реализация этого:

    Логический элемент умножения берет два сегмента, каждый из которых содержит значение, и создает сегмент, который сохраняет его результат. Градиенту присваивается в качестве начального значения ноль. Потом, обратите внимание, что при вызове функции backward мы получаем градиент из результата сегмента, который мы создали в процессе переднего прохода (который теперь, надеюсь, будет иметь свой заполненный градиент) и умножаем его на локальный градиент для этого логического элемента (цепное правило!). Этот логический элемент выполняет умножение (u0.value * u1.value) при переднем проходе, поэтому вспоминаем, что градиент по отношению к u0 равен u1.value и по отношению к u1 равен u0.value. Также обратите внимание, что мы используем += для прибавления к градиенту при функции backward. Это, возможно, позволит нам использовать результат одного логического элемента несколько раз (представьте себе это как разветвлении линии), так как оказывается, что градиенты по этим ветвям просто суммируются при расчете окончательного градиента по отношению к результату схемы. Остальные два логических элемента определяются аналогичным образом:

    А теперь давайте рассчитаем градиент: просто повторим все в обратном порядке и вызовем функцию backward! Вспоминаем, что мы сохранили указатели в сегменты, когда выполняли проход вперед, поэтому у логического элемента есть доступ к его исходным значениям, а также к выходному сегменту, который он ранее создал.

    Обратите внимание, что первая строка устанавливает градиент на выходе (самый последний сегмент) в значение 1.0 для запуска цепи градиента. Это можно интерпретировать, как толчок на последний логический элемент с силой равной +1. Другими словами, мы тянет всю схему, заставляя ее прикладывать силы, которые увеличат выходное значение. Если бы мы не задали ему значение 1, все градиенты рассчитывались бы как нулевые ввиду умножения согласно цепному правилу. В конечном итоге, давайте заставим исходные значения реагировать на рассчитанные градиенты и проверим, что функция увеличилась:

    Успех! 0.8825 выше, чем предыдущее значение, 0.8808. Наконец, давайте проверим, что мы правильно выполнили обратное распространение ошибки, проверив числовой градиент:

    Таким образом, все это дает те же значения, что и градиенты обратного распространения ошибки [-0.105, 0.315, 0.105, 0.105, 0.210]. Отлично!

    Я надеюсь, вам понятно, что даже несмотря на то, что мы рассмотрели только пример с одним нейроном, код, который я привел выше, представляет собой довольно простой способ вычисления градиентов произвольных выражений (включая очень глубокие выражения). Все, что вам нужно сделать – это написать небольшие логические элементы, которые будут вычислять локальные простые производные по отношению к их исходным значениям, связать их в график, выполнить проход вперед для вычисления выходного значения, после чего выполнить обратный проход, который свяжет градиент по всему пути к исходному значению.

    Руководство хакера по нейронным сетям

    Руководство хакера по нейронным сетям. Глава 2: Машинное обучение. Более традиционный подход: Функции потерь

    Теперь, когда мы понимаем основы того, как эти схемы работают с данными, давайте применим более традиционный подход, который вы наверняка уже видели где-нибудь в интернете и в других уроках и книгах. Вы вряд ли встретите, чтобы люди слишком много рассказывали о характеристиках силы. Вместо этого алгоритмы обучения машины обычно описывают с точки зрения функций потерь (или функций затрат, или целей).

    По мере того, как я составляю эти математические формулы, я бы хотел начать относиться более внимательно к тому, как мы называем наши переменные и параметры. Я бы хотел, чтобы эти уравнения выглядели так же, как вы могли видеть их в книгах или других уроках, поэтому я начну использовать более стандартные наименования.

    Пример: 2-мерный метод опорных векторов

    Давайте начнем с примера двухмерного SVM. Нам дан набор данных, состоящий из N примеров (xi0,xi1) и их соответствующие метки yi, которые могут иметь значения +1/?1 для положительных и отрицательных примеров соответственно. Важней всего то, что, как вы помните, у нас есть три параметра (w0,w1,w2). Функция потерь SVM в таком случае определяется следующим образом:

    Обратите внимание, что это выражение всегда положительное, ввиду определения порогового значения от нуля в первом выражении и возведении в квадрат при регуляризации. Смысл заключается в том, что нам нужно, чтобы это выражение имело как можно меньшее значение. Прежде чем мы возьмемся за его тонкости, давайте сначала представим его в виде кода:

    Обратите внимание, как работает это выражение: оно измеряет, насколько плох наш классификатор SVM. Давайте рассмотрим это более подробно:

    — Первая точка ввода данных xi = [1.2, 0.7] с меткой yi = 1 выдает результат 0.1*1.2 + 0.2*0.7 + 0.3, который равен 0.56. Обратите внимание, что это положительный пример, поэтому нам нужно, чтобы результат был больше чем +1. 0.56 – это недостаточно высокое значение. И, фактически, выражение затрат для этой точки ввода данных вычислит следующее: costi = Math.max(0, -1*0.56 + 1), что равно 0.44. Вы можете представить затраты в виде количественного выражения неудач SVM.

    — Вторая точка ввода данных xi = [-0.3, 0.5] с меткой yi = -1 выдает результат 0.1*(-0.3) + 0.2*0.5 + 0.3, который равен 0.37. Это выглядит не очень хорошо: Такой результат очень высокий для отрицательного примера. Он должен быть меньше чем -1. На самом деле, когда мы вычисляем затраты: costi = Math.max(0, 1*0.37 + 1), мы получаем 1.37. Это очень высокие затраты для этого примера, так как он неправильно классифицируется.

    — Последний пример xi = [3, 2.5] с меткой yi = 1 дает результат 0.1*3 + 0.2*2.5 + 0.3, то есть 1.1. В этом случае, SVM рассчитывает costi = Math.max(0, -1*1.1 + 1), что по факту равно нулю. Эта точка ввода данных классифицируется правильно, и затраты, связанные с ней, отсутствуют.

    Функция затрат – это выражение, которое измеряет насколько плохо работает ваш классификатор. Если набор данных обучения классифицируется идеально, затраты (за исключением регуляризации) будут равны нулю.
    Обратите внимание, что последним элементом потерь являются затраты регуляризации, что говорит о том, что параметры нашей модели должны иметь небольшие значения. Ввиду этого элемента, затраты фактически никогда не будут нулевыми (так как это будет означать, что все параметры модели, за исключением систематической ошибки, фактически равны нулю), но чем ближе мы подберемся, тем лучше будет работать наш классификатор.

    Большинство функций затрат в Обучении машины состоят из двух частей:

    1. Часть, которая измеряет, насколько хорошо модель соответствует данным, и 2. Регуляризация, которая измеряет принцип того, насколько сложной или удобной является модель.

    Надеюсь, я убедил вас в том, что чтобы получить очень хороший SVM, нам, на самом деле, нужно сделать, чтобы затраты были как можно меньше. Звучит знакомо? Мы точно знаем, что делать: функция затрат, записанная выше – это наша схема. Мы будем проводить все примеры через схему, вычислять обратный проход и обновлять все параметры таким образом, чтобы схема выдала нам более низкое значение затрат в будущем. В частности, мы будем рассчитывать градиент, после чего обновлять параметры в обратном направлении от градиента (так как мы хотим сделать затраты низкими, а не высокими).

    Руководство хакера 2016 в оригинале

    Руководство хакера 2016 в оригинале

    Свежайшее чтиво любезно предоставленное просторами безграничного интернета. Руководство хакера 2016 в оригинале (естественно только для ознакомительных целей!). Это не обычная книга в общем понимании, я бы сказал, что это продвинутый журнал в котором теория соседствует с практикой, это не всеобъемлющее руководство, но почерпнуть для себя полезные знания вполне возможно.

    Для понимания сути необходим минимальный ( но всё же он необходим) уровень знаний английского языка.

    Скрытый текст The Hacker's Manual 2016 is a collection of the most essential features and tutorials from the excellent pages of Linux Format magazine, taking you through everything: choosing the right distro for the right purpose; picking up brand new software and coding skills to solve problems faster and more efficiently; making your network and computers more secure than ever before; and even having a little fun while you’re at it.
    Contents:
    • Distros.
    • Best distro of 2015.
    • Alternative OSes.
    • Linux vs Windows.
    • Server distros.
    • 15 years of Linux.
    • Software.
    • Systemd.
    • Top 100 Linux tools.
    • Linux desktops.
    • Build a Steam machine.
    • Remote desktops.
    • Security.
    • Who protects your data?
    • Linux malware.
    • Privacy distros.
    • Set up a Tor hotspot.
    • Drive encryption part 1.
    • Drive encryption part 2.
    • Penetration testing.
    • Build a motion detector.
    • Securing Apache.
    • Do more.
    • Build a Linux PC.
    • 200 Linux tips.
    • Turbocharge your network.
    • Clone your website.
    • Deploy multiple machines.
    • Hack your wireless router.
    • Coding.
    • Tux’s Coding Academy.
    • Scripting languages.
    • Riak NoSQL.
    • PHP feed aggregator.


    Скачать: [Только зарегистрированные могут видеть это. ]

    Есть вопросы - пиши в джабер [email protected] - если серьезная тема - OTR! Работаю только за BitCoin .

    Сканируем свою малварь только тут:
    [Только зарегистрированные могут видеть это. ]

    Технологии дают нам силу. Сила обеспечивает господство. Господство ведет к злоупотреблению.

    Хакерство(самоучители) - Книги - Soft и книги: All about hack

    Эта книга не предназначена специально для кракеров. Несмотря на то что в ней рассматриваются и даются в виде законченных технологий механизмы атак на широко распространенные системы, эту информацию не следует принимать как руководство к действию. В любом случае правовую ответственность за компьютерный вандализм еще никто не отменял и прежде чем использовать полученные знания на деле, неплохо бы ознакомиться с уголовным кодексом и запастись адвокатом.


    Не предназначена эта книга и для разработчиков защит. Я не хотел делать упор ни на одну из социальных категорий, потому что проблемы защиты информации скорее организационные, чем технические. Разработчики ПО не нуждаются в таких книгах и вообще редко прислушиваются к советам по реализации защитных алгоритмов, а хакеры от всего этого просто балдеют и морально разлагаются теряя стимул к развитию.

    Термин "хакер" имеет множественные трактовки, которые было бы бессмысленно перечислять здесь и тем более останавливаться на какой-то из них, игнорируя остальные. Но в лучшем значении хакер - это индивидуал, смотрящий в корень и стремящийся разобраться во всем до конца. Для таких людей и предназначена эта книга.

    Что нового привносит в общий поток хакерской литературы эта не-
    большая книга?
    А то, что в ней вся необъятная тема хакинга рассмотрена в
    единственном, но самом важном аспекте - практическом.



    Содержание книги:
    Глава 1 - Хакинг
    Глава 2 - Защита Windows 2000/XP
    Глава 3 - Проникновение в систему
    Глава 4 - Сокрытие следов
    Глава 5 - Хакинг браузеров Web
    Глава 6 - Деструкция почтового клиента
    Глава 7 - Хакинг ICQ
    Глава 8 - Хакинг Web-сайтов
    Глава 9 - Атаки DOS
    Глава 10 - Хакинг компьютеров Windows 2000/XP
    Глава 11 - Хакинг коммутируемого доступа

    Размер книги, в распакованом виде - 26,5 Мб
    Размер архива - 12,1 МБ (в сжатом виде)

    Copyright MyCorp © 2016