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Log for YSITD

幹那就整段/24都有問題啊
你有加權ㄇ
那就是整段有問題無誤阿
就沒有你說的問屜拉了啊
誤殺是,整段每個ip都不同人用而且剛好都有可疑行為
我覺得你應該會拿到一堆 cloudflare ip 就是ㄌ
砍到vpn的機率比砍到vps大都了
我也覺得(
list要主動往外的才能被算進known
之類的
不然就要把CF濾掉
而且要做這種東西ㄉ話 應該要有歷史性ㄉ資料作分析比較準一點
我覺得把CF濾掉是個比較好的做法
是說會炸飛vpn的spam filter list 似乎也不在少數
akamai 讚啦
應該蠻少的
因為太貴ㄌ
這樣進去的錢就都回不來
:(
沒辦法
還有 geodns ㄛ
因為我覺得你known domain都會有CF www
幹,不該亂開坑的 ==
你是要找 CC ㄇ
把 known public ip 拿掉,剩下的讓他去比較實際
是說只會一堆cdn吧
你可以跟小安一樣
開一堆空 Repo
ㄟ可是那你也只能說惡意網站都喜歡用這家ㄉ webhosting (因為可能在巴拿馬之類ㄉ
還是會誤殺到正常用這 wh ㄉ用戶ㄅ
喔不
現在webhosting不多吧
有也很難用
非常合理
反正最多就是做出來證明這方法不可行而已
我已經做過很多類似的事了
為什麼某人突然會用中文討論數學了
[sticker](media:AAMCBQADHQI9ls-AAAEUX7leVUfLw9uwCXi4EfWMEDoAAVStM-sAAm8AA3Yx0gktCYhm8Xe__LJv3jIABAEAB20AA2toAAIYBA@telegram)
世界真奇妙
突然發現自己在中文母語國家
[sticker](media:AAMCAgADHQI9ls-AAAEUX71eVUogOFstuvLMzO8AAZLQ_jsp9T8AAooBAAL3HJcCZwzLk3k0XId3I7gPAAQBAAdtAAODYAACGAQ@telegram)
你是不是喜歡他
🏳️‍🌈
[sticker](media:AAMCBQADHQI9ls-AAAEUX8BeVVC7ReUkas9mxHSyRpNchFcmigAC_wADxMIKEzPpBLt8k-st9dHLMgAEAQAHbQADeBwAAhgE@telegram)
可能 @koru1130 是抖m....
[photo](media:AgACAgUAAx0CPZbPgAABFF_CXlVYNUi9ayG5UTB2GPdozxfzvlsAAqKpMRvWmLBWyq-FQCR77Yvfh29qdAADAQADAgADbQADb7YAAhgE@telegram)
@s3131212 這樣
不過還要調一下權重
大致上跑下去沒什麼大問題
看到了
[sticker](media:AAMCBQADHQI9ls-AAAEUX8heVVkrp_AhEU3Fbafg88Sh7x_x9QACNgEAAnUgjhwhRqv18FTfsyqrAjMABAEAB20AA8QqAAIYBA@telegram)
@s3131212 我還是不懂為什麼簡單的問題到台大生手上都會變複雜
沒,只是單純因為我是智障而已
事實上是複雜
可是你不是第一個把簡單問題複雜化的
哪裡複雜了
我code不到30行誒
他可能在研究成為一個抖 M 的要素
[photo](media:AgACAgUAAx0CPZbPgAABFF_QXlVattfwdJK8rs1XLzGc72if_VoAAqOpMRvWmLBW_aZc-yWN8W0dsyUzAAQBAAMCAANtAAMB4AMAARgE@telegram)
讚 tune好了
@s3131212 你有資料集要丟來試試嗎
{'2.1.1.24': 8}
{'1.1.1.2.30': 1,
'1.1.1.2.31': 8,
'1.1.1.3.22': 6,
'1.1.1.3.23': 3,
'1.1.1.3.6': 25,
'1.1.1.3.7': 12,
'1.1.1.3.8': 12,
'1.1.1.3.9': 9,
'2.1.1.4.29': 6,
'2.1.1.4.6': 23,
'2.1.1.4.7': 9}
{'2.1.1.69': 4, '1.1.1.70': 4, '1.1.1.73': 6, '1.1.1.74': 6}
2 開頭的是已經確定的,1 開頭的是推導出來的
等等啥鬼
為什麼有三組
每一組是一個 data point 阿
就不同筆測資啦
理論上 {'2.1.1.24': 8} 要是最高的
第二個要是最低的
那你能產成這樣ㄉ刑事給我ㄇ
所以你現在的原理是什麼ㄚ
是我理解錯還是你給的資料格式很神奇
這一包潛在 malicious domain 跟原本已知為真的 malicious domain
是我的錯覺還是你們兩個頻率不同
我也覺得我們頻率不同
啊就算dist然後排序加權
就這樣R
例如這測資 {'2.1.1.69': 4, '1.1.1.70': 4, '1.1.1.73': 6, '1.1.1.74': 6}
2.1.1.69 是我確定為 malicious domain,共出現 4 次
其他三個 IP 都是我推測的,分別出現 4, 6, 6 次
1.1.1.1跟1.1.1.2的dist score會次高
所以 known = ['2.1.1.69', '2.1.1.69', '2.1.1.69', '2.1.1.69']
mips = ['1.1.1.70', '1.1.1.70', '1.1.1.70', '1.1.1.70', '1.1.1.73'......]
Allen 不是要用一筆資料去得到一個分數,來證明他的假設為真ㄇ
還是
我搞錯了什麼
那你產程這樣給我啦(?
是啊(?
G4
是說這怎麼看都爆幹遠啊
你的資料是不是給的怪怪的
喔,這是改過的,記得把開頭的 2 自己替換回 1
[sticker](media:AAMCAQADHQI9ls-AAAEUX-5eVV0P-1T6gjEwFgABQJv_T4Fd2kYAAhwAA_zyIAOiMDfHqnajUmu05y8ABAEAB20AA_UBAAIYBA@telegram)
譴責ㄝ
2 只是代表他是已知的,原本全是 1
我還要寫一隻parse script
可是你這樣感覺變成假設假設為真,然後去預測每個新 domain
如果算出來 IP 都非常接近,就更有可能這些 domain 確實屬於同一台主機或相近的主機,那已知一個是 malicious domain,就有很高的可能性其他也是 malicious domain
喔好
然後,我已經把 CDN 排除調了
那你那個2.1.1.24是????
感覺是我理解錯
還是我要把這三個混在一起
沒有我說為什麼他只有一個
.
快喔
你再不回答我我要去睡了
喔,就剛好他整包都是同一個 IP,不用驗證了(?
那你給出來是 :D
就是之前所說 1.1.1.1: 8 這種 case,最集中,而且在這個 case 剛好也已經證明是 malicious 的
我不該讀資訊的 ZZzzzz
個人認為,這個是正確的機率極高
[photo](media:AgACAgUAAx0CPZbPgAABFGADXlVfKwr214UG8SMlLxjDxgABrFRwAALIqjEb0TWxVuvKpiOAruRjcxYbMwAEAQADAgADbQADtnUEAAEYBA@telegram)
超遠
受寵若驚
笑死 XDDDDDD
:(
這是你給的第二組
你可以用我給你的其他 raw data 試試看,我猜應該會比較好
傳上來時記得塗掉(?
勇於面對,真愛就在身邊(X
不要 那好麻煩
我還要判斷哪個是known list
你自己parse完給我
好ㄅ,我自己測好了
感謝 @seadog007 熱情貢獻 <(_ _)>
[photo](media:AgACAgUAAx0CPZbPgAABFGARXlVf_UtgU3bQWPn-t01rOyZKA-AAAqWpMRvWmLBWZRzr2QsNkzbuORszAAQBAAMCAANtAAMnfgQAARgE@telegram)
第三組
這個就有效果ㄌ
哇嗚
話說我一直很想問,//1e15 是為啥
不要問
還有 0.95 這個數字怎來的
現在是//1e22
i
參考osu!
喔 ==
dist算法我有改
好,看來是 magic number
求 code
我剛剛就說過了啊ww
[photo](media:AgACAgUAAx0CPZbPgAABFGAhXlVgXW0MX2j1YD5u53AskA6nDtMAAsmqMRvRNbFWiEjRFSJMVJ1DNxszAAQBAAMCAANtAAPkfQQAARgE@telegram)
那個錢號多按到的
import ipaddress

mips = open('mips').read().strip().split('\n')
known = open('known').read().strip().split('\n')

def dist(a, b):
  for i in range(32, 1, -1):
    rana = ipaddress.IPv4Network(a+'/32').supernet(new_prefix=i)
    ranb = ipaddress.IPv4Network(b+'/32').supernet(new_prefix=i)
    if ipaddress.IPv4Address(a) in ranb or ipaddress.IPv4Address(b) in rana:
      return i**8
  return 0

def score_cal(oscore):
  t = 0
  for i in range(len(oscore)):
    t += oscore[i] * 0.95**i
  return t

print('Possible Malicious IPs:', mips)
print('Known Malicious IPs:', known)
print('-'*20)

for i in mips:
  score = []
  for j in known:
    score.append(dist(i, j) ** 2)

  score.sort()
  score.reverse()

  print()
  print('IP:', i)
  print('Score:', score_cal(score)//1e22)
這是拍森ㄇ
4
@s3131212 我覺得你要把所有大的已知惡意IP混起來
這樣加權才有效
不然資料量太少
有比跟沒比一樣
:(
好ㄅ,我在來想想怎麼解決
再啦幹
謝謝
[photo](media:AgACAgUAAx0CPZbPgAABFGAuXlVhVTvV8lI5b0fIzNGFvfgfOLwAAsqqMRvRNbFWcwo-C7Re1ycJLxszAAQBAAMCAANtAAMEbAQAARgE@telegram)
所以你看懂了ㄇ
笑死 把19年的文拿出來發
大概
1. 找出兩個IP最小共同mask 8 2當dist score
2. 跟所有已知惡意IP比對產完dist score然後反向排序
3. 加權分數 = sum(na + 0.95 ** a)
夠簡單ㄌㄅ
然後我寫2的時候想到
python list sort有reverse選項
直接找malicious ip as然後
說完阿 ==
封as
😂
豪喔 XD
Google掰掰
AWS掰掰
DO Vultr掰掰
Azure掰掰
很好
我最討厭有人話說到
有什
這個admin 很小氣的說...
你完了 得罪方仗還想跑?
[sticker](media:AAMCBQADHQI9ls-AAAEUYEZeVWl1A843MS5xTNKB4XXna6VyBgAC_AADlTpAHgXm8H1_llHvJl75MgAEAQAHbQADcBoAAhgE@telegram)
[sticker](media:AAMCBQADHQI9ls-AAAEUYEdeVWnxPWPl4CeClCC7i6RpOgr4jAACoQADlTpAHh80Yc4a9bhgK9b3MgAEAQAHbQADIjUAAhgE@telegram)
方丈
yes i am
why you know
no i dont no
you are kawaii husky san
py2 -> py3
被發現了www
[sticker](media:AAMCBQADHQI9ls-AAAEUYFBeVWzqRfJOb_WtvfZXh5e-STocDQACBQADkyvZHYar0hcZH9sbHOLUMgAEAQAHbQADhSsAAhgE@telegram)
[sticker](media:AAMCBQADHQI9ls-AAAEUYFFeVWzvtM41nWq5Tnyul3r2sHmGxgACUQEAAu4RlQyDe7YS-OjRAAEoQRszAAQBAAdtAANlCgACGAQ@telegram)
he be 方丈
然後
我覺得你的算法 484 有點
問題🤔
不知道 我猜的
我覺得有不怎麼遠的惡意 IP 群與夾在中間的 IP 分數偏高ㄉ可能性
我不知道 magic number 算出來長怎樣🤔🤔🤔
你先跑看看啊
‼️Airdrop for 3000 BNB‼️
✅To claim your BNB tokens, follow four simple steps. Here's what you should do:
1️⃣Write an email to do-not-reply@binance.com .
In the message, you should specify your BNB wallet and the current date in format Day:Month:Yea❗️
2️⃣Retweet the last post from channel https://twitter.com/Binance_DEX❗️
3️⃣Install partners Chrome Extensions❗️
4️⃣Get your BNB tokens❗️

✅All info 👉 https://bitly.su/Cbi1mjl
真假
要在中國上架才要ㄅ (?
[photo](media:AgACAgUAAx0CPZbPgAABFGBhXlZ4wy9TpZKbPVSd6dgnkQwZUtMAAliqMRvWmLhWMV4aTu3QUL4EoyUzAAQBAAMCAANtAAMg9AMAARgE@telegram)
在家裡找到這個
感覺好像找到祖先地契一樣
[photo](media:AgACAgUAAx0CPZbPgAABFGBmXlaDipKIM_NSyZeXjkfzWPyYF3YAAl6qMRvWmLhWJHBndsYox-cSYWZqdAADAQADAgADbQADPMEAAhgE@telegram)
是哪個智障想的文案 氣死
阿你就不是他們廣告的客群阿
他們廣告客群是唬爛兩句就會相信的人
我覺得是 這個不能被稱為啥夢幻旗艦ㄅ
可以這樣diss競品ㄇ
你可以當4G釘子戶
我覺得這蠻實際的
跟 LTE 沒啥關係啊
4G 大概會再撐個4-6年吧
不然反過來把5G頻段用在4G
[sticker](media:AAMCBQADHQI9ls-AAAEUYHBeVpD28BTk1uz2nOHHgSSSMaeXbQACdAADdjHSCdiWHPgwmFsxttXfMgAEAQAHbQADq30AAhgE@telegram)
是說 mmWave 真的會成功嗎
身體就能擋掉訊號,我很好奇這樣到底要怎麽用(
聽起來更實際了
基地台繞全身,就不怕沒訊號了
如果是 LTE Band 的話 真的會影響到穿透力還啥的
5G 那個沒啥差ㄛ 頂多差在大小會影響速度 跟位置還真的關係不大
啥 不會被身體擋掉啊
60G Wifi 也是好好ㄉ
為什麼沒差?
有一些有衝到 但目前在用的沒衝到
所以不能
WiFi Band 1 vs Band 11 差別比較大
還是 2.4 vs 5.8 差比較大
以前好像有個不普及的802.11ad
你在說那個頭尾的喔
對啊不然ㄋ
不會阿
我還以為在說mmWave
我黑人問號了一下,以為5G超越了物理
[sticker](media:AAMCBQADHQI9ls-AAAEUYIBeVpIlOvJYCHdSmkaNi9CuzdJsQgACfAADdjHSCcM4Ka2zwnVRed_2MgAEAQAHbQADwR4AAhgE@telegram)
波束集中是有點顛覆大多數人的物理概念就是ㄌ
我是蠻想用5G的,可是一臉就超貴
頻段都開上天價了
28GHz 頻段測試報告
這訊號衰退能有多嚴重!
中間有測試穿透衰減
看起來不錯 ✅
原來 HKT 用的是華為是不是
5G 的話
我覺得我閱讀障礙(
有點好奇台灣各家的方案
@da21510 確定 2/29 下午兩點嗎
喔?
為什麼
西門子和諾基亞應該是都有啦
因為我蠢(
5G 只有 Nokia 和 Ericsson 阿
華為 Nokia Ericsson
沒了
而華為是這三個裡面暫時就得最好的
看圖表就好了ㄅ
所以被 Trump 打擊了
感覺 NCC 不會讓 Huawei 進來啦
華為沒記錯用的頻率較低吧
ZTE啊
他沒有
沒ㄟ
他有 AAU
那不是全套阿
5G 的 core 跟 site 可以分開採購啊