任天堂高额悬赏寻找NS主机系统安全漏洞
爱玩网独家编译，转载请注明出处。 作为老牌游戏主机厂商，任天堂的游戏机自然是全球各种顶尖黑客破解的目标之一，而各大主机厂商在主机防破解上可以说是竭尽全力。近日任天堂在HackerOne网站上忽然发布了一条消息，称愿意支付报酬让全球安全从业人员寻找NS主机的系统漏洞，每个漏洞悬赏100到20000美元不等。 除此之外，任天堂特别指出这些漏洞必须是涉及盗版、作弊和向儿童传递不良信息的行为。实际上早在几个月前，任天堂就已经专门悬赏寻找漏洞，不过当时只涉及3DS，而现在他们把范围扩展到了发售不久的NS主机。 悬赏发布之后，任天堂很快就为3个符合要求的漏洞提供了报酬，并鼓励全球的安全技术人员提交更多漏洞。盗版和作弊在任天堂的游戏机上屡见不鲜，比如此前某团队用CEMU模拟器在PC上运行4K分辨率的《塞尔达传说：荒野之息》。 对于作弊行为，任天堂同样予以严厉打击，比如几个星期前7600名在《精灵宝可梦：日与月》中修改存档的玩家账号惨遭官方删除。在吃过破解的亏之后，任天堂或许不敢再轻视这一问题。 文章来源：dualshockers
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&&脉影夜场游戏机最新推出一项【高额悬赏】活动,但凡市面上有与脉影夜场游戏机诸多功能相当的桌面投影游戏机产品,将由脉影夜场游戏机公司奖励发现人30000元的人民币。
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任天堂高额悬赏Switch破解：最高可达2万美元
来源：作者：petermatt责编：小冰
根据HackerOne网站发布的官方授权情报，任天堂将悬赏任何可以破解Switch，发现主机漏洞的人，奖励金从100美元到2万美元。HackerOne作为公司悬赏任何人找到产品漏洞的第三方平台商，客户众多，比如Uber，本次任天堂将通过HackerOne作为平台悬赏任何发现可以破解Switch的错误，漏洞。值得一提，此举并不新鲜，任天堂几个月前就针对3DS做过同样的悬赏，而且最近发售的《塞尔达》新作还被搬到了PC模拟器，虽然是Wii U版。另外，《精灵宝可梦》官方前几周封禁了7600个《日月》用户，原因是存档作弊，因为同样原因之前一月封禁了6000个《日月》用户，怪不得任天堂计划找出Switch的漏洞，以防被破解。通过网站可以发现，已经有很多人拿到了奖金，看来任厂收集到了很多有价值的漏洞。
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俄罗斯悬赏高额奖金 寻找破解匿名加密网络方案
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17:04:55 上传
&&给了一个pdf是论文&&txt有代码 但是报错 数据都弄好了&&大师来试试& &能在matlab7& &运行就行&&谢谢了
支持楼主：、
购买后，论坛将奖励 10 元论坛资金给楼主，以表示您对TA发好贴的支持
载入中......
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matlab7.5 运行不了 说有个函数过时。这是6.5的代码。试试matlab6.5
yisongtang 发表于
matlab7.5 运行不了 说有个函数过时。这是6.5的代码。试试matlab6.56.5也运行不了&&你能把7.5以上的代码给出吗？
% BP 神经网络用于函数拟合　
% 使用平台 - Matlab6.5
%---------------------------------------------------
%---------------------------------------------------
% 产生训练样本与测试样本
P1 = [4885.8& & & & 8157& & & & 43529.3& & & & 708.6& & & & 347.57
5523.4& & & & 904.7& & & & 44265.8& & & & 784& & & & 376.02
5237.2& & & & 10995.5& & & & 45648.8& & & & 921.6& & & & 440.45
6603.5& & & & 15750.5& & & & 44510.1& & & & 1221& & & & 532.98
8243.3& & & & 20340.9& & & & 46661.8& & & & 1577.7& & & & 574.93
9822.9& & & & 22353.7& & & & 50453.5& & & & 1926.1& & & & 700.43
10648.5& & & & 23788.4& & & & 49417.1& & & & 2090.1& & & & 766.39
11327.3& & & & 24541.9& & & & 51229.5& & & & 2162& & & & 1154.76
12043.1& & & & 24519.1& & & & 50838.6& & & & 2210.3& & & & 1085.76
13042.3& & & & 24915.8& & & & 46217.5& & & & 2253.4& & & & 1231.54
14051.8& & & & 26179.6& & & & 45263.7& & & & 2366.4& & & & 1456.73
15041& & & & 27390& & & & 45705.8& & & & 2475.6& & & & 1580.76
16065& & & & 29691& & & & 43069.5& & & & 2622.2& & & & 1754.45
]& &&&% 训练样本，每一列为一个样本
T1 = [3252
% 训练目标
P2 = [19805& & & & 36239& & & & 46946.9& & & & 2936.4& & & & 2337.63
22082& & & & 39450.9& & & & 48402.2& & & & 3254.9& & & & 2450.31
]& & % 测试样本，每一列为一个样本
T2 = [11970
]& & % 测试目标
%---------------------------------------------------
[PN1,minp,maxp,TN1,mint,maxt] = premnmx(P1',T1');
PN2 = tramnmx(P2',minp,maxp);
TN2 = tramnmx(T2',mint,maxt);
%---------------------------------------------------
% 设置网络参数
NodeNum = 20;& && && && && && & % 隐层节点数
TypeNum = 1;& && && && && && &&&% 输出维数
TF1 = 'tansig';TF2 = 'purelin'; % 判别函数(缺省值)
%TF1 = 'tansig';TF2 = 'logsig';
%TF1 = 'logsig';TF2 = 'purelin';
%TF1 = 'tansig';TF2 = 'tansig';
%TF1 = 'logsig';TF2 = 'logsig';
%TF1 = 'purelin';TF2 = 'purelin';
net = newff(minmax(PN1),[NodeNum TypeNum],{TF1 TF2});
%---------------------------------------------------
% 指定训练参数
% net.trainFcn = 'traingd';&&% 梯度下降算法
% net.trainFcn = 'traingdm'; % 动量梯度下降算法
% net.trainFcn = 'traingda'; % 变学习率梯度下降算法
% net.trainFcn = 'traingdx'; % 变学习率动量梯度下降算法
% (大型网络的首选算法)
% net.trainFcn = 'trainrp';&&% RPROP(弹性BP)算法,内存需求最小
% 共轭梯度算法
% net.trainFcn = 'traincgf'; % Fletcher-Reeves修正算法
% net.trainFcn = 'traincgp'; % Polak-Ribiere修正算法,内存需求比Fletcher-Reeves修正算法略大
% net.trainFcn = 'traincgb'; % Powell-Beal复位算法,内存需求比Polak-Ribiere修正算法略大
% (大型网络的首选算法)
%net.trainFcn = 'trainscg'; % Scaled Conjugate Gradient算法,内存需求与Fletcher-Reeves修正算法相同,计算量比上面三种算法都小很多
% net.trainFcn = 'trainbfg'; % Quasi-Newton Algorithms - BFGS Algorithm,计算量和内存需求均比共轭梯度算法大,但收敛比较快
% net.trainFcn = 'trainoss'; % One Step Secant Algorithm,计算量和内存需求均比BFGS算法小,比共轭梯度算法略大
% (中型网络的首选算法)
net.trainFcn = 'trainlm';&&% Levenberg-Marquardt算法,内存需求最大,收敛速度最快
% net.trainFcn = 'trainbr';&&% 贝叶斯正则化算法
% 有代表性的五种算法为:'traingdx','trainrp','trainscg','trainoss', 'trainlm'
%---------------------%
net.trainParam.show = 20;& && && & % 训练显示间隔
net.trainParam.lr = 0.3;& && && && &% 学习步长 - traingd,traingdm
net.trainParam.mc = 0.95;& && && &&&% 动量项系数 - traingdm,traingdx
net.trainParam.mem_reduc = 1;& && &% 分块计算Hessian矩阵(仅对Levenberg-Marquardt算法有效)
net.trainParam.epochs = 1000;& && & % 最大训练次数
net.trainParam.goal = 1e-8;& && && &% 最小均方误差
net.trainParam.min_grad = 1e-20;& & % 最小梯度
net.trainParam.time =& && && & % 最大训练时间
%---------------------------------------------------
net = train(net,PN1,TN1);& &&&% 训练
%---------------------------------------------------
YN1 = sim(net,PN1);& && && && & % 训练样本实际输出
YN2 = sim(net,PN2);& && && && & % 测试样本实际输出
MSE1 = mean((TN1-YN1).^2)& && & % 训练均方误差
MSE2 = mean((TN2-YN2).^2)& && & % 测试均方误差
%---------------------------------------------------
% 反归一化
Y2 = postmnmx(YN2,mint,maxt);
%---------------------------------------------------
% 结果作图
plot(1:length(T2),T2,'r+:',1:length(Y2),Y2,'bo:')
title('+为真实值，o为预测值')
12:11:28 上传
12:11:24 上传
由于对神经网络不甚了解, 我是单从程序能运行的角度调整的代码(只是添加了几个转置). 上述代码在Matlab R2014a中运行通过.
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