GitHub - microsoft/msticpy: Microsoft Threat Intelligence Security Tools
Microsoft Threat Intelligence Python Security Tools. msticpy is a library for InfoSec investigation and hunting in Jupyter Notebooks. It includes functionality to: query log data from multiple sources enrich the data with Threat Intelligence, geolocations and Azure resource data extract Indicators of Activity (IoA) from logs and unpack encoded data perform sophisticated analysis such as anomalous
ChromebookでJupyter Notebookを動かす―Anaconda
Amazonで池内 孝啓, 片柳 薫子, 岩尾 エマ はるか, @drillerのPythonユーザのためのJupyter[実践]入門。アマゾンならポイント還元本が多数。池内 孝啓, 片柳 薫子, 岩尾 エマ はるか… なおこの記事は、自身のChromebookでLinux(ベータ)が動作していることを前提とします。 インストールまずはAnaconda をインストールします。Pythonに加えて、いろいろなライブラリ（統計処理に使ったり、グラフを書いたりするのに使います）や、Jupyter Notebookなども一緒にインストールしてくれます。 Anaconda インストーラ ダウンロード 注意点としては、Linux版であること、あと特別な理由がない限りはPython3（2019/05/14時点ではPython 3.7）の方をダウンロードすることですかね。 ダウンロードすると、やたらでっか
【Pandas】SecurityGroups の情報を Markdownに表示する Pythonスクリプトを書いてみた | DevelopersIO
Pandas の 1.0.0から DataFrameを Markdown形式に出力 することができます。 データ処理ライブリのpandas 1.0.0がリリースされました！ pandas.DataFrame.to_markdown 今回はこの Markdown出力機能を利用して AWSの SecurityGroup情報を Markdownテーブルに表示するスクリプトを書いてみました。 なお、 SecurityGroup情報の Markdown出力 自体は他のSDKで実装・ブログ化がされているので N番煎じです。 AWS SDKを使ってSecurity GroupをMarkdownのテーブルで出力するスクリプトを書いてみた 目次 環境 書いてみた スクリプト おわりに 参考 環境 Python: 3.7.3 Jupyter Notebook: 6.0.3 Boto3: 1.11.9 Pand
Pythonローカル開発環境構築テンプレート【Flask/Django/Jupyter with Docker + VSCode】 - Qiita
概要 ローカル環境を構築することには、それなりのコストを伴います。もちろんここで多少苦労したほうがよいという意見はすごく分かります。が、それで気持ちが削がれてしまうのももったいないと思う次第です。 そこで、Flask/Django/JupyterNotebook向けの Python開発環境構築を3コマンドで完了 させられるようなテンプレートを作成しました。(cdを除く) 前提条件 MacOSであること gitおよびmakeコマンドが有効であること(デフォルトで有効なはず) ※condaがインストールされている場合は、pipとのバッティングが発生し中途で失敗する可能性があります。 ローカル構築イメージ Dockerコンテナ上でアプリを動かすことになります。よく分かっていなくても、Dockerコンテナを使って開発していると言うことができます。 bind mountによってホストPCからコンテナ
Python統計テクニック集 ～Pythonで抗う統計解析～ - Qiita
これは、Open and Reproducible Science Advent Calendar 2019：13日目の記事です。 記事の目的 統計解析といえばRです。 しかし私のようにPythonだけでなんでもやりたい人もいます。 そんな人に向けて、Pythonで統計解析を行う上で便利なライブラリやテクニックをご紹介します。 同じテーマの記事や書籍も多々ありますが、他ではあまり紹介されていないものを中心にまとめるつもりです。 各ライブラリ・テクニックの詳細についてはなるべく別記事を紹介する方針です。 対象：Pythonを使ったことはあるけれどガチではない人 Jupyter Notebook / Lab 様々な記事で紹介されているド定番ですが、一応ご紹介します。 なぜ私たちはSPSSのようなGUIベースでなく、PythonやRのようなプログラムベースの統計ソフトを使うのか。 それは高価だか
Jupyter NotebookでGoogle Safe Browsing API - Qiita
Google Safe Browsing APIは特定のURLやバイナリが安全か否かをチェックするAPI。さっと調べるときに便利なようにJupyterから使えるようにしてみた。 普通のURLを入れると何も値が出てこないので「安全でないURL」を探したのと、ヒアドキュメントにURLを埋め込むあたりに苦労の跡が。 import pycurl, io, json url = 'http://malware.testing.google.test/testing/malware/' api_key = 'your_api_key' data = ''' {{ "client": {{ "clientId": "your_client_name", "clientVersion": "0.1" }}, "threatInfo": {{ "threatTypes": ["THREAT_TYPE_UNS
Docker入門して機械学習環境構築 - karaage. [からあげ]
最新版にアップデートしました。 古くなっていたところなど多数あったので、アップデートして所属のテックブログとして投稿しました。よろしければこちらをまずは参照ください。 このページは、残しておきます。 機械学習の環境構築のために今更ながらDocker入門 最初に、この記事の対象者は、私のように趣味で機械学習しているエンジョイ勢や学生さん、初心者が対象です。インフラなど本職での運用などは全く想定しておりませんので、ご承知おき下さい。詳しい方は色々教えていただけると嬉しいです、それか生暖かく見守っておいて下さい。 というわけで、今更ながら機械学習の仮想環境としてDockerがとても優秀であることに気づいたので、Dockerに入門してみました。Dockerは何か？という基礎的な解説は、以下のさくらインターネットさんの記事が非常に分かりやすかったので、以下参照下さい。 仮想環境に関しては、Virtu
![Docker入門して機械学習環境構築 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/43c1ea7d3ffe8dee7b635a4b3803f8f3888d8aa0/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F86bc058a63c323423c3e748ae54b04779374285d%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20190516%252F20190516000848.png)
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GitHub - kaze-technologies/cvefree: Kaze's openly available CVE vulnerability data.
GitHub - johnnyzn/DW-GAN: A GAN based framework for CAPTCHA breaking in the dark web.
GitHub - oreilly-japan/deep-learning-from-scratch: 『ゼロから作る Deep Learning』(O'Reilly Japan, 2016)
GitHub - maximsachs/phishing_classification_recurrent_nn
GitHub - lhw-1/pytorch-phishing-rnn: Recurrent Neural Network (RNN) project for NUS CS module CS3244: Machine Learning
GitHub - medical-stats-book/python-medical-stats-book-1: The final version of articles, data and codes for publishing.
GitHub - fkubota/kaggle-Cornell-Birdcall-Identification: Cornell Birdcall Identification コンペのリポジトリ
複数のPoetry管理のプロジェクトをJupyterで使う - Qiita
Threat Hunting with Jupyter Notebooks — Part 3: Querying Elasticsearch via Apache Spark ✨
PythonデバッグTips - Qiita
GitHub - wesleyraptor/streamingphish: Python-based utility that uses supervised machine learning to detect phishing domains from the Certificate Transparency log network.
JupyterからShodanのAPIにアクセスする - Qiita
GitHub - FavioVazquez/ds-cheatsheets: List of Data Science Cheatsheets to rule the world
