大数据与网络安全
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兜里有糖心里不慌
前路漫漫，但心之所向。
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ELKB项目总结(基于ELKB-6.5.0版本)
FileBeat的原理框架：FileBeat主要由两个核心组件input和harvesters组成。Input用来管理Harvesters，对于配置文件中的每一个输入源都启动一个Go协程和一个HarvestersHarvesters对于配置文件中每一个需要监听的文件进行读取，同时会维持一个当前文件的state并定期保存到磁盘文件中，state是用来标记最后一次读取文件的偏移量FileBeat采用发送-确认的方式来保证文件传输的完整性，采用背压机制来保证传输和接收速率的一致Logstash的原.原创 2020-06-05 16:27:26 · 876 阅读 · 0 评论 -
Metasploit渗透测试框架初识
Metasploit渗透测试框架初识一.Metaspoit的下载与安装Metasploit的下载和安装很简单，提供各中系统的安装包，按照官网给出的教程即可——-官网地址二.Mstaspoit的体系架构三.Mstaspoit各模块简介1.辅助模块介绍：主要是为渗透测试信息搜集阶段提供大量的辅助工具，包括各种网络服务探测与扫描，构建虚假服务收集登录密码，口令的猜测与...原创 2018-04-25 19:01:11 · 1011 阅读 · 0 评论 -
网络安全概述
网络安全概述网络安全概述主要是讲解一些在网络层级容易发生的安全问题，一些常见的攻击手段及防御措施。主要的关注点在于网络协议中的一些漏洞和问题。网络安全概述暗网暗网介绍暗网与深网ARP欺骗ARP协议1. ARP缓存表2. ARP欺骗原理3. 常用ARP攻击工具DNS欺骗DNS协议DNS欺骗原理DNS欺骗防范中间人攻击中间人攻击原理...原创 2018-11-28 19:03:23 · 2581 阅读 · 0 评论 -
无线网络安全
无线安全无线安全无线网络安全扫描网络主动式被动式无线网络协议WEP 协议（于 2004 被宣布退役）WPA/WPA2 协议WPS 协议蓝牙安全蓝牙简介蓝牙版本历程无线网络安全扫描网络要想入侵一个网络，就需要首先进行网络扫描，查看附近的无线网络，然后选定目标进行一系列的攻击。扫描网络分为主动式和被动式，主动扫描网络是指向目标主机发...原创 2018-11-28 19:04:09 · 4162 阅读 · 0 评论 -
网络设备常用协议总结四（锐捷命令）
内部网关协议RIP路由协议：RIP概念：RIP协议是由施乐公司在20世纪70年代开发的，适用于小型同类网络的内部网关协议，是典型的距离矢量协议。RIP使用距离矢量来决定最优路径，即根据提供的跳数作为尺度来衡量路由距离。跳数是一个报文从本节点到目的节点中途径的中转次数，也就是一个包到达目标所必须经过的路由器的数目。RIP路由表中的每一项都包含了最终的目的地址，到目的节点的路径中的下一跳节点信...原创 2019-02-20 14:12:04 · 859 阅读 · 0 评论 -
Python小知识汇总
记录使用Python中遇到的小知识（持续更新）1.安装包时提示权限拒绝报错：Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问。: 'd:\\python36\\scripts\\pip.exe'解决：pip install --user <target-packages>2....原创 2019-03-12 19:04:15 · 460 阅读 · 0 评论 -
《统计学习方法》笔记--感知机
《统计学习方法》第二章–感知机感知机概述感知机是二类分类的线性模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1两个值。感知机本质对应于输入空间的一个超平面，通过将正负两类通过一个超平面划分开来，属于判别式模型。感知机模型假设输入空间（特征空间）是 $ \chi \subseteqq R^n $ 输出空间是 $ y={+1,-1} $。输入 $ x \in \chi$ 表示实例的...原创 2019-05-23 08:43:58 · 268 阅读 · 0 评论 -
《统计学习方法》笔记--概述
《统计学习方法》第一章–概述统计学习概述统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的学科。目的是使得计算机系统通过运用数据及统计学习方法提高系统性能。统计学习方法可以概述如下：从给定的，有限的用于训练的数据集合出发，假设数据是独立同分布产生的；并且假设要学习的模型属于某个函数的集合，称为假设空间；应用某个评价准则，从假设模型中选取一个最优模型，使它对已知的...原创 2019-05-18 10:31:33 · 424 阅读 · 0 评论 -
《统计学习方法》笔记--K近邻
《统计学习方法》第三章–K近邻K近邻概述K近邻算法是一种基本分类与回归模型，该算法假定给定一个实例已经标定的训练数据集，在分类或回归时对新的实例，根据其K个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决的方式进行预测，属于判别模型。K值得选择，距离度量，分类决策规则是K近邻算法的三个基本要素。K近邻算法输入：训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2)...(xN,yN)};T=\{(x_1,y...原创 2019-05-30 19:11:58 · 306 阅读 · 0 评论 -
《统计学习方法》笔记--朴素贝叶斯
《统计学习方法》第四章–朴素贝叶斯朴素贝叶斯概述朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。通过给定的训练数据集，首先基于特征条件独立的假设学习输入输出的联合概率分布，然后基于此模型，对于给定的xxx，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出yyy朴素贝叶斯法输入：训练数据T={(x1,y1),(x2,y2)...(xN,yN)};T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2)...原创 2019-06-06 21:36:44 · 1174 阅读 · 0 评论 -
《统计学习方法》--决策树
《统计学习方法》第五章–决策树决策树概述决策树模型呈树形结构，在分类过程中表示基于特征对实例进行分类的过程。决策树模型可以视为if-then规则的集合，也可以视为是定义在特征空间与类别空间上的条件改了分布。主要优点是模型具有很好的可解释性，分类速度快，缺点是构建决策树时用的特征序列对分类效果有较大的影响。决策树学习过程通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成，决策树的修剪决策树模型分类决策...原创 2019-06-14 08:32:52 · 497 阅读 · 0 评论 -
《统计学习方法》--逻辑斯谛回归模型
《统计学习方法》第六章–逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛回归概述逻辑斯谛回归的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。这里的“回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数。而最佳拟合参数就是在训练分类器时，通过最优化算法获得。逻辑斯谛分布设XXX是连续随机变量，XXX服从逻辑斯谛分布是指XXX具有以下分布函数和概率密度函数：F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/...原创 2019-06-20 19:51:42 · 976 阅读 · 0 评论 -
《统计学习方法》--最大熵模型
《统计学习方法》第六章–最大熵模型最大熵模型概述最大熵模型是将最大熵原理应用于分类任务中得到的模型。认为在全部可能的模型中，熵最大的模型是最好的模型。最大熵原理最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型分布中，熵最大的模型就是最好的模型。由于通常用约束条件来确定概率模型的集合，因此最大熵原理也可以表述为在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型。熵，最大熵原理都最初演变自热力学领...原创 2019-06-28 20:58:24 · 479 阅读 · 0 评论 -
《统计学习方法》--支持向量机
《统计学习方法》第七章–支持向量机支持向量机概述支持向量机是一种二类分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。支持向量机由简至繁依次可分为：线性可分支持向量机，线性支持向量机，非线性支持向量机。当数据线性可分时，通过硬间隔最大化的约束来学习一个分类器，称为线性可分支持向量机；当数据近似线性可分时，通过软间隔最大化的约束来学习一个分类器，称为线性支持向量机；当数据线性不可分...原创 2019-07-11 16:47:05 · 560 阅读 · 0 评论 -
渗透测试---信息搜集初识
渗透测试—信息搜集初识一. 外围信息搜集方式使用whois 进行域名注册信息查询whois [域名]注：使用whois查询时需要去掉www，ftp等前缀使用nslookup与dig查询域名注册信息1. nslookup2. set type=A //（参数A表示查询IP地址，MX表示邮件转发） set [域名]1...原创 2018-05-11 20:43:56 · 533 阅读 · 0 评论 -
Windows系统安全综述
Windows系统安全综述Windows系统安全综述 账户分类及概述 用户账户 在服务器管理器中管理用户通过进程与服务区分各内置用户账户的作用组账户 在服务器管理其中管理组需要人为添加成员的内置组动态包含成员的内置组克隆账户以及账户超级隐藏NTFS文件系统及权限应用EFS加密服务病毒及防范 计算机病毒 定义特点分类脚本病毒 特点计算机木马 定义...原创 2018-07-02 21:10:22 · 2932 阅读 · 0 评论 -
网络设备常用协议总结一(锐捷命令)
一>交换机的访问方式： 1. 通过带外方式对交换机进行管理： 通过交换机的Console口对交换机进行连接（全反线），使用电脑的超级终端进行登录。2. 通过Telnet对交换机进行管理： 在已经配置并开启了Telnet之后可以通过远程的Telnet服务来进行访问控制。 3. 通过Web对交换机进行管理： 在已经对交换机配置了IP地址和用户名、密码并开起了HTTP服务之后，原创 2016-01-15 14:01:56 · 1511 阅读 · 1 评论 -
网络设备常用协议总结二(锐捷命令)
虚拟局域网（VLAN）vlan概念： vlan是虚拟局域网的简称，是指位于一个或多个局域网的设备经过配置能够连接到同一个信道中那样进行通信，而实际上它们分布在不同的局域网段中。vlan能把局域网内的设备逻辑的而不是物理的划分在一个网段内，也就是在物理网络上延生出逻辑网络，消除了物理限制。 为了在一条线路上区分不同的vlan信息产生了802.1q标准，802.1Q规定了VLAN的标签信息及原创 2016-01-15 13:09:32 · 2094 阅读 · 1 评论 -
网络设备常用协议总结三（锐捷命令）
局域网中的冗余链路冗余链路的背景：必要性： 为了提高单点故障，提高网络的可靠性，因此出现冗余链路是必须的。 缺点： 带来了广播风暴（二层的环路导致广播在网络中不断地转发，耗尽网络带宽），多帧复制（目标节点收到多个同样的数据帧，浪费网络带宽），MAC地址表抖动（交换机上的MAC地址表不稳定，在学习Mac上浪费更多时间）等问题。 解决方法： 主要原创 2016-02-24 09:51:42 · 2678 阅读 · 0 评论 -
计算机网络基础汇总
计算机网络体系分类：计算机网络整个体系有两个大的分类：一个是国际组织制定的OSI七层模型，一种是实际使用中的TCP/IP四层模型。 OSI七层模型 TCP/IP四层模型 应用层 表示层 应用层 会话层 传输层 传输层 网络层 网络层 数据链路层 物理接入层 物理层 物理层：物理层主要是实现主机和网络之间的物理连接，规定一些与传输媒体原创 2016-11-24 11:05:30 · 1597 阅读 · 0 评论 -
CCNA考试复习总结
CCNA考试复习总结设置默认网关：ip default-network [网关IP地址]或者是：ip route [源ip地址] [ 子 网 掩码] [下一跳ip地址]为需要远程管理的交换机进行配置：ip default-getway [网关地址]interface vlan 1ip address [需要远程管理的交换机的ip] [掩码]no shutdown网络不可连接时的检查步骤原创 2017-01-10 15:25:51 · 1324 阅读 · 0 评论 -
Matplotlib学习笔记（2）--Matplotlib面向对象绘图
Matplotlib面向对象简介Matplotlib面向对象主要是可以实现更加定制化的绘图，但相比于通过直接使用pyplot而言使用也更加复杂。Matplotlib中大的对象主要分为三个，FigureCanvas（画布），Figure（图），Axes（绘制的坐标轴）。一张图中绘制多个子图import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as ...原创 2018-05-25 10:06:45 · 2847 阅读 · 0 评论 -
学习用Python制作一个简易爬虫并做初步的数据可视化
1. 整体思路流程通过URL获取说要爬取的页面的响应信息（Requests库的使用）通过python中的解析库来对response进行结构化解析（BeautifulSoup库的使用）通过对解析库的使用和对所需要的信息的定位从response中获取需要的数据（selecter和xpath的使用）将数据组织成一定的格式进行保存（MongoDB的使用）2. 简单代码演示...原创 2018-05-25 15:40:10 · 23012 阅读 · 6 评论 -
Matplotlib学习笔记
Matplotlib学习笔记关于Matplotlib最好的学习笔记就是官网地址，上边有绘制各种图形的示例，建议去官网文档学习，另外喜欢看视频教程的可以去B站。B站关于Matplotlib的视频教程Matplotlib官网地址基本图形的绘制散点图绘制散点图使用matplotlib.pyplot中的scatter()函数import matplotlib.pyplot ...原创 2018-05-24 09:18:31 · 651 阅读 · 0 评论 -
Seaborn学习笔记
Seaborn简介Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。可以使得数据可视化更加的方便，美观。关于Seaborn的学习，推荐去官网，里边有详细的教程和示例。Seaborn常用功能简介直接使用Seaborn的美化功能Seaborn直接提供了多种对matplotlib绘制的图形的美化功能，可以直接使用。示例...原创 2018-05-31 14:53:03 · 10871 阅读 · 4 评论 -
Seaborn学习笔记（二）
之前学习了解的都是Seaborn的数据绘制时候的美化功能，只是为了使得绘制出的图形更加好看，Seaborn同样提供了许多的用于展示数据相互关系的绘图函数。Seaborn绘制数据集的分布1. 绘制单变量分布 最简便快速查看seaborn中单变量分布的是distplot()方法。默认情况下，这将绘制数据的直方图并拟合核心密度估计值（KDE）。x = np.random.normal(s...原创 2018-05-31 19:54:07 · 1131 阅读 · 0 评论 -
Seaborn学习笔记（三）
Seaborn中专门提供了针对分类数据的绘图函数，可以很好的展示分类数据的分布情况。分类数据的可视化1. 分类的散点图可以使用stripplot()来展示散点图中一个变量是分类的情况。titanic = sns.load_dataset(&quot;titanic&quot;)tips = sns.load_dataset(&quot;tips&quot;)iris = sns.load_dataset(&原创 2018-06-02 11:05:53 · 633 阅读 · 0 评论 -
系统安全概述
系统安全概述系统安全概述Linux 系统安全概述内核简介OpenSSH安全配置Shell安全权限管理和控制iptables（防火墙）配置常用安全策略Window安全综述端口安全修改默认端口如何修改远程桌面默认端口账户安全修改默认用户名，设置复杂密码删除多余用户启用密码策略Android系统安全系统安全机制Android进...原创 2018-10-25 09:27:43 · 2967 阅读 · 1 评论 -
社会工程学简述
社会工程学学习笔记概述什么是社会工程学广义的说，社会工程学的定义是：通过建立理论并通过自然的，社会和制度上的途径且特别强调根据现实的双向计划和设计经验来一步一步的解决各种社会问题。在网络安全领域则更多的指的是通过欺骗，欺诈来操纵他人采取特定行动或泄露机密信息的行为。社会工程攻击总览整个计算机领域的社会工程学攻击，大体上可以分为两大部分。其一为非接触的信息收集，通过各种手段收集尽可能...原创 2018-10-25 09:32:40 · 6410 阅读 · 1 评论 -
MongoDB入门及问题总结
MongoDB使用入门及问题总结最近学习Python爬虫开发时需要使用MongoDB数据库，为此做个使用入门的介绍和所遇问题的总结。关于MongoDB关于MongoDB的简介可以直接去官网查看，主要和传统的MySQL，SQL Server这些数据库的不同之处在于它是NoSql型数据库，即非关系型数据库。不同于MySQL中的数据都是一张张的关系表结构，MongoDB中的数据并不是以相...原创 2018-05-19 21:10:01 · 3116 阅读 · 0 评论