Machinae这款开源工具可以帮助广大研究人员从各个开放网站/feed收集跟网络安全有关的数据,例如IP地址、域名、URL、电子邮件地址、文件哈希和SSL指纹等等。
好久没更新了,最近配置json文件的时候发现以前用的excel转json转换器不好用了,上网找了几个都不能满足需求,于是自己用python写了一个。工具不复杂,使用简单,但能满足几乎所有excel转json的要求了,包括多层嵌套,每一层定制为列表或者字典的输出格式,复杂单元格的定制。 转载请注明出处:https://blog.csdn.net/ylbs110/article/details/82755822
Machinae这款开源工具可以帮助广大研究人员从各个开放网站/feed收集跟网络安全有关的数据,例如IP地址、域名、URL、电子邮件地址、文件哈希和SSL指纹等等。该工具受到了Automater的启发,旨在从以下四个方面提升原工具的功能:
之前介绍过读取yaml文件输出json,今天介绍下使用Python的yaml模块将JSON转换为YAML格式。
SubFinder是一个子域发现工具,可以为任何目标枚举海量的有效子域名。它已成为sublist3r项目的继承者。SubFinder使用被动源,搜索引擎,Pastebins,Internet Archives等来查找子域,然后使用灵感来自于altdns的置换模块来生成排列,并使用强大的bruteforcing引擎快速的解析它们。如果需要,它也可以执行纯粹的爆破。此外,SubFinder还具有高可定制性。其代码构建模块化的特点,使你能够轻松地添加功能或移除错误。
Versionscan是一款可以帮助安全研究人员评估PHP项目安全性的漏洞扫描及安全报告工具,它可以检测已知的CVE漏洞,并报告目标站点的潜在安全问题。
上一篇(http://qindongliang.iteye.com/blog/2354381 )写了收集sparkstreaming的日志进入kafka便于后续收集到es中快速统计分析,今天就再写一篇如何在普通应用程序实时收集日志,上一篇写的毕竟是分布式环境下的操作,有一定的特殊性,如MapReduce,Spark运行的日志和普通项目的日志是不太一样的。 所谓的普通程序就是web项目的或者非web项目的的程序,大部分都是单机版本的。 大多数时候,我们的log都会输出到本地的磁盘上,排查问题也是使用Linux
Nodesub是一款功能强大的子域名扫描与发现工具,该工具是一个命令行接口工具,可以帮助广大研究人员在漏洞奖励任务或渗透测试任务过程中完成子域名扫描方面的工作。当前版本的支持各种子域名枚举技术,并且提供了大量灵活的参数选项实现定制化任务执行。
print()函数可以输出字符串到屏幕。对于输出的字符串,我们很多方法控制字符串的格式,如果你的python版本>=3.6,那么强烈推荐f字符串(f-string)。
在平常的工作中,遇到的接口响应格式绝大多数都是JSON格式,对于这种格式的数据有时候又爱又恨。很多时候要看懂层级,很多人会使用一些格式化工具(包括在线工具)。我自己写了一个方法来处理JSON格式的数据,之前写过文章:将json数据格式化输出到控制台,后来又更新了一些其他功能,修复了一些BUG,展示格式如下:
上篇文章"简单脚本监控SSL证书,到期告警提醒"发布之后,不少朋友说项目少的情况还好,在zabbix中手动添加监控项和触发器就可以,但项目多的时候,一条一条添加,就有点不合适了
1,首先,ElasticSearch只能接收格式化的数据,所以,我们需要将文本文件转换为格式化的数据---json。
JSON是JavaScript Object Notation的缩写,它是一种数据交换格式。在web网络传输数据的时候,我们经常会遇到JSON数据。
我们现在有一个WKT格式的要素,我想看一下这个要素到底是什么形状,有没有什么方便的方法呢?
关于Sealighter Sealighter是针对ETW(Event Tracing)和WPP(Windows PreProcessor Tracing)的安全研究工具,工具的帮助下,在ETW研究人员可以方便追踪和研究W和WPP。 Sealight利用了Krabs ETW库来启用事件过滤功能的丰富功能,对事件ETW和WPP进行分类。 输出,Sealighter 可以将事件解析为 JSON 格式,并输入到 Python、PowerShell、Splunk 或 ELK 中进行进一步分析。 功能介绍 1
#!/usr/bin/python #-*- coding:gbk -*- #设置源文件输出格式 import sys import getopt import json import createDict import myConToXML import myConToTable def getRsDataToDict(): #获取控制台中输入的参数,并根据参数找到源文件获取源数据 csDict={} try: #通过getopt获取参数 opt
规范的日志存放路径和输出格式将为我们后续的收集和分析带来极大的方便,无需考虑各种不同路径、格式的兼容问题,只需要针对固定几类日志做适配就可以了,具体的规范如下:
查看MySQL的查询计划是分析查询的重要方法,可以通过使用EXPLAIN语句来确认优化器将采取哪种查询计划,是否与你的预期一致。
1.class pprint.PrettyPrinter(indent=1,width=80,depth=None, stream=None)
MySQL Shell是目前MySQL官方最新的CLI客户端。MySQL Shell不但提供了操作SQL的功能、还提供了管理InnoDB Cluster的API,并且集成了大量的MySQL工具。在这一系列的文章里,将详细向读者介绍MySQL Shell的各种使用方法。这一篇将介绍如何使用MySQL Shell执行代码。
上一篇介绍到如何在go-kit整合zap进行log输出《go-kit 微服务 整合zap日志库》,最后整合完毕后发现返回的log是一个json格式和项目标准的日志格式有一些不一样,所以想自定义zap log的输出格式。
Hi,大家好,新的一年,你有什么Flag呢?想必加薪搞钱必定是其中一项,新年伊始,给大家分享一波自动化面试题。祝2022年加薪成功~
zap目前貌似没有类似log4j2的async的log,针对layout需要自己定制encoder,针对输出需要自己定制Sink/WriteSyncer,要同时输出到多种不同的地方,可以使用zapcore.NewMultiWriteSyncer来包装成一个新的core。
在log4j 1.x的版本中,我们想将日志输出的文件中,需要很复杂的配置。这点已经在2.0的版本中得到了大大的改善。 简单的配置,以及灵活的应用,已经成为了一种趋势。不管我们以追加的形式写日志文件,还是覆盖的形式,配置他们都是小菜。 还有比如日志文件大小自动分割,自动备份,无死锁,高性能等等。更令人欣喜的是,它支持json格式的配置,加载快,轻巧,异步读写。 好吧,来看它的使用吧。 看配置文件log4j2.xml代码:
前文学习了ajax、jsonify、数据库返回结果、echarts柱状图等用法,关于折线图原来想象着没有多困难的事情,结果碰了一大堆钉子,终于得到圆满解决,第一个要解决的是数量未知的折线图如何构造,没办法只能动态构造,第二个要解决的事情是如何构造json文件,第三个要解决的事情是如何生成数据,第四个要解决的事情js如何解析json数据。
JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式。它基于JavaScript语法,但也可以被其他语言如Python解析和生成。Python内置了对JSON的支持,可以轻松地将Python对象序列化为JSON格式的字符串,以及将JSON字符串反序列化为Python对象。
通过--since和--until选项,可以过滤任意时间限制,显示指定条件之前、之后或之间的日志。
MySQL不同版本,提供了很多新的特性,有些改动可能小,但确实能解决我们的实际问题,例如杨老师的这篇文章《新特性解读 | 针对用户定制不同格式执行计划》,就给我们引入了执行计划的定制化路径。
有些时候我们使用浏览器查看页面正常显示的数据与使用requests抓取页面html得到的数据不一致,这是因为requests获取的是原始的HTML文档,而浏览器中的页面是经过JavaScript处理数据后的结果。这些处理过的数据可能是通过Ajax加载的,可能包含HTML文档中,可能经过特定算法计算后生成的。
JSON是一种轻量级的数据格式,易于阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。它基于键值对的方式组织数据,支持嵌套结构,包括对象和数组。
在Python编程中,处理JSON数据是一个常见的任务。JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,它基于ECMAScript的一个子集,采用完全独立于语言的文本格式来存储和表示数据。在Python中,我们使用json模块来序列化和反序列化JSON数据。
使用java开发项目时,log日志一般都是应用程序必不可少的一部分,大部分情况下我们的log文件都是普通的文本信息,通过level来标记不同级别的日志。 日志的目的,主要还是为了出现问题时有追踪的途径,方便从里面查出原因,在数据量小的时候通过linux上的各种shell命令如awk,grep就能快速查询或者做一些简单的统计,当数据量的时候,而且程序本身还是分布式的时候,这种方式就有点费劲。比如你有10台机器,你需要登录每台查询,是非常繁琐的,而且数据量大的时候linux命令可能效率非常低。所以这个时候我们就
Smap是一款功能强大的被动式网络扫描工具,该工具类似于Nmap的功能,但Smap由Shodan.io驱动,并且使用了Shodan.io的免费API来实现端口扫描,可以作为Nmap的一款替代产品。该工具能够接收和Nmap相同的命令行参数,并生成相同的输出结果。在某些情况下,Smap的适用场景更广。
learn from https://learn.deeplearning.ai/langchain/lesson/2/models,-prompts-and-parsers
好久没发这种实用贴了,最近用到了一些能提升工作效率的IDEA插件,给小伙伴们分享一下。相信我,我分享的这些插件,都是实实在在能解决实际开发场景中痛处的。
3*2**2的输出是多少?(1分) 8 % 4的输出是多少?(1分) 32 + '32'的输出是什么?(1分) 32 > '32'的输出是什么?(1分) 'Sheng Xin Bao Dian'.find('x')和'Sheng Xin Bao Dian'.find('X')的输出分别是?(2分) 一句话计算'Sheng Xin Bao Dian'字符串中n的数目?(1分) 写出下面10段程序的输出?(1分/段) aList = [1, 2, 3] bList = aList bList.append(4)
在使用Python进行开发时,JSON是一种常见的数据交换格式。 然而,在处理JSON数据时,开发者可能会遇到TypeError: the JSON object must be str, bytes or bytearray, not 'dict’的错误。 这个错误通常发生在尝试将一个字典(dict)直接转换为JSON格式时。
所以 sid cid 和aid其实都是一些化合物的id,我们可以通过请求这个id来获得与其对应的属性:
fmt = "%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(filename)s-%(lineno)d:%(message)s"
关于Fingerprintx Fingerprintx是一款功能强大的端口服务扫描工具,它是一款类似于httpx的实用工具,并且还支持扫描类似RDP、SSH、MySQL、PostgreSQL和Kafka等指纹识别服务。Fingerprintx可以跟类似Naabu这样的端口扫描工具一起使用,并对端口扫描过程中识别的一组端口进行指纹识别。比如说,研究人员可能希望扫描一个IP地址范围,然后快速对在所有发现的端口上运行的服务进行指纹识别,那么Fingerprintx就可以派上用场了。 功能介绍 1、支持
邓开表同学实战MongoDB系列文章,非常不错,赞!大力推荐! 本文主要讲诉MongoDB的审计能力。在数据库安全的生命周期中,包括:保护、检测、响应及补救。检测的核心就是审计(Audit)。有些情况下,审计不仅仅用于检测不好的行为,也作为对整个数据库的行为进行监控而存在。审计能够告诉我们谁访问了什么、在什么地方、什么时间、采用了何种方式。 1、前言 在数据库安全的生命周期中,包括:保护、检测、响应及补救。检测的核心就是审计(Audit)。有些情况下,审计不仅仅用于检测不好的行为,也作为对整个数据库的行为进
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在搭建k8s集群之前,我们需要先了解下kubectl的使用,以便在集群部署出现问题时进行检查和处理。命令和语法记不住没有关系,但是请记住主要的语法和命令以及帮助命令的使用。
res = os.path.join('路径1','路径2')自动拼接路径,支持不同平台的路径拼接,(windows、ios、andirod、linux、unix) 可以多层路径拼接,且拼接过程中自动加'\'
项目进行时遇到了一个问题,需要将生成的日志按照项目类别输出到不同的目录下,具体解决方案如下:
2.6、ASP.NET WebApi降龙十八掌之美化JSON时间类型T问题和CORS跨域访问
本篇文章主要对比赛流程中的各个环节进行展开说明,并对笔者践行过的代码及更改的地方进行记录。如哪里有侵权请联系笔者进行删除。另外在这里对比赛举办方表示感谢 ~ ~
但是在java中没有使用的就是assert关键词,它的概念是:assert这个关键词我们称之为“断言”,当这个关键词后边的条件为 False 时,程序自动崩溃并抛出AssertionError的异常。在进行单元测试时,可以用来在程序中置入检查点,只有条件为 True 才能让程序正常工作。
我是windows下安装的Anaconda2,对应的python版本是python2.7。为了方便,又借助conda安装了python3.6的虚拟环境。
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