事件的事后调查 目录 事件的事后调查 简介 什么是事件 不是所有事情都是事件 监控 告警 可操作告警的重要性 事件管理生命周期 事件响应的准备练习(准备) 灾难演习和事件响应练习 定期测试 微妙的测试和自动化 一旦有了大量事后调查，就可以确定出事件的产生模式。让事后调查指引你解决问题。为此，我们推荐创建一个共享仓库并在团队内部共享事件调查。 心理安全感 在讨论事后调查的时候不得不提到心理安全。 事后调查是确保你能够从错误中吸取经验的一种系统解决方案，还能帮助共享从错误中获得的知识(如给其他人阅读事后调查)。 事后调查提供了一种从事件中学习的正式流程，以及防止和降低事件、影响和复杂度的机制。 事后调查可以展示趋势，并为你的工作排出优先级。事后调查应该是无指责的，这可以避免私底下对问题进行反复讨论，即谁导致的问题，是谁的过错等等。事后调查应该关注从事件中学习到了什么以及对未来的改进。 以下是一些可以拓宽系统分析深度的问题： (如适用)该事件是否作为单个事件进行审查，或是否讨论了关联/相关/子事件？ 你或任何主要内部客户是否了解到以前未知的依赖关系？ 端到端的沟通情况如何？
然而，事件的处理方式可以帮助组织保持竞争力并实现其业务目标。当事件发生时，需要对其进行调查并有效消除，这就是根本原因分析（RCA）的意义所在。组织应该认真进行根本原因分析有很多原因。 但在我们讨论RCA在调查事件时的重要性之前，让我们快速定义它是什么。图片什么是根本原因分析？为什么它在事件调查期间很重要？根本原因分析基本上可以定义为一种方法，帮助分析事件，以确定潜在（根本）原因。 因此，RCA不仅仅是在表面上处理事件的拼凑工作。当RCA正确完成时，这意味着事件在未来再次发生的可能性极低（几乎可以忽略不计）。这可能是RCA在事件调查中很重要的最大原因之一。 除了帮助组织找到事件的永久解决方案外，以下是组织应进行根本原因分析的其他原因：帮助解决类似事件根本原因分析的最终结果之一是，组织将提出一种系统和逻辑的方法来处理事件。 此外，无需担心任何事件，现有员工将感到更安全，高技能工人将希望为组织工作。结论如您所见，根本原因分析通过识别和消除根本原因，有助于防止事件在未来再次发生。
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最近，随着深度学习（DL）在各个领域的成功，神经网络在MER中受到越来越多的关注。与宏观表情不同，面部表情是自发的、微妙的、快速的面部运动，导致数据收集困难，因此数据集规模小。 在这项调查中，我们对深度微表情识别（MER）进行了全面的回顾，包括数据集、深度MER管道和最具影响力的方法的基准标记。这项调查为该领域定义了一个新的分类法，包含了基于DL的MER的所有方面。 此外，我们总结了剩余的挑战和设计强大的深度MER系统的潜在方向。据我们所知，这是第一次对深度MER方法的调查，这个调查可以作为未来MER研究的参考点。 基于深度学习微表情识别的调查.pdf
图片什么是事件循环首先我们需要了解一下最基础的一些东西，比如这个事件循环，事件循环是指Node.js执行非阻塞I/O操作，尽管==JavaScript是单线程的==,但由于大多数==内核都是多线程==的 ，在1000s后才会放入事件2.事件循环进入到poll阶段，开始不断的轮询监听事件3.fs模块异步执行，根据文件大小，可能执行时间长短不同，这里我使用的小文件，事件大概在9s左右4.setImmediate ，所以事件循环有一次进入到poll阶段，进行轮询6.读取文件完毕，fs产生了一个事件进入到poll阶段的事件队列，此时事件队列准备执行callback，所以会打印（read time: 9），人工阻塞了 5s，虽然此时timer定时器事件已经被添加，但是因为这一阶段的事件循环为完成，所以不会被执行，（如果这里是死循环，那么定时器代码永远无法执行）7.fs回调阻塞5s后，当前事件循环结束，进入到下一轮事件循环 也就是说，它其实不属于事件循环的一部分。那么他们是在什么时候执行呢？不管在什么地方调用，他们都会在其所处的事件循环最后，事件循环进入下一个循环的阶段前执行。
探究入侵深度 在该网站设置中，只有www-data用户组才能执行php代码文件。而且，我发现很难通过apt方式来安装软件，所以想要更新系统也变成了一件几乎不可能的事了！ 以下是网友对我这篇博客的一些评论： 你的服务器已经被入侵了，所以请别用家庭电脑远程连接来处理这类安全事件 在重装系统过程中使用默认配置 可以使用恶意程序检测工具Linux Malware Detects
Tradenews于近期公布了2021国际对冲基金算法交易服务*使用的情况调查，从这份调查中我们可以看到国际顶级对冲基金对于算法交易在其策略中使用情况的统计。
在刚刚结束的7月末，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会联合主办的2022 首届XOps产业生态峰会上，现场发布了《中国DevOps现状调查报告（2022）》该报告作为国内DevOps的权威年度汇报 庖丁解牛，方能游刃有余，下面就让我们正式进入报告的深度解读。01.
深度学习的流行也极大地促进了对徒手写生的研究。本文对面向手绘草图的深度学习技术进行了综述。 (2)通过调查现有的数据集、研究主题和最先进的方法，通过详细的分类，回顾了深度学习时代手绘草图社区的发展。(三)探讨了该领域的瓶颈、开放问题和潜在的研究方向，以推动未来的工作。 原文作者：Peng Xu 原文地址：https://arxiv.org/abs/2001.02600 徒手素描的深度学习：一项调查.pdf
美国联邦调查局（FBI）官网显示，波格契夫在 FBI 通缉十大黑客名单中排名第二，是某网络犯罪团体的头目。
系列目录 （1）libevent源码深度剖析一 序 （2）libevent源码深度剖析二 Reactor模式 (3）libevent源码深度剖析三 libevent基本使用场景和事件流程 （4）libevent 源码深度剖析四 libevent源代码文件组织 （5）libevent源码深度剖析五 libevent的核心：事件event （6）libevent源码深度剖析六 初见事件处理框架 （7）libevent 源码深度剖析七 事件主循环 （8）libevent源码深度剖析八 集成信号处理 （9）libevent源码深度剖析九 集成定时器事件 （10）libevent源码深度剖析十 支持I/O多路复用技术 （11 ）libevent源码深度剖析十一 时间管理 （12）libevent源码深度剖析十二 让libevent支持多线程 （13）libevent源码深度剖析十三 libevent信号处理注意点 现在我们已经初步了解了 libevent的Reactor组件——event_base和事件管理框架，接下来就是libevent事件处理的中心部分——事件主循环，根据系统提供的事件多路分发机制执行事件循环，对已注册的就绪事件，调用注册事件的回调函数来处理事件
调查报告批评OPM领导不力，虽然多年来一直受到信息安全警告，但却从未采取有效行动保护其存储的大量敏感数据。 报告认为，只要OPM采取基本的安全防范措施，加强安全意识，信息泄露事件或许就不会发生。 后续事件： 2014年3月，经过取证分析，OPM发现了第一位入侵系统的黑客X1,之后几个月OPM与FBI、NSA和其它机构合作对这位黑客展开监控调查，并拟定“大爆炸”（Big Bang）计划，准备在2014 2 关键事件节点 数据泄露事件发生后，经过OPM的调查和回顾，罗列了以下一些关键事件的时间节点： 2012年7月，据US-CERT报告，OPM网络遭到黑客入侵，在其中一台服务器上发现了植入的Hikit后门软件 在2014年关键时刻，低效的领导能力和不当的决策能力，导致了数据泄露事件的发生。 7 结语 也许，OPM事件的最终处理结果非常让美国人民不满意，这份国会调查报告的最终目的，还是希望政府能加强网络信息安全能力建设，最大程度地保护个人信息安全和国家安全不受威胁。
系列目录 （1）libevent源码深度剖析一 序 （2）libevent源码深度剖析二 Reactor模式 (3）libevent源码深度剖析三 libevent基本使用场景和事件流程 （4）libevent 源码深度剖析四 libevent源代码文件组织 （5）libevent源码深度剖析五 libevent的核心：事件event （6）libevent源码深度剖析六 初见事件处理框架 （7）libevent 源码深度剖析七 事件主循环 （8）libevent源码深度剖析八 集成信号处理 （9）libevent源码深度剖析九 集成定时器事件 （10）libevent源码深度剖析十 支持I/O多路复用技术 （11 ）libevent源码深度剖析十一 时间管理 （12）libevent源码深度剖析十二 让libevent支持多线程 （13）libevent源码深度剖析十三 libevent信号处理注意点 前面已经对 3.接口函数 前面提到Reactor框架的作用就是提供事件的注册、注销接口；根据系统提供的事件多路分发机制执行事件循环，当有事件进入“就绪”状态时，调用注册事件的回调函数来处理事件。
起因 朋友公司遇到了一起挖矿病毒事件，找我帮忙看看。 入侵分析 基本信息检查 当我登录服务器做检测时，top回显并未发现异常进程： ? 但是在crontab中发现一条异常的定时任务： ?
事件系统角色划分事件注册：registerEvents；事件监听：listenToAllSupportedEvents；事件合成：SyntheticBaseEvent；事件派发：dispatchEvent ；连续事件：continuous，常见的如：error, progress, load, ；它们的优先级排序：0：离散事件， 1：用户阻塞事件， 2：连续事件它们会注册冒泡和捕获阶段两个事件。 这样，同类型的事件会复用同一个合成事件实例对象，节省了单独为每一个事件创建事件实例对象的开销，这就是事件的合成。捕获和冒泡事件派发分为两个阶段执行， 捕获阶段和冒泡阶段。 做下总结：React的事件系统分为几个部分：事件注册；事件监听；事件合成；事件派发；事件系统流程：在React代码执行时，内部会自动执行事件的注册；第一次渲染，创建fiberRoot时，会进行事件的监听 ，所有的事件通过addEventListener委托在id=root的DOM元素上进行监听；在我们触发事件时，会进行事件合成，同类型事件复用一个合成事件类实例对象；最后进行事件的派发，执行我们代码中的事件回调函数
据Bleeping Computer报道，LastPass当地时间12月22日透露，攻击者在今年早些时候使用2022年8月事件中窃取的信息侵入其云存储，窃取了客户的保险库数据。 这是一年内LastPass发生的两次因云存储漏洞而发生的安全事件。 该公司透露，8月事件的攻击者在被驱逐之前，对其内部系统访问了四天。
安全是一个具有深度和广度的广阔主题。但安全专家认为可以将Lightrun作为安全工具的一种创造性方法，并且可以将其提升到一个新的水平。 什么是Lightrun? 但是如果有所怀疑，Lightrun可以帮助调查并证明漏洞。 例如来看看这个明显的错误：这是一个明显的SQL注入错误，但它可以被利用吗?可以花时间调整代码吗? Lightrun的低级深度代码可观察性使人们能够更快地响应潜在威胁，并更快地缓解漏洞。 此外，还可以为Lightrun提出更多惊人的与安全相关的用例，这些用例令人兴奋。
0x01 今天早上刚起来，一个朋友就发给我一个文件，一看文件的名字是拿货清单.tbz2，我第一感觉是病毒，然后就打电话告诉我的那个朋友，她的QQ号码可能被盗了，...
首先这里给出CNN在发展过程中的一些具有里程碑意义的事件和文献： 对于CNN最早可以追溯到1986年BP算法的提出，然后1989年LeCun将其用到多层神经网络中，直到1998年LeCun提出 2015年深度学习领域的三巨头LeCun、Bengio 、Hinton在Nature上发表一篇综述，系统的总结了深度学习的发展前世今生，文章写得通俗易懂，全文几乎都没有什么公式，是一篇科普性较强的文章， 个人觉得研究深度学习的人员都应该去读一读，题目也很简洁，就叫《Deep Learning》，2015年发表，目前引用量已达321次： 然后在2016年，CNN再次给人们一个惊喜：谷歌研发的基于深度神经网络和搜索树的智能机器人 4.5 卷积神经网络与深度学习的概念 在这篇博文中我一会儿说卷积神经网络模型，一会儿说深度学习模型，但需要强调的是这两个概念并不是等价的，深度学习的概念要更为宽泛一些。 经典的深度学习理论可分为卷积神经网络、深度置信网络以及自动编码器，卷积神经网络可以说是目前深度学习体系中研究最多、应用最为成功的一个模型，因此这个概念还是要区分清楚的。
腾讯云高级威胁检测系统（Network Traffic Analysis System，NTA）通过镜像方式采集企业网络边界流量，结合腾讯多年积累的海量安全数据，运用数据模型、安全模型、感知算法模型识别网络攻击及高级威胁（APT）。同时，对事件告警原始流量进行留存，方便事后追溯，可极大提升云环境下的威胁感知能力。
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