随着软件供应链攻击的增加，保护我们的软件供应链变得更加重要。此外，在过去几年中，容器的采用也有所增加。有鉴于此，对容器镜像进行签名以帮助防止供应链攻击的需求日益增长。此外，我们今天使用的大多数容器，即使我们在生产环境中使用它们，也容易受到供应链攻击。在传统的 CI/CD 工作流中，我们构建镜像并将其推入注册中心。供应链安全的一个重要部分是我们构建的镜像的完整性，这意味着我们必须确保我们构建的镜像没有被篡改，这意味着保证我们从注册中心中提取的镜像与我们将要部署到生产系统中的镜像相同。证明镜像没有被篡改的最简单和最好的方法之一（多亏了 Sigstore）是在构建之后立即签名，并在允许它们部署到生产系统之前验证它。这就是 Cosign 和 Kyverno 发挥作用的地方。
张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中，我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU，以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用，使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
原题：MICRONAUT: A JAVA FRAMEWORK FOR THE FUTURE, NOW
最初于2018年11月17日在Medium发布。自此以来，该帖子已更新，可以使用最新版本的JHipster（6.3.0）和Istio（1.3.0）。
将机器学习（ML）模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开，这些微服务从 Docker 容器中托管，例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型，这些模型可以提供对新数据的预测。然后，可以将它们部署到云环境中，以处理维护连续可用性所需的所有事情，例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。
来源：Google 作者：文强 【新智元导读】还愁用不起GPU？今天谷歌宣布云端可抢占GPU大幅降价，P100的价格每小时0.43美元，换算成人民币只需2.77元。 不是每个人工作的时候都需要GPU
在本节中，我们将介绍 Google Cloud Platform（GCP）上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件，并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
这篇博文中提出的建议并不新鲜。事实上许多组织已经投入了数年时间和昂贵的数据工程团队的工作，以慢慢构建这种架构的某个版本。我知道这一点，因为我以前在Uber和LinkedIn做过这样的工程师。我还与数百个组织合作，在开源社区中构建它并朝着类似的目标迈进。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型？我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
基于我之前的博客文章，我在其中解释了如何利用 Shodan 搜索过滤器进行简单的 Shodan 搜索。事实证明，这些搜索对于蓝队识别可能构成安全风险的异常互联网暴露实例而言是有利的。
最近，我一直在Kubernetes上进行各种测试和部署。因此，我不得不一次又一次创建和销毁Kubernetes集群，有的时候甚至在一个小时内执行好几次。但由于我需要测试的某个事项需要一个全新的集群，所以简单地删除所有的pod、service、deployment等，来让集群变得“像新的一样”并没有任何作用。
谷歌开源的 ClusterFuzz 是一个可扩展的模糊测试基础设施，可在软件中发现安全性和稳定性问题。
自动缩放服务可以帮助管理员识别未充分利用的资源，并降低公共云成本，以及了解如何通过负载平衡和标记最大限度地发挥这些优势。 可扩展性是公共云的基石。但是，由于在需要时扩展资源很重要，因此必须缩减不必要或未充分利用的工作负载以满足降低资源的需求。这降低了公共云成本，加快了系统完美补丁和更新升级，并提高了安全性。 然而，手动实例管理在动态云计算环境中实际上是不可能的。相反，IT团队应该使用云自动扩展。以下是一些入门提示。 确定不必要的工作负载和资源 在生产环境中，云计算工作负载或应用程序可能需要在某个水平保持运行
数据湖漫游指南 文件大小和文件数 文件格式 分区方案 使用查询加速 我如何管理对我的数据的访问？ 我选择什么数据格式？ 如何管理我的数据湖成本？ 如何监控我的数据湖？ ADLS Gen2 何时是您数据湖的正确选择？ 设计数据湖的关键考虑因素 术语 组织和管理数据湖中的数据 我想要集中式还是联合式数据湖实施？ 如何组织我的数据？ 优化数据湖以获得更好的规模和性能 推荐阅读 问题、意见或反馈？ Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) 是用于大数据分析的高度可扩展且经济高
这是 WMI 攻击手法研究系列文章第四篇，将更多地关注信息收集和枚举。WMI 提供了大量的类，可以从中列举出很多东西。因此，让我们来深入了解，不要再浪费时间了。
Sqoop/Canal：关系型数据收集和导入工具，是连接关系型数据库和Hadoop的桥梁，Sqoop可将关系型数据库的数据全量导入Hadoop，反之亦然。而Canal可用于实时数据的增量导入
添加用户是任何计算机系统上最基本的练习之一。 本文重点介绍如何在Linux系统上执行此操作。
Jenkins是领先的开源自动化服务器，在开发团队中很受欢迎。最近，已经观察到以大型Jenkins服务器为目标来部署加密矿工的对手。他们还使用Jenkins发起了针对性的违规行为，以维护对开发人员环境的访问。有许多记录良好的博客文章，讨论了通过漏洞利用，Web控制台和漏洞利用后的利用以及对Jenkins的访问。
关系数据库是满足多种需求的数据组织的基石。它们支持从网上购物到火箭发射的各种功能。PostgreSQL是一个既古老但仍然存在的数据库。PostgreSQL遵循大部分SQL标准，具有ACID事务，支持外键和视图，并且仍在积极开发中。
试想一下，你有一个应用程序，你要性能测试，以及应用程序需要同时检测被消耗数据。如果您有这种需要（并且您熟悉JMeter），那么您可能会使用CSV数据集config。CSV数据集配置具有一些出色的功能，可让您控制测试将如何使用数据的大多数方面。
互联网技术的发展让大多数企业能够积累大量的数据，而企业需要灵活快速地从这些数据中提取出有价值的信息来服务用户或帮助企业自身决策。然而处理器的主频和散热遇到了瓶颈，CPU难以通过纵向优化来提升性能，所以多核这种横向扩展成为了主流。也因此，开发者需要利用多核甚至分布式架构技术来提高企业的大数据处理能力。这些技术随着开源软件的成功而在业界得到广泛应用。
TDW（Tencent distributed Data Warehouse，腾讯分布式数据仓库）基于开源软件Hadoop和Hive进行构建，打破了传统数据仓库不能线性扩展、可控性差的局限，并且根据腾讯数据量大、计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造。 TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品，单集群规模达到4400台，CPU总核数达到10万左右，存储容量达到100PB；每日作业数100多万，每日计算量4PB，作业并发数2000左右；实际存储数据量80PB，文件数和块数达到6亿多；存储利用率83%左右，CPU利
“LAMP”堆栈是一组开源软件，通常安装在一起以使服务器能够托管动态网站和Web应用程序。这个术语实际上是一个缩写，代表L inux操作系统，带有A pache Web服务器。站点数据存储在M ariaDB数据库中，动态内容由P HP 处理。
Mimikatz是从Windows系统收集凭据数据的最佳工具之一.实际上,大多数认为Mimikatz是Windows凭据的"瑞士军刀"(或多功能工具),该工具可以完成所有任务.由于Mimikatz的作者Benjamin Delpy是法国人,因此,至少在他的博客上,大多数描述Mimikatz用法的资源都使用法语.该Mimikatz GitHub的库是英文的,包括命令使用的有用信息.
Impacket是用于处理网络协议的Python类的集合，用于对SMB1-3或IPv4 / IPv6 上的TCP、UDP、ICMP、IGMP，ARP，IPv4，IPv6，SMB，MSRPC，NTLM，Kerberos，WMI，LDAP等协议进行低级编程访问。数据包可以从头开始构建，也可以从原始数据中解析，而面向对象的API使处理协议的深层次结构变得简单。
APT29是威胁组织，已被归于俄罗斯政府情报组织，APT29至少从2008年开始运作，具有YTTRIUM、The Dukes、Cozy Duke、Cozy Bear、Office Monkeys等别名。主要攻击目标为美国和东欧的一些国家。攻击目的是为了获取国家机密和相关政治利益，包括但不限于政党内机密文件，操控选举等。与APT28，同属于俄罗斯政府的APT28相互独立，但在某种程度上会联合行动。APT29是东欧地区最为活跃的APT组织之一。该APT的许多组件均通过伪造的Intel和AMD数字证书进行签名。
TICK堆栈是来自时间序列数据库InfluxDB的开发人员的产品集合。它由以下组件组成：
要确保公司云资产的安全性，首先要应用基于虚拟网络独特性修改的可靠的数据安全实践。
0 操作成功完成。 1 函数不正确。 2 系统找不到指定的文件。 3 系统找不到指定的路径。 4 系统无法打开文件。 5 拒绝访问。 6 句柄无效。 7 存储控制块被损坏。 8 存储空间不足，无法处理此命令。 9 存储控制块地址无效。 10 环境不正确。 11 试图加载格式不正确的程序。 12 访问码无效。 13 数据无效。 14 存储空间不足，无法完成此操作。 15 系统找不到指定的驱动器。 16 无法删除目录。 17 系统无法将文件移到不同的驱动器。 18 没有更多文件。 19 介质受写入保护。 20
用户账号的认证 用户账号是对计算机用户身份标识，。每个使用计算机的人，必须凭借他的用户账号密码才能够进入计算机，进而访问计算机里面的资源。在计算机中存有一个叫SAM的数据库，当用户输入账号密码之后会与SAM数据中的密码进行验证，SAM路径为：
提起大数据，不得不提由IBM提出的关于大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性），而对于大数据领域的从业人员的日常工作也与这5V密切相关。大数据技术在过去的几十年中取得非常迅速的发展，尤以Hadoop和Spark最为突出，已构建起庞大的技术生态体系圈。 首先通过一张图来了解一下目前大数据领域常用的一些技术，当然大数据发展至今所涉及技术远不止这些。
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提高游戏服务器端逻辑的开发效率 游戏服务器端有三个常用的典型功能，几乎每个游戏都要反复实现的。而这几个功能，都会符合一些最佳建模和最佳实践： 客户端拉取服务器数据：有命令模式和RPC这两中常见的建模。
Tech 导读 星链是京东科技消金基础研发部研发的一款研发效能提升的工具平台，面向后端服务研发需求，尤其是集成性、场景化、定制化等难度不太高、但比较繁琐的需求，如服务前端的后端(BFF)、服务流程编排、异步消息处理、定时任务、运营后台、工作流程自动化、临时性需求等，以低代码方式开发微服务，以声明式进行Serverless部署，使研发人员聚焦业务逻辑而非各类细节，大幅提升研发效能、降本增效。 01 星链是什么 在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juin
Tips: 操作系统安装的SQL Server版本的最低要求((注意根据实际操作 Server 2019 / 2016 是支持 SQL Server 2008 R2))
官网地址：https://help.github.com/categories/github-pages-basics/
为了避免每月云计算支出超出组织的预期，组织可以使用容器，容量预购和更多的云成本管理策略来控制失控的云支出。 在云中运营组织的业务与在本地部署数据中心运行相比是根本不同的。当运营不同时，其成本的策略也不同。 从财务角度来说，数据中心需要大量的建筑资本支出，服务器和软件许可证的额外资本支出，以及为服务器和冷却系统供电以及维护和管理的虽然较小但重要的运营支出。 在云计算中没有资本支出。相反，却有显著的运营支出，用于服务器虚拟机实例，存储，网络流量，软件许可证和其他细节。 从成本管理的角度来看，将计算负载转移到云
本文根据唐彦在【第十三届中国数据库技术大会（DTCC2022）】线上演讲内容整理而成。
我们对本月的更新感到非常兴奋！我们发布了两个最重要的社区请求：Power BI Pro的增量刷新和分层切片器。此外，我们还对新功能区和一些新的DAX功能进行了一些改进。自上次发布以来，AppSource上发布了一些新的Power BI视觉效果，因此请务必尝试一下！如果您想了解本月的所有更新和增强功能，请查看完整的博客。
警报提供对代码问题和对用户的影响的实时可见性。有多种类型的警报可用于自定义阈值和集成。
外链分析工具可以快速帮助我们查看和分析竞争对手的外链，在搜索引擎中关键词排名显然是网站SEO必须要做的优化事情。通过外链分析工具我们经常可以找到很好外链资源，告诉我们谁链接到这些网站。如果这些网站链接到这些网站，为什么我们也不这样做。这节课我们将深入研究外链分析。 使用外链分析工具分析竞争对手网站外链
徐蓓，腾讯云容器专家工程师，10年研发经验，7年云计算领域经验。负责腾讯云 TKE 大数据云原生、离在线混部、Serverless 架构与研发。 1 方案介绍 大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业，为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长，对数据处理能力提出了更大的挑战，同时对时效性也提出了更高的要求。实时分析已成为企业大数据分析中最关键的术语，这意味企业可将所有数据用于大数据实时分析，实现在数据接受同时即刻为企业生成分析报告，从而在第一时间作出市场判断与决策。 典型的场景如电商大促和金
在这种情况下，我们利用这样一个事实，即从非特权用户上下文中，我们可以诱导以 NT AUTHORITY\SYSTEM 身份运行的本地服务通过 HTTP 对运行在 localhost 上的攻击者服务执行 NTLM 身份验证，使用主机的计算机帐户密码进行身份验证。然后，攻击者可以将该身份验证尝试中继到 LDAP 服务，以配置基于资源的约束委派 (RBCD) ，以允许攻击者控制的用户或计算机帐户冒充任何用户访问受害计算机。Elad Shamir 在他的文章“Wagging the Dog: Abusing Resource-Based Constrained Delegation to Attack Active Directory”中对这种攻击背后的理论基础进行了更深入的讨论。
描述:Nltest是内置于 Windows Server 2008 和 Windows Server 2008 R2 的命令行工具。 如果您有 AD DS 或 AD LDS 服务器角色安装，则可用，如果安装活动目录域服务工具的一部分的远程服务器管理工具 （RSAT）则也可以用。 若要使用nltest您必须从提升的命令提示符下运行nltest命令。 注意：要打开提升的命令提示符，请单击开始用鼠标右键单击命令提示符下，然后单击以管理员身份运行。
攻击者可以通过多种方式获得 Active Directory 中的域管理员权限。这篇文章旨在描述一些当前使用的比较流行的。此处描述的技术“假设破坏”，即攻击者已经在内部系统上站稳脚跟并获得了域用户凭据（也称为后利用）。
对于任何计算环境来讲，身份验证是最基本的安全要求。简单来说，用户和服务必须先向系统证明其身份（身份验证），然后才能在授权范围内使用系统功能。身份验证和授权携手并进，以保护系统资源。授权有多种方式处理，从访问控制列表（ACL）到HDFS扩展的ACL，再到使用Ranger的基于角色的访问控制（RBAC）。
卡巴斯基实验室的安全服务部门每年都会为全球的企业开展数十个网络安全评估项目。在本文中，我们提供了卡巴斯基实验室2017年开展的企业信息系统网络安全评估的总体概述和统计数据。
Kubernetes 的稳健性、可靠性使它成为现阶段最流行的云原生技术之一，但也有不少用户反映， Kubernetes 技术学习起来十分复杂，只适用于大集群且成本较高。这篇文章将打破你的观念，教你在小型项目中部署 Kubernetes 集群。
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