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智能硬件设备八安全问题分析

安全问题 作为国内最早从事智能硬件安全攻防研究的团队,基于长期的智能硬件安全攻防实践,360攻防实验室对智能硬件设备的安全隐患进行了系统的分析和梳理,总结了智能硬件设备存在的八安全隐患。...以下是智能硬件设备八安全隐患分析: ? 图:智能硬件主要安全问题比例 1、数据存储不安全 毫无疑问,移动设备用户面临的最大风险是设备丢失或被盗。任何捡到或偷盗设备的人都能得到存储在设备上的信息。...如果对于密钥存放的方式不当,可以轻而易举地将数据还原成明文进行逆向分析,从而进行进一步的攻击。...图:敏感数据泄露 结尾 通过以上的分析可以看出,安全隐患几乎存在于智能硬件数据信息流向的每个环节,而在实际攻击测试中,通常可以根据信息数据的流向,把数据交互的信息点列为攻击面,以此可以划分为固件、APK...在每个信息点上都会有数据的存储、交互、控制的流程。 首先,通过分析发现,固件中包含的设备与云端交互数据、设备与本地手机交互数据。手机安装的APK 中包含手机与云端交互数据、手机与本地设备交互数据

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数据分析7能力:梳理数据需求

今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼,甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求?...顾名思义,数据需求,就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说:这还有需求呀,我们公司都是一通电话:“歪!给我个XX数据,快!”就完事了,根本不存在啥需求。 确实有这种无脑公司。...,可以在一堆需求塞车的时候,按领导等级高低排序给数。...管得了期望时间,才好体现数据分析的业绩。...八、小结 满足了5w的,就是一个完整的数据分析需求了。梳理数据分析需求,不但能减少重复工作,更可以为数据分析师发现项目机会,提高BI使用率,体现工作业绩打下坚实的基础。至于具体如何做,下篇再分享。

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数据分析工具汇总

数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程,为Hadoop批处理提供实时数据处理。...SQLStream:SQLStream为流媒体分析、可视化和机器数据持续集成提供了一个分布式流处理平台。...提供数据存储服务获取、分析和访问任何数据格式、数据管理服务以处理、监控和运行Hadoop及数据平台服务安全、存档和规模一致的可用性。...Presto:Presto框架转眼间从Facebook框架是一个Presto是Facebook开发的开源分布式SQL查询引擎,支持对任意级大小的数据源进行快速地交互分析。...Lambda架构框架主要包括: Twitter’sSummingbird:Twitter的开源Summingbird大数据分析工具,通过整合批处理与流处理来减少它们之间的转换开销。

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数据分析师吃饭的家伙介绍:硬件和软件

大家伙,我是飞哥,前几天介绍了一下三屏幕的快乐(三个屏幕的快乐是真快乐),后台有人问相关的配置和价格,今天分享一下我办公常用的硬件和软件。 1....硬件 「电脑:」 个人笔记本:联想小新14,主要是连接远程,出差,办公,价格5000左右 公司台式机:同事根据需求配置的(想做数据分析?电脑配置及软件推荐!)...600左右 第三屏幕:随便在京东上买的,主要是平时出差需要便携一点的小屏幕,一个接口线包括数据传输和充电,很方便。...总结 上面就是我吃饭的家伙,包括硬件和软件。 工具是越用越趁手。之前我用putty,有人向我推荐了xshell,真香。如果大家有不错的工具,包括硬件和软件,欢迎留言推荐。...---- 大家好,我是邓飞,一个持续分享的农业数据分析

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数据分析】CRM数据分析的六关键

越来越多的企业通过挖掘客户数据提升客户关系,了解客户需求。 今天的CRM数据分析能力已经不止局限于客户邮件、电话等数据,而是能够识别客户购买行为,了解客户情绪。...在某些情况下,数据能够揭示顾客的需求,以及接下来的购买计划。这正是CRM数据分析的卓越之处,通过把为外部数据,如社交媒体数据,购买历史,产品趋势和最新发布等,与内部数据结合起来以提升洞察力。...与外部数据集成。互联网包含大量的数据。客户信息就在互联网上。...随着大数据技术和分析技术的成熟,现在的系统可以根据现有数据预测顾客未来的需求。通过预测模型,销售人员可以更好地了解客户需求。CRM的预测模型还能够更深入地了解充分满足客户需求的产品。...大数据和云计算为销售和市场人员带来了福音。更多的数据挖掘和数据分析技术会融合进来,为企业提供洞察力。随着越来越多的系统走向云端,开放其他线上服务和数据,CRM会获得更多信息,提供更有意义的成果。

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BI分析师,数据挖掘师的硬件要求-数据挖掘师入门指导

一 BI分析师 Q1:BI分析师具体做哪些工作呢? ——BI分析师主要负责BI业务相关的数据整理、分析、报表展示、解释分析结果:包括数据建模、数据处理、BI系统设计等。...Q2:BI分析师需要具备的技能(要学的知识) ——SQL,存储过程,JAVA/C#,oracle数据库优化、监控及测试,统计工具(SPSS,Clementine),数据模型设计,多维数据仓库原理,数据挖掘知识...,数据分析常识,业务知识,英语 二 数据挖掘师 Q1: 数据挖掘师具体做哪些工作呢 ——开展数据挖掘相关项目,建模实施,将挖掘结果和客户的业务管理相结合,根据数据挖掘的成果向客户提供有价值的可行性操作方案...:数据挖掘、推理与预测》、《金融数据挖掘》,《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘实践 》,工具说明书,如SPSS、SAS等厂商的《SAS数据挖掘与分析》、《数据挖掘Clementine应用实务 》、《EXCEL...Q3:数据挖掘应用及就业领域  ——电信(客户分析),零售(销售预测),农业(行业数据预测),网络日志(网页定制),银行(客户欺诈),电力(客户呼叫),生物(基因),天体(星体分类),化工,医药等方面

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数据Python:3数据分析工具

在这篇文章中,我们将讨论三个令人敬畏的大数据Python工具,以使用生产数据提高您的大数据编程技能。...正如它的网站所述,Pandas是一个开源的Python数据分析库。 让我们启动IPython并对我们的示例数据进行一些操作。...单独使用Python非常适合修改数据并做好准备。现在有了Pandas,您也可以在Python中进行数据分析。...数据科学家通常将Python Pandas与IPython一起使用,以交互方式分析大量数据集,并从该数据中获取有意义的商业智能。查看上面的网站了解更多信息。...这是来自Apache Spark项目的大数据分析库。 PySpark为我们提供了许多用于在Python中分析数据的功能。它带有自己的shell,您可以从命令行运行它。

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数据分析方法:相关分析

今天继续更新九数据分析方法系列。在工作中,我们经常会问: 下雨和业绩下降有多大关系? 销售上涨和新品上市有多大关系? 营销投入与业绩产出有多大关系?...二、什么是“相关分析” 相关分析,特指:找到两个数据指标之间的相关关系。 比如一个APP里,用户反复浏览一款商品,所以他会买吗?...直接相关不需要数据计算,通过指标梳理就能看清楚关系。 直接相关的情况下,两个指标出现同时上涨/下跌的趋势,是很好理解的。...五、相关分析的不足之处 世界上没有完美的分析方法,相关分析有两大不足之处。 不足一:相关不等于因果。 两个指标相关关系,本质上只是一条数据公式计算出来的结果,至于两个指标为啥相关?...不足二:相关分析不能解决非量化指标问题。 很多时候,我们想找的关系不能用数据量化。比如我们想知道:旗舰店是不是比社区店更能吸引消费者。

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数据分析方法:结构分析

今天继续跟小伙伴们分享九数据分析方法系列——结构分析法。结构分析法是一种很简单的方法,也是数据分析是否入门的重要标志。一般没入门的人,对分析方法的掌握就到此为止了。...知道结构,能更容易解读出整体数据变化背后的原因。...甚至有人直接宣布:数据分析就是拆解……好吧,这是很错误的。 四、结构分析法的不足 结构分析法是一种:知其然,不知其所以然的方法。只适用于发现问题,不能解答问题。...单靠结构分析法就解答不了了。 从本质上看,结构分析法只是用一个或几个分类维度,对一个指标做拆解和分类对比。因此是种很初级的方法。比如矩阵分析法,就能利用两个指标做分析,又比结构分析法更进了一步。...数据界新人,喜欢数据分析数据挖掘。

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数据分析方法:分层分析

今天继续跟大家分享:分层分析法。这个方法也非常简单实用,即可以弥补矩阵分析法的缺陷,又是用户分群,商品ABC分析的基础,很实用哦。 一、为什么要做分层 分层分析,是为了应对平均值失效的场景。...,分层对象就是:用户,分层指标就是:消费金额 想区分商品销售额,分层对象就是:商品,分层指标就是:销售金额 想区分门店营业额,分层对象就是:门店,分层指标就是:营业收入 这些要提前想好 第二步:查看数据...此时对应的做法是:如果A1是稳定成长的,则看这么培养其他人;如果A纯粹运气好,则采用大浪淘沙的战术,多搞新人进来,期望冒出头一个新A1 可见:分层分析是其他分析的前哨站,做好了分层,能引发更多思考和进一步分析...有很多讲数据分析的文章会提到分层分析,比如应用于商品的,叫ABC分类,应用于用户的,叫用户分层,应用于业务的,叫二八法则。本质都是一回事。...数据分析的方法有很多,一口吃不成个胖子,小熊妹会从一个指标到两个指标、三个指标、N个指标,逐步为大家展示,敬请期待哦。 作者:小熊妹。数据界新人,喜欢数据分析数据挖掘。

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数据分析方法:漏斗分析

今天继续跟大家分享的是九数据分析方法系列。今天介绍的是漏斗分析法,漏斗分析法是一种基础的,处理多个指标分析问题的方法,有很多应用场景。 一、为什么叫“漏斗” 漏斗是对一个连续的操作步骤的形象称呼。...在做漏斗分析前,要认真梳理自己分析的流程,看清楚到底有几步组成。 条件二:数据上,每个步骤得有数据记录。 这一点很重要,决定了到底漏斗分析能不能做。...很多人误以为漏斗分析法是互联网专用方法,其实是因为传统企业的流程很少有数据记录而已。...漏斗分析法不解决这种中间加入的问题,需要另一个方法:用户行为地图来解决。 有了以上三个保证,就能正确的统计出漏斗数据了。...数据界新人,喜欢数据分析数据挖掘。

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车机硬件分析与固件提取

本文分享一次对车机端硬件分析与固件提取记录。...在以往的车联网安全研究工作过程中,我们曾通过以下方式获取到车机端固件: 官网提供升级固件 硬件调试接口JTAG获取固件 读取Flash芯片获取固件 通过串口获取车机系统Shell权限,进而对固件进行打包...0x02 UART协议 在分析硬件之前,先简单介绍一下要如何获取shell 一般来讲,硬件都会有调试接口,就是Uart。 Uart:通用异步收发传输器,是一种串行异步收发协议,应用十分广泛。...停止位:表示数据包的结束 0x03 硬件分析 本次分析的车机,是通过闲鱼购买,总共有以下配件 液晶显示屏 车机 车机与屏幕的连接线 在分析之前,需要先给车机通电,车机上会标注出一些信息供我们判断如何接正负极...0x04 文件传输协议与固件提取 提取固件,一般会根据硬件能提供的功能来具体分析,大致思路是这样: 车机有wifi功能,通过工程模式开启wifi热点 WiFi→FTP/TFTP→PC 通过串口文件传输协议

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咖说数据分析的方法

咖说.jpg 1.1 为什么说可视化本身就是分析方法 数据可视化就是把枯燥的数据用图形化的方式展示出来,从而能够更好地理解数据背后的含义。...数据的图形化本身就是分析,通过图形化展示给我们一种概念,一种比较结果,一种特征,告诉我们发生了什么,从而对数据分析的结论更加清晰明了。...因为大数据的复杂性,大数据的可视化创意层出不穷,需要从事数据分析的相关人员多借鉴他人的经验,不断积累自己的经验,从而能够更加直观地表示大数据背后的含义,进一步发挥大数据的价值。...因为大数据的复杂性,大数据的可视化创意层出不穷,需要从事数据分析的相关人员多借鉴他人的经验,不断积累自己的经验,从而能够更加直观地表示大数据背后的含义,进一步发挥大数据的价值。...4.联结Connecting 联结也是一个强大的数据分析方法,通过数据间的关联,可以把用户的数据关联组合在一起,衍生出新的想法。

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Android 硬件抽象层调用流程分析

由 上层应用 到 底层驱动 的 调用流程 当我们打开相机应用时,会打开摄像头,通过摄像头来采集数据,并将数据呈现在 Android 软件界面上。.../proc 是一个伪文件系统,从这里的文件读取的数据是由内核返回的数据,并且写入到这里面的数据将会被内核读取和处理。 使用 /proc 目录中的文件监视驱动程序的状态。...总结一下上面的摞文字: ? 首先,内核加载我们的驱动程序,会生成对应的模块和主设备号。 其次,插入设备文件时,会根据文件类型分配一个对应的主设备号,标识用哪种驱动打开。...硬件抽象层有两个重要的数据结构:硬件模块结构体 hw_module_t 和 硬件接口结构体 hw_device_t。...这样就实现了从应用程序到底层硬件的整个流程的调用。 复习一下整个流程: ? 有了老罗的分析,对于相机的上层软件到底层硬件的调用流程就不难分析了。 更复杂具体的流程可以参考如下流程: ?

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中国智能硬件门派已成

腾讯在GMIC上终于出招了,此前百度、360、小米和阿里互联网硬件派已形成。...,可实现车辆诊断、油耗分析、车友社交等功能。...尽管互联网硬件已经形成四阵营,但从布局的广度来看,无人能出百度其右。百度的自有硬件产品可对应到360,与传统硬件大厂合作或投资的思路对应到阿里巴巴,基于百度云ROM的生态做法则对应小米。...BaiduInside还是可以对应到百度的智能硬件云,百度要基于此造就一个繁荣的智能硬件开放生态。 移动互联网日新月异,每一天都有新技术、新产品、新模式出现。...智能硬件已形成百度、阿里、360和小米四门派,腾讯刚刚又加入智能硬件探索之路,将进一步推动智能硬件产业的成熟。 SuperSofter是微信第一自媒体联盟WeMedia成员。

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私有云:硬件规划四要素

通过仔细的规划硬件,容量,存储和网络配置,你就能将有限的预算做出高效的运用。 要找出云成本效益最高的方法并不容易。...在进行云基础架构的规划时,机构需要将硬件,容量,存储和网络需求纳入考量。 一个大型企业也许会将云的部署安装分为三年的阶段来实施。...对于用作大数据分析的,高端的处理器和海量内存是最好的配置;Web服务器和一般通用计算可以使用由低廉的无盘低核x64 或ARM64引擎打包成的1/2U的服务器。...即使在主阵列上牺牲掉一些空间,在大多数环境下仍然能容下所有的活跃数据并且可以达到1000倍以上的传输速率。 使用重复数据删除技术可以将存储能力大大的提升到6倍之多。...硬件技术的加速发展使得决策过程更为复杂。只购买你真正需要的,加上季度性的评估你的云项目能使这个过程变得简单,并帮助你的私有云保持最佳的性能。

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数据分析方法-综合型分析方法以及如何使用这九分析方法

(1)散点图法: 通过散点图,能直观看出来是否有相关关系 两个指标相关,则数据呈规律性分布,不会散布在图上 (2)相关系数法: excel->数据->数据分析->相关分析,输入区域,把要计算的两列指标选中...2.验证性分析。比如验证广告投入与销售收入、积分与用户消费、用户活跃度与用户付费、用户互动与用户留存等议题,则先看数据是否相关,再看逻辑上成立不成立。...3.2标签分析法 标签分析法:通过打标签的方式,将很难用数据指标描述的问题具体化,之后基于标签进行分析,解答问题的方法。 有时候,我们想了解的事务不能用指标来表达时,可用标签分析法。...4 如何使用九方法 做数据分析时,要做到能说出来: 1.我负责的业务,收入指标是…,成本是…; 2.我负责的业务,收入规律是…,哪些动作能影响收入; 3.收入的内部结构是…,最近半年这个结果稳定...…,尚不能证明的是…’ 掌握了九分析方法以后,看数据的积累量: 1.积累了固定的分析维度:业务分析模型; 2.针对预测、分类问题,积累足够特征:算法模型; 3.针对抽样检验问题:统计学检验;

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