要审计用户执行的命令，依赖.bash_history 或 script 是不可靠的，两者虽然记录了用户行为，但是可能被用户篡改。...利用rsyslog 可以将日志实时写入远程日志服务器，从而杜绝用户篡改，提高审计材料的真实度。 以Ubuntu为例，下面的办法可以让rsyslog记录用户所执行的命令以及时间戳，供审计使用。 ...建议root 用户的umask 值设置为027或者007，防止/var/log/commands.log文件被普通用户查看到。... postrotate reload rsyslog >/dev/null 2>&1 || true endscript } 4、重启rsyslog，用户退出重新登陆
首先，让我们定义一个规则：用户只能访问自己创建的文章。...：if facades.Gate.Any([]string{"update-post", "delete-post"}, map[string]any{ "post": post,}) { // 用户可以提交...if facades.Gate.None([]string{"update-post", "delete-post"}, map[string]any{ "post": post,}) { // 用户不可以提交...update和delete...}你甚至可以定义 Before 与 After 进行授权前后的拦截，详见文档。
例如对域名进行检测 ? ? ? ? （上图部分摘自其官方说明文档） 这里还列出指标，指标描述、修复建议等等都会展示出来。看到这里，你们是不是觉得和AWVS、Nessus很像啊。...的确，他们很像，但是针对点不同，AWVS和Nessus都是Web漏洞扫描器，而PingCastle是对域服务器/目录管理进行检测/审核，它是专为CISO管理其风险级别而设计的。...【扫描指定域名】 PingCastle --healthcheck --server www.example.com 【生成密钥对】 PingCastle.exe --gemerate-key //...生成的密钥对可以去config文件看 【生成报告】 PingCastle --hc-conso //注意！
用户体验的工作可以说是用户需求和用户认知的分析。而消费者的声音是其中很重要的一环，它包含了用户对产品的评论，不管是好的坏的，都将对我们产品的改进和迭代有帮助。...另外任何事情都要考虑金钱成本和人力成本，因此我希望能通过机器学习的算法来辅助分析，对用户的评论数据进行提炼和洞察。 一、数据获取和清洗 现在爬虫泛滥，网络公开数据的获取并不再是一个难题。...和 LDA、HMM 等模型不同, TextRank不需要事先对多篇文档进行学习训练, 因其简洁有效而得到广泛应用。 3、主题分解。 假设每一段文本都是有主题的，比如新闻里的体育类、时事类、八卦类等。...通过对一系列的语料库进行主题分解（本文采用的是LDA），可以了解语料库涉及了哪些主题。（本文用的LDA实际效果不怎么好，暂且仅供娱乐。更好的方法后续或许会更新） ? ? ? ? ? ? ?...通过关联分析找打的特征-形容词对需要筛选，主要表现在两点。 1、里面不只名词-形容词对，两个名词，形容词-动词等都有可能； 2、没有考虑两个词语在文本之间的距离。
2.方法 本文的基础模型采用PLE，进行多任务训练。如图所示，用户兴趣包括用户画像和用户历史行为序列，这决定了排名模型性能的上限。...然后可以得到与当前用户向量最相似的聚类，使用蒸馏方法来更新相应的聚类中心，公式如下，是超参数，（这里应该是对和当前用户向量最接近的中心的误差对中心进行更新，笔者猜测这里可能是采用指数移动加权平均等方式）...为了平衡不同用户对聚类的影响，降低计算成本，本文根据用户的活跃类型进行采样参与聚类，这里采样应该是对需要增强的低活用户进行聚类，他们的行为比较稀疏，而对行为丰富的就不需要这里的操作了。...然后和当前用户向量求内积，如果是负相关则将检索的item向量置0。 对个性化增强向量进行增量更新。为记忆网络2中的每个用户预定义个性化增强向量，并用零向量初始化。并基于下式更新个性化增强向量。...在获得用户消费序列中K个最相似中心后，采用upe类似的方法进行加权聚合 3 实验
Networks in Large-Scale Recommender Systems 地址：https://arxiv.org/pdf/2405.13238 公司：腾讯 由于腾讯 | 流聚类和记忆网络对用户兴趣进行增强文章中存在一些错误...然后可以得到与当前用户向量最相似的聚类，使用蒸馏方法来更新相应的聚类中心，公式如下，是超参数，（这里应该是对和当前用户向量最接近的中心的误差对中心进行更新，笔者猜测这里可能是采用指数移动加权平均等方式）...为了平衡不同用户对聚类的影响，降低计算成本，本文根据用户的活跃类型进行采样参与聚类，这里对所有用户都会进行采样，对长期行为相对少的用户（低活用户），主要根据类似的簇对其进行增强，推断该用户未体现出来的其它兴趣...当然对高活用户进行增强同样有效。 基于相似性得分，从记忆网络1中检索与用户向量最相似的K1个相似聚类中心。...然后和当前用户向量求内积，如果是负相关则将检索的item向量置0。 对个性化增强向量进行增量更新。为记忆网络2中的每个用户预定义个性化增强向量，并用零向量初始化。并基于下式更新个性化增强向量。
//判断用户不用小于4位 elseif(username.length()用户名不能小于4位"); }...//判断用户名第一位不能为数字 elseif(Character.isDigit(username.charAt(0))) { errorList.add("用户名首字母不能为数字...HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException { Process(req,resp); } } 利用Servlet对用户名和密码进行服务器端验证...//判断用户不用小于4位 elseif(username.length()<4) { errorList.add("用户名不能小于4位");...("用户名首字母不能为数字"); } //判断用户名只能为字母数字以及(.)
在CDH 5.11（Kudu 1.3.0）中添加了粗粒度的授权和身份验证，这使得可以仅对可以应用Apache Sentry策略的Apache Impala进行访问限制，从而启用了更多的用例。...每个Kudu Master都产生一个JVM子进程，该子进程实际上是Ranger插件的包装，并通过命名管道与其进行通信。...它还会在执行之前使用Ranger授权所有动作。因此，不需要第二个特定于Kudu的授权步骤，并且“ Impala”用户在Kudu中被列入白名单，从而在Impala尝试执行操作时绕过Kudu授权。...因此，Impala会针对Hadoop SQL存储库中的策略授权请求，包括对Kudu支持的表的请求。 让我们以一个常见用例为例：几个Apache Spark ETL作业在Kudu中存储数据。...在Kudu中使用Ranger进行细粒度的授权是这项工作的最新步骤，并且在不久的将来还会有更多事情要做，因此请留意未来的帖子，我们将在其中分享有关下一步工作的更多信息。
如果用户在微信客户端中访问第三方网页，公众号可以通过微信网页授权机制，来获取用户基本信息，进而实现业务逻辑。...我们在进行公众号网页开发的时候，想要获取用户的基本信息，首先得获取到access_token，从access_token里我们要拿出用户的openid来作为用户在我们系统中的唯一标识，以及通过openid...因此，我们需要对网页进行授权，否则是无法在获取到用户的openid的。...先上官方的文档，微信官方文档地址如下： 微信公众平台开发 微信网页授权 为了能够与微信进行联调，所以我们需要使用到内网穿透工具，让外网能够访问到我们内网的接口地址。...从文档中可以看到，需要让用户在访问页面的过程中打开一个特定的链接，然后用户授权成功后会跳转回调redirect_uri参数里指定的链接，这样我们就能获取code参数了。
的授权，所以本文针对hive standalone metastore独立服务使用ranger对连接到hive metastore的用户进行授权访问，以解决hive standalone metastore...插件后，会在/data/apache-hive-metastore-3.1.2-bin/conf目录下生成如下文件 [2022011112062857.png] 此时修改hive-site.xml文件，以进行...（并确保hive metastore服务启动用户对该目录有写入权限） mkdir -p /usr/hive/warehouse hive-site.xml文件配置如下：配置mysql作为hive metastore...System.out.println(client.getTable(dbName, tableName).toString()); } } 由下图可知，在未使用ranger进行授权的情况下...，xiaozhch5用户无法创建上述test_table表（该用户为我本机用户） [2022011112065466.png] 现在在ranger上对xiaozhch5用户进行授权操作 [2022011112070822
上一篇文章中讲到了 OIDC 协议在 K8s 集群中如何工作，这篇文章来具体讲讲如何在 K8s 集群中进行统一用户管理。...KeyCloak 中的配置 要想实现用户管理，我们需要利用 K8s 中 group 的概念，来对一组用户分配权限，这需要利用 OIDC 协议中的 Claim 概念，来实现 K8s 中用户的分组。...Claim 是 ID Token 中携带的信息，指的是客户端请求的信息范围，如用户名、邮箱等，而这些可以进行扩展用来携带一些用户所属 group 的信息等等。...RBAC 对 group 为 manager 的用户，我们对其赋予系统自带的 "cluster-admin" 角色，即为 cluster 的管理员权限： kind: ClusterRoleBinding...然后，我们再对 group 为 developer 的用户，新建一个角色叫做 "hdls-role"，只给他们对 pod 的查看权限： kind: ClusterRole apiVersion: rbac.authorization.k8s.io
当要求输入一个电子邮件地址和密码时，这个终端节点会响应一个Azure AD认证和授权代码，这个代码接下来会交由Go365处理，处理的结果会打印至屏幕或输出到文件。...用户枚举和密码爆破攻击是同时执行的，不过Go365并没有提供特定的参数或功能来允许研究人员仅执行用户枚举攻击。Go365每次执行一次密码爆破攻击，便会解析一次用户的身份是否有效。...此工具旨在被授权“渗透”目标组织的Office365实例的安全专业人员使用。 工具使用 工具使用样例 ./Go365 -ul ./user_list.txt -p 'coolpasswordbro!...在对目标域进行多次查询后，工具可能会开始报告目标账号已被锁定。 一旦触发了域防御策略，用户枚举的结果就没那么可靠了，因为针对有效和无效用户的请求将随机报告其帐户已被锁定。...代理选项目前仅在SSh SOCKS5动态代理（ssh -Duser@proxyserver）上进行过测试。
laravel 中使用 Hash::make() 对用户密码进行加密 问题描述: 在调试中发现使用 Hash:make($password) 对用户密码进行加密;在验证时发现对于相同的password...会出现不同的加密结果，那么加密之后进行对比肯定是不相等的。...看了下实现方式： 使用Hash::check($password,$userInfo->password) 这种方式来对密码进行校验，不能使用Hash:make($password) == $userInfo...->password来进行判断。...查看加密后的字符串，会发现有几个$,这就相当于定界符，字符串中包含了版本号，递归层数，salt 的值，知道这几个就可以通过相同的值来进行加密，然后进行判断。
string.Empty) { sqlInput = sqlInput.Trim(); if (sqlInput.Length > maxLength)//按最大长度截取字符串...object inputObj) { SetLabel(lbl, inputObj.ToString()); } #endregion #region 对于用户权限从数据库中读出的解密过程...s_temp; s_temp = ""; } return s_out; } #endregion #region 用户权限的加密过程
最近想做用户昵称的限制，但是网上百度了很多方法效果都不是我自己想要的，终于找到种方法 如下： 1、声明两个属性 nickname是昵称的textfleld canEditSizeLAbel是提示用户剩余可添加的数...addTarget:self action:@selector(limitLength:) forControlEvents:UIControlEventEditingChanged]; 3、监听用户的输入...self.nickName positionFromPosition:selectedRange.start offset:0]; // 没有高亮选择的字，则对已输入的文字进行字数统计和限制...position) { // NSLog(@"汉字"); if ( str.length>8) {//长度大于8时进行截取
需求 C语言实现对英文的12个月份按字母进行排序 源码 // // @author: 冲哥 // @date: 2021/6/3 20:38 // @description:C语言实现对英文的12个月份按字母进行排序...作比较时使用到了strcmp()函数 这里简单说下这个函数 「函数原型」：int strcmp(const char* stri1，const char* str2); 用于对两个字符串进行比较（区分大小写
在本文中，我们将学习一个 python 程序来按行和按列对矩阵进行排序。 假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。...创建一个函数 sortMatrixRowandColumn（） 通过接受输入矩阵 m（行数）作为参数来对矩阵行和列进行排序。...在函数内部，调用上面定义的 sortingMatrixByRow（） 函数对输入矩阵的行进行排序。 调用上面定义的转置矩阵（） 函数来获取输入矩阵的转置。...调用上面定义的sortMatrixRowandColumn（）函数，方法是将输入矩阵，m值传递给它，对矩阵行和列进行排序。...此外，我们还学习了如何转置给定的矩阵，以及如何使用嵌套的 for 循环（而不是使用内置的 sort（） 方法）按行对矩阵进行排序。
1 OpenID Connect（OIDC）介绍 OAuth（Open Authorization）是一个关于授权（authorization）的开放网络标准，允许用户授权第三方应用访问他们存储在其他服务提供者上的信息...6.3 创建 Client Client （客户端）是请求 Keycloak 对用户进行身份验证的客户端，在本示例场景中，API Server 相当于一个客户端，负责向 Keycloak 发起身份认证请求...切换到用户 tom 进行访问。...进行用户登录认证。...[使用 KeyCloak 对 Kubernetes 进行统一用户管理] (https://cloud.tencent.com/developer/article/1804656) 7.
有没有一种方法可以按字母顺序对其进行排序？
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