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关键词

知名库泄露,你过的敏感内容可能曝光了!

也就是说,它可能已经将Bing移动版应用的库泄露出去,这将导致1亿条结果被截获。 ? “在那个暴露的服务器中,我发现了自己的个人资料,包括查询、设备详细信息和GPS定位,这些均泄露于Bing的移动版应用。”他透露。 了解,该服务器中拥有超过6.5TB的,而且每天增长200GB。 从来看,涉及全球70多个国家和地区的用户都处于潜在危险之中。 ? 除此之外,该服务器泄露的还包括明文词、执行的确切时间、位置坐标、用户从结果中访问过的URL地址、设备型号、操作系统以及分配给每个用户的3个独立ID等。 如果有用户了成人内容或其他敏感信息,攻击者可能会利用这些泄露的可以找出用户的真实身份,并利用内容对其进行勒或恐吓。

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的大时代

不同的表示,本质却是一致的:帮助人们找到想要的信息。伴随着社会化和移动互联网的浪潮,网络上的爆炸式的增长。如何应对这些爆炸的,既是面临的挑战,也是们的机遇。 甚至上升为垂直,如知乎。另外一种垂直即是综合其他垂直的结构化,提供服务,如去哪儿、一淘。 一度主动流向,而现在结构化的,尤其是有价值的结构化正在慢慢远离,流向一个私有的领地。 或许未来的,百度这种传统的网页将退化为“垂直网页”。因为网页只是网络的一部分,一小部分。这里再次借用王小川的话“WEB已死”。 当然,还有一种可能是仍然可以够着这些,有偿获取。其在生态圈中的位置的变化。吃了免费10多年,接下来,要更多地为买单。药监局只是一个开始。

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    背后的结构和算法

    实现起来,技术难度非常大,技术的好坏直接决定了产品的核心竞争力。 的设计与实现中,会用到大量的算法。 整体系统介绍 以下介绍,如何在一台机器上(假设内存是8GB,硬盘是100多GB),通过少量的代码,实现一个小型大致分为四个部分:集、分析、、查询。 对于来说,它事先并不知道网页都在哪里。那是如何爬取网页的呢? 把整个互联网看作 有向图,把每个页面看作一个顶点。 除了倒排文件(index.bin)比较大之外,其他的都比较小。为了方便快速查找,将其他三个文件都加载到内存中,并且组织成散列表这种结构。 涉及的结构和算法有:图、散列表、Trie树、布隆过滤器、单模式字符串匹配算法、AC自动机、广度优先遍历、归并排序等。 如果有时间,自己写代码实现一个简单的

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    海量---

    本文会向大家讲述的基本知识以及中文分词的一些方法、然后会做一个小的demo来尝试。让大家初步了解的实现。 1.2 分类 包括全文、目录、元、垂直、集合式、门户与免费链接列表等。 本文主要介绍全文,即百度使用的分类。 全文 首先是库中集,的自动信息集功能分两种: 一种是定期,即每隔一段时间(比如Google一般是28天),主动派出“蜘蛛”程序,对一定IP地址范围内的互联网网站进行检 1.3 能解决什么问题 高效查询(运用多种算法查询,查询速率是毫秒级别,无论是千万条还是上亿的) 比较容易,将普通的库切换成比较容易。 1.4 的应用场景 库达到百万级别的时候 要求检时效性、性能要求高,Ms级响应 1.5 Solr 接下来看在平常的互联网中的应用Solr。那么什么是Solr呢?

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    ——Elasticsearch

    意味着 Elasticsearch 找到了这个分片在磁盘的,但是由于分片不是最新的,无法将其分配为主分片。 【故障诊断 - 案例 B】分片分配失败,查看日志有如下报错: ? 主分片转发的请求到达副分片,由于是自动生成 id 的,副分片将直接写入该 doc,不做检查。最终导致副分片与主分片 doc 量不一致。 A、B 两个案例的解决方式如何? 磁盘中存在,而集群状态中不存在的称为 dangling index,例如从别的集群拷贝了一个目录到当前集群,Elasticsearch 会将这个加载到集群中,因此会涉及到为 dangling 如果是一些测试导致的 RED,你直接简单地删除这个。 ,导致主分片未分配,这种要观察是否有节点离线,极端情况下只能手工分片陈旧的分片为主分片,这会导致丢失一些新入库的

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    ——ElasticSearch

    意味着 Elasticsearch 找到了这个分片在磁盘的,但是由于分片不是最新的,无法将其分配为主分片。 【故障诊断 - 案例 B】分片分配失败,查看日志有如下报错: ? 主分片转发的请求到达副分片,由于是自动生成 id 的,副分片将直接写入该 doc,不做检查。最终导致副分片与主分片 doc 量不一致。 A、B 两个案例的解决方式如何? 磁盘中存在,而集群状态中不存在的称为 dangling index,例如从别的集群拷贝了一个目录到当前集群,Elasticsearch 会将这个加载到集群中,因此会涉及到为 dangling ,导致主分片未分配,这种要观察是否有节点离线,极端情况下只能手工分片陈旧的分片为主分片,这会导致丢失一些新入库的。 集群 RED 与 YELLOW 是运维过程中最常见的问题,除了集群故障,正常的创建,增加副分片量等操作都会导致集群 RED 或 YELLOW。

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    Python-挖掘-

    Python-挖掘-初识 ? 是通用爬虫的最重要应用领域。 ? 第二步:存储 通过爬虫爬取到网页后,将存入原始页面库。其中的页面与用户浏览器得到的 HTML 是完全一样的。 第三步:预处理 将爬虫爬取回来的页面,进行各种预处理,包括:提取文字、中文分词、消除噪声、处理...... 除了 HTML 文件外,通常还能爬取和以文字为基础的多种文件类型,如 PDF、Word、WPS、XLS、PPT 文件等。在结果中经常会看到这些文件类型。 第四步:提供检服务,网站排名 在对信息进行组织和处理后,为用户提供关键字检服务,将用户检的相关信息展示给用户。同时能根页面的 PageRank 值(链接的访问量排名)来进行网站排名。

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    它们都称之为。虽然听起来比较高大上。但实际上他们就是用的。但站在方面考虑,实际上会分为两种:结构化和非结构化。 结构化:简单来说,就是有固定格式固定长度的的。 所以谷歌和百度的基本原理就是:网络机器人或者网络蜘蛛通过扫描网页中的内容,提取出相应的关键词,然后为提取出的关键词建⽴,并记录该关键词在文章中位置,当用户时,如果命中该关键词,就根按照之前的进查找 那为什么还会出现类似Elasticsearch这样的技术呢?答案就像我上面介绍的那样。并不会将所有的全部按照结构化存储,而是按照相应的关键字存储。 除此之外,我们在库中创建时,并不是越多越好。因为如果过多的话,则会影响inster和update的性能。所以,正是因为库有种种这样的原因,才会出现全文存在的必要。 ---- 下面我们介绍一下全文比较适合的应用场景都有哪些: 比较大的非结构化。 支持文本量达百万级别。 支持交互式⽂文本的查询。

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    Dataset Search | 专用

    机器之心编译 9 月 5 日,谷歌发布了一个帮助研究者查找在线的免费 Dataset Search。谷歌表示,该面向「科学家、记者、极客等人群」。 该读取文件内容的方式与网页的方式不同。有专家表示,该填补了这一领域的空白,可以极大地促进开放运动的发展,这一运动旨在实现的开放利用和重复利用。 Noy 和 Brickley 写道,为了帮助现有集,拥有集的人应该使用一个叫作 Schema.org 的标准化词汇表来「标记」集,Schema.org 是谷歌和另外三个巨头 试验 目前谷歌已经正式对外测试开源,用户在键入集名称或关键信息后,该会给出一系列源列表,每一个源都会有简要的介绍,例如更新日期、作者、版权和内容说明等。 在的简介页中,除了给出该集的简要信息(包括用此集的论文),它甚至还展示了该集的使用指南。

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    Algolia

    然后我就想到博客还没有这个东西,所以我就打算配置下,不然的话有时候找东西实在太难找了。 (而且也很多人跟我说过,一直咕咕咕罢了QAQ) 搭建的时候呢我试过两个插件,一个是“本地”,而另外一个就是我现在用的“Algolia”。 搭建 搭建成品图 image.png 介绍 本篇目说的是 Algolia 的搭建。 Algolia 是一家为网站与移动应用提供托管式API的初创企业,成立于2012年,总部位于旧金山,曾参加过2014年的YC训练营。 网站或移动应用只需嵌入 简单代码分钟即可实现 功能。 hexo clean && hexo g -d && hexo algolia 此代码,清除缓存,上传,上传直接一步到位啦~ 好了,完了。给我点个赞呗(点锤子)

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    之elasticsearch安装篇

    基础介绍 1 名词解释: Elasticsearch是一个实时分布式和分析。它让你以前所未有的速度处理大增添可能性。它用于全文、结构化、分析以及将这三者混合使用。 Elasticsearch常常被应用在中心的实时协议分析和安全威胁检测,如apache、nginx、操作系统、网络流量等日志的分析,快速定位攻击位置,威胁预警等。 2 使用案例: 1.维基百科使用Elasticsearch提供全文并高亮关键字,以及输入实时(search-as-you-type)和纠错(did-youmean)等建议功能。 2.英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络提供给他们的编辑以实时的反馈,以便及时了解公众对新发表 的文章的回应。 3.StackOverflow结合全文与地理位置查询,以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。 4.Github使用Elasticsearch检1300亿行的代码。

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    读会

    一般由管理器,器,构建器,文档管理器组成。 管理器,顾名思义是管理带有结构的,负责对的访问。那么是怎么管理的呢? 不可能总是放在内存里,通常来讲是作为二级存储的二进制文件,二级存储可以理解为 硬盘之类的,二进制文件是除了文本文件以外的文件(文本文件是指由ascii码等方式显示的文件)。 器,是负责利用对全文进行,输入是应用层传输过来的,和管理器一起协同查询文档,并以某种方式反馈给用户。 构建器,从文本中生成的组件。 通常而言,构建器会将文本解析成一个个单词序列,再将单词序列转换为结构。 文档管理器,存储着文档,负责取出与查询结果匹配的文档,如果有需要的话会选取一部分作为摘要。 只要根ID的来检库就好,至于自己用文件夹存储呢,还是用mysql之类的库可以自己考虑。 此外,还会有爬虫和排序系统,最出名的当属pagerank。

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    语法

    0x00 前言 语法是一个本该经常使用但是却一直被我忽略工具。它可以在很大程度上满足一些特殊需求,比如:渗透时查找网站后台或者上传文件页面等。 目前主要常用的主要baidu、google、bing,每个的语法有细微的差别,但是很多地都非常类似,由于google在国内经常无法访问(比如我现在用了Chromebook,在家里面整笔记时候还没弄好 FQ,就没法用goole),所以baidu依然是最常用所。 0x01 常用语法 1.site 把范围规定在特定的站点中 。但是有时候你需要找一些特殊的文档,特别是针对于专业性比较强的网站合理使用site可以让你取得事半功倍的效果。 中括号、双号或书名号 可精确匹配,缩小范围。

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    其他

    Shodan的介绍可以说是很详细了,对于其他的空间,我就不再详细的去研究了,因为都是差不多的。 Censys 之前对这款的了解并不是很多,曾经在Freebuf上看到过介绍,当然仅仅是介绍而已,可能是因为Censys提供了官方文档(https://censys.io/overview) Censys 我就借着Exploit-DB上的进行一下介绍 我们都知道,Google是一个基于关键字的内容型的,返回的是网站的内容 首先我们明确一下基本规则吧 1. +- + 表示包含 - 表示不包含 这里我就不进行SQL注入尝试了 Exploit-db给我们提供这么多方法其实还是比较适合批量来用,当然你也可以在每一个前面加上 site:hasee.com来进行筛选主机 下面我们就简单一下吧 ---- 对于,我只是对于Shodan详细介绍了,其他几个并没有进行深入探讨,甚至没有进行深入介绍,大概就是因为Shodan做的确实很好吧!

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    用Python实现一个大

    是大领域里常见的需求。Splunk和ELK分别是该领域在非开源和开源领域里的领导者。本文利用很少的Python代码实现了一个基本的功能,试图让大家理解大的基本原理。 布隆过滤器是大领域的一个常见算法,它的目的是过滤掉那些不是目标的元素。也就是说如果一个要的词并不存在与我的中,那么它可以以很快的速度返回目标不存在。 •利用哈希算法来决定应该存在哪一位,也就是组的 •当一个被加入到布隆过滤器的时候,计算它的哈希值然后把相应的位置为True •当检查一个是否已经存在或者说被过的时候,只要检查对应的哈希值所在的位的 True/Fasle 看到这里,大家应该可以看出,如果布隆过滤器返回False,那么一定是没有过的,然而如果返回True,那也不能说一定就已经被过。 倒排表是绝大部分的核心功能。

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    Solr — 通过mysql配置

    /solr/ > PS:8.0.0版本已经发布,本文使用此时较为稳定的7.7.1版本 一,准备表结构 CREATE TABLE `app` ( `id` int(11) NOT NULL query:查询库表符合记录 deltaQuery:增量查询主键ID 注意这个只能返回ID字段 deltaImportQuery:增量查询导入的 > vim server/solr ,在117行附近,添加与库的映射,具体添加规则,不详细写了。 初始化 ? 初始化完成就可以进行查询了 ? 如果修改了可以触发更新操作 ? 当然也可以通过请求URL的方式进行更新,这里也方便的更新和程序相结合 http://172.16.3.148:8983/solr/new_core/dataimport?

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    用 Python 实现一个大

    是大领域里常见的需求。Splunk和ELK分别是该领域在非开源和开源领域里的领导者。本文利用很少的Python代码实现了一个基本的功能,试图让大家理解大的基本原理。 布隆过滤器是大领域的一个常见算法,它的目的是过滤掉那些不是目标的元素。也就是说如果一个要的词并不存在与我的中,那么它可以以很快的速度返回目标不存在。 利用哈希算法来决定应该存在哪一位,也就是组的 当一个被加入到布隆过滤器的时候,计算它的哈希值然后把相应的位置为True 当检查一个是否已经存在或者说被过的时候,只要检查对应的哈希值所在的位的 True/Fasle 看到这里,大家应该可以看出,如果布隆过滤器返回False,那么一定是没有过的,然而如果返回True,那也不能说一定就已经被过。 倒排表是绝大部分的核心功能。

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    之elasticsearch使用篇(一)

    1基础介绍 在上一篇文章《大分析elasticsearch(安装篇)》中,斗哥介绍了elasticsearch的基本安装过程,本期,我们将着重介绍elasticsearch的基本使用方法。 (Index):一个就是含有某些相似特性的文档的集合。 例如,你可以有一个用户,一个产品目录的,还有其他的有规则。 一个被一个名称(必须都是小写)唯一标识,并且这个名称被用于通过文档去执行,更新和删除操作。 这个文档用JSON格式表现,JSON是一种普遍的网络交换格式。 在一个或类型中,你可以根自己的需求存储任意多的文档。 下次,将分享的文章是《大elasticsearch基本使用篇(二)》。

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    Java大:全文Elasticsearch入门

    今天是系列文的最后一篇,我们来讲全文Elasticsearch。 featured-1140x593.png 是我们日常生活当中非常熟悉的一项功能,各大以及各种资讯APP,都会提供功能。 ElasticSearch应用场景 (1)海量分析。当你需要对应用日志、系统日志等进行分析时,可以使用ElasticSearch的聚合功能来实现; (2)站内。 Node(节点):节点是指属于集群的单个Elasticsearch实例,存储并参与集群的功能。 关于Java大,全文Elasticsearch入门,以上就为大家做了简单的介绍了。

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    的高级指令

    很多时候,我们使用都是直接我们想要查找的关键词,但是实际上还提供了一些高级的指令。这些指令对于SEOer来说是非常有用的,今天我就来说一下的高级指令。 一、双词使用双号,代表匹配结果的页面中应该包含所的所有词,并且词语的排列顺序也应该完全匹配。 二、inurl inurl指令是用来查询url中包含关键词的网页。

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