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数据泄漏 | 禁止PrintScreen键

数据泄漏软件,通常会禁止 PrintScreen 键,防止通过截屏来将数据保存为图片而导致泄密。 以前使用过一款数据泄漏的软件,其中就有这个功能,它不但能禁止掉 PrintScreen 键,还能禁止其他的专业截屏软件。 } } return CallNextHookEx(g_hHook, nCode, wParam, lParam); } 代码量非常的短,是的……就是这短短的代码阻止了数据泄漏 当然了,这样的保护对于一个攻击者,这个代码就无法保护数据了。对于一个攻击者,这种保护也就很脆弱了。任何的保护都有突破的办法,攻击无处不在,攻击者会尝试任何手段突破所有的保护。

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2014年:数据泄漏之年?——信息图

在刚刚过去的2014年有报道的数据泄密事件共计发生783起,相比较2013年上涨27.5%,事件造成平均损失高达350万美元,相比较2013年上涨15%。 用户行为智能专家Exabeam今天公布的最新信息图显示有超过10起百万级用户数据泄漏事件,其中最大是Home Depot有560万用户记录泄漏。 除大型零售商之外家庭医疗是个人数据泄漏的高危领域,在2014年共计发生333起数据泄漏事件,占据总事件的42.5%。而零售商的占比为33%,政府和军队位于第三,占比为11.7%。 而这些些泄漏事件发生的原因也比较有趣。 其中29%是因为黑客攻击导致下线而被泄漏,15.1%则是因为分包商或者第三方的后门导致泄漏,而12.5%的则是物理偷窃,意外曝光的占比为11.5%,员工疏忽导致的为10.9%,内部偷窃泄漏的为10.2%

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    邮箱数据泄漏系统建设

    邮件数据泄漏主要用于明文协议解析、加密协议解析和MTA部署解决方案,而邮件采用HTTP、SMTP/S邮件协议传输。 邮件数据泄漏要达到的目标和任务是,对所有包含敏感信息的邮件进行监听、识别和管控,避免邮件通过网络传输泄漏的风险。 本期内容重点讲述邮件数据泄漏的三种方式,可实现对所有包含敏感信息的邮件在传输时,达到监听、识别、阻断和警告的效果。 邮件数据泄漏系统的核心技术是互联网邮件协议的解析和敏感内容识别。 邮件数据泄漏系统的核心价值: 1、敏感数据分布、分类和数据追踪; 2、保护客户隐私与知识产权、追溯和取证; 3、合规遵从、风险评估。 邮件数据泄漏系统的应用场景是根据客户的实际需求,对邮件进行监控,掌握数据交换的情况并及时发现敏感数据的流向。

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    机器学习准备数据时如何避免数据泄漏

    为了避免数据泄漏数据准备应该只在训练集中进行。 如何在Python中用训练测试集划分和k折交叉验证实现数据准备而又不造成数据泄漏。 这种泄漏通常很小且微妙,但会对性能产生显著影响。 ‘’…泄漏意味着信息会提供给模型,这给它做出更好的预测带来了不真实的优势。当测试数据泄漏到训练集中时,或者将来的数据泄漏到过去时,可能会发生这种情况。 我们预期数据泄漏会导致对模型性能的错误估计,并以为数据泄漏会乐观估计,例如有更好的性能。然而在示例中,我们可以看到数据泄漏导致性能更差了。这可能是由于预测任务的难度。 ? 但是,这些示例清楚地表明了数据泄漏确实会影响模型性能的估计以及在拆分数据后通过正确执行数据准备来纠正数据泄漏的方法。 ? 为了避免数据泄漏,必须仅在训练集中进行数据准备。 如何在Python中为训练集-测试集分割和k折交叉验证实现数据准备而又不会造成数据泄漏

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    社保数据面临泄漏,大数据安全危机的序幕?

    面临泄漏危机的社保数据究竟涉及多少人,它的涵盖内容又是什么呢? 社保数据面临泄漏,难道是大数据安全危机的序幕?我这说法虽然有些危言耸听,却不得不引起我们的关注。 社保数据为什么会有泄漏的危机?除了监管、法规等,笔者认为还可能有着几个因素。 第二个,社保数据库的加密手段存在不足。这里,我先“提前泄漏”几句Eddy Willems先生与我交流时的观点,他认为目前大数据的加密手段存在严重的不足。 即便说网站有缺陷,或者是说有别的不足,但安全软件的防护是可以暂时延缓数据泄漏速度的,也可以为弥补过失争取时间。但是,我们的安全防护有没有到位是个疑问,我们相关部门的防护意识如何也是个问号。 文章来源:社保数据面临泄漏,大数据安全危机的序幕?

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    内存泄漏

    前面讲了那么多GC相关的东西,接下来我们切入正题,什么是内存泄漏?怎么泄漏? 简而言之,内存泄漏就是本来应该被释放的对象由于某种原因被GC Roots持有导致释放不了,这种情况就称为内存泄漏。 下面以典型的Handler引起的内存泄漏来分析下内存泄漏问题处理的一般过程。 这也同步说明了当某一对象泄漏时,其所强引用的对象会同步泄漏,所以内存泄漏一旦发生,问题还是蛮严重的,大家要重视。 解决思路 上面看了内存泄漏的形成原因和分析技巧,那么碰见内存泄漏问题,我们应该怎么解决呢? 核心思路也很简单,断开GC Roots到该对象的触达路线即可。 仍以上述Handler内存泄漏问题为例,讲解解决思路。

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    你的隐私数据是怎么泄漏

    今天我们就说说,我们的个人隐私数据,是怎么被各大公司采集的。 其实个人隐私数据,在我看来,不外乎三大类:个人身份信息,社交网络信息和个人交互信息。 首先说说个人身份信息。 这些数据一般要看网站的安全工作做的怎么样,时不时暗网上就爆出某某网站数据泄漏,多少多少万隐私数据泄漏。 ? 网站安全这种东西,作为用户你完全控制不了。 看看腾讯和 Facebook 的股价就知道这个数据多值钱了。 只要公司知道你的社交网络,就可以通过好友关系为你推送更多“贴心”的广告。 交互数据这块儿大众可能不是很熟悉。简单来说,就是把用户的每次点击、滑动、浏览数据发送到服务器,这个过程是用户是无感知的(或者说是不知情的)。 当公司收集到这些数据,就知道 APP 上哪个功能用的人多,哪个按钮点的人少,什么内容更受用户喜欢。被人所诟病的头条推荐算法,APP 的数据采集就是这么来的。

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    多漏洞组合实现百G数据泄漏

    成功连接后发现,有五十多个与业务相关的数据表,包含的数据超过 700 G: 为了证明信息量,查询了下数据条数(超过 1600 万条电子邮件地址): 除了这些,还发现看超过 20 万条完整的信用卡记录 ,大约 700 G 的数据中,有 270 G 的熟剧是关键的,到这里,你以为就结束了? 其实并没有,为了证明这些数据可以泄漏,需要想办法将这些数据转移至外部,在尝试传输时发现速度非常慢,如果一天内传输 270G 的数据,可能会触发一些流量审计设备的规则。 没有做记录,如果再做的话我会选择 pentestkoala 来创建 ssh 服务: https://github.com/mrschyte/pentestkoala 这个时候,我不想用一个 IP 下载所有的数据 IP 地址,这样同一个 IP 所下载的数据就没有那么大了,目标达成。

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    检测数据库连接泄漏的最佳方法

    介绍 数据库连接不是免费的,这就是首先使用连接池解决方案的原因。但是,单独的连接池并不能解决与管理数据库连接相关的所有问题。应用程序开发人员必须确保Connection在不再需要时关闭每一个。 当连接被获取而从未被关闭时,就会发生连接泄漏。 何时应检测到连接泄漏? 每个关系数据库都提供了一种检查底层连接状态的方法,因此可以轻松打开一个新的 SQL 终端并检查是否有任何悬空连接。 在测试期间应检测连接泄漏,从而防止在生产环境中发生连接泄漏。 这篇文章将演示如何仅使用单元测试来自动化连接池检测。这种方法使我们能够在我们的实际代码库以及我们的测试例程中检测连接泄漏。 如果单元测试正在泄漏连接,那么当达到最大数据库连接阈值时,持续集成过程将中断。 虽然您可以找到定期运行并终止所有空闲数据库连接的脚本,但这只是一种创可贴的方法。 处理连接泄漏的最佳方法是修复底层代码库,以便始终正确关闭连接。

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    一次永久代泄漏(perm泄漏)排查

    网上关于perm区泄露的文章比较少,特别是对于动态类加载方面问题的分析比较少,在此记录下。

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    Hacking Team遭遇了大型数据攻击泄漏事件

    2015年7月5日,Hacking Team遭遇了大型数据攻击泄漏事件。 Hacking Team的官方推特被黑,官方主页面的banner更名为“Hacked Team”,随后更新的推文展示了已经被窃的数据,包括公司创始人兼CEO Vincent Vincenzetti的邮件

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    leakCanary 内存泄漏

    leakCanary是用来检测内存泄漏的重要工具,下面是它的主要原理: 弱引用:当垃圾回收时,无论内存是否充足,都会将弱引用包装的对象回收。 因此程序通过判断引用队列中是否已经包含指定的引用,来了解被引用的对象是否被GC回收(引用队列存在指定的弱引用,说明对象被回收) 所以leakCanary在进行内存泄漏监控时,利用弱引用的上述特性,在对象生命周期结束后主动

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    python 内存泄漏

    python 自带内存回收机制,但时不时也会发生内存泄漏的问题,本文记录 Python 内存泄漏相关内容。 内存泄漏 程序运行时都需要在内存中申请资源用于存放变量,python 在处理内存中的变量时会调用垃圾回收机制,会留心那些永远不会被引用的变量并及时回收变量,删除并释放相关资源。 如果一个对象的引用数量不为 0 那么是不会被垃圾回收的; 因此如果在程序中恰好有方法造成了循环引用或通过某种方式使得引用数量无法降至0,则变量无法被回收, 在批量处理大量任务时内存占用便会不断提升 内存泄漏最直接的现象就是 尽管原始创建的变量已经被覆盖销毁,由于在字典中仍保留了他们的引用,因此内存不会被释放 解决方案 解决的思路还是从引用数上入手,我们的需求是令那些不再有人能引用到的 value 被清理回收 实际上,用字典缓存数据对象的做法很常用 键只保存弱引用的映射类(一旦键不再有强引用,键值对条目将自动消失); weakref.WeakValueDictionary ,值只保存弱引用的映射类(一旦值不再有强引用,键值对条目将自动消失); 因此,我们的数据缓存字典可以采用

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    信息泄漏

    2、敏感文件信息泄漏 漏洞情况信息: 敏感数据包括但不限于:口令、密钥、证书、会话标识、License、隐私数据(如短消息的内容)、授权凭据、个人数据(如姓名、住址、电话等)等,在程序文件、配置文件、日志文件 、备份文件及数据库中都有可能包含敏感数据。 4、报错页面敏感信息泄漏 漏洞情况信息: 错误页面由服务器产生403、404、500等错误时,返回详细错误信息。 8、HTTP头信息泄漏 漏洞情况信息: 在服务器返回的HTTP头中泄露服务器信息 检测手段: 1. 在浏览器的调试窗口中查看HTTP响应头 2. 控制台中,其不仅仅局限于容器或者网站管理后台,还包括一些数据库默认地址等。在web安全中,网站系统在泄漏其web容器(中间件)或者数据库的控制台后,存在增加被入侵的风险。

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    Android 内存泄漏

    内存泄漏 什么是内存泄漏 内存泄漏(Memory Leak):是指程序中己动态分配的堆内存由于某种原因程序未释放或无法释放,造成系统内存的浪费,导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。 但是,如果有一个后台线程做耗时操作,导致生命周期比Activity长,造成GC无法回收Activity,就造成内存泄漏。 内存泄漏后果 它是造成应用程序OOM的主要原因之一。 常见的内存泄漏 单例造成的内存泄漏 单例在Android中经常使用,如果使用不当会造成内存泄漏,因为单例的静态特性使得他的生命周期与应用的生命周期一样长,这就造成当前对象的生命周期比单例短,单例又持有该对象的引用 =null){     handler.removeCallbacksAndMessages(null);     handler = null; } } 线程造成的内存泄漏 线程造成的内部泄漏以AsyncTask 不能被系统回收,从而导致了MainActivity的内存泄漏

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    jvm内存泄漏

    内存泄漏和内存溢出的关系 内存泄露:指程序中动态分配内存给一些临时对象,但是对象不会被GC所回收,它始终占用内存。即被分配的对象可达但已无用。 (); //...其他代码 // 蓝色代码注释开始 object = null; // 蓝色代码注释结束 } } 集合里面的内存泄漏 集合里面的数据都设置成null,但是集合内存还是存在的 比如下面的代码 因为你已经在下面的蓝色代码注释里面进行company=null了,所以下面的list集合里面的数据都是无用的了,但是此时list 什么意思呢, 就比如ArrayList里面的pop(),如果是下面的写法就会造成内存泄漏,因为下面的elementData[–size]这个元素移除之后,并没有进行设置成null public E 比如数据库连接(dataSourse.getConnection()),网络连接(socket)和io连接,这些链接在使用的时候,除非显式的调用了其close()方法(或类似方法)将其连接关闭,否则是不会自动被

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    内存泄漏漫谈

    对于C/C++来说,内存泄漏问题一直是个很让人头痛的问题,因为对于没有GC的语言,内存泄漏的概率要比有GC的语言大得多,同时,一旦发生问题,也严重的多,而且,内存泄漏的排查往往十分困难。 广义的内存泄漏还包括资源类的泄漏,比如Windows下的GDI对象、内核对象等,本文主要讨论普通的堆内存泄漏问题。 简而言之(不考虑operator new/delete重载和placement new),对于C++中使用new/delete的对象不同,其处理方式如下: 1、对于普通类型,例如基本数据类型(int float 5、隐式内存“泄漏” 这一类严格的来说不算是内存泄漏,但是它的表现跟内存泄漏却是一致的。 1、静态扫描 对于分配/释放函数没有配对使用的情形,这种低级错误静态代码扫描可以马上发现,当然,一般商用的扫描工具会有强大的代码分析功能,基于词法、语法、控制流、数据流等分析点也能找到一些隐藏的错误。

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    NSURLSession内存泄漏

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