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安全教育:企业安全包括的那些事儿

从我在绿盟所受的安全教育来看大致分为以下几方面: 1.网络安全:基础、狭义但核心的部分,以计算机(PC、服务器、小型机、BYOD……)和网络为主体的网络安全,主要聚焦在纯技术层面。 网络安全的甲方乙方 基础的网络安全是绝大多数在甲方的安全团队能cover的事情,不管你的安全团队能力如何,在公司里有无影响力,这个是必须要做的因为这是把你招过来的初衷。 基础架构与网络安全:IDC、生产网络的各种链路和设备、服务器、大量的服务端程序和中间件,数据库等,偏运维侧,跟漏洞扫描,打补丁,ACL,安全配置,网络和主机入侵检测等这些事情相关性比较大,约占不到30%

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网络诊断方案选型

可用方案 (1)利用so库 执行底层的命令 (2)安装Linux层第三方库,使Android系统支持上述命令 (3)dnsjava 这两种方法分别有他们的缺点so库麻烦,并且体积大,而第二种方式需要root 现有网络诊断组件或者方案对比 (1)HttpInfo 比较强大,记录的信息包括 Index信息(域名以及请求时间) Net信息(手机网络信息) Ping信息 Http信息 Host信息 MtuScan信息 ,只有Android端 (3)LDNetDiagnoService_Android 功能:ping、tcp connect和traceroute Android的实现方案一: 是通过后台线程执行ping 命令的方式模拟traceroute的过程,缺点就是模拟过程较慢,timeout的出现比较频繁 Android的实现方案二: 通过编译开源网络检测库iputilsC代码的方式对traceroute进行了套接字发送 ICMP报文模拟,可以明显提高检测速度;(关于iputils工具原理实现,请参考博文) 这里用的方案2 (3)facebook/network-connection-class gitHub地址 用Android

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    游戏安全场景解决方案

    基于腾讯20余年的防护技术积累,一站式解决游戏服务端、客户端安全问题

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    Android网络优化方案

    面试官:ok,看来是有备而来,那么我们今天聊聊网络优化咋做吧。 小虾:我大意了,没有闪。老头子,你不讲武德,我奉劝你耗子尾汁。 ? 如何优化一个网络请求呢? 相信大家在面试的时候可能会被问到这个问题。 如果说一句不负责任的话,这个只要后端大佬开启CacheControl就好了呀,原生网络库本来就支持的。 GRPC( A high-performance, open-source universal RPC framework) 不知道各位有没有听说过一个都市怪谈,字节的网络库优化有多厉害多厉害,网络底层采用的是 Webview底层的Chromium的网络库,在弱网情况下对于api的优化啥的,巴拉巴拉..... 字节用的就是Chrome的cronet网络库(顺便展开下,cronet同时支持ios,android,前端)。

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    Kubernetes网络部署方案

    现在网络上流传很多Kubernetes的部署和搭建的文档,其中比较出名就是Kubernetes The Hard Way (https://github.com/kelseyhightower/kubernetes-the-hard-way follow-me-install-kubernetes-cluster,然后随着新版的发展,越来越多的配置参数存在各种各样的问题,最大的问题是在CNI产生后,两篇文章的配置参数和系统默认或者CNI配置参数有稍微的冲突导致很多人在利用CNI做网络方案的时候会出现很多问题 为啥只说明以下两种方案的部署模式,因为其他网络方案不争气。 Flanneld [Systemd部署模式] ? ? Flannel部署相对来说简单容易、坑少,直接上配置。 其实吧,Calico在Kubernetes网络方案用用的比Flanneld多,Calico懂得玩伸缩,技术也比较牛,在很多物理设备不开启BGP的情况下做了折中,用的IP-IP虽然性能有点损失,在云上被大面积使用 《Linux云计算及运维架构师高薪实战班》2018年03月26日即将开课中,120天冲击Linux运维年薪30万,改变速约~~~~ *声明:推送内容及图片来源于网络,部分内容会有所改动,版权归原作者所有

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    网络安全应急演练方案

    放一个 网络安全应急演练方案的模板,框架有了, 大家根据自己需求做点调整。 演练说明 演练场景 本次演练以业务系统遭受外部攻击,服务器沦陷,从而导致系统被破坏为背景。 准备阶段 XX系统配置核查 核查XXX 硬件环境及网络检查 主机内存、CPU、网络路由检查 数据库状态检查及备份 核查XXX 应急脚本状态测试、检查 1.检查备份脚本 2.检查主机脚本是否可执行 3.进入主机目录查看应用备份脚本 web单点故障模拟 查看应用主进程号ps –ef | grep java 停掉主机进程 中间件单点故障模拟 挂起部分服务进程(查询、办理类服务) 数据库单点故障模拟 挂起主机数据库进程 监测阶段 防火墙网络设备确认攻击情况 将受害主机断网隔离处理 异常进程、账号排查 查看主机登录日志并核查主机进程 后门查杀工具查杀后门 利用赛门铁克、云计算管控平台对受害主机进行病毒查杀以及后门清理 恢复阶段 主机、数据库单点恢复 重启所有的应用进程 网络连接恢复 业务访问测试网络连接是否回复 中间件单点恢复 恢复服务进程(查询、办理类服务) Web单点恢复 恢复主机业务进程,登陆主机 ?

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    Docker 跨主机网络方案分析

    总结下来,多主机网络解决方案包括但不限于以下几种:overlay、macvlan、flannel、weave、cacico 等,下面将分别一一介绍这几种网络, PS:本文仅从原理上对几种网络进行简单的对比总结 组件方式让 flannel 多了几分灵活性,它可以使用二层的 VxLAN 隧道来封装数据包完成跨主机通信,也可以使用纯三层的方案来通信,比如 host-gw,只需修改一个配置文件就可以完成转化。 calico 相较其他几个网络方案最大优点是它提供 policy 机制,用户可以根据自己的需求自定义 policy,一个 policy 可能对应一条 ACL,用于控制进出容器的数据包,比如我们建立了多个 总结 1、除了以上的几种方案,跨主机容器网络方案还有很多,比如:Romana,Contiv 等,本文就不作过多展开了,大家感兴趣可以查阅相关资料了解。 2、跨主机的容器网络通常要为不同主机的容器维护一个 IP 池,所以大多方案需要借助第三方的服务发现方案。 3、跨主机容器网络按传输方式可以分为纯二层网络,隧道网络(大二层网络),以及纯三层网络

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    Kubernetes网络解决方案的比较

    Kubernetes本身不分配IP,将任务交给第三方解决方案。 在这项研究中,我们的目标是找到具有最低延迟,最高吞吐量和最低安装成本的解决方案。 先验,没有网络集装箱比任何网络容器化表现更好; 这就是为什么我们使用这个设置作为参考。 Flannel Flannel是由CoreOS项目维护的虚拟网络解决方案。 这是一个经过充分测试,生产就绪的解决方案,所以它的安装成本最低。 要将IP分配给具有IPvlan的容器,您必须: 创建一个没有网络接口的容器 在默认网络命名空间中创建一个ipvlan接口 将接口移动到容器的网络名称空间 IPvLAN是一个相对较新的解决方案,所以没有现成的工具来自动化这个过程 负载测试方案 对于每个竞争对手,我们运行这些步骤: 在两台物理机上建立网络 在一台机器上的一个容器中运行tcpkali,让我们以恒定的速率发送请求 在另一台机器的容器中运行Nginx,让它用固定大小的文件进行响应

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    业务出海-跨国网络访问优化方案

    四、跨国网络优化方案 常见的用户访问场景: (1)客户端是国内非腾讯云用户,访问海外腾讯云资源 (2)客户端是国内腾讯云资源,访问海外腾讯云资源 (3)客户端是国内腾讯云用户,访问海外第三方资源(亚马逊 、苹果等网站) 我们可以针对访问的场景提供一些建设性方案: 1、服务器绑定anycast IP方案(腾讯独有,但目前支持地区有限) anycast地址方案是从网络路由层面进行加速的一种方案,不同于其他应用层加速服务 anycast地址方案相比于腾讯云对等连接或者全球应用加速方案,成本是最优的。 具体架构见下图: 底层其实使用的就是对等连接的方案,如果对等连接两端的机器做转发,其实就差不多等同于GAAP全球应用加速方案。 3、对等连接方案 建议通过利用国内私有网络机器和国外的机器建立对等连接,这里仅限私有网络(收费) ; 对等连接方案就是适合上述访问场景(2);当然如果在国内和海外建立了对等连接并开启了两端转发,就可以访问海外第三方

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    电信IDC网络解决方案-网络需求和拓扑设计

    当前IDC机房大力开展云计算资源池建设,对于网络而言,大二层网络的建设是重要的基础。 对于云计算业务,二层网络内的迁移是一个常见特性,如何在二层网络中实现带宽限速也是网络需要解决的重要问题之一。 IDC网络的层次架构 传统IDC网络和云资源池IDC网络有较大区别,但从逻辑拓扑而言,都可以分为四个区域: l 出口路由区 l 核心交换区 l 接入网络区 l 增值业务区 ? 在云计算业务兴起后,为扩大二层网络规模,同时提高内网效率,网络交换网络大都采用核心层加接入层的扁平化组网,不再设置汇聚层。 IDC网络的逻辑拓扑 根据IDC网络的分层设计思路,设计IDC网络逻辑拓扑如下: ?

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    神经网络性能调优方案

    神经网络性能调优主要方法 (1)数据增广 (2)图像预处理 (3)网络初始化 (4)训练过程中的技巧 (5)激活函数的选择 (6)不同正则化方法 (7)来自于数据的洞察 (8)集成多个深度网络 目标函数是非常难以优化的,因为w1和w2的梯度差异太大,所以在两个维度上需要不同的迭代方案。但在实际操作中,为了方便,我们通常为所有维度设置相同的步长,随着迭代的进行,步长的缩减在不同维度也是同步的。 初始化 3.1 不要将参数全部初始化为零 几乎所有的CNN网络都是堆成结构,将参数零初始化会导致流过网络的数据也是对称的(都是零),并且没有办法在不受扰动的情况下打破这种数据对称,从而导致网络无法学习。 网络顶层特征包含更多dataset-specific特征。 ? 5. 激活函数 激活函数用于在网络中引入非线性。 在训练期间,dropout能够被理解为在一个全连接的神经网络中的神经网络进行子采样,并且仅仅基于输入数据更新网络采样更新的参数。然而,该指数可能的取样数量,网络并不是独立的,因为他们共享参数。

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      云点播(VOD)是集音视频上传、直播录制、媒体资源管理、自动化转码处理、视频 AI、分发加速、播放器 SDK 于一体的一站式音视频点播解决方案,广泛应用于视频、游戏、教育、传媒、电商、社区等场景。

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