展开

关键词

ARouter(三)前言@Autowired

arouter-api version : 1.4.1前言到现在为止,ARouter 还有最后的依赖注入还没有过,那么今天就来深入探究一下其实现原理。 @Autowired想要用 ARouter 实现依赖注入,需要在 ActivityFragment 中加上ARouter.getInstance().inject(this);那么我们这个代码就成为了我们分的入口了 结看到这,基本上 ARouter 依赖注入的东西就讲完了。这一系列下来,ARouter 代码层面的流程都讲的差不多。 剩下就是 gradle-plugin 和 compiler 这两个部分还没过,等时间了再给大家讲。bye bye

1.5K30

利用委派进行的提权攻击分

,首次提出并详细介绍利用基于的约委派进行活动目录攻击的方式。 文中详细释了该攻击发现过程,对协议的分以及攻击原理,并给出不同场景下基于此攻击进行的远程代码执行,本地权限提升等操作。 已有较多分无约委派攻击利用的文章,在Windows的官方博客中也建议用户删除使用Kerberos无约委派的账户。 本文在此不再做详细释。 委派功能现在可以跨域和林基于的约委派(Resource-Based Constrained Delegation)是一种允许自己去设置哪些账户委派给自己的约委派。 3配置委派每个都可以通过LDAP为自己配置基于的约委派,如果我们能拿到计算机账号的密码或TGT,或直接拿到本地管理员账户,便能使用Powershell直接为该计算机(服务)账号配置基于的约委派

99920
  • 广告
    关闭

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    域渗透之委派攻击详(非约委派约委派委派)

    委派是域中的一种安全设置,可以允许某个机器上的服务代表某个用户去执行某个操作,主要分为三种:1、非约性委派 2、约性委派3、基于的约性委派这篇文章主要对这三种委派方式相关的攻击进行详。 基于的约委派攻击利用通过利用基于的约委派攻击,我们能够使普通域用户以域管理员身份访问远程计算机 CIFS 等服务,实现本地权限提升。 基于的约性委派 (RBCD:Resource Based Constrained Delegation):为了使用户更加独立,微软在Windows Server 2012中引入了基于的约性委派 基于的约委派不需要域管理员权限去设置,而把设置属性的权限赋予给了机器自身。基于的约性委派允许配置受信任的帐户委派给他们。 配置了基于的约委派的账户的 msDS-AllowedToActOnBehalfOfOtherIdentity 属性的值为被允许基于性委派的账号的SID。

    37020

    Spring Cloud OAuth2 服务器CheckToken

    CheckToken的目的当用户携带token 请求服务器的时, OAuth2AuthenticationProcessingFilter 拦截token,进行token 和userdetails 详 OAuth2AuthenticationManager.authenticate(),filter执行判断的入口 ? 当用户携带token 去请求微服务模块,被服务器拦截调用RemoteTokenServices.loadAuthentication ,执行所谓的check-token过程。 码如下 ? 继续看 返回给 RemoteTokenServices.loadAuthentication 最后一句 tokenConverter.extractAuthentication 组装服务端返回的信息

    33730

    Spring Cloud OAuth2 服务器CheckToken

    CheckToken的目的 当用户携带token 请求服务器的时, OAuth2AuthenticationProcessingFilter 拦截token,进行token 和userdetails 详 OAuth2AuthenticationManager.authenticate(),filter执行判断的入口 当用户携带token 去请求微服务模块,被服务器拦截调用RemoteTokenServices.loadAuthentication 码如下undefined CheckToken 处理逻辑很简单,就是调用redisTokenStore 查询token的合法性,及其返回用户的部分信息 (username ) 继续看 返回给 RemoteTokenServices.loadAuthentication 最后一句tokenConverter.extractAuthentication 组装服务端返回的信息 最重要的 userTokenConverter.extractAuthentication

    69930

    综合后的——与扇出分

    Get_timing_path Report_timing 第一条语句:起点第二条语句:终点第三条路径:设置为时序路径的起点和终点 时序分步骤:Netlist Analysis->Report Timing

    32250

    Kubernetes 分配之 Request 和 Limit

    Kubernetes是一个容器集群管理平台,Kubernetes需要统计整体平台的使用情况,合理地将分配给容器使用,并且要保证容器生命周期内有足够的来保证其运行。 同时,如果发放是独占的,即已发放给了个容器,同样的不会发放给另外一个容器,对于空闲的容器来说占用着没有使用的比如CPU是非常浪费的,Kubernetes需要考虑如何在优先度和公平性的前提下提高的利用率 为了实现被有效调度和分配同时提高的利用率,Kubernetes采用Request和Limit两种限制类型来对进行分配。 一、kuberneters中Request和Limit限制方式说明Request: 容器使用的最小需求,作为容器调度时分配的判断依赖。 只有当节点上可分配量>=容器请求数时才允许将容器调度到该节点。但Request参数不限制容器的最大可使用。Limit: 容器能使用的最大值,设置为0表示使用无上限。

    17.1K2619

    PE格式第九讲,

    PE格式第九讲,一丶熟悉Windows管理文件的方法首先,为什么标题是这个,主要是为了下边讲方便,因为结构体很乱.如果直接拿出来讲,那么就会很晕.1.windows 那么我们的也是这样存储的.二丶结构体首先,结构体分为很多个,但是有用的就3个.一般也分为三个IMAGE_RESOURCE_DIRECTORY            根目录(目录头)IMAGE_RESOURCE_DIRECTORY_ENTRY          子目录(目录项)其中根目录下可以有很多子目录(也就是说根目录下会有子目录的)IMAGE_RESOURCE_DATA_ENTRY            文件(数据)结构体:1 7个,字符串标识的有0个,所以不用看了.3.定位目录项(子目录)我们知道,根目录下面是子目录,现在有7个按照ID分类的,那么就有7个目录项(子目录)我们看下结构体.typedef struct 1这里有两种释方式1.如果高位为1,那么表示一个字符串,那么低31位指向了一个字符串结构体2.如果高位为0,那么表示是一个双字节的ID (类型)现在得出  00000003  很显然,高位为0,那么表示一个类型

    42150

    HAWQ技术(十三) —— 管理

    一、HAWQ如何管理        HAWQ使用多种机制管理CPU、内存、IO、文件句柄等系统,包括全局管理、队列、强制使用限额等。1. 执行查询时,进行编译和语义分后,优化器与HAWQ管理器协调查询的使用情况,得到基于可用的优化的查询计划。查询分发器将每个查询的分配与查询计划一同发送给segment。 这样,segment上的查询执行器(QE)就知道当前查询的配额,并在整个执行过程中使用这些。查询结或终止后,返还给HAWQ管理器。        为了缓NameNode的负载,使用下面的服务器配置参数限制V的大小,即每个节点启动的最大虚拟段数。 该语句可以修改队列的限制和活跃语句数,但不能改变一个队列的父队列,创建队列时的约同样适用于修改语句。

    48450

    编排系统K8S之Service

    今天我们来了下K8S上的Service的相关话题,这是容器化体系的第1篇,基本的概念、基础理论不在本章描述。 Service在编排系统K8S上主要用来决Pod的访问问题。 为了决Pod访问能有一个固定的端点,在K8S平台上,我们就借用Service进行决。 其实Service和Pod或其他的关联,本质上不是直接关联,它依靠一个中间组件Endpoint,Endpoint主要作用就是引用后端Pod或其他(比如K8S外部的服务也可以被Endpoint引用 如上图所示:在K8S平台上,Kube-Proxy会不断监视着ApiServer上的Service变动情况,及时将变动转化为本机的Iptables 或 Ipvs规则,对应客户端Pod访问对应Server

    7010

    Ray 二:抽象和调度策略

    引子由于 Ray 支持对任务进行显式的,因此需要对所有节点的进行硬件无关的抽象,将所有归一化管理,以在逻辑层面对进行增删。 当有节点加入,需要感知其总量大小;当有任务调度,需要寻找满足约节点;当任务调度成功,可以获取剩余可用等等。 最简单的在实践中反而是统计最优的——对于每个任务找到符合的节点,随机选择一个,将任务调度过去。 ResourceIdSet 是一组标号后的的集合。前两者是在多少层面上对进行描述,后两者是在索引层面对进行构。后两者是在前两者基础上的细化。 标号(ResourceIds)ResourceIds 决的问题是为某种打上标号,并且以某种方式拆分。对于标号,即给系统所有打上一个逻辑 ID(0~n-1)。

    18610

    管理分之--隔离技术

    我最近在研究管理,今天聊聊管理管控方法:系统的分为cpu,mem,io,net几大类,为了管理和分配好有很多方法。首先说说重量级的虚拟化技术,虚拟化技术是当前非常热门的一门技术。 这些技术的特点都是讲一个大的分成小粒度的多个给应用使用,也是裂变的方式。 这些技术在大数据计算这种重载应用中,并不见得适合。 Linux Container容器是一种内核虚拟化技术,可以提供轻量级的虚拟化,以便隔离进程和,而且不需要提供指令释机制以及全虚拟化的其他复杂性。 CPU,mem相对好管理,在实际使用中,io和net管理比较麻烦,io和net本身衡量指标多,一个应用需要多少衡量起来比较困难,所以当前管理系统主要管理能力集中在cpu和mem。 好,今天就先介绍到这里,下一次分享调度分配算法。谢谢大家。

    1.5K50

    UE管理:引擎打包

    本篇文章从UE打包时分进行Cook的规则入手,研究在打包时究竟会将哪些进行Cook,了这一点对于管理很有作用,基于此可以实现自定义的Cook过程,将Cook任务分配至不同的进程乃至机器实现并行化 在一定条件下若没有指定,则分项目、插件目录下的本地化(UE支持给不同的Culture使用不同的,不过不常用)UE关于的分流程非常复杂,而且散落在各个地方,还包含了各种条件检测,想要完整地分出项目依赖的 UE打包时加载的思路是:先找到本地uasset文件,将路径转换为PackageName,进行加载,在加载时会把依赖的也加载了,然后将其一起Cook。 那么如何决这些问题呢?首先先从UE默认的实现机制讲起。 总结本篇文章分了引擎默认打包的的分流程,能够将UE的从黑盒转为确定性的过程,通过本文的分结果可以实现出通过依赖分获取打包粗略列表,通过Cook时监听UObject的创建流程,可以分出不在依赖列表中

    8820

    Spark 动态分配(Dynamic Resource Allocation)

    Spark 默认采用的是预分配的方式。这其实也和按需做分配的理念是有冲突的。这篇文章会详细介绍Spark 动态分配原理。 前言最近在使用Spark Streaming程序时,发现如下几个问题:高峰和低峰Spark Streaming每个周期要处理的数据量相差三倍以上,预分配会导致低峰的时候的大量浪费。 Spark Streaming 跑的数量多了后,占用相当可观。所以便有了要开发一套针对Spark Streaming 动态调整的想法。我在文章最后一个章节给出了一个可能的设计方案。 动态调整面临的问题我们先看看,动态调整需要决哪几个问题:Cache问题。如果需要移除的Executor含有RDD cache该如何办?Shuffle问题。 你可以理为一个监控线程。Executor判定为空闲的机制只要有一个task结,就会判定有哪些Executor已经没有任务了。然后会被加入待移除列表。

    1.2K30

    | 最新的细粒度图像分

    今天推荐的是一个关于细粒度图像分的网站,作者是旷视的南京研究院负责人魏秀参,网站地址如下http:www.weixiushen.comprojectAwesome_FGIAAwesome_FGIA.html 这个网站主要是介绍了和细粒度图像分相关的论文、代码和数据集,论文都是非常新的结果,基本是2017到2019年的结果。 information),包括网络数据、多模式数据(文本、音频等)、加入人工操作这里介绍的前两种方法的论文会更多,给出的论文,最老的是 2014 年的,然后还有最新的 CVPR 2019 的论文,并且对于有开代码的都提供了代码地址 分类准确率排行榜排行榜这里主要是在数据集 CUB200-2011 数据集上的测试准确率,列举出目前最好的方法和其是否采用标准信息、额外的数据、采用的网络结构、输入图片的大小设置以及分类准确率:----这个网站收集了目前细粒度图像分方面的料 Fine-Grained Image Analysis: A Survey.论文地址:https:arxiv.orgabs1907.03069以及,魏秀参老师在 2017 年知乎上也发表过一篇细粒度图像分综述

    1K20

    Notes | 文本分方法构建融指标

    前言本文是刊载于《管理世界》2017 年第 12 期《多个大股东与企业融——基于文本分的经验证据》 的阅读笔记。 原论文参照 Hoberg 和 Maksimovic(2015)、Buehlmaier 和 Whited(2016)的方法,结合中国制度背景和语言习惯,采用文本分方法构建了融指标。 本笔记主要记录其使用文本分方法构建指标的过程。指标构建过程文本来上市公司年报中“管理层讨论与分”(简称为 MD&A )的文本。 “管理层讨论与分”直接或间接的涉及到公司金状况的讨论,隐含了公司融状况信息。 参考料《多个大股东与企业融——基于文本分的经验证据》: https:kns.cnki.netKCMSdetaildetail.aspx?

    34720

    K8s码分(10)-的schema

    由以前文章我们了到 kubernetes 会将其管理的划分为 groupversionkind 的概念,我们可以将在内部版本和其他版本中相互转化,我们可以序列化和反序列化的过程中识别类型, 创建对象,设置默认值等等。 interface{}) converter *conversion.Converter versionPriority mapschema.GroupVersion schemeName string}从上面的图以及码来看 由上面的 schema 的数据结构看,它是一个 struct 的类型,另外它还实现了一些接口,使得 schema 可以创建对象,给对象赋默认值,识别对象类型,完成对象本版之间的转换,完成的 schema.GroupVersionKind, bool, error){...}func (s *Scheme) Recognizes(gvk schema.GroupVersionKind) bool{...}从上面的图以及码来看

    10020

    JNI实现码分【五 结语】正文

    这是JNI实现码分系列文章中的一部分,本系列文章结合Dalvik码来说明JNI实现上的细节,本系列包括:JNI实现码分【一 前言】 JNI实现码分【二 数据结构】 JNI实现码分【三 间接引用表】 JNI实现码分【四 函数调用】 JNI实现码分【五 结语】正文一开始打算用一篇文章来写的,结果写着写着,发现内容实在太多了,一篇文章显得很乱,有很多地方不知道先写哪个好,经过一段时间的构思后

    22150

    JavaWeb——XML入门详(概述、语法、约、Jsoup、Xpath

    技术的分类:DTD:一种简单的约技术Schema:一种复杂的约技术1)DTD,引入dtd文档到到xml文档中:     内部dtd:将约规则定义在xml文档中(了,不常用)     外部dtd 2)常见的器JAXP:DOM方式,SUN公司提供,支持dom和sax两种思想,性能不佳,基本不用;DOM4J:DOM方式,一款优秀的器Jsoup:DOM方式,jsoup 是一款Java 的HTML器,可直接某个URL地址、HTML文本内容。 PULL:SAX方式,Android内置的器。 3)Jsoup器1、Jsoup是免费的第三方开器,快速入门步骤:导入jar包;获取Document对象:获取对应的标签,Element对象;获取数据。

    26330

    OAuth2.0通过token获取受保护

    responseTypes: [], extensions: {}, grantType: password, refreshTokenRequest: null }, name: admin }首先我们需要写一个配置类 ResourceServerConfig extends ResourceServerConfigurerAdapter其中这个@EnableResourceServer实际上帮我们加入了一个过滤器(应该说所有的业务模块都要有一个配置类来开启这个过滤器 )org.springframework.security.oauth2.provider.authentication.OAuth2AuthenticationProcessingFilter在他的码中有一个 = (HttpServletRequest)req; HttpServletResponse response = (HttpServletResponse)res; try { 从request中

    60320

    相关产品

    • DNS 解析 DNSPod

      DNS 解析 DNSPod

      域名解析(DNS解析)是域名转换为机器可读的IP地址的过程。腾讯 DNS 解析 DNSPod 向全网域名提供免费的智能域名解析服务,拥有海量处理能力、灵活扩展性和安全能力。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券