/123 1.Supervisor远程命令执行漏洞分析|CVE-2017-11610 Supervisor是一个用Python写的进程管理工具，可以很方便的用来启动、重启、关闭进程；用于管理后台应用（服务...）的工具，方便运维人员使用图形化界面进行管理，是 Linux 服务器管理的效率工具； 漏洞描述： 本次漏洞就出在XML-RPC接口对数据的处理上,默认情况下Supervisor并不会开启这个接口（XML-RPC...例如在docker中使用Supervisor，就不用每次进入容器控制Supervisor），开启web访问的配置如下； 利用该漏洞远程POST请求，向Supervisord管理界面提交恶意数据，可以获取服务器操作权限
123 1.Supervisor远程命令执行漏洞分析|CVE-2017-11610 Supervisor是一个用Python写的进程管理工具，可以很方便的用来启动、重启、关闭进程；用于管理后台应用（服务...）的工具，方便运维人员使用图形化界面进行管理，是 Linux 服务器管理的效率工具； 漏洞描述： 本次漏洞就出在XML-RPC接口对数据的处理上,默认情况下Supervisor并不会开启这个接口（XML-RPC...例如在docker中使用Supervisor，就不用每次进入容器控制Supervisor），开启web访问的配置如下； 利用该漏洞远程POST请求，向Supervisord管理界面提交恶意数据，可以获取服务器操作权限
WeiyiGeek.pythonReverse 注意点： 当前zabbix执行的权限问题 当前服务器防火墙等等问题(有时监控80端口即可,大部分是放行状态) 3.ZabbixSQL注入 1.jsrpc.php...rofileIdx2 存在insert方式的SQL注入漏洞，攻击者无需授权登陆即可登陆zabbix管理系统，也可通过script等功能轻易直接获取zabbix服务器的操作系统权限。
pty.spawn("/bin/sh")' #设置返回shell的显示格式否则显示bash-4.1$ WeiyiGeek.pythonReverse 注意点： 当前zabbix执行的权限问题 当前服务器防火墙等等问题...ZabbixSQL注入 1.jsrpc.php rofileIdx2 存在insert方式的SQL注入漏洞，攻击者无需授权登陆即可登陆zabbix管理系统，也可通过script等功能轻易直接获取zabbix服务器的操作系统权限
今天给大家推荐个一键检测Linux/VPS服务器配置的脚本，笔者长期以来都对服务器配置关注度不够，事实证明提前了解些服务器配置性能还是很有必要的，在后期的运维过程里有了这个参考可以少走不少的弯路的！...目前看比较稳定和准确的测试脚本，笔者还是推荐： Superbench.sh 的，因为从其 [GitHub][1] 上来看，更新还是很频繁的，这样就保证了稳定性、准确性。
TLDR: 本文发现了对比学习引入推荐系统的意外漏洞，并展示了如何通过调整谱值来增强推荐系统中的中毒攻击效果。...论文：https://arxiv.org/abs/2311.18244 代码：https://github.com/CoderWZW/ARLib 今天跟大家分享一篇发表在KDD2024上的揭示对比学习推荐方法脆弱性的文章...该文首先通过实验发现基于对比学习的推荐系统更容易受到旨在推广个别项目的中毒攻击，并通过分析将这种脆弱性归因于对比损失所导致的样本表示分散现象。...通过可视化表示的分布，作者发现对比学习的目标函数 InfoNCE 是导致脆弱性的核心因素。在没有对比学习的情况下，样本表示表现出局部聚类特征，用户和热门商品倾向于聚集，阻碍冷门商品接触更多用户。...总结 在本研究中，作者发现基于对比学习的推荐方法容易受到专门推广目标物品的中毒攻击的影响。作者还探讨了这种脆弱性的根本原因，并证明对比损失引起的嵌入分布的全局分散是核心因素。
一、异常检测 1.1 目的 在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection） 问题。这是机器学习算法的一个常见应用。...什么是异常检测呢？...例如：1.欺诈行为检测2.生产（例如飞机引擎）3.检测数据中心的计算机运行状况 例如：1.邮件过滤器2.天气预报3.肿瘤分类 1.6 特征选择 对于异常检测算法，影响系统好坏的主要因素就是特征的选取，...然后我们使用公式得到某个待检测样本的 p(x) ，依此来预测是否出现异常。 原始高斯模型和多元高斯模型的对比： 二、推荐系统 2.1 产生目的 推荐系统，是机器学习中的一个重要的应用。...而推荐系统就是这样一种算法，可以学习得到数据的特征。 下面我们将以一个电影评分的例子来介绍推荐系统，首先对于这个例子进行一些定义。
JAVA具有天然的平台无关性，使用JAVA可以访问任何类型的服务器或客户机上的共享文件 系统，并且编写的软件产品可以运行于任何平台，因此用JAVA访问共享文件系统在企业应用中具有得天独厚的优势。
我们来看一下心跳检测有哪些特点: 客户端发起 我们前面说过Eureka的注册中心是一个运筹帷 幄的角色，足不出户办天下事，所以心跳服务是由一个个服务节点根据配置的时间主动发起的。...心电图里的信息 心跳检测之于服务注册来说，就像做心电图检查之于办入院手续，入院手续需要做全方位的检查，因此要同步数十个属性到注册中心，而做一个心电图，仅仅需要以下这些信息就够了 访问地址也就是Eureka...，这是心跳检测环节最复杂的一个知识点，它是当前服务节点最后一次与服务中心失去同步时的时间，InstanceInfo封装了该属性以及另一个搭档isInstanceInfoDirty，当isInstanceInfoDirty...这就要借助Eureka的服务剔除功能，服务剔除是心跳检测的后手，正是为了让无心跳响应的服务节点自动下线，让我们来看一下Eureka的服务剔除流程 启动定时任务 注册中心在启动的时候也会同步开启一个后...小结 本节带大家学习了关于心跳检测和服务剔除的知识 心跳检测的作用，心跳包含的内容以及控制参数 注册中心服务剔除操作的核心流程 后面将会更新另一个和心跳密切相关的流程-服务续约的文章，关注我，第一时间获取我的最新动态
在我自己的使用过程中，有几款RSS生成工具比较方便，在此推荐给大家。...介绍RSSHub的文章有很多，其实RSSHub的文档已经写得很清楚了，推荐直接读文档。对于有一定技术基础或者热衷于DIY的用户来说，RSSHub的搭建比较简单，文档中清楚得给出了多种部署方法。...以订阅36氪为例，可以使用RSSHub官方提供的 路由+参数 订阅不同分类的36氪信息: 路由: /36kr/news/:caty 参数: caty, 必选 - 资讯分类 最新 推荐 创投 科技 ……...2.公众号转RSS服务：WeRSS 受微信严格的反爬机制影响，公众号转RSS服务相对较少且不稳定。RSSHub提供了几种间接的抓取方案，但均不尽如人意。...根据WeRSS官网给出的时间，已经提供服务1200+天。我自己的使用体验也很不错。 3.NewsLetter转RSS服务：Kill the Newsletter!
写在前面 工作原因，顺便整理 博文内容为一个 人脸检测服务分享 以打包 Docker 镜像，可以直接使用 服务目前仅支持 http 方式 该检测器主要适用低质量人脸图片识别 理解不足小伙伴帮忙指正，多交流...所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》」 简单介绍 人脸检测服务， 用于输出适合人脸识别的 人脸数据集，这里通过 mtcnn...最终，O-Net提供了最终的人脸检测结果和人脸关键点的位置信息。 影响因子（原始图像的比例跨度）(scale_factor): MTCNN 使用了图像金字塔来检测不同尺度的人脸。...通过对图像进行 缩放，可以检测到不同大小的人脸。影响因子是指图像金字塔中的 缩放因子，控制了不同尺度之间的跨度。较小的影响因子会导致 更多的金字塔层级，可以检测到 更小的人脸，但会增加计算时间。...较大的影响因子可以 加快检测速度，但可能会错过 较小的人脸。因此，选择合适的影响因子是在准确度和速度之间进行权衡的关键。
但是有的时候会莫名的停止，于是今天写了一个服务，定时去检测其他wcf服务是否在线。那么最简单的办法自然是引用其他wcf服务让vs给我们自动生成clientProxy然后一个个去调用是否正常。...我要弄一个通用的服务检测。 方案1： 对于httpbinding的wcf服务有个最简单的检测方法：就是用httpClient去请求一下服务地址看有没有服务描述xml返回。...如果有就是live不然就是服务异常关闭了。这个方法对于net.tcp绑定等不适用。 方案2： 使用反射动态生成channelProxy然后去尝试执行一个方法。...正常使用ChannelFactory调用wcf服务： var channelFactory = new ChannelFactory(endpoint); var proxy = this....这样，当需要监控新的wcf服务的时候只要在配置文件里添加一行协定，程序集，调用方法，endpoint的配置即可，当然协定所在的dll要复制到程序的跟目录下或者指定的文件下。
这部分内容来源于Andrew NG老师讲解的 machine learning课程，包括异常检测算法以及推荐系统设计。异常检测是一个非监督学习算法，用于发现系统中的异常数据。...推荐系统在生活中也是随处可见，如购物推荐、影视推荐等。课程链接为： https://www.coursera.org/course/ml。...异常检测系统评价： 和我们之前学习的监督学习一样，我们需要评估该异常检测系统，但是异常检测算法是 unsupervised ，即我们无法根据y值来评估预测数据。...异常检测 vs 监督学习 ? 特征选择 对于异常检测，特征选择至关重要。之前我们假 ?...我们可以根据一些算法来预测他们会给没看过的电影打多少份，作为推荐的依据。 ? ?
怎么说呢，服务器多了，管理起来也不是很方便，虽然有很多大神做的牛逼软件， 这个就是10个牛X的免费服务器&互联网监控工具http://www.chinaz.com/free/2011/0303/162584....shtml 又何必造轮呢， 不是很适合我们这个20多台服务器的，说白就是想写一个完整点的软件。...开发环境：vs2013 作者：landv 开发时间：2015年9月2日 功能：监控服务器系统基本运行状态，和监控指定软件运行状态。对服务器软件远程配置，和备份。 ...对服务器，软件行为和人为行为进行监控并记录。 说明：类似于灰鸽子，后续开发将不仅仅检测服务器状态，还可进行局域网行为监管。 运行结果： ?
今日软件分享：硬件驱动系统检测（链接放在下方 自取即可） 软件介绍： 1.可以检测 软件驱动检测下载 2.可以加速 游戏加速 系统检测 优化性能...系统还原 4.可以修复 网络 无声 设备 等问题情况 5.可以查看 查看所有硬件具体信息 和 使用情况 使用教程 界面 点击扫描（自动检测出
一个网友反馈批量在腾讯云购买的服务器10台部分连接失败！！这里连接失败特指使用服务器秘钥的方式登录失败。...我这边也模拟用户的场景复测了一下一次性购买20台服务器，大概思路： 是先判断端口是否工作正常，如果不正常再来根据情况排查 再来通过脚本批量测试秘钥登录服务器，是否有异常。...这里拆分两块来完成，分别是检测端口是否工作正常和通过秘钥方式来模拟登录服务器。...先确认端口是否工作正常 如何批量检测这些服务器端口是否正常是摆在眼前的一个问题，当然检测服务器端口是否正常有很多方式，哪种是最快的让我想到以下方式推荐大家。...host为检测服务器IP command 为执行的命令
缘起 在《服务读写分离(读服务，写服务)，是否可行？》中，对背景做了交代，互联网架构设计上，数据库可以读写分离，服务能否读写分离呢？...下面是两种常见的“服务读写分离”架构： 一、单纯服务读写分离 如上图，服务化之后： 业务方通过RPC分别调用读服务和写服务 服务层分为读服务与写服务 底层是高可用的数据库集群 二、服务和数据库同时读写分离...读服务与写服务读写的是不同的数据库，如上图： 写服务访问写库 读服务访问读库 写库与读库是一个组从同步的集群。...四、小理由 调用方对同一个基础服务，某一个RPC接口，在读服务，还是写服务，容易困惑 对于同一个基础服务，服务数量翻倍了，运维更加复杂 五、强理由 一般来说，垂直拆分，是按照“子业务”维度进行拆分，而不是按照...因为，写服务修改数据库时，缓存中的数据没有办法得到淘汰！！！ OK，有朋友说，写数据库之前，可以由写服务来淘汰缓存： 即，读服务与写服务都可以操作缓存。
最近在看刘天斯的python自动化运维，按照刘老师的思路，记录一个dns轮询以及服务检测的粟子，作为学习笔记。 #!...将获取到的地址加入列表 return True def checkip(ip): checkurl=ip+":80" //检查ip服务器的...80端口服务是否正常 httplib.socket.setdefaulttimeout(5) //定义http链接超时时间为5秒 conn=httplib.HTTPConnection
推荐系统怎样稳定高效提供服务，持续不断满足业务需求，持续不断面对技术挑战，是每一个服务端开发同学应该持续思考，和持续不断优化线上服务。 ...当下个性化推荐系统面临问题和一般程序有一定差异性，一方面个性化意味着“千人千面”，每个用户用到数据都不一样，常规缓存策略失效，这就要求对程序不断优化已保证性能。 ...当下个性化推荐正由策略主导，转型到由机器学习算法，深度学习算法，这一过程对于服务端要求要支持更多数据拉取，个性化推荐服务比较核心指标召回率，准确率。...当前今日头条，淘宝等个性化推荐服务均是构建在微服务架构之上，整个流程是根据用户信息拉取分类召回集，过滤已经曝光过，已经购买过等分类召回集，根据分类召回集拉取素材，过滤相应曝光，已购买等素材信息，对数据进行品牌...再一次扩大召回集，需要将服务拆成分布式，微服务节点只拉取分类召回集，素材找回集特征数据由模型计算节点处理。
最近，有许多朋友都在关注缺陷检测领域，今天来看看缺陷检测。...近年来，不少基于深度学习的缺陷检测方法也被广泛应用在各种工业场景中。 对比计算机视觉中明确的分 类、检测和分割任务, 缺陷检测的需求非常笼统....更多数据集可参考： https://github.com/abin24/Surface-Inspection-defect-detection-dataset 3 项目推荐 一、Defect Eye 项目地址...民用基础设施缺陷检测 ? 电力线裂纹检测 ?...参考： [1] 《Github项目推荐 | 深度学习缺陷检测》https://www.yanxishe.com/blogDetail/13979 [2] 《基于深度学习的表面缺陷检测方法综述》陶显等，
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