关于TCP协议相关内容看：http://networksorcery.com/enp/default.htm
发表于 2013-07-18 | 更新于: 2018-02-16 | 分类于 Linux ， CentOS ， Fedora | | 阅读次数: 408
作为一位k8s操作手，这个过程需要我们深入Pod的内部环境，利用Linux系统的工具进行探查。
摘要总结：本章节分析uboot阶段2的硬件初始化过程，包括启动kernel、进入菜单和进入u-boot界面等步骤。
代码注入攻击指的是任何允许攻击者在网络应用程序中注入源代码，从而得到解读和执行的方法。
在这篇文章中我想讨论无线接入点(Wireless Access Point)以及[利用]BSSID(MAC-Address AP)[传输Payload]。
nmap是业内非常知名的网络扫描工具，和netcat齐名为网络瑞士军刀，想必大部分人都看过或者听说过《黑客帝国》，里面的有几个场景使用的是nmap，不妨引用一张电影剧照：
Docker 最初是 dotCloud 公司创始人 Solomon Hykes 在法国期间发起的一个公司内部项目，它是基于 dotCloud 公司多年云服务技术的一次革新，并于 2013 年 3 月以 Apache 2.0 授权协议开源，主要项目代码在 GitHub 上进行维护
[RainBowText]此文章仅做学习交流，请自觉遵守法律法规。[/RainBowText]
原文： https://www.absolomb.com/2018-09-15-HackTheBox-Canape/
SCSI: 小型计算机系统接口，主要用于硬盘、光盘、磁带机、扫描仪、打印机等 FC：光纤通道，比SCSI更高速 DAS：直连式存储 NAS：网络接入存储 SAN：存储区域网络，通过光纤交换机、光纤路由器、光纤集线器等设备将磁盘阵列、磁带等存储设备与相关服务器连接起来的高速专用子网。 iscsi
通过nmap -sn 192.18.128.0/16扫描当前网络中运行的机器获取到靶机ip192.18.128.1
作者简介： Loopers，码龄11年，喜欢研究内核基本原理 在32位机器上，总共有4G大小的虚拟地址空间，其中0-3G是给应用程序使用，3-4G是给内核使用。 在64位机器上，目前还不完全支持64位地址宽度，常见的地址长度有39（512GB）和48位（256TB），目前我使用的模拟器采用的是39位的地址宽度，这样的话用户空间和内核空间各占512GB的地址空间。 当一个应用程序在用户跑起来的时候，它内部是如何正常运行的，通过一个简单的例子详细说明下。 #include <stdio.h> #include
https://www.cnblogs.com/yangfengwu/p/11273226.html
青少年时期人类大脑功能的变化尚不完全清楚。在这项研究中，我们使用多回声功能磁共振成像(fMRI)来测量298名健康青少年的330个皮层区域和16个皮层下区域间静息态振荡的功能连通性(FC)的发育变化。受试者年龄在14 - 26岁，间隔至少6个月扫描1- 3次。我们发现FC有两种不同的与年龄相关的变化模式：保守型和破坏性。初级皮层以保守发育为主，14岁时连接较强，14 - 26岁时连接更强。联合皮层及皮层下区以破坏发育为主，连通性被重塑:14岁时较弱的连接在青春期变得较强，14岁时较强的连接变得较弱。使用成熟指数(MI)对这些发展模式进行了量化，该指数估计为每个脑区边基线FC (14 岁, FC14)和青少年FC变化(ΔFC14-26)之间的Spearman相关性。在先前的fMRI数据中，社会认知和自传体记忆任务激活了破坏性系统(负MI)，并与先前的有氧糖酵解(AG)、AG相关基因表达、出生后皮层表面扩张和青少年期皮层厚度收缩的地图显著重合。这两种发育模式的存在对许多灵敏度分析是稳健的。我们的结论是，在青少年时期，人脑组织被皮质和皮质下区域之间的FC重塑所破坏。
先用nmap扫一下发现开了DNS、IIS、Kerberos、RPC、netbios、Active Directory等服务
基于功能连接组(FC)来独特描述个体特征的能力是迈向精确精神病学的关键要求。为此，神经成像界对FC指纹进行了越来越多的研究，开发了多种有效的FC指纹识别方法。最近的独立研究表明，在大样本尺寸和较粗的分区用于计算FC时，指纹识别的精度会受到影响。量化这一问题，了解这些因素影响指纹准确性的原因，对于开发更准确的大样本量指纹提取方法至关重要。指纹识别的部分挑战在于，FC既能捕捉通用信息，也能捕捉特定个体的信息。一种识别特定个体FC信息的系统方法对于解决指纹问题至关重要。在本研究中，我们解决了我们对FC指纹识别问题的理解中的三个空白。首先，我们研究了样本量和分区粒度的联合效应。其次，我们解释了随着样本量的增加和分区粒度的减小，指纹识别精度降低的原因。为此，我们使用了来自数据挖掘社区的聚类质量指标。第三，我们开发了一个通用的特征选择框架，用于系统地识别静止状态功能连接(RSFC)元素，该元素捕获信息，以唯一地识别主体。综上所述，我们从这个框架中评估了六种不同的方法，通过量化受试者特定指纹的准确性和随着样本量增加而降低的准确性，以确定哪种方法对质量指标的改善最大。
fuzzScanner可用于批量快速的搜集网站信息，比别人更快一步的发现其他端口的应用或者网站管理后台等，也适合src漏洞挖掘的前期信息搜集。主要是用于对网站子域名、开放端口、端口指纹、c段地址、敏感目录、链接爬取等信息进行批量搜集。
白质结构连接支持了功能激活或功能连接的底层基础。结构和功能连接分布之间的关系，被称为SC-FC耦合，目前已经在全脑、全连接组水平上进行了研究，但很少有研究在区域尺度上研究这种关系。在本文中使用来自人类连接组计划的扩散加权MRI和静息态功能MRI数据量化了健康年轻成人在局部脑区水平的SC-FC耦合，并研究了SC-FC耦合是否可遗传以及SC-FC耦合的个体差异。
导读： “用进废退”，这句俗语可能概括了人类大脑运动系统的运作机制。基于使用驱动的神经可塑性对于发育、学习以及损伤恢复等的相关神经环路的塑造具有至关重要的作用。不久前发表在神经科学领域权威杂志《神经元》Neuron上的一项研究指出，在成年人大脑中存在着废用驱使的神经可塑性现象，本文即对该研究进行解读。
CyberScan是一个开源的数据包取证渗透工具，可用于数据包的分析，解码，扫描端口，pinging以及获取IP的地理定位包括（纬度，经度，地区，国家等）。
grep "/sbin/nologin$" /etc/passwd // 查找登录 Shell 是 /sbin/nologin 的用户
声明：本人坚决反对利用文章内容进行恶意攻击行为，一切错误行为必将受到惩罚，绿色网络需要靠我们共同维护，推荐大家在了解技术原理的前提下，更好的维护个人信息安全、企业安全、国家安全。
Scapy 是一个强大的交互工具，可用于捕获，分析，操作甚至创建协议兼容的网络流量，然后注入到网络中。 Scapy 也是一个可以在 Python 中使用的库，从而提供创建高效的脚本，来执行网络流量处理和操作的函数。 这个特定的秘籍演示了如何使用 Scapy 执行 ARP 发现，以及如何使用P ython 和 Scapy 创建脚本来简化第二层发现过程。
失眠 (Insomnia, ID) 是最常见的睡眠障碍；然而，ID症状的发病机制尚未完全了解。采用多因素的观点，并将ID视为一种涉及区域间神经元协调的情况，将有助于理解ID的病理生理学。功能连接 (Functional connectivity, FC) 可能有助于阐明ID症状的潜在功能过程和神经相关性。尽管越来越多的研究评估FC异常，但对ID病理生理学的见解仍然是零碎的。本文旨在寻找静息态下失眠的FC变化的经验证据。共涉及1052名ID参与者的31项研究符合本综述的纳入标准。结果表明，ID症状与主要静息态网络半球内和半球间相互作用受损相关。总的来说，证据支持这样一种假设，即失眠的特征是大脑功能连接的组织 (organization) 紊乱，导致睡眠、认知、情绪和记忆下降。然而，被综述的研究之间存在广泛的方法学异质性，以及本系统综述提出的研究方案和统计方法的局限性，使得很难提供一个单一的ID病理生理学框架。这一领域的未来研究应该引导共享和严格的搜索设计 (search designs)，以确保ID病理生理学的可靠研究证据。本文发表在Sleep Medicine Reviews杂志。
ApplicationScanner是一个快速稳定的App代码扫描工具，该工具基于Python3.7实现其主要功能，apk检测部分需要JDK 11的支持，因此具备较好的跨平台特性，目前支持在Linux和Mac系统上使用，暂不支持Windows。
动物模型中的无任务功能连接提供了一个实验框架，以检查受控条件下的连接现象，并允许与在侵入性或终末操作下收集的数据模式进行比较。目前，动物的获取采用不同的方案和分析，这妨碍了结果的比较和整合。在这里，我们介绍了在20个中心测试的大鼠功能磁共振成像采集协议StandardRat。为了优化采集和处理参数，我们首先收集了来自46个中心的65个大鼠功能成像数据集。我们开发了一个可重复的流程来分析不同方案获得的大鼠数据，并确定了与跨中心功能连接稳健检测相关的实验和处理参数。我们表明，相对于之前的采集，标准化协议增强了生物学上合理的功能连接模式。本文描述的方案和处理流程与神经影像社区公开共享，以促进互操作性和合作，以应对神经科学中最重要的挑战。
注意：笔者使用的是32位(i686)Fedora 20, x86-x64会有不同之处。文章是操作成功后写的，不保证每条命令都正确，但思路是没错的。
虽然结构和功能连接配置之间的关系，这里称为SC-FC耦合，已经在全脑水平上进行了研究，但很少有研究在区域范围内调查这种关系。在这里，我们使用来自人类连接组项目的弥散加权MRI和静息态功能MRI数据，量化了健康年轻人的区域SC-FC耦合，并研究了SC-FC耦合如何可遗传和个体之间的差异。我们发现，不同大脑区域的区域SC-FC耦合强度差异很大，但在高度结构连接的视觉和皮层下区域最强。我们还显示了基于年龄、性别和复合认知分数的个体间区域差异，并且SC-FC耦合在某些网络中具有高度遗传性。这些结果表明，区域结构-功能耦合是大脑组织的一种特殊特征，可能受到遗传因素的影响。
通过本文你将了解黑客常用的入手思路和技术手法，适合热爱网络信息安全的新手朋友了解学习。本文将从最开始的信息收集开始讲述黑客是如何一步步的攻破你的网站和服务器的。阅读本文你会学到以下内容：
有人问为什么要去扫描网站目录：懂的人自然懂 这个Python脚本的特点： 1.基本完善 2.界面美观（只是画了个图案） 3.可选参数增加了线程数 4.User Agent细节处理 5.多线程显示进度 扫描目标：Metasploitable Linux 代码：WebDirScanner.py： # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = "Yiqing" import sys import threading import random from Queue import Queu
大脑的功能连接(FC)已被证明在会话中表现出微妙但可靠的调节。估计时变FC的一种方法是使用基于状态的模型，该模型将fMRI时间序列描述为状态的时间序列，每个状态都有一个相关的FC特征模式。然而，从数据对这些模型的估计有时不能以一种有意义的方式捕获变化，这样模型估计将整个会话(或它们的最大部分)分配给单个状态，因此不能有效地捕获会话内的状态调制；我们将这种现象称为模型变得静态或模型停滞。在这里，我们的目标是量化数据的性质和模型参数的选择如何影响模型检测FC时间变化的能力，使用模拟fMRI时间过程和静息状态fMRI数据。我们表明，主体间FC的巨大差异可以压倒会话调制中的细微差异，导致模型成为静态的。此外，分区的选择也会影响模型检测时间变化的能力。我们最后表明，当需要估计的每个状态的自由参数数量很高，而可用于这种估计的观测数据数量较低时，模型往往会变成静态的。基于这些发现，我们针对时变FC研究在预处理、分区和模型复杂性方面提出了一套实用的建议。
既然程序最终都被变成了一条条机器码去执行，那为什么同一个程序，在同一台计算机上，在Linux下可以运行，而在Windows下却不行呢？
GRUB的命令行才是王道，如果知道怎么用命令行来启动操作系统，那理解menu.lst的写法也不难；也就是说在开机的时候，不用GRUB的菜单，通过GRUB的命令也是一样能把操作系统引导起来。
记忆抑制（Memorysuppression，MS）与精神健康相关。然而，没有研究探索内在静息态功能连接（resting-state functional connectivity，rs-FC）如何预测这种能力。本文基于rsfMRI脑功能连接组预测模型（connectome-based predictivemodeling，CPM）来探究预先定义脑网络（额顶控制网络或FPCN）中的rs-FC图谱是否能以及如何预测健康个体的MS（497名参与者）。在think/no-think范式中，使用由MS导致的遗忘来评估MS能力。结果表明，FPCN网络有利于建立MS预测模型。FPCN中的一些区域，如额中回、额上回和顶下叶在预测MS能力中起着重要作用。此外，FPCN与多个网络（如背侧注意网络（DAN）、腹侧注意网络（VAN）、默认模式网络（DMN）、边缘系统和皮下层区域）间的功能相互作用能够预测MS。关键的是，用于预测的FPCN网络是稳定的并对MS是特定的。这些结果表明FPCN与其他网络相互作用能够表明MS能力。这些结果有助于解释这些功能网络的相互作用是如何导致某些精神障碍中的特定入侵性思维和记忆的。
在本教程中，学习如何使用 RPM 和 YUM 工具管理 Linux 系统上的包。学习：
对于GRUB来说，如果没有配置menu.lst，无论是Linux版本的GRUB，还是WINGRUB，都会有命令行可用，通过命令行是一样能把操作系统引导起来的；有些弟兄总以为menu.lst 配置错了， 或者在机器启动后出现grub>命令行模式就要重新安装系统，其实根本没有这个必要；只要学会GRUB的命令行的用法，根本没有必要重装系统；
# arm-linux-gcc hello.c -o tt /home/gl/usr/local/arm/4.3.2/bin/arm-linux-gcc: /home/gl/usr/local/arm/4.3.2/bin/arm-none-linux-gnueabi-gcc: /lib/ld-linux.so.2: bad ELF interpreter: 没有那个文件或目录 /home/gl/usr/local/arm/4.3.2/bin/arm-linux-gcc:行3: /home/gl/usr/local/arm/4.3.2/bin/arm-none-linux-gnueabi-gcc: 成功 [root@austgl gl]# yum install ld-linux.so.2 已加载插件：langpacks, presto, refresh-packagekit 解决依赖关系 --> 执行事务检查 ---> 软件包 glibc.i686.0.2.16-28.fc18 将被 安装 --> 处理依赖关系 libfreebl3.so(NSSRAWHASH_3.12.3)，它被软件包 glibc-2.16-28.fc18.i686 需要 --> 处理依赖关系 libfreebl3.so，它被软件包 glibc-2.16-28.fc18.i686 需要 --> 执行事务检查 ---> 软件包 nss-softokn-freebl.i686.0.3.14.3-1.fc18 将被 安装 --> 完成依赖关系计算 ^[^A 依赖关系解决
背景：适应不良应激反应是情绪和焦虑障碍病因学中的重要危险因素，但确切的病理机制仍不清楚。绘制急性应激诱导的神经生理变化的个体差异，特别是在神经激活和功能连接(FC)水平上的差异，可以为了解个体应激反应的变化与疾病风险之间的联系提供重要的洞见。
https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/1608_tengr_kasan/index.html
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/huangweiqing80/article/details/83347495
在博客 【Windows 逆向】使用 CE 工具挖掘关键数据内存真实地址 ( CE 找出子弹数据内存地址是临时地址 | 挖掘真实的子弹数据内存地址 ) 中 , 没有找到真实地址 , 本篇博客重新开始一个完整流程 ;
摘要: 这是一篇演示如何使用一台服务器，运行多个以太坊客户端，并且将节点互联，完成两个节点之间的转账操作。
091229 Informix V11.50.xC6 http://cid-62f8b4120839d1a2.skyd … Informix/2009-12-29
fc 可以用来查看历史命令，也可以利用使用指定的编辑器编辑并运行最近输入的命令，而不需要重新输入整个命令。
最近通过Cowrie蜜罐捕获一枚有趣的后门程序，此程序用perl语言编写。功能包括：DDoS（udpflood、tcpflood、httpflood、sqlflood）、hacking（端口扫描、信息
静息态功能磁共振成像作为一种传统的成像技术在许多神经生理学研究上有着重大的潜力。在临床应用中多在麻醉状态下采集影像数据，但是我们并不知道麻醉对数据采集的影响。在此我们在不同的麻醉方案下采集了大鼠的静息态fMRI数据，并将其与清醒状态下采集的数据进行对比，从而有了新的发现。结果表明在不同麻醉方案下，大脑的功能连接模式相对清醒状态均有一定的调制，其中异丙酚麻醉下的大脑连接模式与清醒状态下的连接模式最为接近。α-氯醛糖和异氟醚加美托嘧啶联合麻醉组的FC模式与清醒状态的FC模式有良好的对应关系。异氟醚组和美托嘧啶组的FC模式与清醒状态差异最大。这些结果可以直接用于rsfMRI研究设计，以提高数据质量、可比性和解释。
睡眠剥夺(SD)在现代社会非常普遍，被认为是几种临床疾病的潜在因果机制。先前的神经影像学研究已经利用磁共振成像(MRI)从静态(比较两个MRI会话[一个在SD后和一个在休息清醒后])和动态(在SD的一个晚上重复MRI)的角度探索了SD的神经机制。最近的研究主要集中在静息状态扫描时的动态脑功能组织。本研究采用一种已成功应用于许多临床疾病的新指标(时间变异性)来检测55名正常青年受试者SD后的动态功能连接。我们发现，睡眠不足的受试者在大范围的大脑区域表现出区域水平的时间变异性增加，而在几个丘脑亚区域表现出区域水平的时间变异性减少。SD后，参与者在默认模式网络(DMN)中表现出更强的网络内时间变异性，在许多子网对中表现出更强的网络间时间变异性。通过逐步回归分析发现，视觉网络和DMN之间的网络间时间变异性与精神运动者警觉测验最慢的10%反应速度呈负相关。综上所述，我们的研究结果表明，睡眠不足的受试者表现出异常的脑功能动态结构，这为研究睡眠不足的神经基础提供了新的见解，有助于我们理解临床障碍的病理生理机制。
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