本文论述了NoSQL数据库在现代的应用软件发挥作用。 驱动力 在过去的几年中，有一个巨大的转变则是在应用程序开发平台栈的选择上。...今天我们在Web应用程序的交互中，信息处理和内容分析已成为了非常关键的部分。这也常被称为Web 2.0。...NoSQL允许复杂的结构 SQL数据库是结构化的。但是，在处理应用程序需求时，由于字段范围、外键关系、规范化技术等，他们会导致某种程度的缺陷。...不，这是真实的，因为有许多因素，如： 开发工具和技术可能不支持NoSQL的； 首选供应商（首选战略伙伴关系等许多原因）在您的公司中可能仍然是一个传统的SQL数据库； 首选的数据库供应商可能会提供一些在传统的数据库中有...因此，为您的应用程序选择什么样的数据库是一个架构层面的决定。因此，这篇文章绝不是来影响你选择倾向的，但是它能提高了人们对NoSQL被广泛接受的意识和突出NoSQL在现代应用程序中所起的作用。
ES (Elasticsearch）是当前主流的大数据搜索引擎，具有扩展性好，检索速度快，近实时等优势，依托于ES的这些优势，其不仅广泛地应用于各种搜索场景，如日志检索，应用搜索等，在安全分析等领域也开始逐渐展现其强大的能力...而ES正是为应对海量数据的采集和检索而生的，将ES应用于安全分析领域可以非常便捷高效地解决安全分析领域海量数据的存储和检索问题。使用ES进行安全分析的工作流如下图： 1....下表是安全分析中需要采集的各种数据以及ES下对应的采集方式 数据类型 来源 采集方式 网络数据 网络监控，抓包等 Packetbeat, Filebeat 应用数据 日志 Filebeat 云端数据 接口...数据标准化和增强 2.1 数据标准化 安全分析的数据来源多种多样，不同来源的数据中表示相同含义的字段在名称，类型上各不相同，这就导致了在进行数据检索分析时,为了检索不同数据源中的同类数据,可能要兼容性地写多个查询条件...响应 在进行安全分析发现一个威胁时，需要采取相应的行动，如将非法用户添加到防火墙中，发出告警邮件等。
一.背景 理理思路 近年来，恶意代码数量的飞速增长，人工分析恶意代码效率太低，除非特别新的技巧需要人工，其他时候人工的投入远远赶不上木马病毒的产生。...这个算法本身是为了海量网页去重准备的，一个网页几千字，通过这个算法可以浓缩为几个字节的特征，通过这几个字节特征的相似性进行判重。当然也可以用于恶意代码分析。...两个simhash对应二进制（01串）取值不同的数量称为这两个simhash的海明距离。 计算海明距离的一种方法，就是对两个位串进行异或（xor）运算，并计算出异或运算结果中1的个数。...虽然simhash是针对文档去重的应用提出来的，但它的思想完全可以用在其他大规模规模样本的聚类上，我们从上文中可以看到simhash的流程分为5步： 分词，把需要判断文本分词形成这个文章的特征单词。...思考 本文主要对原理，应用进行了比较详细的讲解，与安全的结合只是进行了思想启发，没有给大家分享具体的项目，等我找到一个合适不敏感的项目再给大家拆解。
典型的NoSQL数据库命令分析 关系型数据库：是指采用了关系模型来组织数据的数据库。标准数据查询语言SQL就是一种基于关系数据库的语言。关系型数据库以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。...这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。一个Query是一个用于指定数据库中行和列的SELECT语句。...NoSQL：“Not Only SQL”的缩写，它的意义是：适用关系型数据库的时候就使用关系型数据库，不适用的时候也没有必要非使用关系型数据库不可，可以考虑使用更加合适的数据存储。 2....下面介绍在windows的cmd中的使用，安装配置不再介绍，在Linux中类似。...6 PEXPIRE key milliseconds 设置键的到期时间(以毫秒为单位)。 7 TYPE key 返回存储在键中的值的数据类型。
传统瀑布型的开发模式还好，在敏捷开发或者DevOps下，安全与开发的矛盾点会被放得更大。所以类似于软件测试，安全测试也应该前置，在产品研发流程中，在靠前的环节嵌入相应的安全活动。 ?...3.4 开发环境 在供应链攻击方面，除了第三方开源组件外，在开发安全中还需要关注开发者使用的工具、技术和环境。 ?...可以在测试环境中重点进行性能测试，根据结果决定是否应用到生产环境。...所有级别的代码拉取日志，统一接入管理，代码拷贝通过终端DLP监控，建立异常行为监控和分析，及时发现代码存在的风险。 软件交付物安全：在我们的业务场景中，产品会以软件安装包、虚拟机等方式交付。...此时借助了安全管理委员会的力量，由委员会主任组建了内部的安全问题响应群，将公司董事长、总裁、各部门的一把手和安全接口人都拉到群中，每日对超期未修复的漏洞进行公布，并按照部门排名，还时不时的在群里点名，久而久之总裁也在群里点点名
在日常的 Android 应用安全分析中，经常会遇到一些对抗，比如目标应用加壳、混淆、加固，需要进行脱壳还原；又或者会有针对常用注入工具的检测，比如 frida、Xposed 等，这时候也会想知道这些工具的核心原理以及是否自己可以实现...在 Android 12 应用启动流程分析 一文中我们说到，APP 应用进程实际上是通过 zygote 进程 fork 出来的。...文件加载 在前一篇文章 (Android 12 应用启动流程分析) 中我们知道 APP 最终在 ActivityThread 中完成 Application 的创建和初始化，最终调用 Activity.onCreate...但是热修复的使用场景并没有完全消失，比如在 Android 应用安全研究中 Hook 的概念也是热修复的一种延续。...一开始我们在遇到加固的应用时候会先尝试进行手动进行分析、调试、还原，但是后来大家发现其实基于 ART 的运行模式有更通用的解决方式。
以往安全爱好者研究的往往是app的本地安全，比如远控、应用破解、信息窃取等等，大多人还没有关注到app服务端的安全问题，于是在这块的安全漏洞非常多。...移动app大多通过web api服务的方式跟服务端交互，这种模式把移动安全跟web安全绑在一起。...移动app以web服务的方式跟服务端交互，服务器端也是一个展示信息的网站，常见的web漏洞在这也存在,比如说SQL注入、文件上传、中间件/server漏洞等，但是由于部分app不是直接嵌入网页在app中...在抓包机器上开启代理，测试可以用burp，需要自动化提交扫描任务可以自己写一个代理程序，移动设备设置代理服务器。 ? b. 在移动设备上操作app，代理端抓取如下。 ?...总结： 整个思路已经很清晰，那么其实要做的就是让这个过程自动化，反编译之后有一个问题，url不一定完整，很多URL都是拼接起来的，我尝试写一套分析引擎，自动化反编译，然后通过对源码的分析，拼接完整的
人工提取特征耗费的精力太大，效果也不好。 第三，词与词之间有联系，把这部分信息纳入模型中也不容易。 本章探讨深度学习在情感分析中的应用。...下面通过一个电影评论的例子详细讲解深度学习在情感分析中的关键技术。 首先下载http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/中的数据。...在实际应用中，我们可能会对模型加上一些限制，使其适合数据的特点。并且由于模型的限制，其参数会大幅减少。这降低了模型的复杂度，模型的普适性进而会提高。...接下来我们介绍卷积神经网络（CNN）在自然语言的典型应用。 在自然语言领域，卷积的作用在于利用文字的局部特征。一个词的前后几个词必然和这个词本身相关，这组成该词所代表的词群。...但最大的不同点在于，传统方法是人为构造用于分类的特征，而深度学习中的卷积让神经网络去构造特征。 以上便是卷积在自然语言处理中有着广泛应用的原因。
在这篇文章里我总结了一些特色各异的非常规的使用场景。 适应你的需求和应用场景。依次而为你就能找到最适合你的架构的产品。无论NoSQL还是SQL都不重要。 综合考虑数据模型、产品特性和应用情景。...假如你的应用有以下需求： 需要不同的访问方式和数据类型的话可以看看文档数据库，它们在这方面很灵活。 大数据量的离线分析首先应该考虑Hadoop，其次是其他支持MapReduce的产品。...如果你的产品要卖给企业客户请考虑关系数据库，因为他们习惯于关系数据库。 要动态构建对象间的关系，对象的属性能够动态加减，可以考虑图数据库，因为它不需要schema，可以在代码中随需建模。...为了支持完整性约束，选择支持SQL DDL的数据库，可以在存储过程或者应用代码中实现。 深度连接用图数据库，它支持实体键间的快速定位。...假如你的应用有以下需求： 要存储BLOB数据，可选择Key-value数据库。它可以存储网页或者复杂对象，后者在关系数据库中要用join才能获取，代价高昂。还可以降低延迟。
DKH大数据通用计算平台.jpg 今天准备分享一下Apache Shiro 在web开发中的应用。...Session Management(会话管理)：管理用户特定的会话，即使在非 Web 或 EJB 应用程序。...Shiro 提供了多种可用的 Realms 来获取安全相关的数据。如关系数据库(JDBC)，INI 及属性文件等。可以定义自己 Realm 实现来代表自定义的数据源。...Spring 的配置文件中配置 Shiro Springmvc配置文件中： 图片2.png Spring配置文件中导入shiro配置文件： <!...System.out.println("登陆失败: " + ae.getMessage()); return "/index"; } return "/shiro-success"; } //提示：记得在注册中密码存入数据库前也记得加密哦
本文以 Louvain、FRAUDAR 和 CatchSync 这三种典型的复杂网络算法（基于图的挖掘算法）为例，结合实际业务场景，包括交易、社交和直播等互联网平台的核心业务，介绍复杂网络算法在平台业务安全中的应用实践...在识别虚假社交关系中的应用 在社交平台和电商平台中，用户与用户或者用户与商品之间会形成巨大的有向网络。...自从笔者的团队将复杂网络算法（基于图的挖掘算法）上线以来，识别团伙作弊在风控中的作用越来越显著，为打击黑灰产提供了充分的技术支撑，而且帮助团队建立起一套较完备的风险分析技术体系，包含了主流的机器学习技术...机器学习技术在互联网业务安全领域的应用正是答案。...本书首先从机器学习技术的原理入手，自成体系地介绍了机器学习的基础知识，从数学的角度揭示了算法模型背后的基本原理；然后介绍了互联网业务安全所涉及的重要业务场景，以及机器学习技术在这些场景中的应用实践；最后介绍了如何应用互联网技术栈来建设业务安全技术架构
写在前面 从本期开始，NVIDIA开发者社区将陆续展示在 Jetson NANO 应用案例征集活动中提交的案例，欢迎大家针对 Jetson NANO 的应用进行讨论，对案例征集活动感兴趣的朋友请点击文末...案例展示之无人机在黑暗场景中的定位飞行 本案例由阿木实验室提交。阿木实验室是一家国内专业从事科研无人化系统开发平台的研发、生产及配套技术咨询服务的企 业。...电影中，探险开拓者在异星未知环境中，通过掌用无人机实时构建未知环境的3维地图场景。...为了实现这一科幻场景，阿木实验室做了7年的研究，目前可以实现二维激光雷达的室内外地图构建和定 位，为在没有 GPS 情况下的定位飞行，做出了一点点的探索。...该套系统无视各种苛刻条件，可以让无人机深入洞穴、管道、地下室等类似环境中稳定飞行完成任务，并且可以绘制地图进行场景三维地图重建。 ?
本文在整理与汇总了机器学习在安全攻防场景应用的具体案例的基础上，阐述并分析了机器学习在现有安全领域的应用特点，问题转化时的难点，机器学习难以克服的盲点及可能受到的危害，以便从事人工智能安全领域的技术研究人员能在快速了解与掌握在基于机器学习的人工智能安全的现有研究技术与成果...在监督学习中，需要处理的数据已事先打上标签（具有人为定义的标记特征），无监督学习则与之相反。在安全分析时，需要视具体情况而决定采用哪一类方法。...在网络黑产中，不法分子窃取网站数据库后，需要确认帐号对应的密码是否正确，用撞库将有价值的数据通过验证的方式筛选出来，在这一过程中，最核心的障碍就是验证码安全体系。...2）不像其他AI应用（如商品推荐系统），在应用安全领域的模型分类错误具有极高的成本，并且在面对网络威胁与隐患时，安全分析人员希望在网络对抗中取得对形势的了解与情报的掌握，以作出相应的人工干预。...安全专业团队通过分析实际场景的问题，将专业知识与经验运用在机器学习模型中，才能全方面在安全领域给予用户与企业足够的安全保障。
一、概述 tcpdump在我们平时运维中充当了很重要的角色，对复杂问题的排查、分析起到了至关重要的作用，确实为运维中的一大利器。...监听本机3306端口的包，抓取完整包，并输出到tmp下 #tcpdump -s0 -vv port 3306 -w /tmp/`hostname`.pcap 四、在MySQL中的应用 案例一 第一个想写的是...案例二 在实际的运维过程中，有时业务反应慢，应用端也能看到SQL执行的时间比较长，但是数据库的慢日志中并没有抓到慢SQL。...通过整个TCP流的分析跟踪，基本可以判断出整个sql执行过程中慢在了数据库端，耗时约5.6s，整个过程中也没有丢包重传，也没有其他耗时的的情况发生，说明网络是正常的。...通过以上两个案例可以看出tcpdump在DBA实际工作中的重要性,不仅能诊断网络丢包、网络延迟的问题，还能协助DBA进行一些复杂数据库问题的诊断。
case/control的关联分析，本质是寻找在两组间基因型分布有差异的SNP位点，这些位点就是候选的关联信号，常用的分析方法有以下几种 卡方检验 费舍尔精确检验 逻辑回归 卡方检验是一种用途广泛的假设检验...，属于非参数的检验一种，适合针对分类变量的分析。...对于基因型而言， 在上图中有AA, Aa, aa3种，当然在实际分析中，还会考虑遗传模型进一步对基因型的类别进行划分，常用的遗传模型有以下几种 domanant model, 显性遗传模型，只要有突变位点就会致病...在R中对应的操作代码如下 1 - pchisq(0.6196902, df = 2) [1] 0.7335606 pchisq代表是卡方值的累计分布函数，代表卡方值小于0.6196902的概率。...卡方分布表中为大于阈值的概率，示意如下 ? 卡方值越小，对应的概率越大。
同时在云后台，云安全的各种措施与应用对于保障云数据库的安全性方面提供了可靠保证。 在应用层面来看，云计算较目前比较常用的关系数据库在性能上存在很大的优势。...三、云数据库在企业中的应用 将云数据库应用到企业的管理系统中，在很多问题上都能给出较好的解决方案，如将云计算的理念引入数据库系统、基于云计算的平台与设施在数据库管理系统中的应用问题、数据库管理系统对云计算的质量与性能要求即评价问题...、云环境下数据库资源的安全与保密问题等。...在电子商务方面的应用分为两个方面：一方面，在电子商务中，可以在需要时提供新的服务器，以获得资源的弹性分配，在旺季增加更多的虚拟服务器，在淡季减少虚拟服务器。“云”的规模越大，提高效率的可能性就越大。...大数据集进行处理、分析向用户提供高效的服务，为云计算应用提供基础结构级的数据库资源访问、发现、整合等一系列问题的通用解决方案。同时，云数据库管理系统也有一些不可回避的不足。
而一个成熟的 数据架构师，其实应该是在某种程度，在项目的初期就跟踪项目，为项目和程序员寻找一个省时省力，并且也好运维的数据库系统，让抱怨更少一点，让系统更靠谱一点。...因为在听完程序员诉说了这个项目后，我马上反应了一点，这个用MONGODB 来解决，无论从开发的时间，开发的难度，以及后期的维护等等都要比使用MYSQL 好得多，程序员废了半天劲，其实就在解决另一个数据库天生就支持的问题...这个项目其实就是从传统数据库抓取信息，然后存储到数据库中，在批量生成 JSON 格式的信息通过，消息队列发送给另一个 微服务。...可如果使用MONGODB 这样的数据库，那就是一个“完美的”解决方案，数据在抓入，直接存储在MONGODB 中（JSON格式），提取的时候，直接通过主键，或者标识值，来整体提取，发送，然后采用MONGODB...其实从某些角度来看，未来开发中，单独使用一种数据库从头到下，至始至终的情形，会越来越低，通过每个数据库的特性，来解决开发头疼问题，并且也降低运维的投入，这样的“投机取巧”，应该被值得推广。
锁是针对用户和订单的分布式锁，使用方案是用的redis。...解决方案 将用户id和订单号进行参数化，使用AtomicInteger这个线程安全的类和一个提前加载好的参数数组来保证每一次参数都是唯一且相互不同。...关于Java线程安全的问题参考：操作的原子性与线程安全、快看，i++真的不安全、原子操作组合与线程安全。 测试脚本 保留一下调试的方法和功能，性能测试框架第三版里面有引用类的代码。...simlple.toString()) fail() } } } } 这里有一个坑，AtomicInteger类虽然是一个线程安全的类...，但是并不是所有的方法都是安全的，比如get()，所以我两次都使用了getAndAdd()方法，虽然增加了用户量循环一次的速度，但准确性还是最重要的，经过试验验证2000个用户足够用。
计算机视觉技术+移动互联网通讯技术+人机交互，在公共安全领域也有着广泛的应用场景。...本次腾讯云大学大咖分享课程邀请 腾讯云最具价值专家TVP 韩磊 分享关于“AR在公共安全及应急指挥中的应用”课程的内容。 作者简介：韩磊 腾讯云最具价值专家（TVP）广州亮风台信息科技有限公司总经理。...本次分享内容： 1、AR的历史与概念 2、AR在工业、营销等领域的应用undefined3、AR在公共安全方面的应用 4、从事AR研发所需能力模型 一、AR的历史与概念 1、AR的概念 简单的看看什么是...[uoycsmmy15.jpg] 三、AR在公共安全方面的应用 公共安全是一个大的话题，不光指公安局也包括了其他一些跟安全有关的行业。...那么采集到信息后，跟一些信息库中预置的数据来做比对分析反馈结果。这是大家应该都很熟悉的了，人脸识别，现在也被说的神乎其神。
今天我们来介绍下旭帆科技安全生产周界警戒AI算法的具体功能以及场景应用。...TSINGSEE青犀视频安全生产周界警戒AI算法基于计算机视觉技术与深度学习，通过对视频的智能分析与识别，可以有效识别视频内的行人、车辆、物品、行为等，在精准识别的基础上，可以实现人员徘徊、区域入侵、越线检测...TSINGSEE边缘计算硬件AI智能分析网关内置了丰富的算法模型，其中，安全生产周界警戒算法包含了以下几类算法：人员徘徊：在划定区域内检测到人员且停留时间超过设定的时间，则判定为人员徘徊，系统将抓拍并告警...特点：扩展性好：智能分析AI算法部署在边缘硬件中，硬件可以插拔与云端升级，扩展性强；兼容性佳：对摄像头无特殊要求，无须采用造价成本高的智能分析摄像头，利旧场景好。...TSINGSEE青犀视频安全生产周界警戒AI算法可以应用在企业的安全生产领域中，比如工地、工业园区、工厂车间等，通过对现场摄像头采集的视频流进行智能AI分析，可以及时检测到警戒事件，并发出告警提醒管理人员查看与处理
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