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苹果 AirDrop 的设计缺陷与改进

Apple 的离线文件共享服务 AirDrop 已集成到全球超过 15 亿的终端用户设备中。 本研究发现了底层协议中的两个设计缺陷,这些缺陷允许攻击者了解发送方和接收方设备的电话号码和电子邮件地址。 作为补救,本文研究了隐私保护集合交集(Private Set Intersection)对相互身份验证的适用性,这类似于即时消息程序中的联系人发现。 本文提出了一种新的基于 PSI 的优化协议称为 PrivateDrop,它解决了离线资源受限操作的具体挑战,并集成到当前的 AirDrop 协议栈中。 实验证PrivateDrop保留了AirDrop的用户体验,身份验证延迟远低于一秒。PrivateDrop目前已开源(https://github.com/seemoo-lab/privatedrop )。

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Kubernetes 资源对象序列化实现

序列化和反序列化在很多项目中都有应用,Kubernetes也不例外。Kubernetes中定义了大量的API对象,为此还单独设计了一个包(https://github.com/kubernetes/api),方便多个模块引用。API对象在不同的模块之间传输(尤其是跨进程)可能会用到序列化与反序列化,不同的场景对于序列化个格式又不同,比如grpc协议用protobuf,用户交互用yaml(因为yaml可读性强),etcd存储用json。Kubernetes反序列化API对象不同于我们常用的json.Unmarshal()函数(需要传入对象指针),Kubernetes需要解析对象的类型(Group/Version/Kind),根据API对象的类型构造API对象,然后再反序列化。因此,Kubernetes定义了Serializer接口,专门用于API对象的序列化和反序列化。本文引用源码为kubernetes的release-1.21分支。

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使用Swift3开发了个macOS的程序可以检测出objc项目中无用方法,然后一键全部清理

当项目越来越大,引入第三方库越来越多,上架的APP体积也会越来越大,对于用户来说体验必定是不好的。在清理资源,编译选项优化,清理无用类等完成后,能够做而且效果会比较明显的就只有清理无用函数了。现有一种方案是根据Linkmap文件取到objc的所有类方法和实例方法。再用工具逆向可执行文件里引用到的方法名,求个差集列出无用方法。这个方案有些比较麻烦的地方,因为检索出的无用方法没法确定能够直接删除,还需要挨个检索人工判断是否可以删除,这样每次要清理时都需要这样人工排查一遍是非常耗时耗力的。

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自然语言处理基础知识1. 分词(Word Cut)2. 词性标注(POS Tag)3.自动标注4.文本分类5.评估6.从文本提取信息7.分析句子结构《python自然语言处理》各章总结:

1. 分词(Word Cut) 英文:单词组成句子,单词之间由空格隔开 中文:字、词、句、段、篇 词:有意义的字组合 分词:将不同的词分隔开,将句子分解为词和标点符号 英文分词:根据空格 中文分词:三类算法 中文分词难点:歧义识别、未登录词 中文分词的好坏:歧义词识别和未登录词的识别准确率 分词工具:Jieba,SnowNLP,NlPIR,LTP,NLTK 2. 词性标注(POS Tag) 词性也称为词类或词汇类别。用于特定任务的标记的集合被称为一个标记集 词性:词类,词汇性质,词汇的语义

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