从最近“恶意软件必须死”的帖子了解到一些关于DNS放大攻击相关的LINUX恶意软件样本。我对linux恶意软件的研究非常感兴趣，而且这个很特别，因为他有一个DDOS攻击模块，所以想深入了解一下。 将得到的恶意软件放到linux沙箱中运行，并连接到C&C。虽然我没有看到它有任何DDOS攻击活动，我还是通过PCAP（获取HTTP信息的工具）做了分析，波动图像在文章底部可见。 该恶意软件从hxxp://198.2. [.] 192.204:22/disknyp下载而来。样品的MD5哈希值是 260533eb
本人现在对zookeeper的环境搭建做一个总结，一般zookeeper的安装部署可以有三种模式，单机模式、伪分布式和分布式，这三种模式在什么时候应用具体看大家的使用场景，如果你只有一台机器且只是想自己开发测试时用，你可以安装个单机模式，简单又实用。如果想装逼但又没有足够的机器，那你可以选择伪分布式的方式搭建，这可以满足你内心高大上的分布式需求又可以满足没有机器的屌丝现状。如果手头有三台以上的服务器，那就可以大展高富帅的风采，直接上真的分布式，真的分布式部署一般是在系统的正式环境中应用。下面我来对这三种搭建模式作个介绍。
replace “masterpassphrase” with what you like.
https://github.com/go-mysql-org/go-mysql是一个实现了mysql协议和binlog协议的工具库，可以用来实现主从复制（Replication），增量同步（Incremental dumping），客户端（Client），虚拟服务端（Fake server），高可用（Failover），mysql的驱动（database/sql like driver），前面介绍的golang源码分析：mysql同步工具gravity（2）就是基于这个库实现的。下面我们开始体验下如何使用这个库。
也许是CycleGAN的光芒太过耀眼，Pix2Pix就像家中的次子，还没得宠多长时间，就被弟弟CycleGAN抢走了风头。这也怪不得它们的“爹滴”朱大神把“域风格迁移”的CycleGAN（下个项目介绍）造得太好用了，似乎完全能够代替“像素风格迁移”的Pix2Pix，以至于都来不及给Pix2Pix起个××GAN的名字～
OpenStack Neutron集成ONOS的项目，名为“networking-onos”。目前，在Neutron项目中现已开始从源码中移除诸如SDN Plugin这些项目的代码，使之成为独立的项目
安装conda 下载地址：https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 下载完成后执行： bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 安装地址：xlz/Miniconda 刷新一下配置文件：source /home/xlz/.bashrc #这里是管理员权限吼 创建实验环境：conda create -n stackGan python=2.7 #我们创建一个虚拟2.7环
前辈在review的时候说怎么这么复杂，Python中有一个专门生成各类假数据的库：Faker，你去了解下。
NRPE是Nagios的一个功能扩展，它可在远程Linux/Unix主机上执行插件程序。通过在远程服务器上安装NRPE插件及Nagios插件程序来向Nagios监控平台提供该服务器的本地情况，如CPU负载，内存使用，磁盘使用等。这里将Nagios监控端称为Nagios服务器端，而将远程被监控的主机称为Nagios客户端。
fake_useragent中存储的UserAgent列表发生了变动，而本地UserAgent的列表未更新所导致的，在更新fake_useragent后报错就消失了。
本文摘录于https://google.github.io/security-research/pocs/linux/cve-2021-22555/writeup.html
*本文原创作者：BoA，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 在刚刚发布的微软11月份安全更新中，比较幸运刷了两个Edge的脚本引擎漏洞，对微软的脚本引擎漏洞有一定的见解，所以打算写篇
Qiling框架是基于unicorn的多架构平台模拟执行框架，本质上是在沙箱环境内模拟执行二进制文件，在模拟执行的基础上提供统一的分析API，这个API包括插桩分析、快照、系统调用和API劫持等。
比如要创建一批用户，创建一段文本，或者是电话号码，抑或着是街道地址或者IP地址等等。
我们在开发中常常需要利用一些假数据来做测试,这种时候就可以使用 Faker 来伪造数据从而用来测试.
对于 OTU 矩阵这样稀疏的组成数据，我们往往会用专门的统计方法来计算其相关性，进行网络分析，一般最常用的就是 SparCC，但其性能限制了高维数据集交互网络的计算。FastSpar 在 SparCC 算法的基础上进行改进，用 C++ 将算法重写，使其更为高效且支持并行运算。与 SparCC 相比，FastSpar 的运算结果几乎相同，同时可将计算时间减少 2-3 个数量级，并且占用内存更少。
各位测试同学，你是否因为各种测试数据而烦恼，是否因为这个而不停掉头发？现在福音来啦！不用998，也不用99，只需要点个赞，支持下。给大家分享这个faker库，想要什么什么都有的数据，简直不要太好用。
不算很复杂的musl堆题，但是用了musl 1.2.2。相比于musl 1.1.x中使用的以链表为主的类似dlmalloc的内存管理器，musl 1.2.2则采用了：malloc_context->meta_arena->meta->gropu (chunks)这样的多级结构，并且free掉的chunk有bitmap直接管理（而不是放入某些链表中）。但是meta依然存在无检查的unlink操作，所以大部分攻击的思路仍然是构造出fake meta，然后触发dequeue条件完成任意地址写一个指针。做到任意地址写之后的思路就比较多了：
在很多爬虫中请求头是必不可少的，而使用 fake-useragent 这个库则可以让我们非常方便得伪装请求头。
在edit功能中存在一个sub_c39函数，由于是从0开始，假设a2为10的话，应当在i=a2时便break，所以存在off by one漏洞
Faker是一个Python包，开源的GITHUB项目，主要用来创建伪数据，使用Faker包，无需再手动生成或者手写随机数来生成数据，只需要调用Faker提供的方法，即可完成数据的生成。
使用fake-useragent： https://github.com/hellysmile/fake-useragent 这是一个可以随机切换访问头的插件 安装方法： pip install fake-useragent 使用方法： from fake_useragent import UserAgent ua = UserAgent() ua.ie # Mozilla/5.0 (Windows; U; MSIE 9.0; Windows NT 9.0; en-US); ua.msie # Moz
在测试的过程中，我们经常需要造一些测试数据，比如姓名，手机号，身份证，地址，以及公司信息等测试数据。 就拿姓名来说，我们平常想到的姓名就是张三，李四，王五这些简单的名字。 如果领导让我们想一百个姓名，还不能重复，估计得抓掉不少头发了，给自己娃取个名字都得想好几天呢，更别说 100个 了。 为了让小伙伴门的头发更加茂密，给大家介绍一个造测试数据的利器 Faker 库，可以帮我们随机生成伪数据。
写爬虫的时候，在进行 request 请求的时候，多数情况下需要添加请求头，否则就不能正常请求。
参考：http://blog.topsec.com.cn/pwn的艺术浅谈（二）：linux堆相关/
安装 faker pip install Faker pip install Dumper 设置生成器 from faker import Faker fake = Faker() 它可以通过访问以想要的数据类型命名的属性来生成数据 简单的栗子 生成英文名字、英文地址、长文本 from faker import Faker fake = Faker() fake.name() # 'Lucy Cechtelar' fake.address() # '426 Jordy Lodge # Cartwrig
星辰算力平台基于深入优化云原生统一接入和多云调度，加固容器运行态隔离，挖掘技术增量价值，平台承载了腾讯内部的CPU和异构算力服务，是腾讯内部大规模离线作业、资源统一调度平台。 背景 在大规模 Kubernetes 集群中，集群瞬息万变，每时每刻可能都有相关用户、集群组件、运维人员对集群进行操作。根据大规模集群的注意事项，Kubernetes v1.26 单个集群支持的最大节点数为 5000。更具体地说，Kubernetes 旨在适应满足以下所有标准的配置： 每个节点的 Pod 数量不超过 110 节点数不超
本文展示如何使用配置文件来配置对多个集群的访问。 在将集群、用户和上下文定义在一个或多个配置文件中之后，用户可以使用 kubectl config use-context 命令快速地在集群之间进行切换。
Bootloader的启动过程可以分为单阶段、多阶段两种。通常多阶段的 Bootloader能提供更为复杂的功能以及更好的可移植性。从固态存储设备上启动的 Bootloader大多都是两阶段的启动过程。第一阶段使用汇编来实现，它完成一些依赖于CPU体系结构的初始化，并调用第二阶段的代码；第二阶段则通常使用C语言来实现，这样可以实现更复杂的功能，而且代码会有更好的可读性和可移植性。 一般而言，这两个阶段完成的功能可以如下分类：
在shigen之前的文章如何用python优雅的生成模拟数据中，采用了faker这个库实现了随机数据的生成。但是有点小傻，因为我今天发现我的本地安装了conda环境，自带了faker，可以直接在命令行使用：
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]。
我们在测试过程中，会使用一些测试数据，测试数据有时候来自数据库里的脱敏数据，有时候需要自己造。自己造一些简单的文本还好，一些复杂的，比如身份证号，信用卡号，街道地址可就麻烦了。
gpio 和 pinctrl 子系统在内核里的使用率非常高，和嵌入式产品的关联非常大。从这两个子系统开始学习驱动开发是个不错的入门选择。
在软件需求、开发、测试过程中，有时候需要使用一些测试数据，针对这种情况，我们一般要么使用已有的系统数据，要么需要手动制造一些数据。由于现在的业务系统数据多种多样，千变万化。在手动制造数据的过程中，可能需要花费大量精力和工作量，此项工作既繁复又容易出错，比如要构造一批用户三要素(姓名、手机号、身份证)、构造一批银行卡数据、或构造一批地址通讯录等。
开发或者测试过程中，我们常常需要构造数据进行功能验证，但手动创建数据比较费时，并且数据不够规范。而Python提供了一个超级好用的伪造数据的开源库--Faker。
0x00前言： 很多人说之前发的文章有一些软文的意思，真有意思，那发点不软的，233
在本章中，我们将讨论如何将生成对抗网络（GAN）用于深度学习领域，其中关键方法是训练图像生成器来挑战鉴别器，并同时训练鉴别器来改进生成器。 可以将相同的方法应用于不同于图像领域。 另外，我们将讨论变分自编码器。
早在 2015 年，Linux 内核就已支持 x86/x86_64 的 UEFI 镜像内存功能，而对于华为来说，为 AArch64 添加该功能也是他们一直在努力的事情。4 月 14 日，华为工程师 Wupeng Ma 发布了最新补丁集，实现了对 AArch64 硬件的这种 Linux 镜像内存支持。
Linux内核中的UDP碎片卸载(UFO)代码中的内存损坏问题可能导致本地特权的升级
Nagios是一个流行的电脑系统和网络监控程序，它检测主机和服务，当异常发生和解除时能提醒用户。它是基于GPLv2开发的开源软件，可免费获得及使用。
网上关于unlink漏洞的文章已经非常多了，但是作为一个web狗，为了搞明白这个漏洞，还是花了好长时间，中间踩了几个坑，写这篇文章是希望跟我一样啃二进制的web狗少走弯路。
源于一次线上 P0 故障，一个生产集群被误操作删除（不只是业务被删，是集群也被删了），集群规模较大，在集群恢复后 Pod 进行了重新、调度的过程，整个过程（从开始恢复集群到业务服务就绪）耗时略长，其中涉及到调度环节耗时的计算，由于当时监控服务也部署在集群中，导致故障时的调度器监控数据丢失，最后的最后，又回到了原点：故障驱动，自证清白。于是就有了 scheduler-stress-test 项目，就有了本篇关于此项目的介绍，希望可以帮助到有类似需求（调度器压测）的同志们。
在linux系统的日常运维工作中，需要掌握文件的创建、修改、复制、剪贴、更名与删除等操作。
一百张几乎一样的图片，使用stegsolve找一张图片和回收站修复的图片对比一下，得到key
1、伪造UA字符串，每次请求都使用随机生成的UA。 为了减少复杂度，随机生成UA的功能通过第三方库fake-useragent实现
目前存在的 C/C++插桩工具，基本上都有各种使用上的局限，比如流行的 gmock，只能对 C++的虚函数进行插桩替换，针对非虚函数，则需要先对被测代码进行改造；同时对于系统接口，C 风格的第三方库代码，也无能为力。
作者：mannywang，腾讯安全平台后台开发 研发效能是一个涉及面很广的话题，它涵盖了软件交付的整个生命周期，涉及产品、架构、开发、测试、运维，每个环节都可能影响顺畅、高质量地持续有效交付。在腾讯安全平台部实际研发与测试工作中我们发现，代码插桩隔离是单元测试工作中的一个强需求，然而业界现有 C/C++插桩工具由于使用上的局限性，运行效率和体验仍有很大改善空间。本文介绍了团队基于研效优化实践而自研的动态插桩工具，旨在实现单元测试的轻量化运行，提高代码覆盖率，从而助力研发团队的效能提升。 问题&思路 目
ulink 有一个保护检查机制，他会检查这个 chunk 的前一个 chunk 的 bk 指针是不是指向这个 chunk（后一个也一样）
由于要满足尽量多的客户需求，Xilinx的默认linux kernel的配置，包含了尽可能多的常用模块。实际嵌入式产品中，很多模块用不到。
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