在解另外一个issue(gssproxy.service start operation timed out. Terminating.)时了解到熵的概念,在此做下总结。
linux中提供了 /dev/urandom 和 /dev/random 两个特殊设备来提供随机数。那么这两个文件有什么区别呢? 要回答这个问题,先需要了解熵这个概念。
我们的项目工程里经常在每个函数需要用到 Random 的地方定义一下 Random 变量(如下)
sandfly-entropyscan是一款功能强大的熵扫描工具,该工具可以用于检测与恶意软件相关的打包文件或加密二进制文件。除此之外,该工具还支持查找恶意文件和Linux进程相关的安全信息,并提供带有加密哈希的输出结果。
在Linux系统中,/dev/random和/dev/urandom是两个特殊的设备文件,用于生成随机数。在本文中,我们将深入探讨这两个设备文件的区别,以及它们在Linux系统中的作用。
原因是LUA的random只是封装了C的rand函数,使得random函数有一定的缺陷,
很多库例程产生的“随机”数是准备用于仿真、游戏等等;它们在被用于密钥生成一类的安全函数时是不够随机的。其问题在于这些库例程使用的算法的未来值可以被攻击者轻易地推导出来(虽然看起来它们可能是随机的)。对于安全函数,需要的随机值应该是基于量子效应之类的确实无法预测的值。Linux内核(1.3.30以上)包括了一个随机数发生器/dev/random,对于很多安全目的是足够的。
---- 新智元报道 编辑:桃子 【新智元导读】Science合作期刊Intelligent Computing发表新论文,中国科学院计算所徐志伟教授牵头组织的“低熵云计算”专辑正式出版,收入了来自中国科学院计算所、中国科学院深圳先进技术研究院、香港中文大学、鹏城实验室、天津大学等单位的五篇投稿,得到了孙凝晖院士、陈云霁研究员、包云岗研究员等知名学者的支持,系统的介绍了“低熵云计算”的技术内涵。此外,西安电子科技大学韩根全教授及其合作者发表用于智能计算的铁电器件相关综述,郝跃院士作为共同作者参与了
上一篇文章中介绍了消息验证码,这篇文章咱们来聊聊随机数。随机数看起来是一个很简单的概念,不论哪种编程语言都提供了简单的生成随机数的方法,有必要单独写一篇文章么?
最近在工作中遇到一个问题,在Linux下Tomcat 8启动很慢,且日志上无任何错误,在日志中查看到如下信息:
自从马斯克入主Twitter之后,Twitter自身问题的热度似乎有霸榜的趋势,各种吐槽,各种抱怨,各种摆烂,各种矛盾都像礼花似的喷射向天空,只可惜带来的不是绚烂的风景,而是乌云和阴影。
生态系统(Ecosystem)原本是一个生物学术语,意思是由一些生命体相互依存、相互制约而形成的大系统,就像我们学生时代在生物学课堂上学到的那样。隐喻无处不在,人们把这个术语移植到了 IT 领域中来,比如我们常说的“软件生态系统”,实际上,这个问题涉及到所谓“巨型系统”、“复杂系统”、“异构系统”等等,那么——
前言:最近部署springboot项目的时候,正常情况下启动很快,但是当我在centos上启动的时候卡在一个地方3-5分钟。所以查看一下问题。
由于制作免杀时经常要用到的一些加解密和字符串转换,经常要切换另一个项目或要打开另一个工具来进行加解密或转换,切换另一个项目非常麻烦,使用的工具又不能完全满足我的要求,还要自己进行调整,如果工具是java写的打开还会非常慢,于是我按照本人的习惯,将我制作免杀时经常要用到的一些功能集成到了一个小工具中,使用C++编写,使用起来小巧快速。
以下是在 Unix 或 Linux 系统的 /dev 目录下一些常见设备的示例,这些设备主要包括字符设备和块设备:
如果你仍然未对Python语言的强大功能感到惊讶,那么在这部分我们将学习如何在python中开发比特币地址或钱包。我只是想说与你的计算机通信是多么容易,如果你通过python和Linux操作系统,可以用它做多少有趣的项目。
打开 $JAVA_PATH/jre/lib/security/java.security 这个文件,找到下面的内容
链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6806637.html
今天在部署项目的时候,来来回回启动了个两三次,突然发现,tomcat竟然起不来了!
本周一 安恒萌新粉丝群:928102972分享的工具为 binwalk。 Binwalk是一款快速、易用,用于分析,逆向工程和提取固件映像的工具。简单易用,完全自动化脚本,并通过自定义签名,提取规则和插件模块,还重要一点的是可以轻松地扩展。 在CTF的MISC类题型和IOT安全的固件解包分析中广泛应用,可以大大提高效率。该工具对linux支持较好,对于windows功能支持较差,有条件的童鞋可以在linux上使用练习该神器。
由于特殊需求需要添加modprobe.blacklist=mpt3sas kernel 参数,在添加完参数重启后,特定配置机型报如下message错误。message:
本人上周亲手写下了一个牛逼的bug,直接导致的结果是,晚上12点升级后台接口以后,第二天早上7点多开始,所有的app页面出现卡顿,白屏。
今天我们继续麻省理工missing smester,消失的学期的学习。这一节课的内容关于信息安全和密码学。
设备固件的安全性分析是IoT安全审计中非常重要的部分。获取固件是分析中的众多挑战之一,你可以通过多种技术来做到这一点。拥有固件后,就可以对其进行更仔细的分析。获取设备固件的最简单方法是从供应商更新服务器(通常是FTP服务器)下载,服务器中存储了不同版本的固件,而获取下一个版本的技术已编码在固件中。为了防止这种情况,供应商已开始以加密形式在服务器上存储固件,因此,即使你获取了固件,在进行进一步分析之前仍需要对其进行解密。
ImHex是一款功能强大的十六进制编辑器,该工具专为逆向工程分析师、编程开发人员以及那些想好好保护自己眼睛的安全人员所设计。哪怕你每天工作到凌晨三点(虽然不建议),也不会伤害你的眼睛!
在我刚开始学机器学习的时候也是闹不懂这三者的区别,当然,嘿嘿,初学者的你们是不是也有那么一丢丢迷茫呢?那么今天咱们就把这样的问题解决了!
熵,Entropy,一个描述系统状态的函数,最初诞生于热力学,用来测量不能做功的能量总数。之后被引申到信息论、生物学、控制论、概率论等各个学科,成为其中重要的参考值和变化量。 在去年的一次讲演中,刘天栋借用「熵」的概念,阐述了他对开源的理解。最近,我们有幸邀请到他,再次从「熵」出发,交流分享在开源与生活、个人与社区、创新与商业等方面的思考。 本期 WeOpen Talk 栏目嘉宾——开源社联合创始人、Apache 软件基金会 Member、腾讯云 TVP、腾源会导师刘天栋。以下为他的分享: 1 时间之矢:
笔者经常在本地mac本上研究一些东西,需要一个本地的开发环境,使用docker来管理环境是一个性价比非常高的做法,方便调试。
上个月接触到了我组的一个关于在海量文本中匹配字符串业务。读源代码时发现一些问题,并针对这些问题做了优化工作,效果非常明显。
由于建立了很多数据库链接,猜想可能是数据库比较慢,查看数据库这段时间的 SQL 统计,发现数据库并不慢:
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说centos7通过wget安装tomcat9「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
一项新的研究发现,15% 的员工经常在 ChatGPT 上上传公司数据,其中超过四分之一的数据被认为是敏感信息,这使公司在无形中面临安全漏洞的风险。
https://www.cnblogs.com/you-men/p/12839535.html
信息量是通过概率来定义的:如果一件事情的概率很低,那么它的信息量就很大;反之,如果一件事情的概率很高,它的信息量就很低。简而言之,概率小的事件信息量大,因此信息量可以定义如下:
大家好,首先感谢腾讯云提供云社区这样一个让技术人员沟通交流的平台,其次很高兴入驻到云+社区认识到大家,我是腾讯云TVP一员,专注于云计算、区块链、Web架构方向,myPagination作者,Github也开源了很多区块链的项目:https://github.com/linapex,有需要的朋友可以下载学习,本文是区块链技术实战系列的第二篇(不定期更新):
机器学习领域有一个十分有魅力的词:熵。然而究竟什么是熵,相信多数人都能说出一二,但又不能清晰的表达出来。
作者: 黄海安 编辑: 陈人和 概述 信息熵是信息论和机器学习中非常重要的概念,应用及其广泛,各种熵之间都存在某些直接或间接的联系,本文试图从宏观角度将各种熵穿插起来,方便理解。本文首先讲解机器学习算法中常用的各种熵的概念、公式、推导,并且联系机器学习算法进行说明熵的应用,最后是简单总结。希望通过本文能够全面的梳理熵的各方面知识,由于本人水平有限,如写的不好地方,敬请原谅! 机器学习常用熵定义 熵是什么?熵存在的意义是啥?为什么叫熵?这是3个非常现实的问题。
熵的概念比较晦涩难懂。但是,我们还是想最大化的用容易理解的语言将它说明白。尽量不要让这部分知识成为大家学习的绊脚石。
当我们想要得到一个随机事件的概率分布时,如果没有足够的信息来完全确定其概率分布,那么最为保险的方法就是选择一个使得熵最大的分布。
自信息公式 事件的不确定性越大(概率 pi 越小),自信息 I(pi) 越大。 比如买彩票,中彩票的自信息大,而不中彩票的自信息小。
“熵”这个概念相信很多人都不是非常熟悉,但它描述的定律却无处不在,解释着我们身边的许多现象。今天就让我带大家一起认识下这个神奇的“熵”,特别是其中最重要的熵增定律。
无论出于何种原因,您都可以使用该sl命令使蒸汽机车在您的终端上行驶,使用您的软件包管理器安装 Steam Locomotive。例如,在 Fedora 上:
在信息论中,Rényi熵是Hartley熵,Shannon熵,碰撞熵和最小熵的推广。熵能量化了系统的多样性,不确定性或随机性。Rényi熵以AlfrédRényi命名。在分形维数估计的背景下,Rényi熵构成了广义维数概念的基础。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/83
熵度量的是事物的不确定性。越不确定的事物,它的熵就越大。具体的,随机变量熵的表达式为:
但是事实上无论永动机设计得如何精巧,也无法永远动下去。目前,致力于永动机设计的除了希望打破现有科学体系的“民间科学家”外,更多的则是一些借永动机之名牟取钱财的骗子。
目录 信息熵 条件熵 相对熵 交叉熵 总结 一 信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年,克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论,所以也被称为香农熵 (Shannon entropy),信息熵 (information entropy)。本文只讨论信息熵。首先,我们先来理解一下信息这个概念。信息是一个很抽象的概念,百度百科将它定义为:指音讯、消息、通讯系统传输和处理的对象,泛指人类社会传播的一切内容。那信息可以被量化么?可以的!
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