在数据处理领域，数据分析师在数据湖上运行其即席查询。数据湖充当分析和生产环境之间的接口，可防止下游查询影响上游数据引入管道。为了确保数据湖中的数据处理效率，选择合适的存储格式至关重要。
安全公司 Mitiga 最新发现显示，亚马逊关系型数据库服务（Amazon RDS）上数百个数据库正在暴露用户个人身份信息（PII）。 安全研究员 Ariel Szarf、Doron Karmi 和 Lionel Saposnik 在与 The Hacker News 分享的报告中表示，泄露的数据库中包含用户姓名、电子邮件地址、电话号码、出生日期、婚姻状况、汽车租赁信息，甚至是公司登录信息，如此详细的用户数据，为潜在攻击者提供了丰富的“素材”。 亚马逊 RDS 是一项 Web 服务，可以在亚马逊网络服务（
在拉斯维加斯举行的黑帽大会(Black Hat 2014)上，一位颇有名声的研究人员称安全专业人士并未对托管在AWS云基础架构上的应用的安全性给予充分的关注，因而AWS用户可能更容易遭受到攻击：隐私信息暴露、模仿AWS EC2实例，甚或更糟。 黑帽大会上在星期三发表的一次演讲中，咨询公司Bonsai Information Security的创始人、开源w3af安全框架的领导者Andres Riancho详细阐明了他为一个“将Web应用托管在AWS基础架构上”的客户提供渗透测试的全经历。 尽管之前Rianc
距离上次被DDOS攻击已经有10天左右的时间，距离上上次已经记不起具体那一天了，每一次都这么不了了之。然而近期一次相对持久的攻击，我觉得有必要静下心来，分享一下被黑的那段经历。
KubeHound是一个用于可视化的 Kubernetes 攻击路径的工具包，此项目的目标是将Kubernetes安全思维模型从基于列表的思维转变为基于图的思维。
这应该是一个很早以前就爆出来的漏洞，而我见到的时候是在TCTF2018 final线下赛的比赛中，是被 Dragon Sector 和 Cykor 用来非预期h4x0r’s club这题的一个技巧。
总第514篇 2022年 第031篇 全量SQL（所有访问数据库的SQL）可以有效地帮助安全进行数据库审计，帮助业务快速排查性能问题。一般可通过开启genlog日志或者启动MySQL审计插件方式来进行获取，而美团选用了一种非侵入式的旁路抓包方案，使用Go语言实现。无论采用哪种方案，都需要重点关注它对数据库的性能损耗。 本文介绍了美团基础研发平台抓包方案在数据库审计实践中遇到的性能问题以及优化实践，希望能对大家有所帮助或启发。 1 背景 2 现状及挑战 3 分析及优化 3.1 数据采集端介绍 3.2 基础性
Fortify 软件安全研究团队将前沿研究转化为安全情报，为 Fortify 产品组合提供支持，包括 Fortify 静态代码分析器 （SCA） 和 Fortify WebInspect。如今，Fortify 软件安全内容支持 30 种语言的 1，399 个漏洞类别，涵盖超过 100 万个单独的 API。
这应该是一个很早以前就爆出来的漏洞，而我见到的时候是在TCTF2018 final线下赛的比赛中，是被 Dragon Sector 和 Cykor 用来非预期h4x0r's club这题的一个技巧。
背景: 因历史原因, 前期多个服务共用一个rds实例和一个redis实例, 在实际使用中经常会因某一个服务异常导致rds或redis负载异常，进而影响其他服务造成雪崩。 故进行基础资源拆分来隔离风险。
最近在实现 MetaProtocol 时阅读了 Envoy 相关的一些源码。这里将一些重要流程的时序图记录下来，以备后续查看。
MySQL 慢日志（slow log）是 MySQL DBA 及其他开发、运维人员需经常关注的一类信息。使用慢日志可找出执行时间较长或未走索引等 SQL 语句，为进行系统调优提供依据。 本文将结合一个线上案例，分析如何正确设置 MySQL 慢日志参数和使用慢日志功能，并介绍下网易云 RDS 对 MySQL 慢日志功能的增强。
日志服务最近在原有 30+ 种数据采集渠道 基础上，新增 MySQL Binlog、MySQL select 等数据库方案，仍然主打快捷、实时、稳定、所见即所得的特点。
导语：推荐系统中个性化推荐最为复杂，个性化推荐涉计到很多基础技术：用户画像，用户曝光记录，推荐算法策略等等，其中用户画像和用户曝光记录的设计好坏直接影响推荐系统的性能和效率，布隆过滤器应用到用户曝光记录，在存储和判断方面，有着非常明显的优势。本文结合自己的实践经验，简单介绍一下如何设计一个优雅的用户曝光记录功能。
去年底我写了一个阿里云云监控的 Prometheus Exporter, 后续迭代的过程中有一些经验总结, 这篇文章就将它们串联起来做一个汇总, 讲讲为什么要写 Exporter 以及怎么写一个好用的 Exporter何为 Prometheus ExporterPrometheus 监控基于一个很简单的模型: 主动抓取目标的指标接口(HTTP 协议)获取监控指标, 再存储到本地或远端的时序数据库. Prometheus 对于指标接口有一套固定的格式要求, 格式大致如下: # HELP http_reques
Android 渗透测试学习手册 中文版 第一章 Android 安全入门 第二章 准备实验环境 第三章 Android 应用的逆向和审计 第四章 对 Android 设备进行流量分析 第五章 Android 取证 第六章 玩转 SQLite 第七章 不太知名的 Android 漏洞 第八章 ARM 利用 第九章 编写渗透测试报告 SploitFun Linux x86 Exploit 开发系列教程 典型的基于堆栈的缓冲区溢出 整数溢出 Off-By-One 漏洞（基于栈） 使用 return-to-l
著名互联网观察家凯文·凯利在《失控》一书里的描述，这场信息社会的进化规律，遵循的是生物学逻辑，呈现出分布式、去中心、自组织的特点。我们目前所看到的金融服务业，都是建基于工业社会的基础技术架构上的：流程化、控制论、标准化、层级制，高度依赖物理空间来提供服务……工业社会的基础架构，决定了工业社会金融业的基本架构。我们有什么理由认为，这一切都是当然的、天生的、会停止不变的呢？
本文介绍了数据仓库及其在技术社区中的应用，并重点讲解了数据仓库中的事实表和维度表的设计。在数据仓库中，通过将事实表与维度表关联，可以灵活地根据维度表中的属性进行查询。同时，通过在事实表和维度表之间建立关联，可以实现灵活的维度与度量之间的转换。最后，本文讲解了如何设计数据仓库以满足技术社区的需求，并提供了相应的示例。
通过阿里云数据传输，并使用 dts-ads-writer 插件， 可以将您在阿里云的云数据库RDS for MySQL中数据表的变更实时同步到分析型数据库中对应的实时写入表中（RDS端目前暂时仅支持MySQL引擎）。 前提条件 您需要在您RDS for MySQL所在的云账号下开通阿里云数据传输服务。并 点击此处 下载dts-ads-writer插件到您的一台服务器上并解压（需要该服务器可以访问互联网，建议使用阿里云ECS以最大限度保障可用性）。服务器上需要有Java 6或以上的运行环境（JRE/JDK）。
BlueKeep是一个软件安全漏洞，它影响使用旧版Microsoft Windows 操作系统的计算机 ; Windows 8和Windows 10不受影响。据说这个漏洞可以被用来启动自我复制的蠕虫 恶意软件。与勒索软件感染相关的2017年WannaCry攻击具有破坏性，这种攻击关闭了全世界的计算机。
答：云数据库是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库。云数据库是在云计算的大背景下发展起来的一种新兴的共享基础架构的方法，它极大地增强了数据库的存储能力，消除了人员、硬件、软件的重复配置，让软、硬件升级变得更加容易，同时，也虚拟化了许多后端功能。云数据库具有高可扩展性、高可用性、采用多租形式和支持资源有效分发等特点。
运行了Linux发行版的计算机设备，如果内核版本小于5.0.8的话，将有可能受到一个内核竞争条件漏洞的影响，并导致系统无法抵御远程网络攻击。
近期我们接到许多DK平台反馈APP里的用户信息数据被泄露，导致用户经常受到境外香港电话推广骚扰，有些用户甚至被网络诈骗，而且用户当天申请填写表单里的手机号，没过多久就泄露了，紧接着香港电话就会打过来，询问用户是否需要借款的需求，了解到这个紧急情况后，由于客户一直在做抖音、快手、百度的推广，损失较大，需要尽快排查出用户手机号被泄露的原因，防止用户信息以及数据继续被泄露，我们SINE安全随即成立了安全应急响应小组，跟客户的平台运维技术对接了服务器信息以及H5落地页、API接口信息和APP以及CRM后台系统的大体情况的整理。
在最近发生的主要云安全事件中，Capital One公司的数据泄露事件影响了美国的1亿人和加拿大的600万人。其实并不只有Capital One公司遭遇网络攻击，黑客Paige A. Thompson与此同时窃取了其他三十多家公司、教育机构和其他实体的数TB的数据。
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腾讯御见威胁情报中心监测到网上一款编译好的RDP漏洞（亦有安全专家命名为RDS漏洞）检测工具在流行，这款工具并非来自权威安全厂商或知名研究小组。为了让戏更足一些，有人还给此款工具配上漂亮的解说blog，如下图所示。在Blog的末尾附上这款RDP漏洞检测工具的网盘下载地址，不过很快blog和网盘链接都已失效。腾讯安全专家对该工具进行技术分析，结果发现这是一出谍中谍的好戏：有人假冒安全研究者煞有介事的编造了一个故事，利用你对安全工具的好奇心，钓你上钩。
各位 Buffer 周末好，以下是本周「FreeBuf周报」，我们总结推荐了本周的热点资讯、安全事件、一周好文和省心工具，保证大家不错过本周的每一个重点！ 热点资讯 1. 直击RSAC现场：思科、微软、Palo Alto等高管精彩发言 近日，一些来自网络安全行业内的知名企业：Palo Alto Networks、CrowdStrike、思科、微软和Trellix等公司的高管汇聚一堂，就安全领域当前的一些关键问题在2023年RSAC大会上发表了主题演讲。演讲内容涉及网络威胁和对手战术，网络安全人才短缺、
线上的数据库，开发可以直接navicat软件直接操作。一旦发生数据泄露，后果严重。需要禁止使用navicat，使用命令行操作，并且能记录每个开发执行的SQL语句。
微软已经修补了一个标记为可蠕虫的严重漏洞，该漏洞被发现会影响最新的桌面和服务器 Windows 版本，包括 Windows 11 和 Windows Server 2022。
网络分割最简单的示例是使用防火墙分离应用程序和基础结构组件。这个概念现在是构建数据中心和应用程序架构中提出的。但如果没有合适的网络分割模型，几乎不可能找到企业案例。
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我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。
本文总结了使用ETL处理大数据技术进行数据仓库建设的过程，包括数据提取、转换和加载（ETL）过程的构建和部署。主要介绍了ETL处理大数据的几种方法和技术，重点讲解了Apache NiFi和Talend这两个流行的开源ETL工具在大数据环境中的使用。
在一个风和日丽的下午，姜同学正在研究动态规划算法，突然被临时传递了一个需求，大致就是测试的同学想要做自动化测试。具体的细节略过，姜同学认为需求还比较合理，可以做。要求如下： ● 无损备份线上数据库到文件 ● 支持表级备份 ● 支持字段脱敏 ● 支持版本管理 ● 支持一键还原
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基本用法（导入文件test.txt到table1表中，txt文件中的行分隔符为\r\n，默认tab键为字段分隔符，txt文件中的每个字段按顺序对应column1、column2，。。。导入表中）
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九、退化维度 本节讨论一种称为退化维度的技术。该技术减少维度的数量，简化维度数据仓库模式。简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度，此时需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维度。 1. 退化订单维度 本小节说明如何退化订单维度，包括对数据仓库模式和定期装载脚本的修改。使用维度退化技术时你首先要识别数据，分析从来不用的数据列。例如，订单维度的order_number列就可能是这样的一列。但如果用户想看事务的细节，还需要订单号。因此，在退化订单维度前，要把订单号迁移到sales_order_fact表。下图显示了迁移后的模式。
一、增加列 数据仓库最常碰到的扩展是给一个已经存在的维度表和事实表添加列。本节说明如何在客户维度表和销售订单事实表上添加列，并在新列上应用SCD2，以及对定时装载脚本所做的修改。假设需要在客户维度中增加送货地址属性，并在销售订单事实表中增加数量度量值。 先看一下增加列时模式发生的变化。 修改后源数据库模式如下图所示。
继一怒之下我写出了 Vivian（详见“测试驱动开发 Nginx 配置”）之后。又在等待客户审批流程的时间里自己写了一个流量测试工具。
根据文章内容总结摘要。
本文通过介绍如何利用Sqoop对不同数据源进行数据导入，详细描述了Sqoop的导入流程、数据源配置、抽取和加载方式，并通过实例介绍了具体操作。
高级亚马逊Web服务用户更喜欢自我管理运行在亚马逊弹性计算云上的数据库，而不是数据库即服务产品，至少现在看是这样的。 上周，AWS超级用户在线活动群组创立会议的演示中，关注超级用户如何在AWS上运行数据库。大多数演讲者表示他们在弹性计算云（EC2）上运行类似Cassandra和MySQL这样的自我管理数据库，而不是使用亚马逊的数据库即服务（DBaaS）平台，比如关系型数据库服务（RDS）以及DynamoDB。 然而，一些IT专家在此次活动中也表示有过DBaaS体验，而且一些仍旧在自我管理和DB
三、维度子集 有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据，可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。这些特定维度包含在从细节维度选择的行中，所以叫维度子集。维度子集比细节维度的数据少，因此更易使用，查询也更快。 本节中将准备两个特定维度，它们均取自现有的维度：月份维度（日期维度的子集），Pennsylvania州客户维度（客户维度的子集）。 1. 建立月份维度表 执行下面的脚本建立月份维度表。注意月份维度不包含promo_ind列，该列不适用月层次上，因为一个月中可能有多个促销期，而且并不是一个月中的每一天都是促销期。促销标记适用于天这个层次。
单个物理维度可以被事实表多次引用，每个引用连接逻辑上存在差异的角色维度。例如，事实表可以有多个日期，每个日期通过外键引用不同的日期维度，原则上每个外键表示不同的日期维度视图，这样引用具
一、迟到的事实简介 数据仓库通常建立于一种理想的假设情况下，这就是数据仓库的度量（事实记录）与度量的环境（维度记录）同时出现在数据仓库中。当同时拥有事实记录和正确的当前维度行时，就能够
网络安全公司 Checkmarx 发现了新一波利用流行通信和电子商务平台中的漏洞进行的供应链攻击。目标平台包括 Telegram、阿里云和 AWS。
本文介绍了如何利用Rust语言和Cargo管理大型游戏服务器的程序架构，实现了游戏服务器的模块化设计，并利用Websocket通信机制实现了跨平台的游戏服务器通信。同时，本文还介绍了一些重要的基础概念和技术，包括Rust语言、Cargo、Websocket、游戏服务器、分布式系统、同步复制、负载均衡、Rust设计模式等。通过本文的学习，读者可以掌握利用Rust和Cargo开发高性能、可扩展、跨平台的游戏服务器的程序架构和技巧。
十三、无事实的事实表 本节讨论一种技术，用来处理源数据中没有度量的需求。例如，产品源数据不包含产品数量信息，如果系统需要得到产品的数量，很显然不能简单地从数据仓库中直接得到。这时就要用到无事实的事实表技术。使用此技术可以通过持续跟踪产品的发布来计算产品的数量。可以创建一个只有产品（计什么数）和日期（什么时候计数）维度代理键的事实表。之所以叫做无事实的事实表是因为表本身并没有度量。 1. 产品发布的无事实事实表 本小节说明如何实现一个产品发布的无事实事实表，包括新增和初始装载product_count_fact表。下图显示了跟踪产品发布数量的数据仓库模式（只显示与product_count_fact表有关的表）。
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