Petya勒索蠕虫完全分析报告 第一章 前言 2017年6月27日晚,乌克兰、俄罗斯、印度、西班牙、法国、英国以及欧洲多国遭受大规模Petya勒索病毒袭击,该病毒远程锁定设备,然后索要赎金。其中,
DataCleaner 是一个数据质量分析,比较,验证和监督的软件。 DataCleaner包括一个独立的图形用户界面分析,比较和验证,并进行监测web应用。 DataCleaner 2.3 发布了,主要改进:
Strategico 是一个采用 R语言编写的统计分析系统,根据一组时间序列数据进行统计,可以是 CSV文件。 Strategico 2.0 提供完整的基于 Web 的控制台,可自动生成项目配置文件,实现了完整的基于
Wireshark是一个网络协议分析器,或“数据包嗅探器”,它可以让你捕获和交互式浏览网络帧的内容。它为Unix提供了一个商业品质的数据包分析器,也是其它任何平台最好用的数据包分析器。 这次发布几个漏洞和许多其他的错误已得到修复。
PMD 是一个Java源代码分析器。它发现未使用的变量,空的catch块,不必要的对象创建,等等。它还包含一个工具CPD来检测相同的代码块。 这是一个维护版本的许多错误修正。
Programming Language Job Trends——February 2012 》,分析了 Java、C++、C#、Objective C、Perl 及 Visual Basic 等几大传统编程语言的就业趋势。内容如下:
盲从,和它诞生的非常早以外,我认为这和项目的内部设计的非常好也是有关的。 接下来的几篇文章我将分析Celery使用的Kombu库中的一些设计实现让大家对这个优秀项目更了解,并从中学习可扩展开发的实践。
最近线上执行备份的从库时出现复制卡死现象,分析以后发现是两个死锁,show full processlist的状态如图1所示,其中,数据库版本是官方5.7.18版本,我们内部做了些许修改,但与此次死锁无关。
我的Github 。并且提供了ios版本和Android版本,本文将以android为例讲解 我们先分析下这个动画:它是四个不同颜色的小球,循环移动,每个小球移动所做的动画类似于“QQ未读消息气泡拖拽消失的动画”
自己的方式,却总觉得哪里不太对劲。这篇文章希望从状态是什么,到Elm中的状态管理,最后与Redux分析和对比,试图找到问题,并推导可行的改良方式。 哪些状态需要被管理? Domain data Domain
网络数据采集分析工具TcpDump 可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。t
背景:服务需要高频发出GET请求,然后我们封装的是 golang 的net/http 库, 因为开源的比如req 和gorequsts 都是封装的net/http ,所以我们还是选用原生(req 使用不当也会掉坑里)。我们的场景是多协程从chan 中取任务,并发get 请求,然后设置超时,设置代理,完了。我们知道net/http 是自带了连接池的,能自动回收连接,但是,发现连接暴涨,起了1万个连接。
对此现象进行报道,并冠以“谷歌的肮脏小秘密”这样颇为严厉的标题,同时还将调查报告发送给谷歌,但并未获得谷歌的反馈。 著名移动数据分析公司 Flurry 的 CEO 西蒙·拉夫对于这种现象则有一个更加令人惊讶的答案:Android
pgBadger 是一个PostgreSQL 日志分析器。生成详细的报告和图表。它旨在取代和跑赢pgFouine脚本。 pgBadger报告一切有关SQL查询: Overall statistics
目前看来评估不同的SSL/TLS配置已经逐渐成为了我的业余爱好。在10月份发表了Server Side TLS之后,我参与一些讨论密码性能、key的长短、椭圆曲线的安全等问题的次数都明显增多了(比较讽刺的是,当初之所以写“Server Side TLS”就是非常天真的希望减少我在这个话题上的讨论次数)。
Wireshark是一个网络协议分析器,或“数据包嗅探器”,它可以让你捕获和交互式浏览网络帧的内容。它为Unix提供了一个商业品质的数据包分析器,也是其它任何平台最好用的数据包分析器。 版本说明:一
牙切齿中,决定卧薪尝胆跨向一条剑走偏锋的道路。 TOMsInsight 继续我们的互联网黑市的分析报告系列,今天的主角是:安卓地下渠道。 安卓的主分发渠道 (由于我们今天的主角是安卓地下渠道,所以对于
9本学习数据挖掘与数据分析的免费书籍
Apache Kylin 是来自 eBay 的中国人韩卿 @lukehq 领导的团队开发的一个 OLAP 分析引擎,这是 ebay 历史上第一次开源并贡献给 apache 基金会的项目。该项目于 11月25日
为了更为顺畅地实现Hadoop基础之上的高级与实时分析目标,Apache Spark凭借着自身的出色表现很快成为大数据领域的新核心。 在过去几年当中,随着Hadoop逐步成为大数据处理领域的主导性