为了保证企业、组织和国家机关数据安全性,应该对数据进行有效发现和分类,避免一刀切的控制方式,而应采用更加精细的管理措施,使数据资产在共享使用和安全使用之间获得平衡。敏感数据,或者叫做敏感信息就是一类特殊的数据类型,需要采用特殊的手段进行管理。
2019 年 1 月,一桩被称为 “Collection#1” 的 “史上规模最大公共数据泄露事件” 遭到了曝光,包含将近 7.73 亿个独立电子邮件地址、2122 万多个独立密码。据调查,此次曝光的内容仅是冰山一角,Collection #1 的文件大小约为 87GB,而整个信息合集的总量是这个数字的十倍之多。2018 年 1 月,印度 10 亿公民身份数据库 Aadhaar 被曝遭网络攻击,该数据库除了名字、电话号码、邮箱地址等之外还有指纹、虹膜纪录等极度敏感的信息。
除了隐私和商业秘密之外,一些 “公开” 数据开始展现出新的面貌和价值,越来越多的计算资源被用于从非涉密数据中提炼敏感信息,获取涉密内容和重要情报,这更应引起高度警惕:2017 年 11 月,美国一款记录健身者运动轨迹的软件——Strava,用两年时间积累的用户数据,制作发布了一幅 “全球运动热力地图”。2018 年 1 月 28 日,一名 20 岁的澳大利亚学生纳森·鲁泽研究这份热力图后,通过分析特定区域的一些运动轨迹,找到了美俄等国设在叙利亚、伊拉克和阿富汗等国的基地,有的从未向外界公布过。纳森·鲁泽公布他的 “发现” 后,越来越多的基地通过这种途径被 “挖掘” 出来,其中包括美国中情局在索马里摩加迪沙的基地、俄罗斯在叙利亚的赫梅米姆空军基地等。而且,从热力图的轨迹中,能看到的不仅仅是基地的位置,基地内部的人员轨迹也清晰可见,专业人士可以从中研究出这些军事设施的运转方式。
电子政务、互联网、物联网等领域已经产生海量数据,并且在国家大数据战略下流转,但目前这些数据基本处于 “裸奔” 状态,面临数据泄露的威胁。大量非密、敏感的信息碎片在高技术深窃密的帮助下可以聚合、叠加形成影响国家安全的涉密信息。对数据进行有选择性地保护是政府控制信息的传统方法,大数据时代此法可能不再奏效,这就要求重新审视需要保守的国家秘密范围,对一些通过大数据分析有可能被准确预测,且确实关系国家安全的敏感信息,要研究如何识别和管理,并切断获取、分析和预测的途径。
因此,敏感数据可能存在于当前拥有该数据的人员所不知道的范围内。 这是一个常见但极易受攻击的场景,因为除非您知道敏感数据存在,否则无法对其进行保护。
敏感数据发现场景涉及企业安全性的三个关键方面:于大部分的企业对数据的管理方式五花八门,数据定义混乱,导致数据分散成信息孤岛,而过期失效的数据又占用了大量的资源,企业想要统一、有效地管理分散在各业务的数据,合理有效地分配存储数据的资源,更是难上加难。而企业对数据资产管理混乱,没有清楚地梳理,对于敏感数据分布在哪些数据资产中,关联了哪些业务,暴露在哪些人员面前等情况了解得不够清晰全面。这无疑又增加了数据泄露的风险,极有可能在不经意间就将内部的敏感信息泄露了出去。
而传统数据安全主要着力于数据作为资产的保密、完整和可靠性性,更多的停留在硬件和边界保护层面。但随着信息化的高速发展,传统的边界防护方法已经无法满足当下的需求,各种数据安全事件层出不穷。
根据Risk Based Security的最新报告,2020年第一季度数据泄露的数据量猛增至84亿,与2019年第一季度相比增长了273%,创下至少自2005年详细报告开始以来的同期记录。同时,IBM 的年度数据泄露成本报告显示,数据泄露的平均总成本接近 400 万美元。
为此,数据安全已经成为企业、消费者、监管机构的头等大事。这就要求新数据安全需要更加关注数据在采集、传输、存储、处理、交换、销毁方面对外部可能造成的危害。对数据进行更精细化的管理。
同时国家也相继出台了各种数据保护法规:《中华人民共和国国家安全法》、《中华人民共和国网络安全法》、《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》、《信息安全技术网络安全等级保护测评要求》及《信息安全技术网络安全等级保护安全设计技术要求》等国家标准。
数据分类分级作为数据安全的“桥头堡”,在数据安全治理过程中至关重要,一般企业的数据可以分为公开数据、非公开数据(敏感数据)。为此我们需要把主要精力放在敏感数据的管控上,制定精细化的管控原则。根据不同数据级别,实现不同的安全防护,避免敏感数据泄露给公司造成重大损失。
工业和信息化部办公厅在20年2月27日发布《工业数据分类分级指南(试行)》,国内地方和行业上也有相应的指南发出,例如贵州省的《政府数据 数据分类分级指南》、金融行业的《金融数据安全 数据安全分级指南(送审稿)》和《证券期货业数据分类分级指引》等。
从以往实施的分类分级案例来看,有分类分级需求的企事业单位主要是基于以下几种情况:
满足合规需求。大部分的企业对于数据分类分级管理,首先就是要满足合规的要求。在法律法规的框架下,根据行业法规制定行业内的数据分类分级标准。
数据安全需求。有一部分企业由于数据资产建立初期管理比较粗放,随着企业信息化的发展,管理难度也随之加大。想通过对数据全面梳理,建立敏感数据的分类分级管控策略,减少企业数据安全风险。
数据使用价值需求。少数企业希望基于业务的分类可以更好地将数据资产化,充分了解数据资产中敏感数据的情况,使管理者能够通过分级分类来有效管控,持续为企业提供精准的数据服务。
原则上,数据分类分级自身是一个统一、规范地体系,笔者之所以要带读者朋友辨析看待数据分类分级的不同角度,主要目的是想说明,虽然都是叫敏感数据分类分级,但是在不同的行业、不同的部署场景、不同的需求侧重点,对敏感数据分类分级产品的要求侧重点也会不同。
对于企业或一个组织来说,敏感信息包括
这些数据以不同形式存在于企业资产中。
个人信息是指以电子或者其他方式记录的能够单独或者与其他信息结合识别特定自然人身份或者反映特定自然人活动情况的各种信息,如姓名、出生日期、身份证件号码、个人生物识别信息、住址、通信通讯联系方式、通信记录和内容、账号密码、财产信息、征信信息、行踪轨迹、住宿信息、健康生理信息、交易信息等。
判定某项信息是否属于个人信息,应考虑以下两条路径:
以《GBT 35273-2017 信息安全技术个人信息安全规范》为例,个人信息有:
个人敏感信息是指一旦泄露、非法提供或滥用可能危害人身和财产安全,极易导致个人名誉、身心健康受到损害或歧视性待遇等的个人信息。通常情况下,14岁以下(含)儿童的个人信息和自然人的隐私信息属于个人敏感信息。
可从以下角度判定是否属于个人敏感信息:
下面列出个人敏感信息的示例:
对于国家政府部门来讲,敏感信息是介于保密信息与公开信息之间的特殊信息,这类信息不符合定密标准,不能按照国家秘密的形式进行保护,但是如果公开,却有可能造成某种损害或潜在损害,因此需要限制公开或控制其传播。
2017 年 5 月 24 日,全国信息安全标准化技术委员会秘书处发布了国家标准《信息安全技术 大数据安全管理指南》征求意见稿中提到:“组织应对已有数据或新收集的数据进行分级,数据分级时需要组织的业务部门领导、业务专家、安全专家等共同确定。政府数据分级参照 GB/T 31167-2014 中6.3执行,将非涉密数据分为公开、敏感数据”。
本质上说,数据只有在流动中才能产生价值,同时也只有在流动中才会产生风险。因此,根据流动方向和流动原因的不同,敏感数据识别的侧重点也不同,
实际上关于如何鉴定和分类 “敏感数据” 这一核心问题,不同国家、区域在界定过程中存在很多差异。
综上不难看出,对于敏感数据,企业和组织、甚至国家层面都要针对自身性质以及业务情况,制定更符合实际情况的分类。
大数据时代中常见的三类数据类型,
这三类数据的最主要区别在于是否存在预先定义好数据模型,更确切的说是概念数据模型。
参考链接:
http://cloud.google.com/dlp/docs/sensitivity-risk-calculation?hl=zh-cn http://help.aliyun.com/document_detail/322244.html http://www.tc260.org.cn/upload/2018-01-24/1516799764389090333.pdf
参考链接:
http://support.huaweicloud.com/usermanual-dataartsstudio/dataartsstudio_01_1009.html
在实际分类分级落地过程中有以下几点关键处则尤为重要。
要想推动分类分级落地,需要将数据分类分级作为制度流程工作落实到组织管理制度中,确定分类分级中涉及的部门、职责,以及需要梳理的数据资产、敏感类型、分类分级方式、管控原则等,确保分类分级落地。
数据安全成熟度模型(DSMM)中对此也有相关的说明,组织应设立负责数据安全分类分级工作的管理岗位和人员,主要负责定义组织整体的数据分类分级的安全原则,应定期评审数据分类分级的规范和细则,考虑其内容是否完全覆盖了当前的业务,并执行持续的改进优化工作。
现在企业对哪些数据是敏感数据,需要保护的数据分布在哪?敏感数据是否都得到了保护并不清楚。传统做法是对企业数据进行打标签,存在人工整理跨部门沟通难、导入数据湖的数据不全、有未知数据源、人工整理时间人力成本高等问题和难处。
针对数据安全的风险,应以数据为中心,向外对业务、网络、设备、用户采取“零信任”的态度,既然每个环节都不可信,那么管控手段就要覆盖全部环节,任意环节失信后都能实现熔断保护。
都要做好安全防护措施。
最关键的是,要对全部纵深防护环节进行整体控制,实现环境感知,可信控制和全面审计。
比较推荐的方式是借助敏感数据发现工具进行数据梳理发现,基于IP段或流量对数据资产进行自动扫描,包括未知的暗数据资产,自动化发现减少人工成本。全方位发现数据资产,增强资产梳理效率与发现能力,减少人工整理成本。清晰各数据库类型、文件类型等数据资产的分布情况。
对于企业来讲,敏感数据主要集中在商业秘密和个人隐私部分。为达到精细化管控的要求,需制定一份完整且恰当的数据分类分级方案。而一份适合企业自身需求的数据分类分级方案需要满足以下基本要求:
除此之外,还需考虑
数据分类分级的目的是通过对数据全盘梳理,分类分级后对不同级别的敏感数据采用不同的管控策略,实现精细化管控。例如:
所以,这就要求我们选用的数据安全产品应具有系统结合的能力,根据分类分级制定不同的管控策略进行下发其他安全产品,例如:
企业的信息化建设是不断更新发展的,传统情况下依靠人工进行数据梳理已经跟不上如今的发展需求,一是效率慢、成本高,二是数据变化快,无法长期维护更新。
这就要求企业需要选择分类分级的安全产品来替代人工定时/周期的敏感数据发现,自动化更新企业敏感数据目录,且能根据用户选择的数据资产及合规组,自动生成安全风险评估报告。可以通过报告知道有哪些非合规数据以及数据的位置,对数据资产进行脱敏或加密等安全整改,以推进数据安全建设工作。
很多时候,企业没有专职的CRO,甚至即使有专职CRO,由于企业数据分布零散、缺少历史观测数据等原因,导致企业安全人员很难提前编写出准确的识别规则,也很难保证覆盖率的完整。
针对这个问题,有以下几个思路进行缓解:
这个问题对商业产品来说是一个比较大的挑战,本质上属于非标需求定制,商业化产品往往只能按照一定的数据安全规范圈出一个范围,对范围外的非标敏感数据,有以下几个思路进行缓解:
针对这个问题,有以下几个思路进行缓解:
这个问题本质上是说如何用一个相对统一的商业化产品,去满足不同行业、不同发展阶段,不同需求侧重的企业需求。针对这个问题,有以下几个思路进行缓解:
按照敏感性程度由高到低,分别是:
对于会接触到敏感数据的人群,也需要进行明确的分组,分别是数据所有者/受托人 (Data Owners / Trustees),数据保管人 (Data Custodians),以及数据用户 (Data Users)。不同组人群接触到的分类数据也不同。
前面提到,对于任何企业或者机构而言,数据安全策略的执行取决于对数据的准确分类。公司应该构建一个金字塔型的数据应用生态系统,分别制定了数据所有者指南、组织级指南和企业级指南来实施数据管理 (Data Stewardship),一旦实施分类准则出现冲突或者难以界定的情况时,将按所遵从指南的等级高低进行评判。
以程序源代码的敏感级别判别过程为例:
一般说来,程序源代码判别应遵循企业级指南,默认情况下,工程源代码会被归类为高度机密。但是在组织级指南中有规定,关键或新兴项目源代码要被归类为受限,也就是说拥有更高的敏感程度。同时,数据所有者指南指出,Skyjet 项目源代码应归类为高度机密,但 I/O board FPGA 项目源代码实际上归类为机密。
因此,虽然都是源代码,但是按照指南的等级,Skyjet 项目源代码和 I/O board FPGA 项目源代码分别会被分类为高度机密和机密。
可以确定的是,数据的敏感性识别绝对不是孤立的一环。实际上,数据发现、数据图谱、数据分类等众多领域在识别数据敏感程度方面都可能发挥着重要作用,我们需要将这些方法协同起来形成一致性推断结果。
Cisco 提出了一种基于用例方法的数据应用场景分类模型,这种模型能够有效地将用户分类判断和自动化分类判断联合起来。
基于用例的数据应用场景分类模型
在不同层级上识别正确的处理和数据保护单元
比如公司的收入数据,可能会以非常多的形式存在,比如 Word,Excel,TCP包,数据库文件等等,这些数据都是以非常具体的形式存在的,但这种具体化无形中会增加分类的复杂性,在这种情况下,需要对其进行抽象,所有与收入相关的数据,无论其形式、存储位置和表达方式,都应该归为收入类数据。
从不同数据场景提取数据对象
可以根据以下业务相关性(业务定义的属性),识别适合场景分类的数据对象,
并非所有数据对象都适用于场景分类,比如静态数据分类和错误的数据处理或保护单元。
数据分类时依据的问题
为了更好的提取场景,需要明确一些问题,包括数据的特殊属性、数据使用和产生的相关修改、存储库/实例属性、聚集和时间敏感度、数据类别的含义、个人信息的适用性、风险和影响分析等等。
在做好了所有的准备之后,和数据所有者一起按照如下的流程构建模型,将数据分为低敏感性、中等敏感性和高度敏感三类。
数据分类模型构建流程
需要提出一个全面的业务解决方案来支持 “使用前分类”模式。
有三个关键活动定义了分类解决方案:
参考链接:
http://www.freebuf.com/articles/database/254780.html http://www.alibabacloud.com/help/zh/dataworks/latest/manage-sensitive-field-types http://www.ibm.com/docs/zh/guardium/11.5?topic=discover-sensitive-data http://blog.csdn.net/m0_73803866/article/details/127238102 http://www.secrss.com/articles/11810 http://www.dsmm.org.cn/skin/files/2021-09-15/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%AE%89%E5%85%A8%E8%83%BD%E5%8A%9B%E5%BB%BA%E8%AE%BE%E5%AE%9E%E6%96%BD%E6%8C%87%E5%8D%97%20V1.0.pdf http://www.esafenet.com/sysjaq http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/wellarchitected/latest/framework/sec_data_classification_identify_data.html http://www.leagsoft.com/plan-detail/66
在我国国家政策的大力支持下,大数据应用正在引领各垂直化领域变革,这种趋势下,数据流动将产生越来越多的价值。然而数据的使用也是一把双刃剑,只要数据处于流动的过程中会存在敏感数据泄露的风险。要提高数据的使用价值,避免敏感信息泄露产生的不良后果,这就需要规范和建立敏感信息分级保护机制,并搭建高效的敏感数据安全管理体系。
目前国内敏感信息监控产品大多还将功能定位在特定信息的检查和流通渠道的管控上,尚未形成一套支撑大数据环境下敏感信息综合监管的有效体系。为了更好的保护国家、企业和个人的数据资产,国内的敏感信息监管产品厂商需要对数据状况进行深入研究,特别是数据的类型化、层级化研究,同时应树立起一种意识,那就是敏感信息管理不是简单依靠一套产品就能够解决的,而应该通过产品引导客户建立敏感数据安全管理的理念,形成适用于自身组织特点的数据分级和管控体系,这才是国产敏感信息监管产品今后一个阶段的发展方向。
具体来说,整个敏感信息监管体系应该遵循以下流程建立:
客户所需要管控的敏感信息类型很多,可能涉及个人隐私、企业商业秘密、政府部门甚至国家数据资产,应该在不同客户数据资产类型对数据进行梳理,定义不同敏感信息的类别和级别,进行数据标签化。
以网络运营商此类企业管理的数据类型为例,可能包括网络用户身份相关数据、用户服务内容数据、用户服务衍生数据和运营管理数据等,这些数据根据对第三方价值和泄露后产生的后果可以进行分级,下表是运营商客户数据敏感性分级定义。
针对不同敏感级的数据应该计划采用不同的管控措施。
识别过程:对被监控端所有文档的编辑工作进行监控,根据策略自动分析文档的敏感性,在发现文档高敏感级甚至是可能涉密的情况下,完成识别。
分级分类过程:对所有检测出的敏感数据,根据之前数据分级分类方法进行级别和类别的归类。
可视化展示:对客户敏感数据进行分类分级的基础上,通过地理分布图或者是网络分布图等方式实现敏感数据分布情况的可视化展示。
参考链接:
http://www.aqniu.com/tools-tech/52080.html
秘密共享方案(SSS)是向一组参与者散布秘密的方法。第一批秘密共享方案中的一个就是由米尼奥特提出的,该方案基于对整数环的中国余数定理。在本文中,我们将米尼奥特的方案扩展到高斯整数的环,并研究其一些特性。在这样做的同时,我们的目标是填补以前这种扩展的结构的一个空白。此外,我们还表示,任何访问结构都可以用Z[i]通过SSS进行。原文题目:OnMignotteSecretSharingSchemesoverGaussianIntegers原文:SecretSharingSchemes(SSS)aremethodsfordistributingasecretamongasetofparticipants.OneofthefirstSecretSharingSchemeswasproposedbyM.Mignotte,basedontheChineseremaindertheoremovertheringofintegers.InthisarticleweextendtheMignotte'sschemetotheringofGaussianIntegersandstudysomeof
前些日子推荐了一个仓库,把常见算法用python语言实现了(见文章),近日在github上发现另外一个59700多star的仓库,用动画的形式呈现解LeetCode题目的思路,非常值得推荐。仓库说明这个仓库用Java语言实现了绝大部分算法,大部分有动画演示,非常适合解题思路整理,也适合教学。仓库地址: https://github.com/MisterBooo/LeetCodeAnimation内容说明包含了常见的算法的python实现,如二叉树、排序、查找等等。这些是算法工程师必须掌握的技能。 文件目录leecode的题目的解答和动画演示 图:来源于LeetCode上第23号问题:合并K个排序链表典型代码 (LeetCode上第23号问题):classSolution{ publicListNodemergeKLists(ListNode[]lists){ if(lists.length==0) returnnull; if(lists.length==1) returnlists[0]; if(lists.length==2){ returnmergeTwoLists(lists
生产模式变革(已完成);分发模式变革(进行中)。Next……? 随着自媒体生态的出现,和人工智能对内容分发的改造,这场覆盖内容产业端到端的革新,终于迎来了第三个环节——收获模式变革。 用户不再局限于读、看、听。他们期待新技术带来更多体验收获; 用户变得厌倦了标题党,同质化。对收获好内容的期待,正跟随审美一同上升;用户越来越强调“有用”。当然,“有用又有趣”更好——我们称其为“新知”;还有的用户开始“变身”,他们不再满足于消费者所带来的收获感,而是成为社交网络中资讯传播的一个又一个转发点——我们称其为“繁星节点”。 是的,内容产业的第三个变革阶段——收获模式变革,源动力来自用户,来自不断变化,不断成长的内容消费者。 在目力可及的近处,我们看到了一片红海。但这片红海是流动的,绝非死水一潭。即使是在竞争最为激烈的头部内容消费者身上,我们依然看到了存量用户对需求升级,体验革新,效率优化的渴望。这些不断跃迁的增长点,都将为有所预知和准备的人,提供新的施展空间; 在潜能无限的远方,我们看到了一片草原。欣欣向荣的下沉市场和新晋网民,带来了全新的内容供给需求和消费偏好。他们的手机和时间,还远远未被填满
——》个人平时笔记,看到的同学欢迎指正错误,文中多处摘录于各大博主精华、书籍1、android:exported属性:主要作用是:是否支持其它应用调用当前组件。默认值:如果包含有intent-filter默认值为true;没有intent-filter则默认值为false。虽然说加了这个属性,可以使该组件不被其他的程序调用。但是,需要注意的是,如果两个程序的userid是一样的话,exported=”false”会失效。2、java反射:JAVA反射机制是在运行状态中,对于任意一个类,都能够知道这个类的所有属性和方法;对于任意一个对象,都能够调用它的任意一个方法和属性;这种动态获取的信息以及动态调用对象的方法的功能称为java语言的反射机制。即:java在运行状态中反射知道一个类里面的所有方法和属性;通过反射获得对象后,能够调用对象的任意属性和方法。java内省:内省基于反射实现,主要用于操作JavaBean,通过内省可以获取bean的getter/setter,只要看到有getter或者setter就认为这个类有那么一个字段,比如看到getName()内省就会认为这个类中有name字
虽然我喜欢分级页表,但是反置页表才是更加自然的方式。之所以叫做反置页表,大概是因为它颠倒我们常规理解的寻址: 根据地址拿到数据,在MMU意义上就是根据虚拟地址拿到物理地址。 而反置页表将上述问题转换成了:给出一个虚拟地址,试问有没有哪个物理页面映射了它,如果有,找出来。 嗯,是个问句,那么就难免牵扯进去诸如搜索的操作了。由于描述全部物理内存全系统一张表就足够,最不济的方式就是把这一张表遍历搜索一遍呗。于是就会出现一些论调,比如虽然反置页表效率太低,不太适合硬件实现等等。但是且慢,其实我们早就已经在跟类似反置页表的机制打交道了,那就是CPU高速缓存。你可以质疑反置页表的实现尚有缺陷,但是质疑反置页表的本质,便无遗是在质疑CPU高速缓存机制本身。CPU高速缓存(以虚拟地址高速缓存为例)解决的问题可以归纳为:给出一个虚拟地址,试问高速缓存里是否已经缓存了它的数据,如果有,找出来。这便就是反置页表要解决的问题。完全一致啊!下面的问题是,如何把CPU高速缓存的那套实现机制,借鉴给反置页表。显然,直接照搬是困难的,因为它们虽然机制完全类似,但是却是处理其大小具有数量级差异的地址空间,这本身就是一个
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/72825704算法原理系列:木桶排序木桶排序是一种用标记来替代比较操作的排序手段,适用范围较窄,但效率极高,时间复杂度为O(n)O(n),在生活中,我们也经常能看到一些木桶排序的实际案例,比如扑克牌排序时,我们把它平摊在空间中,这种记录相对位置的排序方法是最直观的木桶排序。缘由先来看看,在计算机视角中,如何利用相对位置进行排序操作。给出数据集:nums=[9,2,1,4,7,8,6]复制这样的数据集有明显的特点,nums在指定范围内,所以我们可以建立一个map来映射nums的值和相对位置关系。map index:0123456789 value:0110101111 扫描value中非零元素,得到的排序就是最终的排序结果复制代码如下:publicstaticvoidbucketSortWithNoDuplicate(int[]data){ intn=data.length; int[]aux=newint[n]; int[]map=n
这两天使用的公网服务器被入侵了,而且感染了不止一种病毒:一种是libudev.so,是DDoS的客户端,现象就是不停的向外网发包,也就是超目标发起DDoS攻击;另外一种是挖矿程序,除了发包之外,还会造成很高的CPU负载。下面记录一下病毒的行为和查杀方法。1.libudev.so1.1病毒特征这种病毒的特征还是很明显的,进程列表中会出现很多名字很奇怪的进程,如下所示:PIDUSERPRNIVIRTRESSHRS%CPU%MEMTIME+COMMAND 16430root20014081204480S0.00.00:00.00qfurpuznoegtbv 16429root20014081204480S0.00.00:00.00ygqickkj 16426root20014081200480S0.00.00:00.00fuohkudjxn 16423root20014081200480S0.00.00:00.00haewibkygwtd 16418root20014081204480S0.00.00:00.00guzajbbrdjws ...... 8421root200270121248
IdeaPoints(data)insameclusterareneareachothers,orareconnectedbyeachothers. So:Foradistanced,everypointsinaclusteralwayscanfindsomepointsinthesamecluster.Distancesbetweenpointsindifferenceclustersarebiggerthanthedistanced. Theaboveconditionmaybenotcorrecttotally,e.g.inthecaseofclusterswhichhavecommonpoints,theconditionwillbeincorrect. Soneedsomeimprovement.SprawlClassificationAlgorithmInput:data:TrainingDatad:TheminimumdistancebetweenclustersminConnectedPoints:Theminimumconnectedpoints:Output:Res
一直想在Kaggle上参加一次比赛,奈何被各种事情所拖累。为了熟悉一下比赛的流程和对数据建模有个较为直观的认识,断断续续用一段时间做了Kaggle上的入门比赛:Titanic:MachineLearningfromDisaster。总的来说收获还算是挺大的吧。本来想的是只简单的做一下,在整个进行的过程中发现有很多好的Kernels以及数据分析的流程和方法,但是却鲜有比较清晰直观的流程和较为全面的分析方法。所以,本着自己强迫症的精神,同时也算对这次小比赛的一些方式方法以及绘图分析技巧做一个较为系统的笔记,经过几天快要吐血的整理下,本文新鲜出炉。本文参考了若干kernels以及博客知文,文章下方均有引用说明。5.特征工程在进行特征工程的时候,我们不仅需要对训练数据进行处理,还需要同时将测试数据同训练数据一起处理,使得二者具有相同的数据类型和数据分布。train_df_org=pd.read_csv('data/train.csv')test_df_org=pd.read_csv('data/test.csv')test_df_org['Su
HTML5学堂:良好的项目开发,从缜密的分析与计划开始,充分的项目开发准备能够让之后的问题降低到最少,让我们的整体开发效率提升不少。精心准备了关于项目开发的相关备忘,分享给大家啦~!刘国利-独行冰海:从9月份开始送5班毕业开始,到现在,应该说两个月的时间,基本就没有闲下来,十一之后也仅仅就“喘息”了一天,未来的一个月貌似也是完全无休的状态,谁让赶上六班七班毕业还有八班的课呢?于是乎,官网文章的更新就断了很久~昨天(2015.10.29)称了称体重,竟然又瘦了5斤……心塞啊……写这篇文章,主要是两方面的原因吧,一方面是六班七班的孩纸们并没有及时总结,在当前开发当中也出现了很多不必要的问题。另一个原因则是,今天正好要给八班孩纸讲项目开发,于是喽~文章的主要内容中并没有涉及到太多的JS,原因很简单:希望六班七班孩纸能够自己思考,而同时八班孩纸在未来也是要自行补充这个开发备忘录的~好啦,不多说废话了,看内容1书写基本的需求分析报告 1.1哪些“任务”是基于需求分析报告的?1.1.1reset文件的基本调整 1.1.2标签的基本选用 1.1.3典型的布局选用和基本的布局操作 1.1.4切图工作
文/孟永辉区块链的发展是逐渐走向深入的。这是一个正在被证明的真理。如果没有区块链的发展深入,我们是看不到元宇宙的出现,web3.0的衍生和发展的。然而,如果用这些概念的被追捧来佐证区块链技术的成熟,未免有些太过简单和武断了。相反,以元宇宙、web3.0为代表的新概念的兴起,非但无法证明区块链的成熟,甚至还恰恰为我们展示了区块链的发展短板。是的,现在区块链的发展正在遭遇前所未有的发展短板,严格来讲,区块链正在遭遇技术上的短板。这种短板的存在所导致的一个最为直接的结果就是,区块链的技术底座难以支撑上层庞大的应用体系,最终让区块链的应用变得岌岌可危。目前,区块链正在遭遇的,正是这样一种发展困境。可以预见的是,如果区块链的这样一种技术的短板难以得到缓解,抑或是一味地透支区块链的技术时,那么,所谓的区块链的发展或将再度陷入到新的洗牌之中。因此,当区块链所引发的诸多风口概念开始被越来越多地关注的时候,我们需要关注的不是这些概念本身,而是需要更多地关注这些概念背后的区块链技术。只有这样,我们才能真正让区块链的发展更加长久、持续和稳定。概念火爆之下,区块链面临变革在当下的情势之下,我们是很难找到一个能
1这是自己学习html时候做的一些记录,供大家参考<!-- 2块和内联 3块元素:独占一行的元素 4divphul 5div没有任何语义,就是一个纯粹的快元素 6就是为了方便布局 7 8span是内联元素(行内元素):只会占用自身大小的元素,不会占用一行 9常见的内联元素:aimgiframespan 10span没有任何意义,可以设置样式 11块元素主要用来实现页面布局,内联元素主要选中文本设置样式 12一般情况下只是用块元素去包含内联元素,内联元素不去包含块元素 13a元素可以包含任何元素,除去本身 14p元素中不能放任何块元素 15--> 16<!-- 17类选择器,id,class,id不能重复,class可以重复 18class能赋多个值,使用空格隔开 19class用. 20id用# 21 22选择器分组 23-通过选择器可以同时选中多个元素 24-语法:选择器1,选择器2,。。。 25通配选择器:*{} 26选中页面中所有元素 27 28复合选择器: 29-作用: 30同时满足多个条件 31选择器1选择器2.。选择器中间没有间隔 32 33伪类选择器必须
//函数的功能:可以在dataObj对象中,寻找用连续点符号的keyName属性 //比如dataObj是: //{ //a:{ //b:{ //c:100 //} //} //} //那么lookup(dataObj,'a.b.c')返回的结果就是100 exportdefaultfunctionlookup(dataObj,keyName){ console.log(dataObj,keyName) //看看keyName中有没有点符号,但是不能是点本身 if(keyName.indexOf('.')!=-1&&keyName!='.'){ //如果有点符号,那么拆开 varkeys=keyName.split('.') vartemp=dataObj for(leti=0;i<keys.length;i++){ temp=temp[keys[i]] console.log(temp) } console.log(temp) returntemp } //如果这里没有点符号 returndataObj[keyName] } lookup({ m:{ n:{
SpringFramework远程命令执行漏洞复现(CVE-2022-22965) 漏洞描述: Springcore是Spring系列产品中用来负责发现、创建并处理bean之间的关系的一个工具包,是一个包含Spring框架基本的核心工具包,Spring其他组件都要使用到这个包。 未经身份验证的攻击者可以使用此漏洞进行远程任意代码执行。该漏洞广泛存在于Spring框架以及衍生的框架中,JDK9.0及以上版本会受到影响。使用旧JDK版本的产品不受影响。 漏洞环境搭建: 1.自行搭建环境: 使用docker搭建SpringCoreRCE测试环境,这里使用vulfocus提供的,大概几百M。 dockerpullvulfocus/spring-core-rce-2022-03-29:latest 这里已经安装过了 -i 为指定镜像id dockerrun-p8888:8080-i82b 在8888端口上开启spring,环境中要基于tomca
C调用Lua的流程 1.创建一个Lua运行环境 2.将lua程序编译并载入虚拟栈 3.运行编译好的程序块 4.读取运行结果到虚拟栈中 5.对虚拟栈进行交互 1/*读取lua配置文件样例*/ 2 3charfname[]="config"; 4floatwidth,height; 5//创建lua运行环境 6lua_State*L=luaL_newstate(); 7luaL_openlibs(L); 8 9//载入程序块并执行 10if(luaL_loadfile(L,fname)||lua_pcall(L,0,0,0)) 11error(L,"cannotrunconfig.file:%s",lua_tostring(L,-1)); 12 13//读取运行结果到虚拟栈中 14lua_getglobal(L,"width"); 15lua_getglobal(L,"height"); 16 17//和虚拟栈的交互 18if(!lua_isnumber(L,-2)) 19 error(L,"'width'shouldbeanumber\n"); 20if(!lua_isnumber(
经典题目:二分、双指针、滑动窗口、模拟行为 1数组为空和数组长度为0的区别 int[]array=null;//数组为空,此时array不指向任何对象; int[]array=newarray[0];//定义一个长度为0的数组; int[]array=newarray[2];//定义一个长度为2的数组,此时如果数组没有被初始化,默认的值为null; //一般先判断nums是否为空,然后再判断长度是否为0,因为可能报空指针异常 //短路与 if(array==null||array.length==0) 复制 2二分查找 出处:https://leetcode-cn.com/problems/binary-search 给定一个n个元素有序的(升序)整型数组nums和一个目标值target,写一个函数搜索nums中的target,如果目标值存在返回下标,否则返回-1。 示例1: 输入:nums=[-1,0,3,5,9,12],target=9 输出:4 解释:9出现在nums中并且下标为4 复制 示例2: 输入:nums=[-1,0,3,5,9,12],target=2 输出:-1
1.有效注释量必须在20%以上,注释语言要准确易懂简洁 2.头文件应进行注释,注释必须列出:版本说明、版本号、生成日期、作者、内容、功能、修改日志等。 3.函数头部应进行注释,列出:函数的目的/功能、输入参数、输出参数、返回值、调用关系(函数、表)等。 4.编写代码边注释,修改代码的同时,修改对应的注释,保证注释与代码的一致性。没用的注释删除 5.注释内容要准确明了,不能有歧义 6.不要再注释中使用只有你自己看的懂得缩写 7.单行代码的注释要放在单行代码的上方或右方,放在上方时要与上一个语句空行隔开 8.变量、常量、宏的注释都应放在其上方或右方 9.数据结构的注释放在其上方,成员的注释放在其右方 10.全局变量要有详细的注释,包括其功能、取值范围、函数调用等(反正我自己没有标注那么多) 11.不要在代码或表达式中插入注释 12.代码注释注意格式,不要乱,影响代码观感。注释最好与所描述的代码同样的缩排,可使程序排版整齐,方便阅读理解。格式统一:/*…… ……*/ 13.注释有用的信息,没用的信息不要注释 14.对变量的定义和分支语句(条件分支
本文转自:慧都控件网 Softek Barcode Reader Toolkit是专门从事于条形码读取技术的软件公司Softek旗下一款著名的条码读取工具包。最近有部分用户反映在运行此工具包时会遇到“SoftekBarcode.dll加载失败”的错误弹出。其实这种错误的可能原因是由于你所使用的系统的.dll文件版本错误而导致的。建议尝试一下方法应该就能修复这个错误了。 当你在创建softekbarcodelib3.dll实例时,需要加载softekbarcode.dll的正确的版本(x86 or x64)。 如果你是这样创建实例的:barcode = new SoftekBarcodeLib3.Barcoder(); 那么softekbarcodelib3就会调用加载库(“softekbarcode.dll”),因此你需要确保要么在相同的文件夹里(或当前工作目录)有正确版本的应用程序,要么在你的windows系统文件夹里安装的有正确的版本号。我们可以借助redist文件夹来运行安装程序。 但是如果你是以另外
一、简介 ansible是新出现的自动化运维工具,基于Python开发,集合了众多运维工具(puppet、chef、func、fabric)的优点,实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能。 ansible是基于paramiko开发的,并且基于模块化工作,本身没有批量部署的能力。真正具有批量部署的是ansible所运行的模块,ansible只是提供一种框架。 ansible不需要在远程主机上安装client/agents,因为它们是基于ssh来和远程主机通讯的。 ansible目前已经已经被红帽官方收购,是自动化运维工具中大家认可度最高的,并且上手容易,学习简单。是每位运维工程师必须掌握的技能之一 特点: 部署简单,只需在主控端部署Ansible环境,被控端无需做任何操作; 默认使用SSH协议对设备进行管理; 有大量常规运维操作模块,可实现日常绝大部分操作; 配置简单、功能强大、扩展性强; 支持API及自定义模块,可通过Python轻松扩展; 通过Playbooks来定制强大的配置、状态管理; 轻量级,无需在客户端安装agent,更新时,只需在操作机上进行一