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白帽黑客的「操作系统筑基课」第十四篇:虚拟化安全——从VM逃逸到云原生的「隔离攻防战」

虚拟化安全是操作系统的“前沿阵地”,从VM逃逸到容器渗透,每一项挑战都在考验白帽的“攻防智慧”。对白帽来说,掌握虚拟化安全机制不仅是“破解隔离”的关键,更是“设计更安全隔离”的核心能力。

#安全#云原生#网络协议 +4
Kubernetes 全流程技术实践教程(从集群搭建到生产运维)

本教程系统性地介绍了Kubernetes(K8s)容器编排平台的全生命周期管理,从基础概念到生产环境实践。内容涵盖:1)K8s核心架构与组件;2)集群部署方案(包括高可用架构);3)基础配置与调优;4)运维管理(监控、日志、备份等);5)安全配置(认证授权、网络策略等);6)测试实践方法。教程特别强调生产环境注意事项,提供版本选择建议、性能优化参数和安全加固方案,并附有典型应用部署示例和常见问题排

#kubernetes#运维#容器
ReactOS 深度解析:开源 Windows 兼容操作系统的探索与挑战

摘要: ReactOS是一个开源类Windows操作系统,旨在实现与Windows NT系列(如XP/Server 2003)的二进制兼容性,支持原生运行Windows应用和驱动。其混合内核设计涵盖进程调度、内存管理等核心模块,兼容经典软件和部分硬件驱动。开发始于1996年,当前版本0.4.15-dev持续优化文件系统与网络功能,但面临兼容性、性能及社区规模的挑战。与Wine、Linux相比,Re

#windows#stm32#嵌入式硬件 +2
Windows 11特有的安全漏洞及渗透测试利用方法(通俗易懂)

本文揭示了Windows系统存在的多个高危漏洞及防御措施:1)300毫秒提权漏洞利用DLL劫持实现权限提升;2)BitLocker物理接触破解漏洞可通过恢复模式获取密钥;3)内核双取漏洞导致内存溢出;4)NTLM凭证窃取漏洞;5)系统工具劫持攻击;6)SMB中继攻击。防御建议包括:及时打补丁、最小权限原则、禁用非必要服务、启用CredentialGuard和SMB签名、部署EDR监控等。文章强调网

#windows#安全#系统安全 +4
Apache Flink 全流程技术实践教程(从下载到生产运维)

本文是一篇关于Apache Flink分布式流处理框架的详细教程,涵盖从下载安装到生产运维的全流程。主要内容包括:Flink的下载与版本选择建议;本地模式和集群模式的安装配置步骤;核心配置参数说明;作业调试与提交方法(含代码示例);运维管理技巧(作业生命周期、监控、高可用);测试实践方法(单元测试与集成测试);安全配置方案(认证授权、数据加密等)。教程还提供了常见问题解决方法和学习资源推荐,适合开

#apache#flink#运维
渗透测试之漏洞靶场环境推荐与部署指南

本文精选8个国内可稳定下载部署的主流渗透测试靶场环境,包括DVWA、WebGoat、Vulhub等,详细介绍其特点、国内镜像源和包含的漏洞类型。提供Docker和手动两种部署方案,重点讲解Docker Compose多靶场统一管理方法,并给出靶场配置优化建议与维护命令。最后提供学习路径建议和一站式部署脚本,强调所有操作需遵守《网络安全法》,仅限授权环境使用。适合安全从业者搭建本地训练环境,从基础到

#python#c语言#linux +3
第12篇:信息安全与AI——当人工智能遇上网络安全

信息安全已经进入"智能化对抗"时代!​​ 不懂AI的安全专家将被淘汰,不懂安全的AI工程师将面临巨大风险。​本章节将彻底改变你对网络安全的认知:​​ 不仅要学会用AI保卫系统,更要理解AI本身的安全隐患。我们要培养的是既懂AI又懂安全的复合型人才!

#人工智能#web安全#安全
第12篇:信息安全与AI——当人工智能遇上网络安全

信息安全已经进入"智能化对抗"时代!​​ 不懂AI的安全专家将被淘汰,不懂安全的AI工程师将面临巨大风险。​本章节将彻底改变你对网络安全的认知:​​ 不仅要学会用AI保卫系统,更要理解AI本身的安全隐患。我们要培养的是既懂AI又懂安全的复合型人才!

#人工智能#web安全#安全
第11篇:RNN循环神经网络——让AI拥有记忆

《从健忘到记忆:RNN的革命性突破》 本文系统介绍了循环神经网络(RNN)的核心思想与关键技术。传统神经网络存在"健忘症"问题,无法处理序列数据的上下文依赖。RNN通过循环结构和隐状态机制,首次让AI具备了记忆能力,能够理解时序关系。文章详细解析了RNN的数学原理、PyTorch实现,并重点讨论了其致命缺陷——梯度消失问题。LSTM通过精巧的门控机制解决了这一难题,GRU则进一

#人工智能#rnn#深度学习
第10篇:CNN卷积神经网络——让AI看懂图片

本文深入解析了卷积神经网络(CNN)的工作原理和应用实践。首先对比了人类视觉处理与全连接神经网络的差异,指出CNN通过局部感知、参数共享和层次化学习有效解决了传统方法的问题。详细介绍了CNN三大核心组件:卷积层提取局部特征,池化层进行降维抽象,全连接层完成最终分类。通过PyTorch代码演示了LeNet-5和现代CNN的实现,并展示了特征可视化的方法。文章还列举了CNN在图像分类、自动驾驶、医疗影

#人工智能#cnn#神经网络
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