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好物推荐:移动端安全相关的开发工具

移动安全是移动端开发的重要一环,无论是对开发或测试来说,移动端的漏洞分析/测试等工作是不可或缺的一部分。我们总结了十余款移动安全相关工具,内含静态、动态分析框架,同时也有一些逆向工程和渗透测试框架。 1、Amandroid Amandroid 是 Android 应用的静态分析框架,该框架对组件之间进行流和上下文敏感的数据流分析。 目前,使用静态分析解决 Android 应用程序安全的工作更多地关注特定问题,大多数工具也是为特定问题专门构建。而很大一部分 Android 安全问题都可以通过一个核心问题来解决 —— 捕获应用程序的语义行为,例如对象指向和控制 / 数据流信息。 Amandroid 正是直接处理组件间控制和数据流,因此它可用于解决不同应用程序的多个组件交互导致的安全问题。它可以通过对 Android 运行时和库进行明确指定和合理假设,来保证应用程序中不存在指定的安全问题。 Amandroid 框架非常灵活,易于扩展其他类型的 Android 安全问题分析。 项目地址:https://www.oschina.net/p/amandroid 2、APK Analyser APK...

OLAP分析型应用场景中,数仓中vacuum为何对列存表无效

摘要:对列存表执行vacuum为什么是无效的呢?其实这与列存表的存储结构以及数据写入方式有关。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)中vacuum为何对列存表无效?【这次高斯不是数学家】》,作者: i云上小白。 在OLAP分析型应用场景中,列式存储有十分明显的优势,相比行式存储,其高压缩比、高I/O效率及批量数据运算的特性极大提升了统计分析查询的效率。虽然存储模式不同,对列存表进行频繁的插入(insert)和更新(update)操作仍然会导致空间膨胀问题,实际上在很多时候,往往不建议对列存表进行数据更新和非批量方式的数据插入。 基于GaussDB(DWS)的mvcc机制,行存表在删除、更新数据时会保留原来的旧数据,这些数据我们称之为死元组(dead tuple)。频繁地对行存表执行删除和更新操作会导致数据页中产生大量的死元组,不但使存储空间膨胀,而且降低了对表的查询效率。针对这一现象,GaussDB(DWS)采用vacuum机制来清除不需要的死元组及索引,释放空间。但对于列存表来说,vacuum是无效的,必须使用vacuum full才能有效回收空间。 当然对行存表执行vac...

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