因为看见，所以发现：QBotVariant谢绝落幕-低调大师

因为看见，所以发现：QBotVariant谢绝落幕

2018-11-11 597

互联网给人带来便捷的同时，其公开大量的资源也同样给恶意利用者带了便捷，越来越多公开的恶意程序源码降低了对外攻击、入侵的难度，使得安全问题愈加严重。

阿里云安全团队从今年5月份监测到一BOT家族，其样本改写自互联网公开渠道源码，在互联网上广泛传播，造成了极大的危害，云安全团队对该类样本做了分析、聚类、溯源，在此我们将该类样本命名为QBotVariant。

QBotVariant具有DDoS攻击、后门、下载器、暴力破解等功能，一旦被入侵便变成肉鸡，其主要传播方式通过Hadoop Yarn资源管理系统REST API未授权访问漏洞和基于弱口令的暴力破解。类似Mirai该BOT家族针对多个版本的操作系统，不仅服务器受到危害，如CCTV监控、家庭路由等IOT设备更容易被攻击、入侵。Radware公司Pascal Geenens在最新的博客《Ne

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Spark应用HanLP对中文语料进行文本挖掘--聚类详解教程

软件：IDEA2014、Maven、HanLP、JDK；用到的知识：HanLP、Spark TF-IDF、Spark kmeans、Spark mapPartition; 用到的数据集：http://www.threedweb.cn/thread-1288-1-1.html（不需要下载，已经包含在工程里面）；工程下载：https://github.com/fansy1990/hanlp-test 。 1、问题描述现在有一个中文文本数据集，这个数据集已经对其中的文本做了分类，如下：其中每个文件夹中含有个数不等的文件，比如环境有200个，艺术有248个；同时，每个文件的内容基本上就是一些新闻报道或者中文描述，如下：现在需要做的就是，把这些文档进行聚类，看其和原始给定的类别的重合度有多少，这样也可以反过来验证我们聚类算法的正确度。 2.、解决思路： 2.1 文本预处理： 1. 由于文件的编码是GBK的，读取到Spark中全部是乱码，所以先使用Java把代码转为UTF8编码； 2. 由于文本存在多个文件中（大概2k多），使用Spark的wholeTextFile读取速度太慢，所以考...

2018-11-12

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原文: 大数据解决方案大数据处理 1、数据库垂直拆分：根据业务把表放到不同的数据库，解决表之间的IO竞争水平拆分：根据某种规则把单表数据分成多张表存储，解决单表数据量大的问题索引：根据业务场景创建合理的索引，如果数据量很小建议使用索引（300条以内）索引使用场景：动作描述聚集索引非聚集索引主键列是是外键列是是列经常被分组排序是是返回某范围内的数据是否一个或极少不同值否否小数目的不同值是否大数目的不同值否是频繁更新的列否是频繁修改索引列否是分离活跃数据：把常用的数据和不常用的数据分离，例如活跃用户和不活跃用户读写分离：写用主库，读用从库其它：表结构优化、SQL语句优化 2、缓存读数据时先从缓存中取，命中不到再读库 3、集群使用hadoop做集群，可以同时处理相同的数据

2018-11-12

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。