由《幻兽帕鲁》私服漏洞引发的攻击面思考

文章讲述了作者在运维过程中遭遇黑客删除docker容器并植入挖矿程序的事件,通过排查找到了入侵路径。随后,作者借助SAAS工具云图极速版进行服务器漏洞监控,以提高安全性。

《幻兽帕鲁》私服意外丢档


当了一天的帕鲁,回家开机抓帕鲁的时候发现服务器无法连接。运维工具看了下系统负载发现 CPU 已经跑满。

故障排查

登录服务器进行排查发现存在可疑的 docker 进程。

image.png 经过一番艰苦的溯源,终于在命令行历史中发现了端倪

image.png 攻击者为了实现挖坑的收益最大化,删除了服务器上的所有 docker,并启动了一个挖坑进程。恰巧帕鲁的私服也是通过 docker 的方式进行的部署,惨遭波及。 想到我辛苦一小时抓的海誓龙,多次丝血逃跑的艰辛,必须溯源下去。

151706697205_.pic.jpg 通过后续进一步的排查,最终定位到了攻击者真实的入侵路径。

亡羊补牢

在一位资深“黑客”朋友的指导下,我在众多安全产品中选择了一款使用最便捷的 SAAS 工具进行服务器漏洞的监控。其打动我的优势如下:
1. SAAS 应用,微信登录,无需部署,开箱即用
2. 24 小时监控,无需专业知识
3. 支持公众号推送告警,对我这种不使用办公社交软件的用户极为友好
4. 每月仅需 5 元

顺便给大家推荐下这个工具:云图极速版 - 攻击面发现,攻击面管理工具

在人工智能研究的前沿,自然语言理解技术正受到广泛关注,其涵盖语音转写、跨语言转换、情绪判别及语义推断等多个分支。作为该领域的基石方法之一,基于大规模文本预先训练的语言表征模型,能够从海量语料中学习深层的语言规律,从而为各类后续应用任务提供强有力的语义表示支持。得益于硬件算力的提升与模型架构的持续优化,这类预训练模型已在多项自然语言理解评测中展现出卓越的性能。 本文重点探讨中文环境下的三项典型自然语言处理任务:TNEWS新闻主题归类、OCEMOTION情感倾向判断以及OCNLI语义推理验证。这三项任务分别对应文本分类、情感分析与逻辑推理三大核心方向,共同构成了从基础文本理解到复杂语义推演的技术链条。 TNEWS新闻主题归类任务旨在对涵盖政治、经济、科技、体育等多领域的新闻文本进行自动类别划分。该任务要求模型准确识别文本主旨并完成分类,属于典型的文本分类问题。 OCEMOTION情感分析任务则专注于从社交媒体、论坛评论等短文本中识别用户的情感极性。情感分析作为文本理解的重要维度,可为商业决策、舆情监测等提供关键依据,具有显著的应用价值。 OCNLI语义推理任务需要模型依据给定的前提语句与假设语句,判断后者是否可由前者逻辑推导得出。该任务检验模型对语句间语义关联与推理关系的理解能力,是衡量自然语言理解深度的重要标杆。 在上述任务中,数据分布的多标签与类别不均衡现象构成主要挑战。多标签指单一文本可能归属多个类别,而不均衡则表现为各类别样本数量差异悬殊。这种不平衡分布易导致模型过度拟合多数类别,从而削弱其泛化性能。为应对该问题,本方案综合采用了数据重采样、损失函数加权调整等技术,以提升模型在少数类别上的识别效果。 深度学习方法是实现上述任务的核心技术路径。通过设计多层神经网络结构,模型能够自动提取文本的深层特征,并建立从原始输入到任务目标的端到端映射。本方案所涉及的技术体系包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络以及基于自注意力机制的Transformer架构等。 参赛者需对提供的数据集进行预处理与分析,构建高效的深度学习模型,并通过训练、验证与测试环节系统评估模型性能。借助天池平台提供的强大算力资源与预训练模型基础,参赛者可进一步优化模型设计,提升任务表现。 本次研究不仅着眼于在特定评测任务上取得优异成绩,更致力于深入探索中文自然语言处理中的实际难题,为未来智能化应用与学术研究积累方法经验与技术储备。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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