什么是TCP/IP网络通讯?快进来了解了解吧! 从零基础到精通,收藏这篇就够了!

TCP/IP三层通信机制 URG紧急位 ACK确定位(建立连接) PSH急切位 RST充值重置位 SYN同步位(请求连接) FIN断开位(断开连接) 阅读详情

TCP/IP

网络通讯

Introduction to network communication

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TCP

网络通讯

IP

我们之前有讲过什么是485通讯以及其特点,今天我们要接着讲的是另一种通讯方式——

TCP/IP网络通讯方式。

  随着时代的进步,目前市面上能见到的通讯方式越来越趋向于网络通讯了,摄像机也由以前的同轴线换成了网络摄像机,我们现在家里和办公单位用也都是网络通讯,网络系统大家都或多或少能理解一些,那么,大家对它的了解程度有多少呢?

PART 1

网络特性

广域网(WAN)和局域网(LAN)

WAN广域网

常用的网络按特性可分为广域网(WAN)和局域网(LAN)两种。用通俗点的例子来解释可这么理解,家里安装的宽带就是广域网,项目中各个设备(如摄像头)之间组的网就是局域网。或者说广域网是可以访问互联网,而局域网只是各台设备之间相互连通。而我们今天要具体讲的就是局域网了。

局域网就是带有网卡的设备之间的通讯,各设备之间要通讯,那每个设备就必须要有一个识别码,在网络系统中,就是我们比较熟悉的IP地址来表示了。IP也分为公有地址和私有地址,公有地址就是我们路由器拨号上网之后的IP地址,私有地址就是我们局域网内各设备的IP地址。

#Internal private address

内部私有地址

A类 10.0.0.0–10.255.255.255

B类 172.16.0.0–172.31.255.255

C类 192.168.0.0–192.168.255.255

PART 2

网段

IP地址在同一网段两设备才可通讯

NEWS

  两设备之前要通讯的话就必须IP地址在同一网段,这又涉及到了网段这个概念了。

同一网段最通俗的理解就是IP地址前3段是一样的,比如:①192.168.0.5和②192.168.0.59是一个网段的,但是和③192.168.1.58不是一个网段的,因为③是1网段的,和①不是一个网段,所以正常来说①和③是不能通讯的(注:某些特殊交换机带设置功能可以使不同网段可以通讯)。

Q:测试两设备之间能否通讯?

**答:**最简单的方式就是使用电脑命令框直接ping对方IP,具体方法如下:

第一步

电脑键盘同时按“win+R”键,打开运行框,输入cmd,进入命令框**;**

第二步

在命令框中输入“ping”+空格+要确认的IP地址+回车,例如ping 192.168.0.5

 **从上图能看出我的电脑是可以和192.168.0.5这个设备连通的,丢包率为0,数据延迟小于1ms(正常小于100ms影响不大)。这里能看出来我的局域网效果是很好的。**

PART 3

兰星的产品如何实现互通

NEWS

  现在大家对网络知识应该有个大体的了解了,接下来要说一下兰星科技体系中产品是如何互联和使用的。

  我们就以脉冲电子围栏系统为例,下图为脉冲电子围栏系统网络通讯系统图,所有设备均插入交换机内就行了

(脉冲电子围栏系统网络通讯系统图)

   设备连接大家都很熟悉,但是各设备之间怎么建立连接呢?兰星科技设备分为客户端和服务器端两个部分,客户端的数据是发往服务器端的。客户端有主机和地址模块;服务器端有控制键盘、平台软件、联动模块,如下图:

     **那各设备之间的设置方式可以通过指导视频去进行设置,大家可咨询各当地分公司进行咨询。**

   最后,兰星设备间485通讯和网络通讯也可以进行融合,同一系统中可以同时使用RS-485总线通讯系统和TCP/IP网络通讯系统,而且数据都可统一在一个控制键盘上显示,具体连接方式如下图:

(脉冲电子围栏系统多种通讯系统图)

计算机热门就业方向

从目前市场情况来讲,网络安全的就业前景是非常不错的,2022年的统计数据,网络安全专业的缺口已经增长到140万人。

1、就业岗位多,发展方向广

①就业环境:网络安全可以在计算机科学与技术、信息通信、电子商务、互联网金融、电子政务等领域从事相关工作,还可以在政府机关事业单位、银行、保险、证券等金融机构,电信、传媒等行业从事相关工作。

②就业岗位:网络安全工程师、渗透测试工程师、代码审计工程师、等级保护工程师、安全运维工程师、安全运营工程师、安全服务工程师等。

2、薪资待遇可观,提升较快

作为一个新兴行业,网络安全人才的市场需求远远大于供给,企业想真正招到人才,就必须在薪酬福利上有足够的竞争优势。因此,网络安全领域的薪资近年来也呈现稳步增长的态势。

根据工信部发布的《网络安全产业人才发展报告》显示,网络安全人才平均年薪为21.28万元,整体薪资水平较高。数据显示,网络安全人才年薪主要集中在10-20万元,占比40.62%,与往年持平;其次是20-30万元,占比为38.43%,较2020年占比19.48%有显著提高;而年薪在10万以下人才占比由2020年的19.74%下降至2022年的9.08%。由此可见,网络安全行业作为新兴赛道,尚在快速发展阶段,从业人员薪资水平提升较快,也显示出网络安全行业相对更重视人才留存。

3、职业发展空间大

从网络安全专业学习的主要内容来看,包括linux运维、Python开发、渗透测试、代码审计、等级保护、应急响应、风险评估等。可见该网络安全专业的技术性很强,具有鲜明的专业特点,是一门能够学到真正技术的工科类专业之一。

因此,在职业发展上,网络安全专业除了就业岗位众多之外,由于专业技术性较强,在工作单位将处于技术核心骨干地位,职业发展空间很大。

盘点网络安全的岗位汇总

0****1

岗位一:渗透测试工程师

**岗位释义:**模拟黑客攻击,利用黑客技术,挖掘漏洞,提出修复建议。有些大厂,例如奇安信,甚至会将渗透岗位分为红蓝两方,对候选人的技术要求比较高,大部分刚入行的新人,也将渗透岗位作为后期的发展目标。

岗位职责:

  • 负责对客户网络、系统、应用进行渗透测试、安全评估和安全加固

  • 在出现网络攻击或安全事件时,提供应急响应服务,帮助用户恢复系统及调查取证

  • 针对客户网络架构,建议合理的网络安全解决方案

**工作难度:**5颗星

薪资现状:

0****2

岗位二:安全运维工程师

**岗位释义:**维护网络系统的正常、安全运行,如果受到黑客攻击,则需要进行应急响应和入侵排查安全加固。很多刚毕业入行的新人,基本都从运维做起。

岗位职责:

  • 日常终端维护,操作系统安装加固

  • 完成网络安全设备故障排查、处置

  • 完成相关管理制度文档的编写和提交

**工作难度:**3颗星

薪资现状:

0****3

岗位三:安全运营工程师

**岗位释义:**在运维的基础上,高效可持续地不断提升企业的安全防御能力。

岗位职责:

  • 负责监控、扫描等各类安全策略的制定和优化

  • 负责信息安全事件的应急响应

  • 参与网络安全评估工作、安全加固工作和监控等等

**工作难度:**3颗星

薪资现状:

0****4

岗位四:安全开发工程师

**岗位释义:**顾名思义,对安全产品及平台、策略等进行开发工作。

岗位职责:

  • 负责网络安全产品的系统技术设计、代码开发与实现、单元测试、静态检查、本地构建等工作;

  • 参与公司其他产品的系统技术设计以及研发工作。

**工作难度:**5颗星

薪资现状:

0****5

岗位五:等保测评工程师

**岗位释义:**等保测评也叫等级保护测评,主要负责开展信息安全等级保护测评、信息安全风险评估、应急响应、信息安全咨询等工作 。

岗位职责:

  • 网络安全等级保护测评项目实施;

  • Web渗透测试、操作系统安全加固等安全项目实施配合

**工作难度:**3颗星

薪资现状:

0****6

岗位六:安全研究工程师

**岗位释义:**网络安全领域的研究人才。

岗位职责:

  • 跟踪和分析国内外安全事件、发展趋势和解决方案

  • 承担或参与创新型课题研究

  • 参与项目方案设计,组织推动项目落实,完成研究内容、

  • 负责网络安全关键技术攻关和安全工具研发

**工作难度:**5颗星

薪资现状:

0****7

岗位七:漏洞挖掘工程师

**岗位释义:**主要从事逆向、软件分析、漏洞挖掘工作

岗位职责:

  • 通过模拟实施特定方法所获得的结果,评估计算机网络系统安全状况;

  • 通过特定技术的实施,寻找网络安全漏洞,发现但不利用漏洞。

**工作难度:**5颗星

薪资现状:

0****8

岗位八:安全管理工程师

**岗位释义:**负责信息安全相关流程、规范、标准的制定和评审,负责公司整体安全体系建设。

岗位职责:

  • 全业务系统网络安全技术体系的规划和建设,优化网络安全架构;

  • 负责网络安全相关流程、规范、标准的指定和评审,高效处置突发事件;

  • 负责网络安全防护系统的建设,提升网络安全保障水平;

**工作难度:**4颗星

0****9

岗位九:应急响应工程师

**岗位释义:**主要负责信息安全事件应急响应、攻击溯源、取证分析工作,参与应急响应、攻击溯源、取证分析技术的研究,提升整体重大信息安全事件应急处置能力。

岗位职责:

  • 负责信息安全事件应急响应、攻击溯源、取证分析工作;

  • 对安全事件的应急处置进行经验总结,开展应急响应培训;

  • 负责各业务系统的上线前安全测试(黑盒白盒)及渗透测试工作;

  • 参与应急响应、攻击溯源、取证分析技术的研究,提升整体重大信息安全事件应急处置能力。

  • 跟踪国内外安全热点事件、主流安全漏洞、威胁情报、黑灰产动态并进行分析研究,形成应对方案;

**工作难度:**4颗星

薪酬现状:

10

岗位十:数据安全工程师

**岗位释义:**主要对公司的数据安全的日常维护和管理工作,确保公司数据安全。

岗位职责:

  • 负责数据安全日常维护和管理工作,包括数据安全审核、数据安全事件的监控与响应、安全合规的审计与调查等;

  • 负责数据安全标准规范的制定和管理,包括数据安全需求识别、风险分析、数据分级分类、数据脱敏、数据流转、泄露防护、权限管控等;推进相关安全管控策略在平台落地、执行。

  • 负责开展与数据全生命周期管理有关的各项数据安全工作;

  • 负责跨平台、跨地域数据传输、交互等数据安全方案制定与落地

  • 定期组织开展数据安全自评工作,发现潜在数据安全风险,制定相应的管控措施,并推进落实整改。

**工作难度:**4颗星

薪酬现状:

黑客/网络安全学习路线

对于从来没有接触过黑客/网络安全的同学,目前网络安全、信息安全也是计算机大学生毕业薪资相对较高的学科。

大白也帮大家准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。

这也是耗费了大白近四个月的时间,吐血整理,文章非常非常长,觉得有用的话,希望粉丝朋友帮忙点个**「分享」「收藏」「在看」「赞」**

网络安全/渗透测试法律法规必知必会****

今天大白就帮想学黑客/网络安全技术的朋友们入门必须先了解法律法律。

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全行业分析报告(01)

【网络安全零基础入门必知必会】什么是黑客、白客、红客、极客、脚本小子?(02)

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全市场分类(03)

【网络安全零基础入门必知必会】常见的网站攻击方式(04)

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全专业术语全面解析(05)

【网络安全入门必知必会】《中华人民共和国网络安全法》(06)

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息系统安全保护条例》(07)

【网络安全零基础入门必知必会】《中国计算机信息网络国际联网管理暂行规定》(08)

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息网络国际互联网安全保护管理办法》(09)

【网络安全零基础入门必知必会】《互联网信息服务管理办法》(10)

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息系统安全专用产品检测和销售许可证管理办法》(11)

【网络安全零基础入门必知必会】《通信网络安全防护管理办法》(12)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国国家安全法》(13)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国数据安全法》(14)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国个人信息保护法》(15)

【网络安全零基础入门必知必会】《网络产品安全漏洞管理规定》(16)

网络安全/渗透测试linux入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】什么是Linux?Linux系统的组成与版本?什么是命令(01)

【网络安全零基础入门必知必会】VMware下载安装,使用VMware新建虚拟机,远程管理工具(02)

【网络安全零基础入门必知必会】VMware常用操作指南(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(03)

【网络安全零基础入门必知必会】CentOS7安装流程步骤教程(非常详细)零基入门到精通,收藏这一篇就够了(04)

【网络安全零基础入门必知必会】Linux系统目录结构详细介绍(05)

【网络安全零基础入门必知必会】Linux 命令大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(06)

【网络安全零基础入门必知必会】linux安全加固(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(07)

网络安全/渗透测试****计算机网络入门必知必会****

【网络安全零基础入门必知必会】TCP/IP协议深入解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(01)

【网络安全零基础入门必知必会】什么是HTTP数据包&Http数据包分析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(02)

【网络安全零基础入门必知必会】计算机网络—子网划分、子网掩码和网关(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(03)

网络安全/渗透测试入门之HTML入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】什么是HTML&HTML基本结构&HTML基本使用(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

【网络安全零基础入门必知必会】VScode、PhpStorm的安装使用、Php的环境配置,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

【网络安全零基础入门必知必会】HTML之编写登录和文件上传(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3

网络安全/渗透测试入门之Javascript入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】Javascript语法基础(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(01)

【网络安全零基础入门必知必会】Javascript实现Post请求、Ajax请求、输出数据到页面、实现前进后退、文件上传(02)

网络安全/渗透测试入门之Shell入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】Shell编程基础入门(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(第七章)

网络安全/渗透测试入门之PHP入门必知必会

【网络安全零基础入门】PHP环境搭建、安装Apache、安装与配置MySQL(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够(01)

【网络安全零基础入门】PHP基础语法(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(02)

【网络安全零基础入门必知必会】PHP+Bootstrap实现表单校验功能、PHP+MYSQL实现简单的用户注册登录功能(03)

网络安全/渗透测试入门之MySQL入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】MySQL数据库基础知识/安装(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(01)

【网络安全零基础入门必知必会】SQL语言入门(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(02)

【网络安全零基础入门必知必会】MySQL函数使用大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(03)

【网络安全零基础入门必知必会】MySQL多表查询语法(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(04)

****网络安全/渗透测试入门之Python入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】之Python+Pycharm安装保姆级教程,Python环境配置使用指南,收藏这一篇就够了【1】

【网络安全零基础入门必知必会】之Python编程入门教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(2)

python开发之手写第一个python程序

python开发笔记之变量

python基础语法特征

python开发数据类型

python开发笔记之程序交互

python入门教程之python开发学习笔记基本数据类型

python入门教程之python开发笔记之格式化输出

python入门教程之python开发笔记基本运算符

python入门教程python开发基本流程控制if … else

python入门教程之python开发笔记流程控制之循环

python入门之Pycharm开发工具的使用

python入门教程之python字符编码转换

python入门之python开发字符编码

python入门之python开发基本数据类型数字

python入门python开发基本数据类型字符串

python入门python开发基本数据类型列表

python入门python开发基本数据类型

python入门教程之python开发可变和不可变数据类型和hash

python入门教程python开发字典数据类型

python入门之python开发笔记基本数据类型集合

python开发之collections模块

python开发笔记之三元运算

【网络安全零基础入门必知必会】之10个python爬虫入门实例(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(3)

****网络安全/渗透测试入门之SQL注入入门必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之初识SQL注入(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(1)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQL手工注入基础语法&工具介绍(2)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQL注入实战(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(3)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQLmap安装&实战(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(4)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQL防御(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(4)

****网络安全/渗透测试入门之XSS攻击入门必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS攻击基本概念和原理介绍(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(1)

网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS攻击获取用户cookie和用户密码(实战演示)零基础入门到精通收藏这一篇就够了(2)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS攻击获取键盘记录(实战演示)零基础入门到精通收藏这一篇就够了(3)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之xss-platform平台的入门搭建(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试入门】之XSS漏洞检测、利用和防御机制XSS游戏(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了5

****网络安全/渗透测试入门文件上传攻击与防御入门必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之什么是文件包含漏洞&分类(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之cve实际漏洞案例解析(非常详细)零基础入门到精通, 收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之PHP伪协议精讲(文件包含漏洞)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之如何搭建 DVWA 靶场保姆级教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Web漏洞-文件包含漏洞超详细全解(附实例)5

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之文件上传漏洞修复方案6

****网络安全/渗透测试入门CSRF渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF漏洞概述和原理(非常详细)零基础入门到精通, 收藏这一篇就够了1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF攻击的危害&分类(非常详细)零基础入门到精通, 收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS与CSRF的区别(非常详细)零基础入门到精通, 收藏这一篇就够了3

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF漏洞挖掘与自动化工具(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF请求伪造&Referer同源&置空&配合XSS&Token值校验&复用删除5

****网络安全/渗透测试入门SSRF渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SSRF漏洞概述及原理(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了 1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SSRF相关函数和协议(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SSRF漏洞原理攻击与防御(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3**
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****网络安全/渗透测试入门XXE渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XML外部实体注入(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XXE的攻击与危害(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XXE漏洞漏洞及利用方法解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之微信XXE安全漏洞处理(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

****网络安全/渗透测试入门远程代码执行渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之远程代码执行原理介绍(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

【网络安全零基础入门必知必会】之CVE-2021-4034漏洞原理解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

【网络安全零基础入门必知必会】之PHP远程命令执行与代码执行原理利用与常见绕过总结3

【网络安全零基础入门必知必会】之WEB安全渗透测试-pikachu&DVWA靶场搭建教程,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

****网络安全/渗透测试入门反序列化渗透与防御必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】之什么是PHP对象反序列化操作(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

【网络安全零基础渗透测试入门必知必会】之php反序列化漏洞原理解析、如何防御此漏洞?如何利用此漏洞?2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Java 反序列化漏洞(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Java反序列化漏洞及实例解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CTF题目解析Java代码审计中的反序列化漏洞,以及其他漏洞的组合利用5

网络安全/渗透测试**入门逻辑漏洞必知必会**

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之一文带你0基础挖到逻辑漏洞(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门暴力猜解与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之密码安全概述(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之什么样的密码是不安全的?(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之密码猜解思路(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之利用Python暴力破解邻居家WiFi密码、压缩包密码,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之BurpSuite密码爆破实例演示,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了5

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Hydra密码爆破工具使用教程图文教程,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之暴力破解medusa,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了7

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Metasploit抓取密码,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了8

Wfuzz:功能强大的web漏洞挖掘工具

****网络安全/渗透测试入门掌握Redis未授权访问漏洞必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Redis未授权访问漏洞,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Redis服务器被攻击后该如何安全加固,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了**
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网络安全/渗透测试入门掌握**ARP渗透与防御关必知必会**

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之ARP攻击原理解析,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之ARP流量分析,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之ARP防御策略与实践指南,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握系统权限提升渗透与防御关****必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Windows提权常用命令,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Windows权限提升实战,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

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【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之NTP放大攻击原理,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之什么是CC攻击?CC攻击怎么防御?,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

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【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之渗透WEP新思路Hirte原理解析,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

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【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Vulnhub靶机Prime使用指南,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Vulnhub靶场Breach1.0解析,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

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【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Vulnhub靶机Kioptrix level-4 多种姿势渗透详解,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Vulnhub靶场PWNOS: 2.0 多种渗透方法,收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握社会工程学必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之什么是社会工程学?定义、类型、攻击技术,收藏这一篇就够了

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黑客/网络安全学习包

资料目录

  1. 成长路线图&学习规划

  2. 配套视频教程

  3. SRC&黑客文籍

  4. 护网行动资料

  5. 黑客必读书单

  6. 面试题合集

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

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1.成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术,作为新手一定要先学习成长路线图,方向不对,努力白费。

对于从来没有接触过网络安全的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。


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2.视频教程

很多朋友都不喜欢晦涩的文字,我也为大家准备了视频教程,其中一共有21个章节,每个章节都是当前板块的精华浓缩。


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3.SRC&黑客文籍

大家最喜欢也是最关心的SRC技术文籍&黑客技术也有收录

SRC技术文籍:

黑客资料由于是敏感资源,这里不能直接展示哦!

4.护网行动资料

其中关于HW护网行动,也准备了对应的资料,这些内容可相当于比赛的金手指!

5.黑客必读书单

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6.面试题合集

当你自学到这里,你就要开始思考找工作的事情了,而工作绕不开的就是真题和面试题。

更多内容为防止和谐,可以扫描获取~

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网络通信(Socket/TCP/UDP) TCP/IP传输协议,即传输控制/网络协议,也叫作网络通讯协议。它是在网络的使用中的最基本的通信协议。TCP/IP传输协议对互联网中各部分进行通信的标准和方法进行了规定。并且,TCP/IP传输协议是保证网络数据信息及时、完整传输的两个重要的协议。TCP/IP传输协议是严格来说是一个四层的体系结构,应用层、传输层、网络层和数据链路层都包含其中。[2]TCP/IP协议是Internet最基本的协议,其中应用层的主要协议有TelnetFTPSMTP。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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程序员_大白
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