BoBoTurbo.EXE,100多个svhost.exe/1

本文记录了一次解决开机后频繁出现NSIS错误提示、虚拟内存不足及大量svchost.exe进程导致电脑运行缓慢的问题。通过终止特定进程、使用pe_xscan扫描并分析日志,最终确定了可疑项。

BoBoTurbo.EXE,100多个svhost.exe1

endurer 原创
2008-04-21 第1

开机后多次提示 NSIS 出错,虚拟内存不足,电脑反应很慢。
好不容易打开任务管理器一看,居然有170多个进程,其中大部分是 svchost.exe。
运行 cmd.exe 打开命令提示符窗口。
把 BoBoTurbo.EXE、explorer.exe 及 所有属于用户 user 的 svchost.exe 都终止掉。
如果出现倒计时关机对话框,在命令提示符窗口输入命令:shutdown -a,回车。

下载 pe_xscan 扫描 log 并 分析,发现如下可疑项(进程模块有省略):

/===
pe_xscan 08-03-27 by Purple Endurer
2008-4-18 20:54:52
Windows XP Service Pack 2(5.1.2600)
管理员用户组
正常模式
[System Process] 0
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
C:/program files/internet explorer/IEXPLORE.EXE 5484 2005-11-29 3:40:0 Microsoft(R) Windows(R) Operating System 6.00.2900.2180 Internet Explorer (C) Microsoft Corporation. All rights reserved. 6.00.2900.2180 (xpsp_sp2_rtm.040803-2158) Microsoft Corporation ? iexplore IEXPLORE.EXE
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
O4 - HKLM/../Run: [522739]
O4 - HKLM/../Run: [4455]
O4 - HKLM/../Run: [4465]
O4 - HKLM/../Run: [4458]

O4 - HKLM/../Run: [42701]
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O23 - 服务: BoBoTurbo (BoBoTurbo) - 2007-10-11 10:6:54 BoBo P2P多媒体网络点播/广播/直播系统 加速器 1, 4, 0, 0 BoBo P2P多媒体网络点播/广播/直播系统 加速器 Copyright (C) 2005-2007 17BoBo.com 1, 4, 1011, 2 广州易播信息科技有限公司 17BoBo.com BoBoTurbo BoBoTurbo.EXE(自动)
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(未完待续)

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
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