Openlab病毒遭遇

刚刚在用FireFox浏览OpenLab(开放实验室,简称OL,和Office Lady一样的缩写,呵呵)的时候,突然发现网页字体变大了一号,于是按住Ctrl并滑动滚轮,把字体调小。但是当我新打开一个标签后发现,刚才调好的字体还是变大了!心里一惊,赶快在菜单栏里点”查看”->”文字大小”->”正常”,页面字体没有变化,依然是大了一号!

OpenLab是基于ASP.net的,一直由宝玉等人开发,在IE下测试。后来我用FF测试发现字体偏小,于是麻烦他把body字号改成了12px。但是目前这个12px好像失效了的。我查看Firebug的错误报告,大致是页面上有js错误。js错误导致了css的失效么??正在纳闷中,Openlab的论坛群里有人说,论坛上是不是有病毒?这一句一出口,接着大家都说自己的杀毒软件报警了,可是瞅瞅我的杀软,却一直都是静悄悄的啊。这一下我明白了,因为很多人使用的是IE浏览器,所以肯定是论坛上有病毒传播开了!而我因为使用的是安全的FireFox,所以躲过了一劫!

接着,宝玉找到了原因,论坛的html页面第一行被插入了两行iframe代码!两行代码可不是小事,我用ff打开代码中调用的页面,一步步查下来,找到了病毒释放者的一些信息:

病毒地址:http://w.168080.com/0.exe
clsid:BD96C556-65A3-11D0-983A-00C04FC29E36
注册域名:168080.com
域名信息:
Administrative Contact:
dai zhengbo
hunan loudishi
lou di Hunan 417704
CN
tel: 07386622928
fax: 07386622928
371199612@qq.com
真是可恶啊。

在iframe调用的网页里,还看到一个cnzz的计数器,是http://eol.hb.cn/,中国教育在线湖北分站,不知道是病毒释放者拿来赚流量的一个网站,还是只是用来转移人视线的。

总之,还是用FF安全,有惊无险。截至此文完成,OpenLab的服务器还在修复这次中毒事件,网页已经无法打开,还有部分网页在忙于杀毒=_=! 据估计,是因为路由器被劫持造成的病毒感染。

这一次,是真真切切感受到FF的安全性是多么重要了,hoho,所以推荐大家赶快改用FF来浏览网页吧,至于IE,就留作登录网上银行时候再拿出来:-)

firefox, iframe, openlab
isdox?i=20bf559533f7f547a561f3ece0e83a51 isdox?i=f441c3e1b86ec3661fbe356a9615822c isdox?i=8dc74471e3dd55e3b14d13fcacc33d26
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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