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

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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!
内容概要:本文详细介绍了基于嵌入式Linux平台的工业物联网关Python SDK二次开发的全流程,涵盖硬件适配、核心库选型、数据采集、协议转换、边缘计算与云端上报等关键技术环节。通过树莓派4B实例,演示了使用pymodbus、paho-mqtt、RPi.GPIO等库实现Modbus RTU数据采集、MQTT协议转换、温度异常检测及本地声光报警的完整功能,并提供了开机自启、性能优化与故障排查方案。同时拓展了OPC UA协议接入、滑动窗口异常检测和云端指令响应等进阶能力,形成一套可复用的工业网关开发框架。; 适合人群:具备Python编程基础和嵌入式开发经验,从事工业物联网、智能制造、边缘计算等相关领域的研发人员或系统集成工程师;尤其适合需要快速实现网关定制化功能的技术团队。; 使用场景及目标:① 掌握在树莓派等嵌入式Linux设备上搭建工业网关Python开发环境的方法;② 实现多协议(Modbus、OPC UA)数据采集与向MQTT等云端协议的转换;③ 在边缘侧完成实时数据处理与异常告警,提升系统响应速度与可靠性;④ 构建稳定、可扩展的工业网关原型并支持远程运维。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例在真实硬件环境中动手实践,重点关注模块化设计思路与异常处理机制,同时参考问题排查表进行调试验证,以深入理解工业级Python应用的稳定性要求与优化策略。
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