nebula练习

最近玩网络攻击,想起了很久以前看到的一个网站,非常好的入门练习

http://exploit-exercises.com/

分了很多等级,nebula应该是最初级,就从这一级开始学起吧,后面记录每一关的通关方法,给自己作个总结

玩这个之前首先要下载nebula的光盘文件,然后建议一个虚拟机加载启动,实际是一个ubuntu系统,不同的关有相应的levelXX:levelXX帐号密码登陆。

目的就是以flagXX的身份成功执行getflag命令。

由于没有提供关于Nebula的参考引用,以下是基于通用知识的介绍: ### Nebula介绍 Nebula通常指Nebula Graph,它是一款开源的、分布式的图数据库。它旨在处理大规模的图数据,能够高效地存储和查询图结构的数据。图数据库以图的形式来存储数据,节点代表实体,边代表实体之间的关系,Nebula Graph能够很好地处理这种复杂的图数据模型。 ### 应用场景 - **社交网络**:可以存储用户之间的关系,如好友关系、关注关系等。通过图数据库的查询能力,能够快速找到用户的好友链、共同好友等信息。 - **金融风控**:用于构建关联图谱,分析客户之间的关联关系,识别潜在的风险,如欺诈团伙、资金流转异常等。 - **知识图谱**:将各种知识以图的形式进行组织和存储,方便进行知识推理和查询,例如在智能问答系统中,通过知识图谱可以更准确地回答用户的问题。 - **推荐系统**:分析用户的行为和偏好,以及物品之间的关联关系,为用户提供个性化的推荐。 ### 技术特点 - **高性能**:采用了分布式架构,能够水平扩展,处理大规模的图数据。它优化了图数据的存储和查询算法,能够在短时间内完成复杂的图查询任务。 - **高可用性**:支持数据的多副本存储,当某个节点出现故障时,系统能够自动切换到其他副本,保证数据的可用性和系统的稳定性。 - **灵活的查询语言**:Nebula Graph提供了类似SQL的查询语言,方便用户进行图数据的查询和操作。同时,它还支持自定义函数和存储过程,满足用户的个性化需求。 - **易于集成**:可以与其他大数据和AI技术进行集成,如Hadoop、Spark、TensorFlow等,方便用户进行数据处理和分析。 ```python # 以下是一个简单的使用Nebula Graph Python客户端进行查询的示例 from nebula3.gclient.net import ConnectionPool from nebula3.Config import Config # 配置连接池 config = Config() config.max_connection_pool_size = 10 # 初始化连接池 connection_pool = ConnectionPool() # 假设Nebula Graph服务地址和端口 ok = connection_pool.init([('127.0.0.1', 9669)], config) # 获取会话 session = connection_pool.get_session('root', 'nebula') # 执行查询 result = session.execute('SHOW SPACES;') print(result) # 释放会话 session.release() # 关闭连接池 connection_pool.close() ```
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