感受网络空间的心跳 KCon V3参会所感

本文讲的是 :  感受网络空间的心跳 KCon V3参会所感  ,  KCon V3(知道安全论坛第三期)已经结束好几天了,一直想把当日的所观所感写下来,可是作为一个伪安全圈的人(之前一只自诩为半个安全圈的人),又觉得在这里评论他们实在不够格,黑客圈子是一个天才聚焦的圈子,这是参加这次会议的第一观感。

感受网络空间的心跳 KCon V3参会所感
▲从左向右依次为:余弦,TK,蓝色di雪球,redrain,冷风,Evi1m0,黑哥

  这是在当天上午的媒体闭门沙龙上与所有媒体见面的白帽子黑客,也是这次会议的主要演讲人。

  余弦,知道创宇副总裁,本次活动的总策划,微信公众账号“懒人在思考”(lazy-thought),知乎账号余弦。

  Tombkeeper,现为腾讯“玄武”安全实验室负责人、TK教主、妇科圣手、微软漏洞利用缓解绕过悬赏全球两个10万美元大奖获得者之一,在安全漏洞、APT/0-Day 检测、网络攻防、移动和无线安全等领域有多年研究经验;在 CanSecWest、HITCon、XCon、xKungfoo 等国内外安全会议上发表过关于安全漏洞、无线安全、RootKit 检测等主题的演讲。

  蓝色di雪球,新浪微博安全团队安全工程师,主要从事微博产品的安全测试,安全功能架构,以及相关自动化平台工具架构和研发工作。致力于研究应用安全,安全自动化以及安全运维等。

  redrain,现为360网络安全攻防实验室安全研究员,据说还未大学毕业,“资深赛棍”,喜欢各种 CTF、WarGame;渗透师,专搞各种工程师。集 Web 狗、渗透狗于一身,擅长于各种主流,非主流入侵手段。

  冷风,天融信阿尔法实验室安全研究员,擅长技术方向:木马、病毒、渗透、APT攻击的分析与研究。(冷风现场演示了手机短信的劫持、他人位置信息的获取,教妹子如何掌控男友的一切,教吊丝如何泡到妹子~~)

  Evi1m0,知道创宇安全研究员,现场年龄最小的黑客(看来想成为黑客真得是要靠天赋啊~),邪红色信息安全组织创始人,HackerSoul.com 发起人。

  黑哥,知道创宇安全研究员,道哥在“中国黑客传说:我是超级黑”一文中对黑哥的传奇人生进行了详细描述。

  对他们的资料再一次做了介绍,虽说是资料的拷贝,但也是对他们再次的崇拜。记得在一次的采访中,一位安全圈的人士说过,在所有的安全威胁中,安全设备只是防御了80%的脚本小子、病毒木马等已知威胁,另20%的由真正的由黑客执行的、有针对性的攻击只能由专门的安全攻防团队来防御,而安全攻防团队则离不开这些白帽子。

  在安全威胁日益严峻的今天,我想很多人已经茫然了,无谓了,还好有他们,让我们可以在一片混沌之中看到希望的曙光!

原文发布时间为:2015年7月6日

本文作者:董建伟

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原文标题 :感受网络空间的心跳 KCon V3参会所感

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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