Cyberspace_Security_Learning

最新推荐文章于 2024-11-22 11:25:43 发布
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#Security #安全学习

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强化学习与网络安全资源
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
05-21 444
【代码】强化学习与网络安全资源。
强化学习与网络安全资源-论文和环境
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05-14 324
【代码】强化学习与网络安全资源-论文和环境。
什么是“网络空间安全”？
I_am_SX的博客
01-09 1万+
网络空间安全 网络空间安全的英文名字是Cyberspace Security 网络空间安全的基础是密码学 大家可能还知道信息安全，以及网络安全，那信息安全，网络安全与网络空间安全是一回事么？ 非也。如果是一回事，那么为什么还要提出网络空间安全这个新的词呢，那不是多此一举么？事实上，大家也都知道了网络空间安全已经成为了一级学科，所以说，网络空间安全这个概念其实才是最大的。 今天我的导师就问...
Cyberspace and Cybersecurity(2nd) 无水印原版pdf
12-29
Cyberspace and Cybersecurity(2nd) 英文无水印原版pdf 第2版 pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书
从村上春树到cyberspace security
weixin_34185560的博客
04-30 114
在这里我先引用一拳超人的话，“杰诺斯，你听好了，我强大的秘诀，首先最重要的坚持。这三年来，俯卧撑100，仰卧起坐100，下蹲100，然后是跑步10km，这些要每天坚持！当然，一日三餐要好好吃。早上吃香蕉都可以，最重要的，是锻炼意志力。我不管冬夏，都不开空调。最开始痛苦的要死，动不动就想休息一天！但是我为了成为强大的英雄，不管多么艰苦，不管多么艰难，每天都会坚持！就算脚重的无法动弹，也要坚持...
Cyberspace
10-25
Cyberspace
CyberspaceandCybersecurity.pdf 英文原版
08-20
Cyberspace and Cybersecurity
IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics
weixin_42591099的博客
02-03 1234
INTRODUCTION Intelligence and Security Informatics (ISI) research is an interdisciplinary research field involving academic researchers in information technologies, computer science, public policy...
dvwasql注入low
03-26
For further reading on hacking resources beyond just exploiting ...learning experimentation growth knowledge cybersecurity field professionals enthusiasts alike interested pursuing careers related ...
什么是【网络安全】?给你一步到位了解清楚
qq_42801460的博客
06-02 176
作为网络安全学习者，一定要在开始的时候使用好搜索引擎，网络安全的生态圈虽然还不是很健全，但是你现在所遇到的大部分问题，曾经都有前辈遇到过，很多问题在百度上搜索一下便会有你想要的答案，多尝试自己独立解决问题，慢慢形成习惯，时间久了你解决问题的能力就会飞快提升。随着人工智能、大数据、云计算、物联网等新一代信息技术的高速发展，以及网络安全法、等级保护2.0等政策法规落地，网络安全的定义和范畴越来越广，从传统的 Network Security 延伸为 Cyberspace Security，即「网络空间安全」。
到底网络空间安全、网络安全、信息安全之间有啥区别？_信息安全与网络空间安全
QIANDXX的博客
11-22 800
01 什么是网络空间(Cyberspace)?最早出现这个名词，是美国科幻小说家威廉.吉布森(William Gibson)在其短篇科幻小说《Burning Chrome》（燃烧的铬）创造了Cyberspace网络空间一词。没错，著名互联网公司谷歌的浏览器Chrome的名字—铬，世界上最硬的纯金属。这本小说首次提到的“Matrix”名词，后来衍生出了著名电影《黑客帝国》（英文原名为The Matrix）。全世界的人开始关注黑客这个名词，也是从这部电影开始的。
1203 Swordfish
轻疯 清风
06-17 932
/*1203SwordfishTime Limit: 1 Second      Memory Limit: 32768 KBThere exists a world within our worldA world beneath what we call cyberspace.A world protected by firewalls,passwords and t
Cyber security和Network security的区别
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weixin_37529489的博客
10-10 4万+
主要是关于network security 和cyber security的区别。
互联网安全威胁及应对方案
weixin_44476888的博客
04-24 1725
作者：蒋海滔，阿里巴巴国际事业部，高级技术专家，爱好Java/JavaScript，长期关注高性能、并发编程以及Web安全。 来自：高可用架构(ID:ArchNotes) 一，互联网web应用面临的主要威胁 XSS 跨站脚本攻击(Cross Site Scripting)， 即A站点的网页想办法跑到B站点上。 因为我们的网页都是javascript驱动的，所以js拥有非常大的权力。 XSS 可...
ZOJ1203（最小生成树kruskal算法）Swordfish
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07-23 1万+
题目来源： Zhejiang University Local Contest 2002, Preliminary, ZOJ1203 题目描述： 给定平面上 N 个城市的位置，计算连接这 N 个城市所需线路长度总和的最小值。 输入描述： 输入文件中包含多个测试数据。每个测试数据的第 1 行为一个正整数 N， 0≤N≤100，代表 你需要连接的城市数目；接下来有 N 行，每行为两个实
Traceback (most recent call last): File "D:\Cyberspace_Security\python\python_study_program\Python_Advanced\Process_test.py", line 123, in <module> p1.start() ~~~~~~~~^^ File "D:\study_use\python\python\python314\Lib\multiprocessing\process.py", line 121, in start self._popen = self._Popen(self) ~~~~~~~~~~~^^^^^^ File "D:\study_use\python\python\python314\Lib\multiprocessing\context.py", line 224, in _Popen return _default_context.get_context().Process._Popen(process_obj) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^ File "D:\study_use\python\python\python314\Lib\multiprocessing\context.py", line 337, in _Popen return Popen(process_obj) File "D:\study_use\python\python\python314\Lib\multiprocessing\popen_spawn_win32.py", line 97, in __init__ reduction.dump(process_obj, to_child) ~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\study_use\python\python\python314\Lib\multiprocessing\reduction.py", line 60, in dump ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^ TypeError: cannot pickle '_thread.lock' object when serializing dict item 'mutex' when serializing queue.Queue state when serializing queue.Queue object when serializing tuple item 0 when serializing dict item '_args' when serializing multiprocessing.context.Process state when serializing multiprocessing.context.Process object
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07-26
<think>我们首先分析问题：用户在使用Python的multiprocessing模块创建进程时遇到了TypeError: cannot pickle '_thread.lock' object错误。根据引用[1]中的解释，这个错误通常发生在启动子进程时，因为子进程需要将主进程中的对象序列化后传递过去，而序列化过程中遇到了无法序列化的对象（这里是一个线程锁对象）。 根据引用[1]和引用[3]，我们可以知道： - 在Windows系统中，multiprocessing模块默认使用'spawn'方式创建进程（因为Windows不支持fork）。 - 使用'spawn'方式时，子进程会重新导入主模块，并执行目标函数。在这个过程中，主进程会将传递给子进程的参数进行序列化（pickle），然后子进程再反序列化。 - 如果传递的参数中包含了不可序列化的对象（比如线程锁、数据库连接等），就会抛出类似错误。 解决方案： 1. 避免将不可序列化的对象传递给子进程。根据引用[1]，我们可以将不可序列化的对象放在子进程内部初始化，而不是通过参数传递。 2. 检查传递给子进程的目标函数的参数，确保所有参数都是可序列化的。 另外，引用[2]和引用[3]提到了设置启动方法（set_start_method），但需要注意的是，在Windows上默认就是'spawn'，所以设置启动方法可能不是解决这个问题的直接办法，但我们可以确认启动方法设置的正确性。 具体步骤： - 检查传递给Process的args参数中的每一个对象，确保它们都是可序列化的（可以通过pickle.dumps来测试）。 - 如果参数中有自定义类的实例，确保该类是可序列化的（可以通过定义__getstate__和__setstate__方法来实现）。 - 如果参数中包含有锁（Lock）、线程（Thread）等对象，这些对象通常不可序列化，需要避免传递它们。可以将这些对象的创建移到子进程的目标函数内部。 例如，假设我们有以下代码导致错误： ```python import multiprocessing import threading lock = threading.Lock() def worker(l): # 使用锁 with l: print("Working") if __name__ == '__main__': p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(lock,)) p.start() p.join() ``` 这里传递了一个线程锁对象给子进程，而线程锁对象是不可序列化的，因此会报错。 修改方法：将锁的创建移到子进程内部（如果子进程需要独立的锁），或者使用multiprocessing提供的锁（multiprocessing.Lock，它是可序列化的）并确保在子进程内部使用（但注意，多进程锁不能通过参数传递线程锁，应该使用进程锁）。 修改后的代码： ```python import multiprocessing def worker(): # 在子进程内部创建锁 lock = multiprocessing.Lock() with lock: print("Working") if __name__ == '__main__': p = multiprocessing.Process(target=worker) p.start() p.join() ``` 如果需要在多个进程之间共享锁，那么应该使用multiprocessing.Lock，并且通过参数传递（因为multiprocessing.Lock是可序列化的）： ```python import multiprocessing def worker(lock): with lock: print("Working") if __name__ == '__main__': lock = multiprocessing.Lock() p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(lock,)) p.start() p.join() ``` 总结： 1. 确保传递给子进程的参数都是可序列化的。 2. 避免传递线程相关的对象（如线程锁）给子进程，使用进程锁（multiprocessing.Lock）代替。 3. 如果参数中有自定义对象，确保它们可以被序列化。 如果问题仍然存在，可以检查代码中是否间接引用了不可序列化的对象（例如，某个对象的属性包含锁）。 另外，引用[3]提到，在Windows上，由于没有fork，所以使用multiprocessing时，必须将代码放在`if __name__ == '__main__':`下面，以避免子进程重新执行主模块时产生问题。 最后，如果用户的问题是由于传递了包含线程锁的对象（比如某个类实例，该实例有一个属性是线程锁），那么可以考虑将该属性标记为不可序列化，并通过覆盖__getstate__方法来在序列化时排除它，或者使用其他方式避免传递该对象。 希望这些解决方案能帮助用户解决问题。</think>### Python多进程序列化错误分析与解决 您在启动多进程时遇到的错误信息为： ``` TypeError: cannot pickle '_thread.lock' object ``` 这表示在序列化进程参数时遇到了无法处理的线程锁对象。以下是详细分析和解决方案： #### 错误原因分析 1. **序列化要求** Windows系统使用`spawn`方式创建子进程时（Python默认方式），所有传递给子进程的参数必须通过`pickle`模块序列化[^3]。 数学表达式：设传递参数为$P$，序列化要求$P$满足$\forall x \in P,\ \text{pickle.dumps}(x)\ \text{is defined}$ 2. **线程锁不可序列化** `_thread.lock`对象（如线程锁、数据库连接、文件句柄等）包含操作系统级资源，无法被序列化： $$ \text{pickle.dumps}(\text{threading.Lock()}) \to \text{TypeError} $$ 3. **典型触发场景** - 传递了包含锁对象的类实例 - 模块级全局变量包含锁 - 使用未初始化的上下文管理器 #### 解决方案 ##### 方法1：避免传递不可序列化对象（推荐） ```python import multiprocessing as mp def worker(): # 不传递参数 # 在子进程内部初始化资源 lock = mp.Lock() # 进程级锁可安全创建 with lock: print("Safe in child process") if __name__ == '__main__': p = mp.Process(target=worker) p.start() ``` ##### 方法2：使用进程安全对象替换 ```python def worker(lock: mp.Lock): # 传递进程锁（可序列化） with lock: print("Using process-safe lock") if __name__ == '__main__': ctx = mp.get_context('spawn') safe_lock = ctx.Lock() # 进程级锁 p = ctx.Process(target=worker, args=(safe_lock,)) ``` ##### 方法3：重构代码结构 ```python class SafeWorker: def __call__(self): # 延迟初始化不可序列化资源 import threading lock = threading.Lock() with lock: print("Resource initialized in child") if __name__ == '__main__': p = mp.Process(target=SafeWorker()) p.start() ``` #### 关键注意事项 1. **Windows系统限制** Windows仅支持`spawn`方式，必须满足： $$ \text{参数} \subseteq \text{pickleable objects} $$ Unix系统可使用`fork`（但需注意资源继承问题）[^3] 2. **初始化位置原则** 不可序列化资源应在子进程初始化： $$ \text{资源初始化点} \begin{cases} \text{主进程} & \to \text{错误} \\ \text{子进程} & \to \text{安全} \end{cases} $$ 3. **上下文设置规范** 使用标准初始化方式： ```python if __name__ == '__main__': mp.set_start_method('spawn') # 仅调用一次！ # ...启动进程... ``` > **经验提示**：使用`dill`库可扩展序列化能力，但会增加复杂性，建议优先重构代码结构[^1]。
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