A____Z____RECOVER____DATA勒索恢复---惜分飞

文章讲述了MySQL数据库遭遇黑客攻击,表被删除并创建勒索库。建议通过系统镜像、快照和分层恢复策略处理,包括OS层面和底层block恢复。同时强调了加强系统安全和避免公开数据库的重要性。

有客户MySQL数据库被黑,业务库中表被删除,并创建A____Z____RECOVER____DATA库,里面有一张readme表,内容为:

mysql> select * from readme \G;
*************************** 1. row ***************************
zh_content: 请尽快与我们取得联系,否则我们将会公布你的数据库信息在网络中,联系邮件:datacenterback@keemail.me
en_content: 请尽快与我们取得联系,否则我们将会公布你的数据库信息在网络中,联系邮件:datacenterback@keemail.me
     email: datacenterback@keemail.me
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a_z_recover_data


对于这种情况,本质就是mysql drop 库或者drop表级别的恢复,通过反删除软件恢复,可惜恢复效果很差(底层发生了大量的覆盖)
 

os-recovery


对于这种情况,只能采用底层block级别恢复,通过底层扫描分析
 

20231121211906


并解析扫描结果恢复需要数据
 

20231121212028


对于类似这种A____Z____RECOVER____DATA勒索恢复,建议先对系统进行镜像或者快照,然后按照先os层面恢复,在block级别恢复的方法处理,如果无法自行解决,可以联系我们进行技术支持,最大限度抢救和数据,减少损失,另外建议加强系统和mysql安全加固,数据库尽量不要暴露在公网上

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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