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

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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