渗透作用

这是我编写的用于笔试的脚本集合。如果您发现脚本有问题，或者有任何新脚本的建议，请告诉我；我一直在寻找新的想法。以下是脚本分类： bruteforce：密码暴力破解 cloud：与基于云的服务交互或测试 database：传统数据库测试 enumeration：枚举DNS、Web应用程序和用户 exploit：漏洞和利用开发 nosql：非传统数据库测试 osint：开源情报收集 passwords：密码相关 phishing：网络钓鱼工具 postexploit：利用后数据收集工具 scan：网络扫描仪和解析器 shells：无需解释 webapp：用于Web应用程序测试的工具 wirele

由俄罗斯开发的工具专注于检测、评估和渗透测试oracle安全漏洞，为oracle安全提供专业推荐。

在 Kali Linux 环境中使用命令行插入示例测试数据： db.unicorns.insert({name: 'Horny', dob: new Date(1992,2,13,7,47), loves: ['carrot','papaya'], weight: 600, gender: 'm', vampires: 63}); db.unicorns.insert({name: 'Aurora', dob: new Date(1991, 0, 24, 13, 0), loves:['carrot', 'grape'], weight: 450, gender: 'f', vampires:

未来媒体的大数据渗透趋势报告，讲得挺全面的。像内容匹配、用户行为这些，早就不是传统媒体能轻松应对的事了。嗯，这份报告把智能推荐、机器新闻、语义识别、可视化呈现这些概念串在一起，对做前端可视化的你来说，灵感挺够用的。 内容结构是那种“信息密集+关键词抛投”的风格，不废话，适合你快速抓重点。比如提到的全方位方案和一站式服务，在做 B 端产品的时候，这类内容标签化后的推荐逻辑可以直接套用。 顺手附几篇我看过觉得还不错的资源，是下面这篇： 基于 Spark 的大数据可视化挖掘平台——实战感挺强，对接大数据平台时用得上。 还有这篇也蛮实用的： 大数据实践项目- Nginx 日志可视化——日志怎么转可视化

MySQL 的日志文件，真的是数据库运维里少不了的帮手。重做日志、回滚日志、二进制日志这些听起来挺吓人，但其实理解起来不难。比如redo log就是为崩溃恢复准备的，undo log是实现 MVCC 的关键，而binlog主要用在主从复制和数据恢复上。如果你平时折腾 MySQL，还不熟这些日志的用法，那确实该补补课了，后面一出问题就得靠它们救场。

《Google黑客技术在渗透测试中的应用》探索了一种被称为“Google黑客”的技术的爆炸性增长。这种简单的工具可以被黑客和那些恶意意图的人用来发现隐藏的信息，侵入网站，获取被认为是安全的信息。借鉴恶意“Google黑客”开创的技术，本书向安全从业者展示如何正确保护客户免受这种常常被忽视的危险信息泄露形式的侵害。Google搜索的复杂性和功能性导致了几本书籍的出版，吹捧Google相对于其他搜索引擎的优越性，为初学者、中级和高级Internet用户提供技巧和甚至黑客技术。然而，这些出版物很少提到安全问题，也没有一个是专门为IT专业人士的安全任务而写的。本书不仅探讨了Google更为隐晦和复杂的

理解Statspack在Oracle性能优化中的作用。

GPLATNET是一种用于发现网络中节点之间连接的方法，利用每个节点的连续观测值，通过GP和LATNET组成。该方法在教育领域具有重要意义，可以发现节点之间的关键联系。

数据说明 研究使用模拟和真实数据，包括模拟网络时间序列和基于ECoG数据的癫痫患者功能网络时间序列。真实数据来自3例癫痫患者的侵入性脑电记录，用于构建功能网络。网络构建细节在文章第3部分。 存储格式：网络时间序列存储在三个MATLAB二进制文件（.mat）中，每个文件包含一个示例。 文件结构：* data $ nets [，，1] $ t - 观察时间点* data $ nets [，，1] $ C [，，i] - 第i个观察到的网络（邻接矩阵） 代码说明 数据处理和分析主要在R中完成，部分在Matlab中完成。代码库包含统计模拟研究和案例研究真实数据分析的脚本。所有R脚本均在代码库中，遵

Oracle Undo表空间是数据库中的重要组成部分，主要用于提供读一致性、回滚事务以及实例恢复功能。