文摘,原文地址:https://msdn.microsoft.com/zh-cn/magazine/cc163519.aspx 威胁建模的本质:尽管通常我们无法证明给定的设计是安全的,但我们可以从自己的错误中汲取教训并避免犯同样的错误.     首先需要知道什么样的设计是"安全的",安全设计原则:         开放设计--假设攻击者具有源代码和规格.         故障安全预设值--出故障时自动关闭,无单点故障.         最低权限--只分配所需的权限.         机

微软的STRIDE模型: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ee823878(v=cs.20).aspx Spoofing identity. An example of identity spoofing is illegally accessing and then using another user's authentication information, such as username and password.--认证(密码.SSL

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由LemonLu发表于云+社区专栏 赵建春 腾讯 技术运营通道主席 腾讯 社交网络运营部助理总经理 AIOps 白皮书核心编写专家 我今天要讲的主题,AIOps,是一个比较新的话题,其实从概念的提出到我们做,只有差不多一年的时间.一个新事物,有其发展的周期,在腾讯里面我们做了比较多的探索,但是肯定还是有不足的地方,就像咱们看到的 AI 的发展也还有很多不足的地方.今天带来一些案例跟大家分享,希望对大家有一些借鉴和参考的意义. 1 从

视频  https://www.bilibili.com/video/av7973580?from=search&seid=16993146754254492690 教材 Molecular biology of the gene 7th edition  J.D. Watson et. al 转录机制 一.RNA聚合酶和转录周期 1. 细菌:一种转录酶 真核:三种转录酶(植物+2种) Pol I   大核糖体RNA前体 Pol II  几乎转录所有蛋白质编码 Pol III tRNA,小的核R

1.白帽子:做安全的人.主要做的事,防御,是制定一套解决攻击的方案.而不是只是解决某个漏洞. 2.黑帽子:现在说的黑客.让web变的不安全的人.利用漏洞获取特权.主要做的事,攻击,组合各种方法利用漏洞. 3.白帽子和黑帽子之间的关系:白帽子似乎很被动.但是如果白帽子不做安全机制,就会更加被动. 4.安全解决方案的设计:安全问题没有银弹,不能刻舟求剑.考虑安全问题的时候要有侧重点,不要过于偏激,要建立一定的信誉度.对于软件的设计,要将安全检查放到设计过程中.安全检查也要实时更新. 5.安全问题的组

随笔:随着互联网行业的飞速发展,互联网行业可谓日新月异,然而在繁华的背后,大多的互联网公司对于网络安全还是处于无重视,不作为的阶段,而作为一个程序员,如果也对信息安全视而不见的话,那将是这个公司的噩梦,给这个公司带来巨大的隐形风险,由于回首新到的所在公司已经遭受过这种风险,所以作为一名程序员,回首也不得不重视起我们平时不以为然的信息安全,一个好的程序员不应只会敲代码,更应将威胁与风险尽自己最大可能降低到最低,所以就有了这个版块,由于初识安全,所以回首也就跟大家分享一下回首的学习内容,希望跟大家一

目录 第一篇 世界观安全 一 我的安全世界观 第二篇 客户端脚本安全 一 浏览器安全二 跨站脚本攻击(XSS)三 跨站点请求伪造(CSRF)四 点击劫持(ClickJacking)五 HTML5 安全 第三篇 服务端应用安全 一 注入攻击二 文件上传漏洞三 认证与会话管理四 访问控制五 加密算法与随机数六 Web框架安全七 应用层拒绝服务攻击八 PHP安全九 Web Server配置安全 第四篇 互联网公司安全运营  一 互联网业务安全二 安全开发流程(SDL)三 安全运营 第一篇 世界观安全

一.什么是BSP模型 概述 BSP(Bulk Synchronous Parallel,整体同步并行计算模型)是一种并行计算模型,由英国计算机科学家Viliant在上世纪80年代提出.Google发布的一篇论文(<Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing>)使得这一概念被更多人所认识,据说在Google 80%的程序运行在MapReduce上,20%的程序运行在Pregel上.和MapReduce一样,Google并没有开源Pregel

概要 有人常问,云巴实时通信系统到底提供了一种怎样的服务,与其他提供推送或 IM 服务的厂商有何本质区别.其实,从技术角度分析,云巴与其它同类厂商都是面向开发者的通信服务,宏观的编程模型都是大同小异,真正差异则聚焦于产品定位,业务模式,基础技术水平等诸多细节上.本文暂不讨论具体产品形态上的差异,着重从技术角度浅谈实时通信的编程模型. 什么是实时通信 「实时」(realtime) 一词在语义层面上隐含着对时间的约束(real-time constraint),在工程上,我们习惯对「需要在一定时间内

原文地址:http://www.cnblogs.com/dingyingsi/p/3760447.html 1.程序计数器 程序计数器(Program Counter Register)是一块较小的内存空间,它的作用可以看 做是当前线程所执行的字节码的行号指示器.在虚拟机的概念模型里(仅是概念模型, 各种虚拟机可能会通过一些更高效的方式去实现),字节码解释器工作时就是通过改变 这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令,分支.循环.跳转.异常处理. 线程恢复等基础功能都需要依赖这个计数器来完

我们知道,计算机CPU和内存的交互是最频繁的,内存是我们的高速缓存区,用户磁盘和CPU的交互,而CPU运转速度越来越快,磁盘远远跟不上CPU的读写速度,才设计了内存,用户缓冲用户IO等待导致CPU的等待成本,但是随着CPU的发展,内存的读写速度也远远跟不上CPU的读写速度,因此,为了解决这一纠纷,CPU厂商在每颗CPU上加入了高速缓存,用来缓解这种症状,因此,现在CPU同内存交互就变成了下面的样子.   同样,根据摩尔定律,我们知道单核 CPU的主频不可能无限制的增长,要想很多的提升新能,需要多

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/5508428.html 概述 HTSM全称Heuristic Test Strategy Model,翻译过来是启发式测试策略模型,该模型是测试专家James Bach提出的一组帮助测试设计的指南. 下面这幅图很好的说明了HTSM: HTSM是用户设计测试策略的一组模型.这种模型的直接目的就是为了提醒测试者当他们在测试的时候应该想些什么.他的最终目的就是定制

本文是<iOS Wow Factor:Apps and UX Design Techniques for iPhone and iPad>第六章译文精选,其余章节将陆续放出.上一篇:Wow体验 - 第五章 - 利用iOS技术特性打造最佳体验 关于本套译文分享的详情及目录结构,请参考iOS Wow体验 - 译文分享说明. 全文由C7210自发翻译(编译),并首发于Beforweb.com,如需转载,请注明译者及出处信息.英文原书版权由Apress所有,中文引进版的版权由相关出版社所有. 到目前为

1.信息检索中的重要发明TF-IDF TF-IDF是一种统计方法,TF-IDF的主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数.IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)的主要思想是:如果包含词条的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力. 1.1TF Term frequenc

TOGAF架构能力框架之架构合同.成熟度模型和架构技能框架 5. 架构合同 架构合同是在开发团体和赞助者之间关于架构的交付物.质量以及适用目标的联合协议,并且通过有效的架构治理将会促使这些协议的成功施行.通过对合同的管理施行一个治理方法,如下几点将会得到保障: 一个连续监测系统,用于检查完整性.变更.决策,并对组织内所有架构相关活动进行审计. 与现存的或正在开发中的架构相关的原则.标准和需求得以被坚持. 明确存在于架构的开发.实现和运营中的各种风险. 一系列流程和实践得以被制定,从而保障针对所有

5. 架构合同 架构合同是在开发团体和赞助者之间关于架构的交付物.质量以及适用目标的联合协议,并且通过有效的架构治理将会促使这些协议的成功施行.通过对合同的管理施行一个治理方法,如下几点将会得到保障: 一个连续监测系统,用于检查完整性.变更.决策,并对组织内所有架构相关活动进行审计. 与现存的或正在开发中的架构相关的原则.标准和需求得以被坚持. 明确存在于架构的开发.实现和运营中的各种风险. 一系列流程和实践得以被制定,从而保障针对所有架构制品的开发和使用的问责性.责任和规章. 对于为合同进行负

模型融合 有的时候我们手头可能有了若干个已经训练好的模型,这些模型可能是同样的结构,也可能是不同的结构,训练模型的数据可能是同一批,也可能不同.无论是出于要通过ensemble提升性能的目的,还是要设计特殊作用的网络,在用Caffe做工程时,融合都是一个常见的步骤. 比如考虑下面的场景,我们有两个模型,都是基于resnet-101,分别在两拨数据上训练出来的.我们希望把这两个模型的倒数第二层拿出来,接一个fc层然后训练这个fc层进行融合.那么有两个问题需要解决:1)两个模型中的层的名字都是相同的

前言 本文假设大家对CNN.softmax原理已经比较熟悉,着重点在于使用Tensorflow对CNN的简单实践上.所以不会对算法进行详细介绍,主要针对代码中所使用的一些函数定义与用法进行解释,并给出最终运行代码.如果对Tensorflow的一些基本操作不熟悉的话,推荐先看下极客学院的这篇文章再回来看本文. 数据集 数据集是MNIST,一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 每张图片包含28X28个像素点,标签即为图片中的数字. 问题 使用MNIST数据集进行训练,识别图片中的手

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系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件