Epagneul是一款针对Windows事件日志的可视化分析工具，可以帮助广大研究人员以可视化图形的方式查看、分析和审计Windows事件日志。
大家好，欢迎来到 InstaGraph，这是一款将文本或网址转换为富有洞察力的知识图谱的应用程序。对复杂主题中实体之间的关系感到好奇吗？只需将文本输入 InstaGraph，即刻呈现出一张精美的知识图谱。
大家好，这里是 渗透攻击红队 的第 74 篇文章，本公众号会记录一些红队攻击的案例，不定时更新！请勿利用文章内的相关技术从事非法测试，如因此产生的一切不良后果与文章作者和本公众号无关！
如果不设置密码，那么默认密码是 neo4j/neo4j 而，不需要验证，则是配置--env NEO4J_AUTH=none
当渗透进入内网后，利用BloodHound对庞大内网域环境进行自动化信息搜集并整理分析数据，提高渗透效率。
BloodHound是一个免费的域渗透分析工具，BloodHound以用图与线的形式将域内用户、计算机、组、 会话、ACL 及域内所有相关用户、组、计算机、登录信息、访问控制策略之间的关系直观地展现在Red Team成员面前，更便捷地分析域内情况，更快地在域内提升权限。BloodHound也可以使Blue Team成员对己方网络系统进行更好的安全检测，以及保证域的安全性。BloodHound 使用图形理论，自动化地在Active Directory环境中理清大部分人员之间的关系和细节。使用BloodHound， 可以快速地深入了解AD中的一些用户关系、哪些用户具有管理员权限、哪些用户有权对任何计 算机都拥有管理权限，以及有效的用户组成员信息。
ZeusCloud是一款功能强大的开源云安全平台，在该工具的帮助下，广大研究人员可以以最快的速度发现、确定优先级并修复云平台环境中的安全风险。 工具特性
Redeye是一款功能强大的渗透测试数据管理辅助工具，该工具专为渗透测试人员设计和开发，旨在帮助广大渗透测试专家以一种高效的形式管理渗透测试活动中的各种数据信息。
关于nuvola nuvola是一款功能强大的针对AWS环境的自动化安全分析工具，该工具可以使用通过Yaml语句创建的简单的预定义可扩展的自定义规则来转储AWS环境中的各种数据，并对AWS环境的配置信息和服务进程执行自动/手动安全分析。 这项目的主要目标是创建一个抽象的数字化云平台副本，可以帮助广大研究人员更好地研究和分析AWS云环境安全，其中还会覆盖活动目录安全和BloodHound等。 该工具还提供了一个图形数据库，可以增加发现不同攻击路径的可能性，而且还可以用作离线的轻量级数字化拷贝。 工具
本文介绍有关如何使用AWS EC2+Docker+JMeter创建分布式负载测试基础架构。 完成所有步骤后，得到的基础结构如下:
GenAI 栈将帮助你迅速开始构建自己的GenAI应用。演示应用可以作为灵感来源或起点。在技术博客文章[19]中了解更多详情。
翻译自：https://www.hackster.io/BDTI/maskcam-a-jetson-nano-aiot-mask-detection-camera-a04eea
Docker是一个很棒的工具，但要真正充分发挥其潜力，最好是应用程序的每个组件都在自己的容器中运行。对于具有大量组件的复杂应用程序，编排所有容器以一起启动和关闭（更不用说彼此交谈）可能很快变得难以处理。
本文介绍了如何使用Docker构建Java 8 Spring Boot应用程序，并将其部署到Docker容器中。同时，文章还介绍了如何使用Docker进行数据库的初始化和数据的迁移。
一个可靠的分布式、线性扩容、 性能高效的图数据库。NebulaGraph 提供了线性扩容的能力，支持快照方式实现数据恢复功能。在查询语言方面，开发团队完全自研开发查询语言——nGQL，兼容 OpenCypher，让 Neo4j 的用户可无缝衔接使用 NebulaGraph。
Docker 是一个容器工具，提供虚拟环境。很多人认为，它改变了我们对软件的认识。 站在 Docker 的角度，软件就是容器的组合：业务逻辑容器、数据库容器、储存容器、队列容器......Docker
要开始使用 Nakama 进行开发，首先需要将它安装在开发机器上。这很简单，只需要几分钟。在本指南中，我们将重点介绍如何使用 Docker 安装 Nakama 开发实例。
题图摄于Austin （本文作者系 VMware 中国研发云原生实验室工程师，从事联邦学习 FATE/ KubeFATE 开源项目开发。） 需要加入KubeFATE开源项目讨论群的同学，请关注本公众号后回复 “kubefate” 即可。 VMware招聘机器学习和云原生开发工程师 FATE 已经发布了首个长期支持版本，怎样快速体验新版本的FATE来做联邦学习的实验任务呢，接下来我们带领大家一起使用 docker-compose 来快速部署 FATE v1.5.0 LTS。 本文将指导你在两台 Linux
Docker 是一款强大的容器化平台，通过其轻量级的容器技术，使应用程序的开发、部署和管理变得更加便捷和高效。本文将深入探讨 Docker 的安装过程，并详细解析其基本概念、组件及常用命令，以帮助读者充分理解和熟练使用 Docker。企业部署一般都是采用 Linux 操作系统，而其中又数 CentOS 发行版占比最多,因此我们在 CentOS 下安装 Docker。
Cypheroth是一款自动化可扩展工具套件，在该工具的帮助下，广大研究人员可以针对Bloodhound的Neo4j后端执行自动化密码查询，并将输出数据存储至电子表格之中。
持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第23天，点击查看活动详情
在这篇博客中，我们将深入探讨在Linux上安装最新版的Docker和Docker-Compose的步骤。这篇文章是专为广大技术爱好者，无论是编程新手还是资深开发者准备的。我们将详细讲解每一步，确保你能轻松理解并成功安装。本文涵盖了Docker安装、Docker-Compose安装、配置优化和常见问题解决等内容，适合在多种Linux发行版上操作。关键词包括Linux, Docker, Docker-Compose, 安装教程, 技术博客, CSDN, 编程新手, 资深开发者等。
本文主要讲述如何使用数据导入工具 Nebula Graph Exchange 将数据从 Neo4j 导入到 Nebula Graph Database。在讲述如何实操数据导入之前，我们先来了解下 Nebula Graph 内部是如何实现这个导入功能的。
这是如何使用Docker构建Rasa助手的指南。如果你之前没有使用过Rasa，我们建议你先Rasa教程开始。
BloodHound 使用可视化图形显示域环境中的关系，攻击者可以使用 BloodHound 识别高度复杂的攻击路径，防御者可以使用 BloodHound 来识别和防御那些相同的攻击路径。蓝队和红队都可以使用 BloodHound 轻松深入域环境中的权限关系。
承接上篇文章：小白学Docker之基础篇，自学网站来源于https://docs.docker.com/get-started 系列文章： 小白学Docker之基础篇 小白学Docker之Compose 小白学Docker之Swarm 概念 Compose是一个编排和运行多容器Docker应用的工具，主要是通过一个YAML文件进行服务配置。 使用Compose主要有三步： 在每个应用环境中配置一个Dockerfile，定义单个应用的镜像 使用docker-compose.yml来组装各个应用 运行docke
前面关于fabric部署的介绍都是基于单机环境下的，实际生产环境中一般会根据应用场景将节点分开部署在多台物理机上，面临的难题主要是不同主机间的节点如何通过网络进行通信。
题图摄于北海公园 联邦学习是AI领域一个新兴的方向，被认为是 AI 领域最重要的研究和应用趋势之一。联邦学习可在用户之间进行联合建模，构造精确的人工智能模型，同时数据不用离开机构，可以保证双方数据的隐私安全性，应用前景广阔，因此，联邦学习已经得到越来越广泛的关注。 我们 VMware 云原生实验室的团队参与了联邦学习开源项目 FATE 和 KubeFATE 的开发，文后附有作者相关课程的视频。 （本文作者系VMware云原生实验室工程师陈家豪，FATE / KubeFATE开源联邦学习项目的贡献者。）
经过长时间实操验证，终于完成基于Gitlab的CI/CD实践，本次实践的坑位很多， 实操过程尽量接近最佳实践（不做hack, 不做骚操作），记录下来加深理解。
Docker 是一个容器工具，提供虚拟环境。很多人认为，它改变了我们对软件的认识。 站在 Docker 的角度，软件就是容器的组合：业务逻辑容器、数据库容器、储存容器、队列容器......Docke
本项目主要贡献源来自豆瓣爬虫（数据源）lanbing510/DouBanSpider、知识图谱引擎Agriculture_KnowledgeGraph、apple.turicreate中内嵌的推荐算法。 主要拿来做练习，数据来源可见lanbing510/DouBanSpider。
近期工作中发现用到的容器镜像越来越多（不多的时候没考虑过镜像仓库的问题），同一个容器镜像也存在多个版本，那么镜像仓库的搭建需求就涌现出来，本文就目前的几个常用镜像仓库的搭建进行介绍，我们可以根据需要选择合适自己的就好。
前段时间在我厂卷爷的指导下将Docker在我的实际项目中落地，最近几个小demo都尽量熟悉docker的使用，希望通过这篇文章分享我截止目前的使用经验（如有不准确的表述，欢迎帮我指出）。本文的主要内容是关于Java应用程序的docker化，首先简单介绍了docker和docker-compose，然后利用两个案例进行实践说明。
在本地开发机上使用docker的同学你肯定有这样的烦恼，搞了一堆命令来启动docker，错了一个字母就需要重来，非常的不方便，让人抓狂，解决这种烦恼使用docker-compose就可以迎刃而解了。
Raven是一款功能强大的CI/CD安全分析工具，该工具旨在帮助广大研究人员对GitHub Actions CI工作流执行大规模安全扫描，并将发现的数据解析并存储到Neo4j数据库中。
您可能不希望使用标准的Docker命令，而是希望对部署进行更多的自动化管理。这就是使用Docker-compose可能会派上用场的地方。
最近接手了一个规模比较大的集群，光是整理集群中的资源就使人头昏眼花，虽然我自认 kubectl 使用的已经十分熟练，但是上千个 kubernetes resource 看下来还是不堪重负。在不能为集群安装任何其他工具的情况下，可以改造的就只有我自己的 client 端，也就是 kubectl 了。本文就介绍一个有趣的 kubectl 插件：kubectl-graph。
在服务发现和注册的基础上，本文将引入 Nginx反向代理服务器和 Consul-template[1] 组件，实现动态的服务负载均衡。
一、在windows上搭建Neo4j ha cluster的配置方法： 例如：建立集群的三台机器的ip分别为：10.230.9.91，10.230.9.92，10.230.9.93。 10.230.9.91机器上的配置如下： 1、关闭防火墙 2、ping 10.230.9.92和10.230.9.93，看是否能ping通 3、解压Neo4j 安装文件到某一目录下（例如F:\） 4、修改Neo4j配置文件(F:\neo4j-enterprise-2.0.0-M04-wi
在使用容器的时候，我们总是要运行很多的容器，才能组成一个服务，例如当写一个python程序的时候，使用了redis，那么就要运行两个容器，两个容器的之间的数据交互使用link进行连接，而在一台主机上，每次新建一个环境，都要进行docker run然后一大堆参数，对于记忆来说，是一种挑战。
Minio 是一个基于Go语言的对象存储服务。它实现了大部分亚马逊S3云存储服务接口，可以看做是是S3的开源版本，非常适合于存储大容量非结构化的数据，例如图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等，而一个对象文件可以是任意大小，从几kb到最大5T不等。区别于分布式存储系统，minio的特色在于简单、轻量级，对开发者友好，认为存储应该是一个开发问题而不是一个运维问题。
域渗透对于初学者来说，主要难点在于涉及域的基础理论知识较多，比如ACL访问控制、DcSync权限、黄金票据、白银票据、Access Token、哈希传递等等。
大家好，用过Kubernetes同学大多都是从docker swarm过渡过来的，而用过docker swarm的同学大多都知道docker-compose；docker-compose早已被大多人丢弃在角落里，它的使用非常简单，只需要在有docker环境基础的服务器上把它的二进制文件复制到/usr/local/bin下，把多个容器放在一个编排文件中一键执行即可，被人遗忘的原因跟它的简单一样，太过于简单以至于在实际生产中根本无法使用。抛开生产环境不说，主要聊聊我在开发环境中如何使用docker-compose的。
现在大家电脑里的文件越来越多，手机里的照片和视频也越拍越多，只把文件、照片和视频存在电脑和手机里，总有存不下的时候。同时各个终端的文件和照片也不能共享，互相查看也不方便，因此各种云盘应运而生。云盘很好地解决了文件存储和共享的问题，但是随着新浪微盘、360云盘等一系列云盘服务的关闭，剩余的云盘服务也越来越少。有些云盘虽然上传速度很快，但是下载速度又非常慢，不开通会员基本无法使用。网上还经常有云盘被破解，文件被盗的问题。因此为了文件存储、共享以及保证文件安全的问题，我们可以自行搭建云盘。
知识图谱数据库是NoSQL数据库中增速最快的一个分支，它在大数据和人工智能领域的地位逐渐凸显。但是目前主流的图数据库产品大都属于海外产品，且售价极其高昂，为了解各大主流图数据库的读写性能指标，特将国产的新兴图数据库AbutionGraph（AbutionGDB）与Neo4j，JanusGraph，TigerGraph等占据着市场95%份额的主流图数据库做了读写性能对比测试。
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