使用Burp对安卓应用进行渗透测试的过程中，有时候会遇到某些流量无法拦截的情况，这些流量可能不是HTTP协议的，或者是“比较特殊”的HTTP协议(以下统称非HTTP流量)。...下面要介绍的，是给测试人员另一个选择——通过Burpsuite插件NoPE Proxy对非HTTP流量抓包分析，并可实现数据包截断修改、重放等功能。...非HTTP协议截断代理 Burp的监听器开启允许invisable流量，这些就能使用Burp截断HTTP流量，Burp无法处理的非HTTP流量，通过NoPE Proxy插件处理。...开启流量监听 NoPE Proxy的DNS History标签下，点击Port Monitor按钮，开始流量监听。...TCP流量数据重放 ? TCP流量历史记录 ? Automated ? 结语 对安卓手机APP测试遇到Burpsuite无法拦截的流量时，可以试试NoPE Proxy插件，说不定会有意想不到的收获。
我的思路： 1、在每台机器上tcpdump采集500个包，格式化后写入到统一的数据库中 2、在数据库里 select distinct 查询语法， 即可找到某个主机的数据流的关系 ## 在一个专用的mysql...CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5101 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='存放抓包采集的数据流向关系...cap/ owner=root group=root mode=0755" 我们也可以再ansible推一个定时任务到全部主机去，当然个人建议是迁移到那个服务，我们就单独去对应服务的主机上多跑一段时间脚本采集数据然后做分析...，而不是一下子搞个全网采集，那样数据量可能太大。
它们还收集和报告所有网格流量的遥测数据。 服务网格使用代理拦截所有的网络流量，允许根据您设置的配置提供广泛的应用程序感知功能。...由 Envoy 代理启用的一些 Istio 的功能和任务包括： 流量控制功能：通过丰富的 HTTP、gRPC、WebSocket 和 TCP 流量路由规则来执行细粒度的流量控制。...DestinationRule（目标规则）：虚拟服务视定义将流量如何路由到指定目标地址，然后使用目标规则来配置该目标的流量，在评估虚拟服务路由规则之后，目标规则将应用于流量的真实目标地址。...流量路由完全独立于实例部署，所以实现新版本服务的实例可以根据流量的负载来伸缩，完全不影响流量路由。相比之下，Kubernetes 则只支持基于实例缩放的流量分发，这会更复杂。...可以是一个有代理的服务网格，或者是一个通过服务入口被添加进来的非网格服务。
在云环境下，选择网络流量采集方案需要考虑流量获取的方式、流量的模型、规模及可管理性、对现网的影响、平台开放性等因素。...规划网络流量采集方案时，现网中的流量模型、重点金融业务的流量特征是方案选择的重要依据；基础特征包括IP资源的分配、流量、包长、协议、端口等，同时也需要考虑组合特征，尤其是可能出现的渗透、异常等因素。...在进行流量采集部署时，需要满足平滑部署且保证业务不间断，同时确保对计算资源和网络带宽的消耗限制。虚拟化及容器资源池动态性较强，流量的采集和分发策略也要随着资源的变化进行实时跟随或释放。...区域内的网络流量包含可用区内的物理网络流量和资源池内的虚拟网络流量。在物理网络中，采集点通常由设备厂商的监控方案实现。DeepFlow®采集器可对接设备厂商方案的标准数据输出。...对于非原始数据包的数据消费需求，平台提供开放的数据订阅服务，用户可通过API、消息队列方式调用。 06 关于部署 整体方案主要涉及采集器、控制器、高性能时序数据库三部分。
在这篇文章中，我们将一起探讨隧道代理实现的流量伪装以及它在数据采集中的应用。隧道代理可以帮助我们在数据采集过程中隐藏真实的IP地址和网络行为，从而降低被目标网站识别。...2.为什么需要流量伪装？ 在数据采集过程中，目标网站可能会采取一定的反爬措施，例如限制IP访问频率、检测请求头等。通过使用隧道代理实现流量伪装，我们可以提高爬虫程序的稳定性和可靠性。 ...3.如何在数据采集中应用隧道代理？ 在Python爬虫程序中，我们可以使用`requests`库或其他网络库结合隧道代理服务来实现流量伪装。...4.隧道代理在数据采集中具有的优劣势 隧道代理在数据采集中具有以下优势： -隐藏真实IP地址，降低被封禁的风险 -可以绕过地理限制，访问特定区域的内容 -支持多种网络协议，如HTTP、HTTPS...等 然而，隧道代理也存在一定的局限性： -可能会影响爬虫程序的速度和性能 -需要购买或搭建隧道代理服务器，可能产生额外成本 隧道代理实现的流量伪装在数据采集中具有重要的应用价值。
somaxconn 511 /proc/sys/net/ipv4/tcp_abort_on_overflow 1 发现依旧有Close old netty client这样的错误日志,但是业务方确告诉笔者已经没有上线流量损失的情况了...笔者上去观察了一下情况，发现没有流量损失是由于如上图所述reset报文立马发回来，导致能够出错的时间窗口缩小为2s,而不是之前的第一笔必报错，2s内由于没有任何请求，所以大大减少了出错概率。
前一节讲到多种流量归因的模型，本质上流量归因是为了辅助我们如何将钱花的更有价值以及高效洞察用户的习惯和行为，为下一步迭代产品的功能提供数据支撑。...今天这一节，结合具体的业务场景来看看流量归因分析如何在数据采集方案上落地的。...经常会有这些问题围绕着运营： 为什么这个UP主的流量波动这么大？ 近期上线了一个资源运营位，它给平台带来多大的收益？ 分区流量突然“暴涨”的原因是什么导致的？...观看时长、弹幕量、投币量、次日留存率 流量入口交叉对比分析 三、准备工作 为了实现流量的快速归因，需要依赖于我们有完善的数据采集。...，下一篇文章会实战介绍如何将采集的信息进行算法分析统计。
，实时掌握云环境中的流量采集和资源部署情况。...总体而言，民生银行是以最小化的部署，获得了最大化的灵活采集策略和安全便捷的云网流量监控。 既扩大了原有的流量采集能力，又不影响生产系统的性能和稳定性，可谓云网流量采集的最佳实践之一。...对此，河南移动和云杉网络也为即将爆发的实时流量采集和分析需求做好了准备。 混合云时代 如何打造全网流量采集 最佳实践？...再比如，针对企业在混合云环境中的流量采集需求，DeepFlow凭借其分布式架构和开放可编程的特性，将采集与分析消费解耦，并与多种云平台对接，实现了大规模异构IT资源池虚拟流量的统一采集和管理。...在物理网络中，采集点通常由设备厂商的监控方案实现；在虚拟网络流量采集上，可采用DeepFlow提供的各型号采集器，对接设备厂商方案的标准数据输出。
第3章 非侵入的流量治理 通过对本章的学习，可基于Istio的这些配置在不修改代码的情况下实现各种流量治理 ---- 3.1 Istio流量治理的原理 流量治理是一个非常宽泛的话题 动态修改服务间访问的负载均衡策略...只要应用运行在Istio的基础设施上，就可以使用这些治理能力 一句话总结 Istio 流量治理的目标：以基础设施的方式提供给用户非侵入的流量治理能力，用户只需关注自己的业务逻辑开发，无须关注服务访问管理...但遗憾的是，Hystrix 在 1.5.18 版本后就停止开发和代码合入，转为维护状态，其替代者是不太知名的Resilience4J Istio熔断 云原生场景下的服务调用关系更加复杂，Istio提供了一套非侵入的熔断能力来应对这种挑战...非复合字段hosts和gateways是每种协议都要用到的公共字段，体现了VirtualService的设计思想 ?...5.端口流量策略设置（PortTrafficPolicy） 只要了解在端口上定义的流量策略会覆盖全局的流量策略即可 ? ?
定位技术可以了解到消费者的所在地定位，同时也便于广告商向消费者推送特定地区或城市的活动，广告活动与消费者密不可分，根据不同地域的人群有不同的喜好与消费习惯，IP定位技术可以获取相应定位信息还可以提供专属本地化的折扣或者特价优惠...IP定位锁定周边的商户信息广告商可以通过搭建分布式海量数据采集系统，大规模采集商圈和商户数据；其次，在存储层，对数据进行清洗、转换和存储，形成商户数据和商圈数据，并结合超高精度IP定位系统，搭建高并发、...但在实际生活中，非导航类、外卖团购类软件想要直接获取用户的详细位置信息并不简单，消费者的手机必须选择在其使用设备上开放手机定位权限，营销人员才能利用定位服务发布有针对性的广告、宣传和内容。...打比方说，可以向拥有高速连接的用户提供浸入式视频广告，而连接速度相对较低的用户则可以看到静态显示广告。
Linux主机安装NetFlow采集器并使用Graylog进行网络流量分析 说明：本打算使用hsflowd，测试未能成功，所以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/147259243...、运行softflowd softflowd -v 9 -D -i ens33 -t maxlife=1 -n 192.168.31.127:2055 >/dev/null 2>&1 & -i 指定采集的网卡
实验中，研究人员制作了一套简便的“3D 浸入装置”——用机械臂夹住物体，将物体浸入水槽，然后测量水位上升变化的曲线，得出沿当前角度浸入水中的物体的横截面。...以不同角度浸入物体，浸入次数越多，浸入转换重建的结果也越精确：（从左到右）浸入 100 次、500 次和1000 次的结果。...此外，浸入转换装置搭建起来也很简单。 论文中，研究人员还展示了其他复杂 3D 形状重建的示例。实验表明，浸入重建的结果与几乎与原始的 3D 模型一样。 ?...3D 浸入重建比较：（a）浸入期间的物体，（b）3D 打印的物体，（c）结构化光扫描重建的结果，（d）使用浸入机器进行 3D 重建的结果。...来源：irc.cs.sdu.edu.cn 不仅如此，为了改善浸入转化法数据采集速度较慢的问题——机械臂一步一步垂直浸入物体，而且必须每一步都读数，研究团队正在开发新的方法，比如连续浸入和读取，或者基于压缩感测的稀疏恢复技术
1.1 从技术架构层面日志分类 日志采集从技术架构层面而言就两种，前端与后端。前端日志采集说白了也就是页面部署统计代码，通过 <img src='/log_xxx.gif?...，容易受爬虫影响，<em>非</em>后台交互行为日志<em>采集</em>不到 通过上面比较我们可以看到前后端<em>采集</em>方案各有优劣，仅从数据量角度而言，后端日志<em>采集</em>方案能保证日志更为完整准确。...前端 JS 日志只适合用来做全<em>流量</em>分析与统计，更多的是用来反应整体的<em>流量</em>趋势与用户行为，并不能精确到单个的用户行为与单次的访问轨迹。...4、前端日志<em>采集</em>丢失问题能解决吗？...本文的探讨可以看到，浏览器本身才是最好的问题解决方，当网站<em>流量</em>变大之后，上面提到的丢失问题就更加明显，这也迫使浏览器本身做了改善，自然也在情理之中。
网站流量日志数据分析系统 2.1．...系统的意义 网站流量数据统计分析，可以帮助网站管理员、运营人员、推广人员等实时获取网站流量信息，并从流量来源、网站内容、网站访客特性等多方面提供网站分析的数据依据。...从而帮助提高网站流量，提升网站用户体验，让访客更多的沉淀下来变成会员或客户，通过更少的投入获取最大化的收入。...采集的数据越全面，分析就能越精准。...产品特征：包括所访问的产品编号、产品类别、产品颜色、产品价格、产品利润、产品数量和特价等级等。 以电商某东为例，其自定义采集的数据日志格式如下： GET /log.gif?
我们可以称之为沉浸式或浸入式的媒体。作为一种体验，人们对这方面的需求，或者愿望可以追溯到很远。广义上来说，通过音视频的技术，产生身临其境的感觉，就叫做浸入式的媒体。...前面就是采集部分，这部分并不是MPEG本身研究的范畴。采集完以后，投影展开虽然不会制订在标准里，但它跟标准是相关的。简单地像地图那样的展开， 我们都知道那样的效率不是很好，还有很多其他的办法。...那么整体传输的流量是非常大的，怎么才能够非常有效地在现有网络上逐步实现？需要一个有效的解决方案。另外就是延时问题。...当然，流量和延时可以有一定的互换性，如果传的东西非常多，可能延时就容易解决一些，转头的时候信息都能有。但是如果说没有那么大的流量，可以在FOV里传的质量非常高，而在其他地方，不需要传那么高质量。...不仅采集呈现，存储与传输，也有很大的挑战，压缩编码这部分仍然是会非常重要的，国际标准组织在这方面可能还是会发挥很大的作用。
作者：tinker 导语：云原生日志服务（Cloud Log Service，CLS）是腾讯云提供的一站式日志数据解决平台，提供了从日志采集、日志存储到日志检索，图表分析、监控告警、日志投递等多项服务...CLS凭借其开箱即用的接入方式、弹性的架构及丰富的产品功能帮助非码科技解决了线上点餐领域流量波峰波谷、旺季与淡季的资源弹性扩缩容等场景问题，极大地降低了运维成本。...检索统计数据延迟 受流量高峰的影响，在自建ELK的方案下，检索统计数据延迟接近30分钟+。 CLS解决方案 CLS为非码科技提供了PB级别的弹性扩容和实时查询的功能，一键部署，开箱即可用。 1....弹性扩容 CLS提供分区模型，当流量突增时，可以手动分裂分区，或者开启自动分裂功能，分钟级智能检测自动分裂新的分区。 2....image.png 结语 日志服务CLS帮助非码科技解决了流量波峰波谷、旺季与淡季资源弹性扩缩容的场景问题，极大地降低了运维成本，并提供了丰富的仪表盘可视化图表，助力非码实现高效运维和运营。
本文编程笔记首发 2022最新修复版云开发祝福小程序源码+自动采集+带流量主 里面的祝福语都是自动采集的，云开发无需服务器和域名注册一个小程序就可以做了 这个适合没有开流量主的小伙伴 这个中老年祝福裂变挺快的...，会玩的流量上去了变现是很快的 这个阿奇独家增加了首页分享到朋友圈功能，网上都是没有这个的 2022.1.22号修复合法域名失效问题，上次更新那个1.20号修复那个又失效了这次又更新了合法域名，失效使用的人太多了导致失效了
理想情况下，在一个和谐的网络里，应该允许网站彼此自由的分享数据，不过和谐的网络就好像和谐的社会一样，从未真正存在过，除了少数开放了API的网站，更多的时候，我们只能通过采集来获得数据，于是诞生了采花大盗...下面看一个例子，假设我们想采集当当网的每日特价中的商品，如下图所示： 当当网每日特价 现在可以出手了，打开YQL Console，运行如下代码即可获得相关数据： select * from html...运行成功后，会在被采集网站的服务器上留下类似如下内容的日志： "GET /robots.txt HTTP/1.0" 200 .. "-" "Yahoo Pipes .." "GET .....YQL抓取了robots.txt，可见它比较本分，网站可以通过设置robots.txt禁止YQL采集数据，此外，为了提防一小撮别有用心的人，雅虎限定了YQL的使用频率，具体参见文档。
数据概况 数据采集过程 为了上述的问研究题，我进行了广泛的数据采集工作。...过滤非目标店铺类型 搜索词采集回来的数据中会包含便利店、早餐店等非咖啡品牌的店铺。 通过定义特定关键词和分类规则，筛选掉非咖啡品牌的店铺。...但也需要注意，面对大量非品牌连锁门店，可能需要制定差异化战略，以吸引更多消费者。 消费者选择：消费者在选择咖啡门店时可能更倾向于非品牌连锁，这可能与价格、服务、品质等因素有关。...反映了本地品牌成功创造独特价值、吸引消费者的能力。 国际品牌的存在：国际品牌在新加坡市场依然具有强大的存在，如Starbucks。反映了全球品牌在新加坡市场上的广泛认可和受欢迎程度。...数据采集：数据代采集、数据分析、定制采集；Google Maps数据商家采集； 综合来看，新加坡的咖啡市场是一个竞争激烈且多元化的市场，品牌差异化和本地品牌的竞争力都是成功的关键因素。
本文将探讨领域大模型发展的两条道路：非浸入式与浸入式的模式，并审视这场变革是否真正触及了思维模式的转变。大模型，不仅是对于技术的挑战，更是对于我们认知边界的一次拓展。...目前来看，有两种方式：非浸入式，和浸入式。 领域大模型的初级模式：非浸入式 先来看非浸入模式。 这种模式并未强求企业系统从根本上进行重构，而是选择了一种相对保守的途径：通过API调用外部大模型的能力。...可以预见，非浸入式模式下的大模型，通常只能应对一些简单、规范化的场景，比如常见问题的自动回答、标准文档的生成等。在更加复杂的业务逻辑面前，这些大模型的功能显得力不从心，难以提供实质性的帮助。...以BI产品为例，非浸入式接入大模型，在处理单一数据点或简单的数据分析任务时表现尚可。然而，当升级到多维度指标交叉分析时，这种非浸入式的接入就暴露了其固有的弱点。...领域大模型的高级模式：侵入式，重构产品逻辑 虽然非浸入式模式为企业提供了一种低风险的AI尝试方案，但要想从根本上提升业务的智能化水平，就需要超越这种初级模式，进行更深入的技术整合和业务创新。
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