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    python爬取肯德基店面数据

    最近,“职业代吃”骤然走红,甚至供不应求。起因源于肯德基近日推出与泡泡玛特联名款盲盒套餐,该套餐主要在一线、二线城市出售,且每个门店套餐名额只有36个。此次套餐供应有限,在供小于求的情况下,其在二手市场上的价格也是水涨船高。肯德基进入中国市场以来,不断推出中国风味食品,包括螺蛳粉、周黑鸭、串串、包子、小龙虾、炸酱面配鸡架、月饼青团和凉茶等都挺受年轻一代人的喜爱的,尽管市场上还没有新势力能撼动肯德基、麦当劳这样的西式快餐的地位,但是他们也需要积极迫切地探索‘年轻化’。所以今天我们通过python大数据获取来看下,肯德基在中国门店信息,使用requests模块对肯德基官网的数据进行爬取,基本的获取代码信息如下:

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    ATT&CK矩阵的攻与防

    对于ATT&CK,我相信搞安全的师傅们都在熟悉不过了,ATT&CK把攻击者所运用的技术都以各种TTP展现出来了,如何将ATT&CK框架,更好的利用在我们的企业中,看似是一个简单的问题,实际操作却会出现许多无法意料的问题,就比如我们ATT&CK对应的计划任务,我们对应的规则应该怎么写,写完了规则的准确率是多少,误报率是多少,召回率是多少,写的规则是否真的能检测业务蓝军或者是入侵者,企业是否有支持ATT&CK运营的基础设施平台,ATT&CK运营人员的水位怎么样,因为你的规则匹配出了计划任务,但是仅凭借计划任务我们就能判断出改终端的行为是恶意的吗?不能这么草率吧,以及T1059.001的powershell,我们又打算如何设计我们的规则,是单纯的匹配恶意powershell文本的执行,比如powerspliot还是empire的脚本,还是根据powershell的功能来判断恶意行为?比如执行,下载,-bypass参数来匹配恶意行为,或者是直接套用微软的powershell语言限制模式,当然,这几种模式没有优劣之分,我们红军需要的是用已知的技术解决方案满足企业的安全需求,我们防守方的优势在于攻击者对于我们安全防线水位的未知 当然,我们企业红军所面临的蓝军或者攻击者,他们的攻击方式都是很简单致命的,就是一条攻击链路不会有没必要的攻击行为,这对于我们防守方来说,我们设计了很多规则,看似巧妙精密,但是还是会被企业的蓝军绕过,每次复盘都有许多能提升的水位,当然,废话了这么多,此篇文章仅是以笔者的攻防思路,输出自己对于ATT&CK矩阵的理解,文章尽量会按照以前的风格浅显易懂,如果有师傅对ATT&CK感兴趣,欢迎与我交流,可以邮箱联系我

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    领券