异常值检测和弹出是动态确定上游群集中的某些主机是否正在执行不同于其他主机的过程，并将其从正常负载平衡集中移除。 性能可能沿着不同的轴线，例如连续的故障，时间成功率，时间延迟等。异常检测是被动健康检查的一种形式。 特使还支持主动健康检查。 被动和主动健康检查可以一起使用或独立使用，形成整体上游健康检查解决方案的基础。 弹射算法 取决于异常值检测的类型，弹出或者以行内（例如在连续5xx的情况下）或以指定的间隔（例如在定期成功率的情况下）运行。 弹射算法的工作原理如下： 主机被确定为异常。 特使检查以确保弹出
取决于异常值检测的类型，弹出或者以行内（例如在连续5xx的情况下）或以指定的间隔（例如在定期成功率的情况下）运行。弹射算法的工作原理如下：
在进行网络通信时，使用Apache HttpClient是Java开发人员的常见选择之一。然而，有时候我们可能会遇到一个很常见的异常：org.apache.http.client.ClientProtocolException: URI does not specify a valid host name。这个异常通常在执行HTTP请求时出现，可能导致请求失败和应用程序崩溃。本文将深入探讨这个异常的原因，并从设计和架构的角度提供解决方案，帮助开发人员更好地理解和处理这种异常。
小编在正式进入工作之后，面对的第一个需要去解决的问题：在网络安全监测中，如何发现异常数据？如异常用户登录，异常操作等。对于网络上的问题我确实是第一次接触这样类型的数据，虽然数据的产生只是一些登录和操作统计，包括piwik这样的网络数据统计平台给出的基本数据类型，数据库中还是都有的，只是很多维度在一定意义上有很多冗余（如经纬度与城市），还有一些离散形式的已指定的ID标签，并未能合理使用；而之前的基本处理方式是按照这些固定的标签是否满足层级的规则表和白名单，虽然加入了flume和kafka这样高效的架构，但在实
主要的研究内容是如何通过优化检测系统的算法来提高入侵检测系统的综合性能与处理速度，以适应千兆网络的需求。
1、情况概述 该案例是前期应急处置的一起因安全问题导致的内网不稳定的情况。写下来，和大家一起讨论应急响应的一些思路及其中间遇到的一些坑，欢迎大牛指点、讨论。 情况是这样的：某用户发现在网络经常出现内网中断的情况，经其内部分析，初步判定可能为其在云上的一台虚拟服务器(Linux)异常导致，但是前期对这台虚拟主机进行常规的安全检查与数据包分析，并没有发现其有异常情况。但是用户发现只要这台虚拟主机接入网络就会不定期出现内网中断。该服务器对外只开放 ssh和80。用户为保证其他服务器的安全及可用性，把这台
组长：安全室管理员 副组长：各部室安全管理员 成员：各业务负责人、安全厂商、业务厂商
Osquery这个工具对不少同学来说，应该还是比较陌生的。至少从搜索引擎的结果上看，这个工具似乎并没有得到足够的重视。但实际上这是由FaceBook开源用于对系统进行查询、监控以及分析的一款非常好用的软件，Osquery将操作系统当作是一个高性能的关系型数据库。使用osquery运行我们能够使用类似于SQL语句的方式去查询数据库中的信息，比如正在运行的进程信息，加载的内核模块，网络连接，浏览器插件等等信息。在最近的版本上，Osquery甚至已经能够读取每个容器上进程打开的文件，进程的状态等，对于安全审计，运维调试都有非常大的帮助。
为了做到无损切换并且考虑到主机可能发生磁盘损坏且无法恢复的场景，需要用到日志复制技术，将本地日志及时同步到其他节点。实现方式有三种：
我们已经介绍了T C P首部中的R S T比特是用于“复位”的。一般说来，无论何时一个报文段发往基准的连接（ referenced connection）出现错误，T C P都会发出一个复位报文段（这里提到的“基准的连接”是指由目的 I P地址和目的端口号以及源 I P地址和源端口号指明的连接。这就是为什么RFC 793称之为插口）。
在数字化、移动化的浪潮下，游戏产业迅速发展，尤其疫情过后许多游戏公司业务迎来新的增长点。与此同时，云计算IT架构因架构设计简单、性价比高、系统灵活等优势推动了游戏公司业务的快速迭代发展，也给游戏行业云上安全带来了新的挑战。
掉电分两种，一种是正常掉电，一种是异常掉电。不管是哪种原因导致的掉电，重新上电后，SSD都需要能从掉电中恢复过来，继续正常的工作。
当组织内发生数据泄露事件时，泄漏检测系统（BDS）能够给我们提供足够有效的提醒，但如果敏感等级设置的非常低的话，我们还需要考虑风险报告的假阳性问题。而基于异常的检测系统能够检测到很多传统BDS无法发现
1 概述 随着人类社会信息化程度的不断深入，信息系统产生的数据也在呈几何级数增长。对这些数据的深入分析可以得到很多有价值的信息。由于数据量太大以及数据属性的多样性，导致经典的统计分析方法已经无法适用，必须采用以机器学习理论为基础的大数据分析方法。目前，大数据分析的方法已经被广泛用于商业智能（BI）领域，并取得了令人非常满意的效果。这种方法同样可以应用在信息安全领域，用于发现信息系统的异常情况（入侵和攻击、数据泄露等）。利用大数据分析的方法发现异常事件，需要满足几个条件：1）行为日志在内容必须足够详细，可以从
当前的信息安全建设方案中，安全防护都是针对外部的，而对于内部的威胁却少有关注，尤其是内部主机可能存在通过其他途径被黑的情况，一旦被黑客控制成为“肉机”，可能会感染内部更多主机，对内部主机和网络资源造成影响，如果再被控制用来向外部发起攻击，后果影响就更为恶劣。 一起事件引发的思考 类似的情况越来越多出现在我们的客户中，近期我们就遇到多次相关事件，其中比较典型的一起是针对某高校的。该高校在不久前发现内网莫名出现异常，网络经常性出现短时间瘫痪，官网也时常出现无法访问的情况。该事件引起技术人员的重视，立即安排人员
李剑，携程系统研发部技术专家，负责Redis和Mongodb的容器化和服务化工作，喜欢深入分析系统疑难杂症。
监控的本质就是收集获取软硬件资源的状态信息，例如 CPU 的使用率、内存空间、磁盘余量、WEB服务可达状态……，然后分析各部分是否工作正常，当发现某个地方异常时，发出报警信息 什么情况算是异常？需要我们来定义 所以，监控系统的基础部分就包括： 1. 采集目标点的状态信息 2. 定义正常与异常的临界值 3. 异常警告 Nagios 是一款成熟的开源监控工具，可以监控远程主机，指定监控的目标点和临界值，出现异常后自动给管理员发送邮件或短信，提供了WEB界面，方便查看各主机的各项状态 Nagios 工作原理 Na
在微服务领域，各个服务需要在网络上执行大量的调用。而网络是很脆弱的，如果某个服务繁忙或者无法响应请求，将有可能引发集群的大规模级联故障，从而造成整个系统不可用，通常把这种现象称为 服务雪崩效应。为了使服务有一定的冗余，以便在系统故障期间能够保持服务能力，我们可以使用熔断机制。
TCP层每发送一个数据包，都要设置一个定时器，如果接收方在有效时间内没有返回数据接收的确认ACK，发送方则重新发送这个数据包。
在一次客户的数据库实例连接不上了，需要我们排查一下原因，通过查看数据库实例进程已经不存在了，在错误日志中没有发现其他报错信息，发现有shutdown的字样出现，怀疑是某个用户手动关闭了实例。我们通过以下测试，发现是由于用户关闭了主机所导致的。
主机安全（Cloud Workload Protection，CWP）基于腾讯安全积累的海量威胁数据，利用机器学习为用户提供资产管理、木马文件查杀、黑客入侵检测、漏洞风险预警及安全基线等安全防护服务，解决当前服务器面临的主要网络安全风险，帮助企业构建服务器安全防护体系。现支持用户腾讯云外服务器统一进行安全防护，轻松共享腾讯云端安全情报，让私有数据中心拥有云上同等级别的安全体验。
入侵检测和防御系统（Intrusion Detection and Prevention System，简称IDPS）是一类关键的网络安全工具，旨在识别、阻止和响应恶意的网络活动和攻击。它在不断演化的威胁环境中扮演着重要角色，帮助组织保护其数字资产免受各种威胁。本文将深入探讨IDPS的作用、不同类型以及一些顶尖的IDPS解决方案。
在大规模集群部署的场景下，容器实例会部署到多个节点上，节点以及节点上的应用产生的日志会随之分散在各个容器的主机上，传统的集群应用大多在本地持久化，这给整个应用系统的日志监控和故障排除带来了很大的挑战，而在Kubernetes大规模集群环境下，需要考虑把分散在各个节点上的日志统一采集，统一管理，统一展示。
网络安全在外围和网络之间的多层保护中发挥作用，所有安全层都需要遵循特定的策略，只有经过授权的用户才能访问网络资源，并阻止未经授权的用户执行漏洞利用和进行恶意活动。
在使用requests库进行网络请求时，用户可能会遇到一个奇怪的问题：当没有指定请求的期限时，他们得到的响应是404错误，但是一旦指定了请求的期限，就立刻遇到了一个异常，声称远程主机强制关闭了连接。这个问题让用户感到困惑，因为他们不明白为什么期限设置会导致这种异常行为。
在攻防演练保障期间，一线工程师在实施主机入侵痕迹排查服务时可能面临时间紧、任务急、需要排查的主机数量众多情况。为了确保实施人员在有限的时间范围内，可以高效且保证质量的前提下完成主机入侵痕迹排查工作，本人总结了自己的一些经验，下面的内容特此分享主机入侵痕迹排查服务中重点、关键的排查项，仅作为参考使用。
产业互联网的升级换代，也同时带来网络安全的巨大变化。传统威胁是在客户端、企业私有云环境，随着业务上云，安全风险也随之上云。比如，以往传统认为linux系统没有恶意软件不需要安全软件，在产业互联网普及的今天，这一错误认知已彻底被打破。云端，已经成为硝烟弥漫的网络安全新战场。
摘要 这篇文章主要介绍的是入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS），而这两者均是保护我们网络安全的重要机制。在过去的几年里，网络攻击所带来的安全威胁严重程度已经上升了很多倍，几乎每个月都会发生数起严重的数据泄露事件。基于网络的IDS/IPS并不是一种新出现的技术，但是考虑到网络攻击技术的最新发展趋势，IDS和IPS的实现方式仍然是我们需要理解和考虑的内容。 因此，在这篇文章中，我们将从高层设计角度触发，跟大家讨论一下如何在不同的IT环境中更加有效地部署IDS和IPS。本文包含以下几个话题内容： 1
1、背景 由于Oracle对外宣称Oracle JDK停止免费用于商用。公司法务部门评估之后担心后续会惹上光司，于是就开始了JDK升级-将所有服务Oracle修改为OpenJDK。上周开始微服务JD
免费云监控：云监控 _ 云产品数据监控_云产品异常告警 - 腾讯云 (tencent.com)
已解决com.mysql.cj.jdbc.exceptions.CommunicationsException异常
对于service mesh来说，一个比较大的特点就是把路由转发和流量控制这一层下沉到这一层面来做，可以让业务不去操心这部分事情。
同样，虚拟机的迁移，也不能把CPU的寄存器内部内容搬运到新的宿主机上就可以了。如果仅限于搬运CPU寄存器内容，那么，当目的宿主机上的CPU，从原宿主机上CPU指令指针 (RIP寄存器)指向的地址开始执行指令的时候，执行的是不可预测的内容，后果是可想而知的。
在互联网系统中，服务提供方（upstream）因访问压力过大而响应变慢或失败，服务发起方（downstream）为了保护系统整体的可用性，可以临时暂停对服务提供方的调用，这种牺牲局部，保全整体的措施就叫做熔断。
本文将引入一个思路：“在 Kubernetes 集群发生网络异常时如何排查”。文章将引入 Kubernetes 集群中网络排查的思路，包含网络异常模型，常用工具，并且提出一些案例以供学习。
让我们假设您有一个网络，其中本地主机生成恒定数量的流量。你如何发现他们是否行为错误？碰巧，一些本地主机行为开始异常，与它们之前相比，有一个异常的流量(发送或接收)：您如何发现这些情况并通过警报报告它们。
二层主机探测主要是发送arp报文，根据arp应答来发现与探测主机在同一网段的存活主机。
客户反映，说内网FTP传输异常缓慢(并发量大的话，上传速度只有几十KB，少的话上传速度还可以)。
一、什么是iftop? iftop是Linux系统一个免费的网卡实时流量监控工具，类似于top命令。iftop可以监控指定网卡的实时流量、端口连接信息、反向解析IP等，还可以精确显示本机网络流量及网络
同步和异步最大的区别就在于。一个需要等待，一个不需要等待。同步可以避免出现死锁，读脏数据的发生，一般共享某一资源的时候用，如果每个人都有修改权限，同时修改一个文件，有可能使一个人读取另一个人已经删除的内容，就会出错，同步就会按顺序来修改。
前言：在上一篇《无数据，不工作！运维“数据思维”有多重要？》中，我们站在运维的视角来对数据的作用做了一些解读，其中包括数据的重要性、运维的数据观和数据思维的理解。在本篇中，对运维数据的一些高阶使用场景进行介绍，运维数据使用的发展态势和落地价值，本章节重点从产品开发角度，探讨运维数据场景的高阶落地途径和方法。
用户反馈insert待入库的队列堆积，当前还有1000W+的insert在消息队列中等待入口，请求堆积严重，怀疑数据库性能有问题
腾讯云云镜是基于AI算法的轻量化主机安全软件，帮助用户解决木马感染（勒索，被篡改)，被入侵(挖矿，数据窃取)，漏洞，登陆密码爆破等主机安全问题。了解云镜: https://cloud.tencent.com/product/hs
这篇文章是写给想对目前的业务系统进行监控但是又不知道从何入手的小伙伴看的，又或者是对于现有监控机制的一个反思，具体为什么要做这件事情，可以参照一下下边这篇，结合着看看。
上次提到tcp数据流无边界特点 还有一个特点那就是 TCP有长连接和短连接之分 目录结构： tcp连接的终止 — 01 — socke正常关闭 流程： 被动关闭一方接受完毕数据 然后发送
目前，针对国家重大事件、活动的网络安全保障屡见不鲜，同时也是保障各应用、系统、网络、企业、行业在特殊时期安全、可靠、稳定、健康运行的重要举措。在目前的各种网络安全保障中可能会出现两种角色，一是红队安全检测方，另一方面则是蓝队防御用户方，对于用户侧的蓝队防御方来说往往要长期经受来自红方安全检测各方面的自动化安全检测与手工安全渗透测试，从而来验证用户系统安全策略
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