说起安全检查，安全从业人员可能都非常熟悉“安全标准”概念。所有企事业单位网络安全建设都需要满足来自于国家或监管单位的安全标准，如等保2.0、CIS安全标准等。安全标准，还有一个叫法就是“安全基线”。字典上对“基线”的解释是：一种在测量、计算或定位中的基本参照，如海岸基线，是水位到达的水位线。因此，可以认为安全基线就是最低的安全要求。
对于电脑系统来说安全是第一大问题，所以每一个电脑系统或者主机系统都会配置许多的防护软件以及安全软件。定期的来检查电脑的安全系统，以及一些其他的系统安全问题，可以有效的预防电脑漏洞的出现以及安全隐患的出现。现在来了解一下linux主机安全基线检查脚本怎么做？
10月7日，爱尔兰数据保护委员会（Data Protection Commission）的一名发言人周一表示，该机构已经结束了针对Facebook旗下WhatsApp和Twitter可能违反欧盟数据隐私规定的调查。
一、为什么要做基线配置管理 一个组织在不同的时期部署了不同的业务系统，承载业务系统的是不同的操作系统和支持系统。业务系统在运行期间，基本上很少做操作系统的升级或变更。再就是由于不同供应商的支持原因，导致现存的操作系统和应用版本跨度很广，安全人员或运维人员资源不够的情况下很难支持做基线配置工作。 对组织的运维和安全人员来说，如果运行的业务系统一直不出事，是想不到要做基线配置、升级补丁、修复漏洞这些事情的，考虑做基线管理，通常来自于3个原因： 合规性性要求，上级安全检查； 遇到安全事件，根源落在安全配置或加固
安全运维工作中经常需要进行安全基线配置和检查，所谓的安全基线配置就是系统的最基础的安全配置，类比木桶原理的那块最短的木板，安全基线其实是系统最低安全要求的配置，常见的安全基线配置标准有ISO270001、等级保护2.0等，也有某些企业自己的标准。
安全服务工程师大家应该都知道，对于他的岗位职责你可能会说不就是渗透测试啊、应急响应嘛.....实际上正式一点的企业对于安服的要求是包括了漏洞扫描、安全基线检查、渗透测试、安全加固、日志分析、恶意代码检查、应急响应、安全加固等差不多十个方面的内容的。内容多吗？我也觉得多！
最近在做安全基线检查相关的，网上有一些代码比较零散；也有一些比较完整的项目，比如owasp中的安全基线检查项目，但是收费；还有一些开源且完整的，比如lynis，但是不符合我的要求。
MongoDB 基线检查项 账号权限基线检查 run_power_test 启动 MongoDB 的系统账号 是否单独创建 且 不允许登陆 是否开启账号权限功能 MongoDB 高级权限账号是否是必须 网络连接基线检查 run_network_test 默认端口是否修改 MongoDB进程是否监听在外网IP 网络连接方式 是否为 SSL加密方式 文件安全基线检查 run_file_test 敏感的日志，查询 文件 慢查询日志文件 运行日志 数据库配置基线检查 run_config_tes
做好基线核查和加固是安全管理工作中的基础工作，但却与安全事件密切相关。例如系统账号登录策略未做好合规要求，黑客就可以通过弱口令、默认口令等方式登录系统。但如果做好基线核查和系统加固，既可以很好应对监管部门安全检查，也可以增加黑客入侵的困难，在面对突发安全事件或0Day漏洞时候有足够的响应处理时间，因此安全基线管理工作不可缺少。
参考链接: https://github.com/wstart/DB_BaseLine
使用SQL执行计划基线可以保证SQL的性能不下降，但实际生产中默认没有开启，这里是姚远老师在给OCM的学员授课中关于SQL执行计划基线的一个案例，大家可以借鉴一下。
SQL Server Management Studio 17.4或更高版本的SSMS中提供了SQL Server漏洞侦测（VA）功能，此功能允许SQL Server扫描您的数据库以查找潜在的安全漏洞，并且可以针对SQL Server 2012或更高版本运行。如果您还没有使用SSMS上的较新版本，请不要担心，您可以在此处 进行下载。
经过前几篇的应急响应篇章，相信各位师傅们按着做的话也该来到了加固，加固是一个后处理工作，主要是为了防止攻击者二次入侵、同样的问题发生两次。安全加固其实是一个稍微泛一些的词，做基线检查整改、等保整改也可以叫加固，加个杀软也可以叫安全加固，本篇主要讨论与应急响应相关的安全加固方向。
项目管理中有三个与时间相关的重要概念： 检查点（Checkpoint）、里程碑（Milestone）、基线（Base Line），描述了什么时候对项目进行什么样的控制（When - How）
在项目管理中，软件配置管理（Software Configuration Management，SCM）是管理和控制软件开发过程中软件配置项的活动。软件配置项是指软件产品中独立管理和可识别的组成部分，例如源代码、可执行文件、文档、测试脚本等。
本节提供了符合NIST SP 800-37和NIST SP 800-53A的安全评估计划模板。有关文档元素的描述，请参见本NISTIR第1卷第6节。第1卷的第9节专门介绍如何将模板和文档与NIST SP 800-37和NIST SP 800-53A中定义的评估任务和工作产品关联。
AiTechYun 编辑：xiaoshan 要创建通用人工智能，必须首先掌握逻辑回归 从基础开始 在试图发展对世界的科学认识的时候，大多数的领域在探索重要的细节之前都要先进行广泛的尝试。在物理学中，我
GB/T 12505-90 Specification for Computer Software Configuration Management 中华人民共和国国家标准 1． 主题内容与适用范围 本规范规定了在制订软件配置管理计划时应该遵循的统一的基本要求。 本规范适用于软件特别是重要软件的配置管理计划的制订工作。对于非重要软件或已开发好的软件，可以采用本规范规定的要求的子集。 2． 引用标准 GB/T 11457 软件工程术语 GB 8566 计算机软件开发规范 GB 8567 计算机软件产品开发文件编制指南 GB/T 12504 计算机软件质量保证计划规范 3． 术语 下面给出在本规范中用到的一些术语的定义，其它术语的定义按GB/T 11457。在引用时，特别要注意线（baseline）、配置控制(configuration)、配置控制组(configuration control board)、配置检查(configuration audit)、配置标识(configuration identification)和配置状态记录(configuration status accounting)等术语的定义。 3．1项目委托单位 project entrust organization 项目委托单位是指为产品开发提供资金并通常也是（但有时也未必）确定产品需求的单位或个人。 3．2 项目承办单位 project undertaking organization 项目承办单位是指为项目委托单位开发、购置或选用软件产品的单位或个人。 3．3 软件开发单位 software development organization 软件开发单位是指直接或间接受项目委托单位委托而直接负责开发软件的单位或个人。 3．4 用户 user 用户是指实际使用软件来完成某项计算、控制或数据处理等任务的单位或个人。 3．5 软件 software 软件是指计算机程序及其有关的数据和文档，也包括固化了的程序。
ug1292第二页的主题是时序收敛基线流程。该流程如下图所示。可以看到该流程要求在实现（Implementation）过程中的每一个子步骤结束之后都要检查WNS是否大于0，只有当WNS大于0时，才可以进行下一个子步骤。同时，在布局之后，还要检查WHS是否大于-0.5ns。此外，只有当WNS小于0时，执行phys_opt_design才有意义，毕竟phys_opt_design的目的是修复建立时间违例。由此可见，在实现的前期，更多关注的是建立时间违例。
机器学习一直是当今技术中的热门词。它越来越多地用于各种实际应用，例如图像和语音识别、自动驾驶汽车、医学诊断等。因此了解其在实践中的行为和性能变得非常重要。鲁棒性和不确定性的高质量估计对于许多功能至关重要，尤其是深度学习。
做云安全运营也有一年多时间了，对云上安全建设和运营有一点粗浅的经验，希望可以抛砖引玉，借此文章能有机会和大佬们交流 安全运营，安全建设方向的经验。
第4章 快速排序 我们将探索分而治之（divide and conquer，D&C）——一种著名的递归式问题解决方法 分而治之 D&C算法是递归的。使用D&C解决问题的过程包括两个步骤 找出基线条件，这种条件必须尽可能简单 不断将问题分解（或者说缩小规模），直到符合基线条件 欧几里得算法：适用于这小块地的最大方块，也是适用于整块地的最大方块。 可汗学院很清楚地阐述了这种算法 https://www.khanacademy.org/computing/computer-science/ryptography/
主机安全的风险级别除了漏洞，另一个重要的参考值是安全基线的风险分值，本次介绍的主要是结合目前公司的业务实际情况制作的一份安全基线脚本，供大家进行参考。
做数仓最重要的是什么？一是模型易用性，二是数据质量。模型易用性我们可以通过建模规范、指标管理等方式去实现。而对于数据质量呢？本篇将以严选数仓为例，从建设目标、保障措施、效果评价等几方面探讨数仓质量建设。
这是初学者常问到的问题。作为一个初学者，你经常会去寻找这个问题的答案，比如你希望别人为你解答，x%的准确性或者x的误差分数是否有效。这篇文章将告诉你如何自己来回答这个问题，以及确定你的模型技能是否良好。
前几周斗哥分享了基线检查获取数据的脚本，但是在面对上百台的服务器，每台服务器上都跑一遍脚本那工作量可想而知，而且都是重复性的操作，于是斗哥思考能不能找到一种方法来实现自动下发脚本，批量执行，并且能取回执行的结果。对比参考学习某些开源的平台都有这么一个特点就是需要安装客户端(说白了就是类似后门木马的插件)，客户端的兼容性适应问题不说，而且全部服务器都要装相应的客户端，明显超出斗哥预期的轻量级的实现自动化的初衷，但是办法总比困难多作为老板的省钱小能手身轻如燕的斗哥还真找到一个工具无需安装客户端就能实现自动化运维的工具。 话不多说，斗哥决定先给大家演示一下ansible如何实现基线检查脚本的自动下发，批量执行和结果取回，然后再进一步学习这款工具的安装和使用，以及后期的自动化思路。
1.函数的返回值 第一个案例： # 求任意数的和 # 可以通过return 来指定函数的返回值 def fn(*nums): # 定义一个变量来保存结果 result = 0 # 遍历元组 并将元组中的元素累加 for n in nums: result += n # print(result) return result r = fn(1,2,3) print(r+6) 返回值可以直接使用，也可以通过一个变量来接收函数返回值的结果。 第二
在安全领域，最热门的几个热词有EDR、主机安全、CWPP等。昨天，笔者接到了一条后台留言：“明明已经安装了EDR产品，服务器为什么还是被入侵呢？”答案其实很简单，因为EDR并不是专门用来保护主机安全的。
前言：一直以来，各个厂商的云管平台，对资源的纳管能力都比较强，大多可以管理异构虚拟化、容器、甚至公有云。比较而言，各个厂商的云管平台的自动化运维能力，相对与资源管理要弱，因此很多用户要在云管平台之外，单独搭建运维平台。造成的结果是：很多用户云管平台和运维平台相分离。实际上一个成熟的云管平台，必然在运维管理和资源管理两方面都很强，并且实现统一入口管理。 那么，针对红帽的云管平台CloudForms，我们如何在保持其资源管理优势的基础上，让他插上自动运维的翅膀，从而形成资源管理与运维管理一体化的平台呢？ 通过将
当今数字化时代，网络安全威胁和风险日益突出，已成为企业面临的重大安全挑战。网络攻击者不断尝试利用各种技术和手段对企业网络资源进行探测和攻击，如：利用漏洞、木马、钓鱼、勒索等方式窃取数据、破坏系统、篡改信息。因此，企业也需要采取有效的防御措施保护自己的数据和业务安全。
在运营技术 (OT) 中，补丁管理是专业且至关重要的。OT 涵盖工业和制造环境中使用的技术系统和流程，这些环境的风险很高，安全漏洞或系统故障的后果可能很严重。
文章翻译自ORACLE WHITE PAPER SQL Plan Management with Oracle Database 12c Release 2 概 述 任何数据库应用程序的性能严重依赖于一致性查询语句的执行。而oracle优化器非常适合在没有用户干扰的情况下产生最佳执行计划。但SQL语句的执行计划会有不可预测的变化，原因包括重新收集优化器统计信息，更改优化器参数或对象元数据定义。由于缺少一个执行计划的改变总是好的保证，一些客户会选择固定他们的SQL执行计划（stored outlines）或
阿尔兹海默症的动物模型表明，在淀粉样蛋白病理学的促进下，tau蛋白病理学的传播可能沿着相关的途径发生。为了在人类中研究这些想法，研究者将淀粉样蛋白扫描与纵向数据相结合，包括白质连接、海马体积、tau正电子发射断层扫描以及256名认知健康的老年人的记忆表现。海马体积基线越低，连接海马扣带束（HCB）的平均扩散率越高。HCB扩散率预测了淀粉样蛋白阳性个体后扣带皮层的下游连接区tau蛋白的积累，而非淀粉样蛋白阴性个体。此外，HCB扩散率预测了具有高后扣带皮层tau结合的淀粉样蛋白阳性个体的记忆衰退。研究者的结果提供了更高的淀粉样蛋白病理学的体内证据，强调了后扣带皮层下游HCB扩散率和tau积累之间的联系，并促进记忆衰退。这证实了淀粉样蛋白在增强神经衰弱和记忆衰退方面的关键作用，标志着临床前期的阿尔茨海默病的开始。
一、概述1、模块experimental模块export模块inputs模块tpu模块2、类class BaselineClassifier: 一个可以建立简单基线的分类器。class BaselineEstimator: 能够建立简单基线的估计量。class BaselineRegressor: 一个可以建立简单基线的回归函数。class BestExporter: 该类导出最佳模型的服务图和检查点。class BoostedTreesClassifier: 一个用于张量流增强树模型的分类器。class
安全，一直是大部分公司想引起重视，又不引起重视的存在。想引起重视的原因是安全问题不断出现，经常会听到某某云厂商的服务器不可用了，某某公司的服务器被入侵了，某某公司的数据库被前员工删了，层出不穷的安全问题让安全人员防不胜防。
目的：来自多个研究领域的证据表明，神经肽催产素在社会认知和社会行为中起着关键作用。尽管有一些研究检查了催产素对精神分裂症临床症状的影响，但其潜在的神经生物学变化尚未得到充分研究。因此，本研究考察了催产素对精神分裂症患者大脑有效连通性的影响。
偶然发现在排版中会出现图片下边距有4个像素的空白。在不同的浏览器中，这个空白还不是固定值，通常3-6个像素中间。通过对样式表中所有父级元素的检查，并未发现有类似边距定义。自己比较下就知道这个图片元素本身造成的。 原因： 图片行内垂直对齐的是基线，基线的位置与字体行距有关。 办法： 1、将img变为块状元素即display:block; 2、将img垂直对齐方式定义为top或bottom即vertical-align:top;、vertical-align:bottom; 3、将img父级元素文字大小定义为0即font-size:0;
前言 大半夜熬夜写方案，顺带整理了在上家公司做性能基线和常态化压测的方案，仅供参考。 前置条件 全链路压测已在生产环境落地！ 流程机制 准备阶段 测试环境 确认被测链路变更范围 每次版本发布或线上进行变更，都需要压测，第一步首先确认本次被测链路的变更范围，主要有如下几点： 被测链路变更范围涉及的业务场景； 被测链路对应的接口以及本次变更涉及的字段——评估需要重新准备的压测数据； 表结构同步&服务发布 测试环境功能验证通过后，表结构变更到压测环境/预发环境/压测环境； 如果有多套环境，建议选择某个环境为
论文标题：Boosting Conversational Question Answering with Fine-Grained Retrieval-Augmentation and Self-Check
对于项目管理来说，文档非常重要，如果是传统的工程行业项目的话，仅仅标书就是几百上千页的。相对来说，其实信息系统开发项目已经好很多了。另外就是配置项，它是比文档更大的一个概念，项目文档是包含在配置项中的，除了文档之外，它还包括源程序、计划、报告等。今天我们就主要来看一看在信息系统项目中的这些文档和配置项相关的内容。今天的内容比较长，但是只是说明项比较多，重点内容其实还好。其它的相关了解知识也都是非常有用的内容，大家可以好好看看哦。
神经网络要求输入的数据的大小在每个mini-batch中是统一的，所以在做视觉任务的时候，一个重要的预处理步骤就是image resize，把它们调整到统一的大小进行训练。
AWR是Automatic Workload Repository的简称，中文叫着自动工作量资料档案库。既然是仓库，又是保存负载数据，所以保存的是数据库性能相关的数据。即特定数据库或者实例在过去运行期间整个性能表现。AWR能实现性能数据的收集，处理，维护，以及给出调整参考等。这些收集到的数据被定期保存到磁盘，可以从数据字典查询以及生成性能报告等。
Theta-gamma耦合（TGC）是支持工作记忆（WM）的一种神经生理机制。TGC与N-back表现（一种WM任务）相关。与TGC相似，theta和alpha事件相关同步化（ERS）和去同步化（ERD）也和WM相关。很少有研究探讨WM表现和TGC、ERS或ERD之间的纵向关系。本研究旨在确定WM表现的变化是否与6到12周内TGC（主要目的），以及theta和alpha的ERS或ERD的变化有关。包括62名60岁及以上的被试，无精神疾病或缓解型重度抑郁障碍（MDD）且无认知障碍。在N-back任务（3-back）期间使用脑电（EEG）评估TGC、ERS和ERD。在控制组中，3-back表现的变化和TGC、alpha ERD和ERS、以及theta ERS的变化之间存在相关。相比之下，在缓解型MDD亚组中，3-back表现的变化只和TGC的变化之间存在显著相关性。我们的结果表明，WM表现和TGC之间的关系随着时间的推移是稳定的，而theta和alpha ERD和ERS的变化则不是这样。
我正在创建一系列[有价值的项目](https://towardsdatascience.com/howto -build-an- effective-dat-scienceportfoli-56d19b885aa8)，我想到了将我从别人那里学到的或在工作中开发的实践记录下来。在本博客中，我整理了在处理端到端ML项目时经常提到的任务清单。
作为机器学习的子领域，强化学习(RL)经常被比作黑盒。您尝试几个操作，将得到的观察结果输入神经网络，并输出一些值——这是一个深奥的策略，因为这些值要告诉你在任何给定的情况下应该做什么。
涉及到SQL层和存储层，其中SQL层需要解析SQL语句，生成抽象语法树(AST)，计算表达式等，存储层需要判断主键冲突，包括增量数据和基线数据上的主键冲突，如果是非重复主键，则将数据插入到增量数据中。
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