安全见闻（一）
姓名：flydream飞花似梦
日期：2024年10月24日
安全见闻概述
内容涵盖：各种网络安全、网络技术。
学习态度：明白自己的眇小，知识的广博，保持平等心。很多分类组合有相互包含也属于正常情况，不是所有知识都能全部讲到，完整列出，但大家只要明白以下这些，以后遇到题目就可以或许闻一知十。盼望大家明白。
课程先容
- 课程名称：安全见闻
- 目标：扩大见识面、知识面，让大家了解网络安全、网络技术领域的各种知识。
- 紧张性：不做井底之蛙，明白学习内容的本质，具备闻一知十的本领。
编程语言
通用编程语言
- C 语言：一种通用的、面向过程的编程语言，广泛应用于系统软件和嵌入式开发。
- C++：在 C 语言底子上发展而来，支持面向对象编程，常用于游戏开发、高性能盘算等领域。
- Java：一种广泛使用的面向对象编程语言，具有跨平台性，应用于企业级应用开发等。
- Python：简洁易学，拥有丰富的库，适用于数据分析、人工智能、Web 开发等。
- JavaScript：主要用于网页前端开发，也可用于服务器端开发 (Node.js)。
- C#：由微软开发，主要用于 Windows 平台上的应用开发。
- Ruby：一种简洁而富有表现力的编程语言，常用于 Web 开发。
- PHP：主要用于 Web 开发，尤其适合服务器端脚本编程。
- Go：一种高效、简洁的编程语言，适用于网络编程和云盘算等领域。
- Swift：苹果公司开发的编程语言，用于 iOS 和 macOS 应用开发。
- Kotlin：可与 Java 互操作，主要用于 Android 开发。
函数式编程语言
- Haskell：纯函数式编程语言，以强盛的范例系统和数学上的严谨性著称。
- Lisp（包罗 Common Lisp, Scheme 等）：历史久长的编程语言家族，以其高度的灵活性和宏系统著名。
- Clojure：运行在 Java 假造机上的 Lisp 方言，联合了函数式编程和 Java 平台的优势。
数据科学和呆板学习领域
- R：在统计分析和数据可视化方面应用广泛。
- Julia：计划用于高性能科学盘算和数据分析。
Web 全栈开发
- TypeScript：是 JavaScript 的超集，增长了静态范例检查等特性，提高了大型项目标开发服从。
移动开发
- Objective-C：曾经是 iOS 开发的主要语言，现在逐渐被 Swift 取代。
嵌入式系统开发
- Assembly Language（汇编语言）：不同的处理器架构有不同的汇编语言，用于对硬件举行底层控制。
其他
- Pascal：曾经在教学和早期软件开发中有广泛应用。
- Delphi（基于 Object Pascal）：用于快速应用开发。
- Scala：融合了面向对象编程和函数式编程的特点。
- Elixir：基于 Erlang VM，适用于构建分布式并行应用程序。
编程语言的选择
选择依据：个人需求、项目需求。
示例：
- 渗出测试：保举 Python，由于它简单易学，适合编写 POC、ESAB 等工具。
- 前端开发：保举 JavaScript，用于前端与后端的交互，检测 XSS 毛病。
- 白盒审计：保举 PHP 和 Java，尤其是 PHP 更适合白盒审计。
- 逆向分析：保举 C/C++，适合系统底层逻辑分析。
软件程序
Web 程序：网站开发。
二进制程序：逆向分析。
驱动程序：操作系统与硬件交互，Windows 中以 .sys 文件形式存在。
上位机：暂不讨论，后续解说。
脚本程序：Lua、PHP、Java 等。
操作系统：如 Windows、macOS、iOS、Linux，是大型软件，但本质上也是软件程序。不要觉得操作系统就很厉害很秘密，它确实技术含量高，但也只是个软件。
裸板程序：直接在硬件上编写代码，没有操作系统概念。比方，在 STM32 上写一段代码，或者在单片机上写一个代码，这就是裸板程序。裸板程序没有操作系统的概念，也没有进程这种概念，以是有些东西需要我们自己去模拟才行。有操作系统就特殊方便，裸板程序也是软件程序的一种，它就是一个代码构成的。
呆板学习
常用语言：Python、Go 等。
基本原理：人工神经网络，多层结构，输入层、隐藏层、输出层。
- 神经元：吸收多个输入信号，举行加权求和，通过激活函数处理输出。典范的神经元吸收来自其他神经元或输入层的数据，每个输入都有一个对应的权重。假设输入为 ( x_1, x_2, \ldots, x_n )，对应的权重为 ( w_1, w_2, \ldots, w_n )，则神经元的加权输入总和为 ( \Sigma(w_i \cdot x_i) )，其中 ( \Sigma ) 表现求和符号。然后，通过激活函数 ( f(\Sigma(w_i \cdot x_i)) ) 得到神经元的输出。
- 深度神经网络：深度学习中的神经网络通常由多个层次构成，包罗输入层、隐藏层和输出层。输入层吸收原始数据，隐藏层对数据举行多层次的特性提取和变更，输出层产生最终的预测结果。在图像辨认使掷中，输入层吸收图像的像素值，隐藏层逐步提取图像的边沿、纹理、形状等特性，末了输出层给出图像所属的种别。
网络通讯
网络范例
- 局域网（LAN）：覆盖范围较小，一样平常在一个构筑物或一个校园内。比方，公司办公室内的网络就是一个局域网，用于员工之间共享文件、打印机等资源。
- 城域网（MAN）：覆盖范围较大，一样平常在一个城市内。比方，城市的有线电视网络、宽带网络等。
- 广域网（WAN）：覆盖范围非常大，可以跨越国家和地区。比方，互联网就是一个广域网，连接了全球各地的盘算机和网络装备。
网络协议
- TCP/IP 协议：是互联网的底子协议，包罗传输控制协议（TCP）和网际协议（IP）。TCP 负责数据的可靠传输，IP 负责数据的路由和寻址。
- HTTP 协议：超文本传输协议，用于在 Web 浏览器和 Web 服务器之间传输超文本数据，如网页、图片、视频等。
- FTP 协议：文件传输协议，用于在盘算机之间传输文件。
- SMTP/POP3/IMAP 协议：用于电子邮件的发送和吸收。
网络装备
- 中央处理器（CPU）：盘算机的核心部件，负责执行指令和处理数据。它的性能决定了盘算机的运行速度。
- 内存：用于存储正在运行的程序和数据，它的容量和速度对盘算机的性能有很大影响。
- 硬盘：用于恒久存储数据，包罗操作系统、应用程序、文件等。硬盘的容量和读写速度也是影响盘算机性能的紧张因素。
- 显卡：用于处理图形和图像数据，它的性能决定了盘算机的图形处理本领。对于游戏玩家和图形计划师来说，显卡的性能非常紧张。
- 主板：是盘算机的核心电路板，连接着各种硬件装备，如 CPU、内存、硬盘、显卡等。主板的质量和性能对盘算机的稳定性和扩展性有很大的影响。
- 网络服务服务器：提供网络服务，如文件存储、电子邮件、Web 服务等。网络服务器通常具有较高的性能和可靠性，以满足大量用户的需求。
- 网络存储装备：用于存储网络中的数据，如网络附加存储（NAS）和存储地区网络（SAN）。它们提供了大容量、高可靠性的数据存储解决方案。
- 网络打印机：可以通过网络连接被多台盘算机共享，方便用户打印文件。
- 网络摄像头：可以通过网络将视频信号传输到其他装备上。
- 移动装备摄像头：用于视频监控和远程会议等应用。它可以将视频信号通过网络传输到其他装备上。
- 智能手机：集成了多种功能，如通讯、照相、娱乐、办公等。智能手机的硬件包罗处理器、内存、存储、屏幕、摄像头等。
- 平板电脑：类似于智能手机，但屏幕更大，适合阅读、浏览网页、观看视频等。平板电脑的硬件也包罗处理器、内存、存储、屏幕、摄像头等。
- 可穿戴装备：如智能手表、智能手环等，它们可以监测用户的健康数据、运动数据等，并与智能手机等装备举行连接和交互。可穿戴装备的硬件包罗传感器、处理器、内存、存储、屏幕等。
硬件发展趋势
- 小型化：硬件装备越来越小型化，便于携带和使用。比方，智能手机、平板电脑等移动装备的体积越来越小，性能却越来越强。
- 高性能：随着技术的不断进步，硬件装备的性能不断提高。比方，CPU 的处理速度越来越快，内存和存储的容量越来越大，显卡的图形处理本领也越来越强。
- 智能化：硬件装备越来越智能化，可以或许主动顺应不同的情况和用户需求。比方，智能手机可以根据用户的使用风俗主动调解屏幕亮度、音量等设置。
- 互联化：硬件装备之间的互联互通越来越紧密，形成了一个庞大的物联网。比方，智能家居装备可以通过网络连接实现主动化控制，智能汽车可以与其他车辆和交通办法举行通讯。
网络安全
- 防火墙：用于掩护网络免受外部攻击，它可以根据预设的规则过滤网络流量。
- 加密技术：对数据举行加密，防止数据被窃取或窜改。比方，SSL/TLS 协议用于在 Web 浏览器和 Web 服务器之间举行加密通讯。
- 身份认证：确保只有授权用户可以或许访问网络资源，常见的身份认证方式有用户名和暗码、数字证书、生物辨认等。
深度学习
- 神经元：吸收多个输入信号，举行加权求和，通过激活函数处理输出。
- 输入层：吸收原始数据。
- 隐藏层：提取特性。
- 输出层：产生最终预测结果。
- 深度神经网络：多层结构，逐步提取特性，最终给出预测结果。
总结
- 学习态度：保持平等心，持续学习，明白知识的本质。
- 知识面：了解各种编程语言和软件程序，明白它们的应用场景和局限性。
- 实践应用：通过现实项目和案例，加深对知识的明白和应用本领。
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