本文目录一览:
- 1、如何建立网站平台?
- 2、如何搭建一个提供web网络安全测试的环境
- 3、如何使用xss平台盗取cookie
- 4、如何搭建一个含有慢速ddos,xss,sql注入,文件上传等漏洞的网站
- 5、怎样搭建平台
如何建立网站平台?
如何建立网站平台?建立一个网站平台大概多少钱?一个网站是由很多部分组成的,自然一个网站的价格也由多个部分组成。而每个人做的网站会有自己的特色,有不同的要求,所以想要将建站费用具体化,那么只有结合实际步骤和要求,算好各个部分的费用再加起来。
一、网站域名
域名方面,有一些短域名或是特殊号码域名全是十分高的价钱。不过绝大多数刚注册的的域名不用那样的价格,一般几十块、百来块一年。
二、网络服务器
网络服务器也分许多类型和方式,价钱有可能相差甚远,这里说说一般公司常见的云主机和空间。空间得话相对较为划算,而云主机相对较为稳定,一般价钱几百元到几千元。普通的企业网站,用几百元一年的网络服务器也是足够的。
三、网站构建
网站构建是建网站的一个关键成本,自助建站的价钱相对较低一些,一般几百到几千元以内。定制得话大部分需要过万的花费。自助建站大部分是有一个固定的价格,定制得话就还必须跟企业本身的要求来判断,网站规模不一样,价钱当然也会出现出入。
例如这家在线自助建站公司
四、办理备案
一般办理备案不用花钱的,很多网站建设公司会提供免费办理备案的服务。自然也是有一小部分的公司会扣除一些办理备案的花费,具体看大家的实际情况。
建立一个网站平台可以利用模板创建是比较快,大家可以参考一下喔!
如何搭建一个提供web网络安全测试的环境
搭建WEB渗透环境。
一般是asp+access+iis等但是利用ASP小旋风就可以搭建一个asp的环境,但是漏洞源码你需要自己寻找。
PHP+MYSQL+阿帕奇,这种黄金三配套你需要拥有一个服务器环境,一般你下载一个XMPP就可以搭建一个阿帕奇+MYSQL的环境,配合这种PHP黄金三件套的环境漏洞平台有,DVWA。
这款测试平台集成了 XSS,SQL,FUZZ,CSRF等常见得漏洞测试
更多详细的漏洞平台参见
如何使用xss平台盗取cookie
截取的是你的网站的 xss真正的原理是将代码插入到某个网页里面,当浏览器访问这个网页的时候,就会执行你写的代码。如果这个代码具有获取cookies的功能,即可获得当前页面的cookies 然而不同的网站cookies是不同的,也是不允许互相访问的。
如何搭建一个含有慢速ddos,xss,sql注入,文件上传等漏洞的网站
如何搭建一个含有慢速ddos,xss,sql注入,文件上传等漏洞的网站
XSS攻击:跨站脚本攻击(Cross Site Scripting),为不和层叠样式表(Cascading Style Sheets, CSS)的缩写混淆,故将跨站脚本攻击缩写为XSS。
怎样搭建平台
亲身参与,作为主力完成了一个信息大数据分析平台。中间经历了很多问题,算是有些经验,因而作答。
整体而言,大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步:
1、linux系统安装
一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础,在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时,需要按情况配置。例如,可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性,将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上,以确保操作系统的正常运行。
2、分布式计算平台/组件安装
目前国内外的分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS,一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。
先说下使用开源组件的优点:1)使用者众多,很多bug可以在网上找的答案(这往往是开发中最耗时的地方)。2)开源组件一般免费,学习和维护相对方便。3)开源组件一般会持续更新,提供必要的更新服务『当然还需要手动做更新操作』。4)因为代码开源,若出bug可自由对源码作修改维护。
再简略讲讲各组件的功能。分布式集群的资源管理器一般用Yarn,『全名是Yet Another Resource Negotiator』。常用的分布式数据数据『仓』库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询『但效率略低』,Hbase可以快速『近实时』读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务,Yarn和Hbase需要它的支持。Impala是对hive的一个补充,可以实现高效的SQL查询。ElasticSearch是一个分布式的搜索引擎。针对分析,目前最火的是Spark『此处忽略其他,如基础的MapReduce 和 Flink』。Spark在core上面有ML lib,Spark Streaming、Spark QL和GraphX等库,可以满足几乎所有常见数据分析需求。
值得一提的是,上面提到的组件,如何将其有机结合起来,完成某个任务,不是一个简单的工作,可能会非常耗时。
3、数据导入
前面提到,数据导入的工具是Sqoop。用它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台『一般主要导入到Hive,也可将数据导入到Hbase』。
4、数据分析
数据分析一般包括两个阶段:数据预处理和数据建模分析。
数据预处理是为后面的建模分析做准备,主要工作时从海量数据中提取可用特征,建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL,Spark QL和Impala。
数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模,得到想要的结果。如前面所提到的,这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法,如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等,都已经在ML lib里面,调用比较方便。
5、结果可视化及输出API
可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况,行数据展示,和列查找展示。在这里,要基于大数据平台做展示,会需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms级别』的行查找。 ElasticSearch可以实现列索引,提供快速列查找。
平台搭建主要问题:
1、稳定性 Stability
理论上来说,稳定性是分布式系统最大的优势,因为它可以通过多台机器做数据及程序运行备份以确保系统稳定。但也由于大数据平台部署于多台机器上,配置不合适,也可能成为最大的问题。 曾经遇到的一个问题是Hbase经常挂掉,主要原因是采购的硬盘质量较差。硬盘损坏有时会到导致Hbase同步出现问题,因而导致Hbase服务停止。由于硬盘质量较差,隔三差五会出现服务停止现象,耗费大量时间。结论:大数据平台相对于超算确实廉价,但是配置还是必须高于家用电脑的。
2、可扩展性 Scalability
如何快速扩展已有大数据平台,在其基础上扩充新的机器是云计算等领域应用的关键问题。在实际2B的应用中,有时需要增减机器来满足新的需求。如何在保留原有功能的情况下,快速扩充平台是实际应用中的常见问题。
上述是自己项目实践的总结。整个平台搭建过程耗时耗力,非一两个人可以完成。一个小团队要真正做到这些也需要耗费很长时间。
目前国内和国际上已有多家公司提供大数据平台搭建服务,国外有名的公司有Cloudera,Hortonworks,MapR等,国内也有华为、明略数据、星环等。另外有些公司如明略数据等还提供一体化的解决方案,寻求这些公司合作对 于入门级的大数据企业或没有大数据分析能力的企业来说是最好的解决途径。
对于一些本身体量较小或者目前数据量积累较少的公司,个人认为没有必要搭建这一套系统,暂时先租用AWS和阿里云就够了。对于数据量大,但数据分析需求较简单的公司,可以直接买Tableau,Splunk,HP Vertica,或者IBM DB2等软件或服务即可。
以上是我从事大数据以来的一些认识。管见所及,可能有所疏漏,欢迎补充。