ixia助战攻防挑战赛-流量可视化应对数据中心挑战 (助战mix)

网络安全领域，攻和防是经久不衰的话题。如何确保网络的安全运行，无疑就是一场持久的攻防战，如何确保在这场战争中立于不败之地，成为网络安全管理人员们时刻关心的问题。而在今年的互联网安全大会上，一场场攻防挑战赛拉开序幕。

而由Ixia与360深度合作的网络攻防大赛着实吸引了大批网络攻防技术人员以及团队，Ixia中国区总经理张炜表示：这是ixia公司第一次比较积极地去参与这样的活动，因为目前在网络安全这个领域ixia已经有了一些自己比较独特的地方，不仅是一些测试评估的产品，此外还有可以利用ixia可视化方面的产品融合到一起的解决方案。

据悉除此之外，ixia公司还在本次互联网大会中进行网络发展公开课的招募。

众所周知，随着数据中心的数据流量越来越大，以往的数据中心的流量百兆、千兆是非常普遍的，但是近两年的数据中心40G、100G的流量变得越来越常见，因此网络安全产品和网络安全工具怎么应对整个数据流量突发就显得异常重要。

采访中，记者发现Ixia现在提供的网络可视化产品能够完完全全把整个数据中心的流量全部管理起来，可以让你达到网络流量的可视化。此外用户还可以通过管理流量来减轻网络安全产品和网络安全工具的压力，把他们不需要不感兴趣的数据流量过滤掉，这样子达到减轻网络安全和网络工具的压力同时，实际上是减少了他们的投资。 而最重要的目的就是网络可视化工具可以作为一个负载均衡和限速的功能，也可以大大的减少网络安全和网络工具受到的流量的冲击。

Ixia公司认为，目前对于网络安全测试测量评估和优化这个领域来看，需要模拟真实环境里面各种各样实际的应用，因为现在网络是爆发性的成长，所以在模拟网络去考验安全器械的时候也需要有一个模拟爆发性成长超高超大性能的流量来加载它相应的压力，然后才会加入相关的安全一方面的一些测试的能力。

从可视化视角来看如何在网络里面大量的数据里面把你需要的数据拿出来?这其实也是从可视化的另外一个视角去看的。“因此我们在做攻防挑战赛也好，过往我们做的网络安全的比赛也好，事实上在我们的搭建的平台里面我们专门有一层可视化的架构，把相应的，比如说参赛的人员他需要提取他想要的相关的数据，或者说网络安全的专业人士要关注某一方面的信息，如何从海量信息里面把他要的东西拿出来，而且是最有效率地提取出来，这就是我们可视化这部分做的事。”ixia中国区总经理张炜说

最后，ixia方面也对目前猖獗的Shellshock威胁发表了自己的看法，ixia方面认为Shellshock的症结在于，它是通过一些最古老的互联网技术开发的。Bourne Again Shell (Bash)已有25年之久了。CGI脚本，这一仍被当前很多设备所使用的最古老的web 服务器 技术，在处理网页时利用Bash shell。旧的web服务器，尤其是像家用网络路由器这样不怎么强大的系统都在使用CGI脚本。

Bash的漏洞再次强调了新的漏洞将会被发现。当这种情况发生在广泛部署且允许远程执行代码的服务上时，例如使用了base unix shell的服务，相关组织必须具备恰当的流程来快速测试更新，并立即推广到易受到威胁的设备或软件上。

就像“心脏出血”(Heartbleed)一样，关键在于安装签名来检测和阻止此类利用Shellshock的尝试。也正如“心脏出血”，很多系统将持续无法更新补丁并暴露在互联网黑客的恶意攻击之下。由于保护签名已经可用，相关组织必须能够快速测试新的签名更新来预防系统问题。

数据挖掘中的数据预处理技术有哪些，它们分别适用于哪些场合

一、数据挖掘工具分类数据挖掘工具根据其适用的范围分为两类：专用挖掘工具和通用挖掘工具。 专用数据挖掘工具是针对某个特定领域的问题提供解决方案，在涉及算法的时候充分考虑了数据、需求的特殊性，并作了优化。 对任何领域，都可以开发特定的数据挖掘工具。 例如，IBM公司的AdvancedScout系统针对NBA的数据，帮助教练优化战术组合。 特定领域的数据挖掘工具针对性比较强，只能用于一种应用；也正因为针对性强，往往采用特殊的算法，可以处理特殊的数据，实现特殊的目的，发现的知识可靠度也比较高。 通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。 通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。 例如，IBM公司Almaden研究中心开发的QUEST系统，SGI公司开发的MineSet系统，加拿大SimonFraser大学开发的DBMiner系统。 通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。 二、数据挖掘工具选择需要考虑的问题数据挖掘是一个过程，只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的业务逻辑和需求紧密结合，并在实施的过程中不断的磨合，才能取得成功，因此我们在选择数据挖掘工具的时候，要全面考虑多方面的因素，主要包括以下几点：(1)可产生的模式种类的数量：分类，聚类，关联等(2)解决复杂问题的能力(3)操作性能(4)数据存取能力(5)和其他产品的接口三、数据挖掘工具介绍是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。 系统具有如下特点：提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。 各种开采算法具有近似线性计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。 算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。 为各种发现功能设计了相应的并行算法。 是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。 MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。 MineSet有如下特点：MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。 支持多种关系数据库。 可以直接从Oracle、Informix、Sybase的表读取数据，也可以通过SQL命令执行查询。 多种数据转换功能。 在进行挖掘前，MineSet可以去除不必要的数据项，统计、集合、分组数据，转换数据类型，构造表达式由已有数据项生成新的数据项，对数据采样等。 操作简单、支持国际字符、可以直接发布到Web。 是加拿大SimonFraser大学开发的一个多任务数据挖掘系统，它的前身是DBLearn。 该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起，以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。 DBMiner系统具有如下特色：能完成多种知识的发现：泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。 综合了多种数据开采技术：面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。 提出了一种交互式的类SQL语言——数据开采查询语言DMQL。 能与关系数据库平滑集成。 实现了基于客户/服务器体系结构的Unix和PC（Windows/NT）版本的系统。 由美国IBM公司开发的数据挖掘软件IntelligentMiner是一种分别面向数据库和文本信息进行数据挖掘的软件系列,它包括IntelligentMinerforData和IntelligentMinerforText。 IntelligentMinerforData可以挖掘包含在数据库、数据仓库和数据中心中的隐含信息,帮助用户利用传统数据库或普通文件中的结构化数据进行数据挖掘。 它已经成功应用于市场分析、诈骗行为监测及客户联系管理等；IntelligentMinerforText允许企业从文本信息进行数据挖掘，文本数据源可以是文本文件、Web页面、电子邮件、Lotusnotes数据库等等。 这是一种在我国的企业中得到采用的数据挖掘工具，比较典型的包括上海宝钢配矿系统应用和铁路部门在春运客运研究中的应用。 SASEnterpriseMiner是一种通用的数据挖掘工具，按照抽样--探索--转换--建模--评估的方法进行数据挖掘。 可以与SAS数据仓库和OLAP集成，实现从提出数据、抓住数据到得到解答的端到端知识发现。 是一个开放式数据挖掘工具，曾两次获得英国政府SMART创新奖，它不但支持整个数据挖掘流程，从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准--CRISP-DM。 Clementine的可视化数据挖掘使得思路分析成为可能，即将集中精力在要解决的问题本身，而不是局限于完成一些技术性工作（比如编写代码）。 提供了多种图形化技术，有助理解数据间的关键性联系，指导用户以最便捷的途径找到问题的最终解决法。 7.数据库厂商集成的挖掘工具SQLServer2000包含由Microsoft研究院开发的两种数据挖掘算法：Microsoft决策树和Microsoft聚集。 此外，SQLServer2000中的数据挖掘支持由第三方开发的算法。 Microsoft决策树算法：该算法基于分类。 算法建立一个决策树，用于按照事实数据表中的一些列来预测其他列的值。 该算法可以用于判断最倾向于单击特定标题（banner）或从某电子商务网站购买特定商品的个人。 Microsoft聚集算法：该算法将记录组合到可以表示类似的、可预测的特征的聚集中。 通常这些特征可能是隐含或非直观的。 例如，聚集算法可以用于将潜在汽车买主分组，并创建对应于每个汽车购买群体的营销活动。 ，SQLServer2005在数据挖掘方面提供了更为丰富的模型、工具以及扩展空间。 包括：可视化的数据挖掘工具与导航、8种数据挖掘算法集成、DMX、XML/A、第三方算法嵌入支持等等。 OracleDataMining(ODM)是Oracle数据库10g企业版的一个选件，它使公司能够从最大的数据库中高效地提取信息并创建集成的商务智能应用程序。 数据分析人员能够发现那些隐藏在数据中的模式和内涵。 应用程序开发人员能够在整个机构范围内快速自动提取和分发新的商务智能—预测、模式和发现。 ODM针对以下数据挖掘问题为Oracle数据库10g提供支持：分类、预测、回归、聚类、关联、属性重要性、特性提取以及序列相似性搜索与分析(BLAST)。 所有的建模、评分和元数据管理操作都是通过OracleDataMining客户端以及PL/SQL或基于Java的API来访问的，并且完全在关系数据库内部进行。 IBMIntelligentMiner通过其世界领先的独有技术，例如典型数据集自动生成、关联发现、序列规律发现、概念性分类和可视化呈现，它可以自动实现数据选择、数据转换、数据发掘和结果呈现这一整套数据发掘操作。 若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。 现在，IBM的IntelligentMiner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中识别和提炼有价值的信息。 它包括分析软件工具----IntelligentMinerforData和IBMIntelligentMinerforText，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识----如客户购买行为，隐藏的关系和新的趋势，数据来源可以是大型数据库和企业内部或Internet上的文本数据源。 然后公司可以应用这些信息进行更好、更准确的决策，获得竞争优势。

安徽省程序员考试报名是时间呀？在哪报？

这是全国性的考试，安徽肯定有的，一般六月份开始报名，十月第个星期天考 安徽软办 合肥市桐城路148号职称考试中心 一、考试说明1. 考试要求(1) 了解计算机基本原理；(2) 了解计算机主要部件及其功能的基础知识；(3) 掌握数制、数据信息机内表示和逻辑运算的基础知识；(4) 掌握操作系统的基础知识；(5) 熟悉计算机安装和维护的基本知识；(6) 掌握基本数据结构和程序设计语言的基本知识；(7) 了解文字处理、数据库和信息安全的基础知识；(8) 了解多媒体和网络的基本概念；(9) 理解计算机操作中常见的英文。 (10) 熟练掌握一种流行的操作系统、一种流行的文字处理软件和常用上网软件的使用方法，以及有关的基础知识；(11) 能使用C语言或一种可视化的编程工具（Visual Basic 6.0中文版）开发简单的应用程序。 2. 通过本考试的合格人员能熟练使用计算机常用软件，能对计算机系统进行日常维护，能进行简单应用程序的设计，具有相当于技术员的实际工作能力和业务水平。 3. 本考试设置的科目包括：初级计算机基础知识，笔试，时间为120分钟；计算机程序设计基础，笔试，时间为120分钟。 二、考试范围（一）初级计算机基础知识1.1软件基础知识1.1.1基本数据结构数组、记录、列表、队列、栈的定义、存储和操作1.1.2程序语言基础知识汇编、编译、解释系统的基本概念和使用程序语言的基本成分：数据、运算、控制和传输1.1.3文件系统使用的基础知识文件组织的类型和特点文件操作命令的使用1.1.4操作系统的类型、功能和使用基础知识1.1.5文字处理的基础知识1.1.6数据库系统的基础知识1.1.7多媒体基本概念1.1.8上网浏览和收了电子邮件的基础知识1.1.9计算机软件日常维护的基础知识1.1.10计算机信息安全基础知识计算机信息安全基本概念常见计算机病毒的识别和防治1.2硬件基础知识1.2.1数制及其转换二进制、十进制、十六进制等常用数制及其相互转换1.2.2机内代码数值数据的机内表示ASCII码及汉字编码等常用的编码奇偶校验码1.2.3逻辑运算逻辑代数的基本运算和逻辑表达式的化简1.2.4计算机的主要部件及其功能中央处理器CPU、存储器、输入／输出设备1.2.5指令系统常用的寻址方式指令的格式、分类及其功能1.2.6 RISC技术的基本概念1.2.7常用多媒体设备和网络通讯设备的功能1.2.8计算机硬件维护的基础知识1.3计算机专业英语高中毕业英语程度理解计算机操作中常见的英文（二）计算机程序设计基础2.1能熟练使用下列常用软件2.1.1一种流行的操作系统（windows 98或Windows 2000）2.1.2一种流行的字处理软件2.1.3一种流行的上网软件（电子邮件收发管理和浏览器）2.2 能使用下列编程工具之一开发简单的应用程序2.2.1 C语言（美国标准）理解给定程序的功能基本算法（查找、更新、排序和字符处理）程序编制方法分支编制方法输入输出和文件的基本处理2.2.2一种可视化的编程工具（Visual Basic 6.0中文版）创建应用程序界面（窗口、常用控件、菜单等）设置对象的属性编写程序代码常量、变量和数据类型程序语句与控制结构过程和函数

java语言特点是什么

面向对象：其实是现实世界模型的自然延伸。 现实世界中任何实体都可以看作是对象。 对象之间通过消息相互作用。 另外，现实世界中任何实体都可归属于某类事物，任何对象都是某一类事物的实例。 如果说传统的过程式编程语言是以过程为中心以算法为驱动的话，面向对象的编程语言则是以对象为中心以消息为驱动。 用公式表示，过程式编程语言为：程序=算法+数据；面向对象编程语言为：程序=对象+消息。 所有面向对象编程语言都支持三个概念：封装、多态性和继承，Java也不例外。 现实世界中的对象均有属性和行为，映射到计算机程序上，属性则表示对象的数据，行为表示对象的方法（其作用是处理数据或同外界交互）。 所谓封装，就是用一个自主式框架把对象的数据和方法联在一起形成一个整体。 可以说，对象是支持封装的手段，是封装的基本单位。 Java语言的封装性较强，因为Java无全程变量，无主函数，在Java中绝大部分成员是对象，只有简单的数字类型、字符类型和布尔类型除外。 而对于这些类型，Java也提供了相应的对象类型以便与其他对象交互操作。 可移植性：就是在这个系统上作的程序经过一次编译后可以移植到别的系统上解释执行，只要经过简单的粘贴和复制就行了，不影响程序的效果安全性：在 iSeries 服务器上运行的大多数 Java(TM) 程序是应用程序，而不是 applet，所以“砂箱”安全性模型对它们不起限制作用。 从安全性的观点看，Java 应用程序所受的安全性限制与 iSeries 服务器上的任何其它程序相同。 要在 iSeries 服务器上运行 Java 程序，您必须对集成文件系统中的类文件具有权限。 程序一旦启动，它就在该用户权限控制下运行。 您可以使用沿用权限来访问具有运行程序的用户的权限和程序拥有者权限的对象。 沿用权限临时地将用户原先无权访问的对象的权限授予用户。 并发性：JAVA支持多线程技术，就是多个线程并行机制，多线程是Java的一个重要方法,特别有利于在程序中实现并发任务提供Thread线程类,实现了多线程的并发机制.然而,程序的并发执行必定会出现多个线程互斥访问临界资源的局面,因而并发系统解决的关键就是对临界资源的管理和分配问题,而在进行临界资源分配时有两方面需要考虑,即安全性和公平性.文中首先讨论了多线程并发系统中的安全性与公平性问题,指出安全性与公平性在并发系统中访问临界资源时的重要性.并通过火车行驶单行隧道的实例,演示各种条件下的行驶情况来进一步说明该问题.可视化：不好说，像vb这样的也是可视话的编成程序。 我借鉴了一些朋友的答案，还有一些是自己找啊，希望能给你带来帮助