Neustar报告显示，2020年上半年，ddos攻击方式发生了重大变化。与2019年同期相比，DDoS攻击数量增加了151%。其中包括Neustar缓解的最大型和最长时间持续攻击，分别为每秒1.17Tbps和5天18小时。
DDoS攻击上升
这些数字代表了随着组织转向远程操作和在家办公对互联网的依赖程度增加，随之而来的是网络攻击的流量、类型和强度不断指数型增长。
DDoS攻击变得越来越激烈和复杂
大型DDoS攻击比以往任何时候都更大，更激烈且发生的次数更多。整个行业中的大型攻击出现了明显的激增，最明显的是二月份针对亚马逊Web服务客户端的2.3 Tbps攻击，这是有记录以来最大的DDoS攻击。
与2019年同期相比，2020年1月至6月的袭击总数增加了2.5倍以上。所有规模的攻击都出现了增长，最大的增长发生在规模相反的两端——100 Gbps以上的攻击增加了275%，而5 Gbps以下的非常小的攻击增加了200%以上。
总体而言，在2020年1月至2020年6月期间，70%类型的常见攻击以及5 Gbps及以下的小型攻击是在此期间黑客的首要攻击方式。
Neustar安全产品副总裁Michael Kaczmarek说:“虽然大容量攻击吸引了人们的注意和关注，但坏人越来越认识到，攻击足够低的容量可以绕过流量阈值，从而以降低性能或精确攻击脆弱的基础设施为目的，比如黑客会破坏虚拟专用网。”
“这些变化使每一个拥有互联网业务的组织都面临DDoS攻击的风险，这一威胁对于依赖虚拟专用网进行远程登录的全球员工来说尤为重要。” 服务器 经常容易受到攻击，这使得网络罪犯轻松通过有针对性的DDoS攻击让整个工作团队离线。”
小规模DDoS攻击的复杂性和强度的增加。52%的威胁利用了三个或更多的载体，而以单一载体为特征的攻击数量基本上不存在。
新的放大方法和针对web基础设施关键部分的更高强度的攻击也被跟踪。此前的最高纪录是每秒5亿个数据包(Mpps)，今年的攻击记录超过了800亿个数据包。
Neustar安全解决方案公司总裁Brian McCann说:“自COVID-19以来，在线通信爆发根本上改变了组织长期运行必须要采取的网络安全行动。”
“没有万能的安全解决方案，但是拥有一个可靠的云服务，确保所有服务和用户的可用性和安全性是至关重要的，这是在快速变化的环境中生存和繁荣的关键。”
COVID-19对行业网络流量持续影响
DDoS攻击的陡增反映了疫情大流行期间对互联网流量的增长影响力。
2020年第一季度，互联网使用量增加了50%至70%，流媒体使用量增加了12%以上。这意味着所有类型的攻击者，无论是严重的网络罪犯还是困在家里无聊的青少年，都有更多的时间在屏幕上进行破坏。
他们还发现，不是现有的网络罪犯发动了更多的攻击，而是新的攻击者推动了DDoS攻击的增加。
相应的攻击，比如互联网流量，并没有均匀地分布在所有网站上。众所周知，电子商务和游戏网站受到了很多黑客的负面关注，但在过去的六个月里，其他行业也受到了网络犯罪的沉重打击。
医疗保健组织包含敏感的患者信息和越来越多的易于利用的物联网设备。再加上疫情带来的额外压力，医院已成为网络犯罪分子最理想的目标之一。
Omdia报告称，在2020年的预测中，还有2,000亿小时的Netflix观看或Zoom视频通话没有被算法加入，这些产业受到的攻击量也非常巨大。
Kaczmarek补充说:“虽然2020年给消费者和犯罪分子的行为带来了根本性的变化，但认为危机过后，任何一方的行为都将完全恢复到大流行前的水平，这是幼稚的想法。”
“减轻这些日益复杂的DDoS攻击将继续是在线业务的必要组成部分。”在这个许多组织可以少操心的时代，全面管理的服务可以减轻压力，并确保关键数字资产的安全和安全。”
报告强调几个新兴攻击,包括增NXNS攻击目标DNS服务器,RangeAmp攻击目标内容分发网络()，类似mirai的恶意软件卷土重来，它们能够利用安全程度较低的物联网设备构建大型僵尸网络。
如何判断向量的线性相关和线性无关性
1、定义法令向量组的线性组合为零（零向量），研究系数的取值情况，线性组合为零当且仅当系数皆为零，则该向量组线性无关；若存在不全为零的系数，使得线性组合为零，则该向量组线性相关。 2、向量组的相关性质（1）当向量组所含向量的个数与向量的维数相等时，该向量组构成的行列式不为零的充分必要条件是该向量组线性无关；（2）当向量组所含向量的个数多于向量的维数时，该向量组一定线性相关；（3）通过向量组的正交性研究向量组的相关性；（4）通过向量组构成的齐次线性方程组解的情况判断向量组的线性相关性；线性方程组有非零解向量组就线性相关，反之，线性无关。 （5）通过向量组的秩研究向量组的相关性。 若向量组的秩等于向量的个数，则该向量组是线性无关的；若向量组的秩小于向量的个数，则该向量组是线性相关的。 扩展资料：线性重要性质1、向量组B=(β1，β2，……，βm)能由向量组A=(α1，α2，……，αm)线性表示的充要条件是矩阵A=(α1，α2，……，αm)的秩等于矩阵(α1，α2，……，αm，B)的秩。 2、向量组B能由向量组A线性表示，则向量组B的秩不大于向量A的秩。 反之不一定成立。 3、零向量可由任一组向量线性表示。 4、向量组α1，α2，……，αm中每个向量都可由向量组本身线性表示。 5、设α1，α2，……，αm线性无关，而α1，α2，……，αm，ß线性相关，则β可由α1，α2，……，αm线性表示，且表示是唯一的。
java中的xml解析
dom是解析xml的底层接口之一(另一种是sax) 而jdom和dom4j则是基于底层api的更高级封装dom是通用的，而jdom和dom4j则是面向java语言的 DOM 是用与平台和语言无关的方式表示 XML 文档的官方 W3C 标准。 DOM 是以层次结构组织的节点或信息片断的集合。 这个层次结构允许开发人员在树中寻找特定信息。 分析该结构通常需要加载整个文档和构造层次结构，然后才能做任何工作。 由于它是基于信息层次的，因而 DOM 被认为是基于树或基于对象的。 DOM 以及广义的基于树的处理具有几个优点。 首先，由于树在内存中是持久的，因此可以修改它以便应用程序能对数据和结构作出更改。 它还可以在任何时候在树中上下导航，而不是像 SAX 那样是一次性的处理。 DOM 使用起来也要简单得多。 XML的四种解析器(dom,sax,jdom,dom4j)原理及性能比较(转自zsq) 1、DOM DOM 是用与平台和语言无关的方式表示 XML 文档的官方 W3C 标准。 DOM 是以层次结构组织的节点或信息片断的集合。 这个层次结构允许开发人员在树中寻找特定信息。 分析该结构通常需要加载整个文档和构造层次结构，然后才能做任何工作。 由于它是基于信息层次的，因而 DOM 被认为是基于树或基于对象的。 DOM 以及广义的基于树的处理具有几个优点。 首先，由于树在内存中是持久的，因此可以修改它以便应用程序能对数据和结构作出更改。 它还可以在任何时候在树中上下导航，而不是像 SAX 那样是一次性的处理。 DOM 使用起来也要简单得多。 另一方面，对于特别大的文档，解析和加载整个文档可能很慢且很耗资源，因此使用其他手段来处理这样的数据会更好。 这些基于事件的模型，比如 SAX。 2、SAX 这种处理的优点非常类似于流媒体的优点。 分析能够立即开始，而不是等待所有的数据被处理。 而且，由于应用程序只是在读取数据时检查数据，因此不需要将数据存储在内存中。 这对于大型文档来说是个巨大的优点。 事实上，应用程序甚至不必解析整个文档；它可以在某个条件得到满足时停止解析。 一般来说，SAX 还比它的替代者 DOM 快许多。 3、选择 DOM 还是选择 SAX ？ 对于需要自己编写代码来处理 XML 文档的开发人员来说，选择 DOM 还是 SAX 解析模型是一个非常重要的设计决策。 DOM 采用建立树形结构的方式访问 XML 文档，而 SAX 采用的事件模型。 DOM 解析器把 XML 文档转化为一个包含其内容的树，并可以对树进行遍历。 用 DOM 解析模型的优点是编程容易，开发人员只需要调用建树的指令，然后利用navigation APIs访问所需的树节点来完成任务。 可以很容易的添加和修改树中的元素。 然而由于使用 DOM 解析器的时候需要处理整个 XML 文档，所以对性能和内存的要求比较高，尤其是遇到很大的 XML 文件的时候。 由于它的遍历能力，DOM 解析器常用于 XML 文档需要频繁的改变的服务中。 SAX 解析器采用了基于事件的模型，它在解析 XML 文档的时候可以触发一系列的事件，当发现给定的tag的时候，它可以激活一个回调方法，告诉该方法制定的标签已经找到。 SAX 对内存的要求通常会比较低，因为它让开发人员自己来决定所要处理的tag。 特别是当开发人员只需要处理文档中所包含的部分数据时，SAX 这种扩展能力得到了更好的体现。 但用 SAX 解析器的时候编码工作会比较困难，而且很难同时访问同一个文档中的多处不同数据。 4、JDOM JDOM的目的是成为 Java 特定文档模型，它简化与 XML 的交互并且比使用 DOM 实现更快。 由于是第一个 Java 特定模型，JDOM 一直得到大力推广和促进。 正在考虑通过“Java 规范请求 JSR-102”将它最终用作“Java 标准扩展”。 从 2000 年初就已经开始了 JDOM 开发。 JDOM 与 DOM 主要有两方面不同。 首先，JDOM 仅使用具体类而不使用接口。 这在某些方面简化了 API，但是也限制了灵活性。 第二，API 大量使用了 Collections 类，简化了那些已经熟悉这些类的 Java 开发者的使用。 JDOM 文档声明其目的是“使用 20%（或更少）的精力解决 80%（或更多）Java/XML 问题”（根据学习曲线假定为 20%）。 JDOM 对于大多数 Java/XML 应用程序来说当然是有用的，并且大多数开发者发现 API 比 DOM 容易理解得多。 JDOM 还包括对程序行为的相当广泛检查以防止用户做任何在 XML 中无意义的事。 然而，它仍需要您充分理解 XML 以便做一些超出基本的工作（或者甚至理解某些情况下的错误）。 这也许是比学习 DOM 或 JDOM 接口都更有意义的工作。 JDOM 自身不包含解析器。 它通常使用 SAX2 解析器来解析和验证输入 XML 文档（尽管它还可以将以前构造的 DOM 表示作为输入）。 它包含一些转换器以将 JDOM 表示输出成 SAX2 事件流、DOM 模型或 XML 文本文档。 JDOM 是在 Apache 许可证变体下发布的开放源码。 5、DOM4J 虽然 DOM4J 代表了完全独立的开发结果，但最初，它是 JDOM 的一种智能分支。 它合并了许多超出基本 XML 文档表示的功能，包括集成的 XPath 支持、XML Schema 支持以及用于大文档或流化文档的基于事件的处理。 它还提供了构建文档表示的选项，它通过 DOM4J API 和标准 DOM 接口具有并行访问功能。 从 2000 下半年开始，它就一直处于开发之中。 为支持所有这些功能，DOM4J 使用接口和抽象基本类方法。 DOM4J 大量使用了 API 中的 Collections 类，但是在许多情况下，它还提供一些替代方法以允许更好的性能或更直接的编码方法。 直接好处是，虽然 DOM4J 付出了更复杂的 API 的代价，但是它提供了比 JDOM 大得多的灵活性。 在添加灵活性、XPath 集成和对大文档处理的目标时，DOM4J 的目标与 JDOM 是一样的：针对 Java 开发者的易用性和直观操作。 它还致力于成为比 JDOM 更完整的解决方案，实现在本质上处理所有 Java/XML 问题的目标。 在完成该目标时，它比 JDOM 更少强调防止不正确的应用程序行为。 DOM4J 是一个非常非常优秀的Java XML API，具有性能优异、功能强大和极端易用使用的特点，同时它也是一个开放源代码的软件。 如今你可以看到越来越多的 Java 软件都在使用 DOM4J 来读写 XML，特别值得一提的是连 Sun 的 JAXM 也在用 DOM4J。 6、总述 JDOM 和 DOM 在性能测试时表现不佳，在测试 10M 文档时内存溢出。 在小文档情况下还值得考虑使用 DOM 和 JDOM。 虽然 JDOM 的开发者已经说明他们期望在正式发行版前专注性能问题，但是从性能观点来看，它确实没有值得推荐之处。 另外，DOM 仍是一个非常好的选择。 DOM 实现广泛应用于多种编程语言。 它还是许多其它与 XML 相关的标准的基础，因为它正式获得 W3C 推荐（与基于非标准的 Java 模型相对），所以在某些类型的项目中可能也需要它（如在 javascript 中使用 DOM）。 SAX表现较好，这要依赖于它特定的解析方式。 一个 SAX 检测即将到来的XML流，但并没有载入到内存（当然当XML流被读入时，会有部分文档暂时隐藏在内存中）。 无疑，DOM4J是最好的，目前许多开源项目中大量采用 DOM4J，例如大名鼎鼎的 Hibernate 也用 DOM4J 来读取 XML 配置文件。 如果不考虑可移植性，那就采用DOM4J吧！
放在口袋里的耳机线为何总要缠在一起
这个问题可以从结构学角度来解释。 耳机线为包裹着热塑弹性材料的金属丝，而且长宽比例极度失调，导致了它极易被弯曲；而且，跟笔记本电源线不一样，耳机线还很容易发生围绕中轴（金属丝）的扭转。 这造成耳机线在结构上至少有三个维度（左右弯曲、前后弯曲和围绕中轴的扭转）的不稳定性。 很不幸的是，耳机的前端还必须分叉成两股，以绕上你的脖子。 可以粗略认为，耳机线的每一次形状变换，都牵扯一个9维向量（3条耳机线）的变化，十分复杂，它真是乱麻中的乱麻。 众所周知，水往低处流，这是能量最小原理的体现。 高处的水池一旦出现缺口，就是一个不稳定状态，必须向稳定状态（低处）转移。 同样道理，把耳机线不经整理塞在口袋中后，它随着身体晃动不断地晃，还受到两侧布料的挤压力和摩擦力，在复杂的力学环境下，它必须将自己“推向”某种稳定状态，以克服各种外力的“打扰”。 那么，它如何追求稳定呢？对，就是自身缠绕！这样可以在不改变材料特性的情况下大幅增加结构的稳定性。 缠绕越紧密，强度通常就越高。 就好像受潮的油条，可能两股的时候还立得起来，吃掉其中一股就不行了。 于是，这个复杂的9维向量耳机线，不断靠近它的终极目标：紧紧缠绕，以确保自身结构稳定。 这样说起来，耳机线的缠绕实在是个科学宿命。 但并不是没有解决办法。 比如，用更粗更有韧性的线材，以加强自身强度（某些品牌的耳机线材用了尼龙网包覆，防缠绕效果很好）；或者用更短的耳机线减少变化总量；或者事先整理好（一定程度上增强了结构强度）才放入口袋；再或者，干脆自己乱缠一通，从概率的角度看，拿出来时也不见得会更乱到哪里去。 乙用流体力学来解释这个问题吧。 现实中的流体都是有粘性的，只是粘性大小不同而已（例如，菜油的粘性大于水）。 均匀流动的粘性流体在受到外部干扰的时候会产生一定的紊乱，想象一下：一条均匀流动的河水，突然掉进一块大石头，河水就会受到干扰而产生旋涡、波浪等紊乱现象。 好了，想想我们的主角——耳机线：耳机线之间的摩擦碰撞，口袋对它的碰撞和摩擦，以及外界不断的挤压、揉搓、抖动……都构成了流体运动的动力和对其的干扰。 所以，不难理解，即使是理得很顺的耳机线，最后都会变成一堆乱麻。 因为再均匀的流体，只要有粘性和干扰的存在，最后都会紊乱，更何况一开始我们的“流体”就不怎么均匀呢。 让人头痛的是，水流紊乱了，最后只要干扰去除，动力还在，自个也就理顺了。 可是耳机线不一样啊。 有些同学一抓狂，火气上来了直接扯断耳机线，这可不就是理顺了。 丙人从衣袋里取出耳机线时，通常是很随意地用两指夹取出来，这会让耳机线再次运动，加大打结的几率。 最后，当乱团团的耳机线放在眼前时，人们通常会直取端点，向外拉拽，试图破除原有的多元混沌状态，让弧度消失，殊不知此时耳机线均已多次穿越那些交叠的不规则圆环，强行向外拉拽的后果只能是打结。 总之，耳机线的纠缠是复杂力学过程和人类心理共同作用的一个结果。 丁最后，但并非最不精彩的神话学解释：每副耳机里都住着一个小神仙，当你听音乐的时候，小神仙就会跟着节拍翩翩起舞或者疯狂扭动，这取决于你听音乐的种类。 当你休息了，音乐没有了，小神仙觉得很寂寞，就顺着线路来回乱跑，试图找回刚刚的音乐。 如果你听的是《天鹅湖》，小神仙的步伐会慢一点，耳机的线也不会缠太多圈，如果你听的是disco，那就惨了，准备花上两个小时整理耳机线吧。
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