正如有些有见地的员工所指出，“威胁情报”是还没有明确定义的令人困惑的概念。如果你到处问问“什么是威胁情报?”，你会得到各种对解决方案和服务的描述，从恶意软件数据库到签名检测工具和IDS/IPS系统，再到现场咨询服务等。
然而，在乍看之下，这两个词一起看似乎立刻有了意义。“情报”即收集关于某物的详细信息，而“威胁”就是你收集关于什么的信息。当你在谷歌搜索“情报搜集”，定义很明确：
从网络的角度来看，对可能威胁你的业务、网络、软件、web 服务器 等的信息的收集是很有价值的。那么，为什么网络威胁情报这么难以获取?对于初学者来说，是不是几乎所有安全工具或网络防御活动都是威胁情报机制?同时，如果是这样的话，企业如何利用来自四面八方的数据来采取任何形式的行动?答案是“是”以及“不是那么容易”。事实上，现在大多数企业很难从威胁情报中获取真正的价值。
网络安全领域的大多数解决方案会测量、追踪、日志记录或报告事件。所有这些工具和流程会产生数据，这些数据可以进行分析而产生“威胁情报”。这些工具会产生大量数据，而且是很低水平的数据，换句话说，关于任何实体的信息都是非常冗长、复杂，且很少相互关联。
更重要的是，很少有企业部署了强大的描述性-预测性-指令性分析功能来整理这些数据，以及支持***业务层面的决策过程。这些威胁数据并没有标准模式或者联系网络活动到资产或业务操作。因此，并没有决策支持系统可以支持数据挖掘活动来回答典型的描述性问题，例如“在过去六个月是什么对企业造成***的伤害?”或者更成熟的问题，“我们的哪个技术投资具有***的投资回报率，以及哪些技术投资带来负面影响，哪些可能会构成威胁?”
信息太多
企业如何清除这些噪音而获取真正的价值呢?通过遵循一个简单的公式即可。还记得我们在学校学过的勾股定理吗?a2 + b2 = c2?这是几何的基本定理。还有麦克斯韦方程?热力学第二定律?傅立叶变换?或者其中最有名的，爱因斯坦的相对论，E=mc2?这些公司帮助我们制造了太多信息，太多数据。这些公式同样带领我们到了现在的时代，雷达、电视、喷气式客机、电子邮件、互联网以及社交媒体。
输入一个简单的公式可以帮助获取有效的网络威胁情报而不只是收集威胁数据：
Risk Intelligence = (High-Level Threat Intelligence + Context) * Continuous>威胁情报=(高级别威胁情报+背景知识内容)*连续数据采集/直观的KPI
诚然，这并不是“真正的”公式。但它确实提供了同样强大的功能。换句话说，它可以帮助企业消除数据噪音，让看似无关的数据带来真正价值，带来切实可行的解决方案。
在上面的公式中，我们可以将通过从各种来源收集和转译的低水平的威胁数据，转变为到分析师可以理解的高水平语言。通过存储这些数据并赋予其与你的企业、行业、技术相关的特定背景知识，以及威胁会如何影响你的企业，数据就可以进行分析。
从这个公式来看，简单的分析通常就能够产生需要的结果。使用传统的关键绩效指标(KPI)业务智能结构，企业可以使用这个公式创建简单而强大的分析。例如，在金融领域，典型的KPI包括利用率、利润对收益率、现金流、净乘法器和积压量。当随着时间的推移，这个过程会为业务领导产生重要的决策信息。
这种kPI的概念还可以用于网络数据。***，它们也可以产生重要的价值信息，例如，特定安全投资的投资回报率或者企业是否有足够的安全人员来实现特定的安全目标。应用简单的威胁情报公式来处理原始威胁情报可以产生有用和有价值的结果。
数据库原理及应用试题
1.B 2.C 3.B 4.C 5.D 6.C 7.C 8.D 9.C 10.A11.A 12.A 13.A --不太确定 14.B 15.C 16.A 17.B 18.A 19.D 20.C1.试述事务的概念及事务的四个特性。 答：事务是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做要么全不做,是一个不可分割的工作单位。 事务具有四个特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持续性（Durability）。 这个四个特性也简称为ACID特性。 原子性：事务是数据库的逻辑工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。 一致性：事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。 隔离性：一个事务的执行不能被其他事务干扰。 即一个事务内部的操作及使用的数据对其他并发事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。 持续性：持续性也称永久性（Permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。 接下来的其他操作或故障不应该对其执行结果有任何影响。 2.为什么事务非正常结束时会影响数据库数据的正确性，请列举一例说明之。 答：事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。 如果数据库系统运行中发生故障，有些事务尚未完成就被迫中断，这些未完成事务对数据库所做的修改有一部分已写入物理数据库，这时数据库就处于一种不正确的状态，或者说是不一致的状态。 例如某工厂的库存管理系统中，要把数量为Q的某种零件从仓库1移到仓库2存放。 则可以定义一个事务T，T包括两个操作；Q1=Q1-Q，Q2=Q2+Q。 如果T非正常终止时只做了第一个操作，则数据库就处于不一致性状态，库存量无缘无故少了Q。 3.数据库中为什么要有恢复子系统？它的功能是什么？答：因为计算机系统中硬件的故障、软件的错误、操作员的失误以及恶意的破坏是不可避免的，这些故障轻则造成运行事务非正常中断，影响数据库中数据的正确性，重则破坏数据库，使数据库中全部或部分数据丢失，因此必须要有恢复子系统。 恢复子系统的功能是：把数据库从错误状态恢复到某一已知的正确状态（亦称为一致状态或完整状态）。 4．数据库运行中可能产生的故障有哪几类？哪些故障影响事务的正常执行？哪些故障破坏数据库数据？答：数据库系统中可能发生各种各样的故障，大致可以分以下几类：（1）事务内部的故障；（2）系统故障；（3）介质故障；（4）计算机病毒。 事务故障、系统故障和介质故障影响事务的正常执行；介质故障和计算机病毒破坏数据库数据。 5．据库恢复的基本技术有哪些？答：数据转储和登录日志文件是数据库恢复的基本技术。 当系统运行过程中发生故障，利用转储的数据库后备副本和日志文件就可以将数据库恢复到故障前的某个一致性状态。 6. 数据库转储的意义是什么？ 试比较各种数据转储方法。 答：数据转储是数据库恢复中采用的基本技术。 所谓转储即DBA定期地将数据库复制到磁带或另一个磁盘上保存起来的过程。 当数据库遭到破坏后可以将后备副本重新装入，将数据库恢复到转储时的状态。 静态转储：在系统中无运行事务时进行的转储操作。 静态转储简单，但必须等待正运行的用户事务结束才能进行。 同样，新的事务必须等待转储结束才能执行。 显然，这会降低数据库的可用性。 动态转储：指转储期间允许对数据库进行存取或修改。 动态转储可克服静态转储的缺点，它不用等待正在运行的用户事务结束，也不会影响新事务的运行。 但是，转储结束时后援副本上的数据并不能保证正确有效。 因为转储期间运行的事务可能修改了某些数据，使得后援副本上的数据不是数据库的一致版本。 为此，必须把转储期间各事务对数据库的修改活动登记下来，建立日志文件（log file）。 这样，后援副本加上日志文件就能得到数据库某一时刻的正确状态。 转储还可以分为海量转储和增量转储两种方式。 海量转储是指每次转储全部数据库。 增量转储则指每次只转储上一次转储后更新过的数据。 从恢复角度看，使用海量转储得到的后备副本进行恢复一般说来更简单些。 但如果数据库很大，事务处理又十分频繁，则增量转储方式更实用更有效。 7. 什么是日志文件？为什么要设立日志文件？答：（1）日志文件是用来记录事务对数据库的更新操作的文件。 （2）设立日志文件的目的是： 进行事务故障恢复；进行系统故障恢复；协助后备副本进行介质故障恢复。 8. 登记日志文件时为什么必须先写日志文件，后写数据库？答：把对数据的修改写到数据库中和把表示这个修改的日志记录写到日志文件中是两个不同的操作。 有可能在这两个操作之间发生故障，即这两个写操作只完成了一个。 如果先写了数据库修改，而在运行记录中没有登记这个修改，则以后就无法恢复这个修改了。 如果先写日志，但没有修改数据库，在恢复时只不过是多执行一次UNDO操作，并不会影响数据库的正确性。 所以一定要先写日志文件，即首先把日志记录写到日志文件中，然后写数据库的修改。 9. 针对不同的故障，试给出恢复的策略和方法。 （即如何进行事务故障的恢复？系统故障的恢复？介质故障恢复？）答：事务故障的恢复：事务故障的恢复是由DBMS自动完成的，对用户是透明的。 DBMS执行恢复步骤是：（1）反向扫描文件日志（即从最后向前扫描日志文件），查找该事务的更新操作。 （2）对该事务的更新操作执行逆操作。 即将日志记录中“更新前的值”写入数据库。 （3）继续反向扫描日志文件，做同样处理。 （4）如此处理下去，直至读到此事务的开始标记，该事务故障的恢复就完成了。 答：系统故障的恢复：系统故障可能会造成数据库处于不一致状态：一是未完成事务对数据库的更新可能已写入数据库；二是已提交事务对数据库的更新可能还留在缓冲区，没来得及写入数据库。 因此恢复操作就是要撤销(UNDO)故障发生时未完成的事务，重做(REDO)已完成的事务。 系统的恢复步骤是：（1）正向扫描日志文件，找出在故障发生前已经提交的事务队列（REDO队列）和未完成的事务队列（UNDO队列）。 （2）对撤销队列中的各个事务进行UNDO处理。 进行UNDO处理的方法是，反向扫描日志文件，对每个UNDO事务的更新操作执行逆操作，即将日志记录中“更新前的值”（Before Image）写入数据库。 （3）对重做队列中的各个事务进行REDO处理。 进行REDO处理的方法是：正向扫描日志文件，对每个REDO事务重新执行日志文件登记的操作。 即将日志记录中“更新后的值”（After Image）写入数据库。 *解析：在第（1）步中如何找出REDO队列和UNDO队列？请大家思考一下。 下面给出一个算法：1） 建立两个事务队列:· UNDO-LIST: 需要执行undo操作的事务集合；· REDO-LIST: 需要执行redo操作的事务集合；两个事务队列初始均为空。 2） 从日志文件头开始，正向扫描日志文件· 如有新开始（遇到Begin Transaction）的事务Ti，把Ti暂时放入UNDO-LIST队列；· 如有提交的事务（遇到End Transaction）Tj，把Tj从UNDO-LIST队列移到REDO-LIST队列；直到日志文件结束答：介质故障的恢复：介质故障是最严重的一种故障。 恢复方法是重装数据库，然后重做已完成的事务。 具体过程是：（1）DBA装入最新的数据库后备副本（离故障发生时刻最近的转储副本），使数据库恢复到转储时的一致性状态。 （2）DBA装入转储结束时刻的日志文件副本（3）DBA启动系统恢复命令，由DBMS完成恢复功能，即重做已完成的事务。 *解析1）我们假定采用的是静态转储，因此第（1）步装入数据库后备副本便可以了。 2）如果采用的是静动态转储，第（1）步装入数据库后备副本还不够，还需同时装入转储开始时刻的日志文件副本，经过处理后才能得到正确的数据库后备副本。 3）第（2）步重做已完成的事务的算法是：a. 正向扫描日志文件，找出故障发生前已提交的事务的标识，将其记入重做队列b. 再一次正向扫描日志文件，对重做队列中的所有事务进行重做处理。 即将日志记录中“更新后的值”写入数据库。 10. 具有检查点的恢复技术有什么优点？答：利用日志技术进行数据库恢复时，恢复子系统必须搜索日志，确定哪些事务需要REDO，哪些事务需要UNDO。 一般来说，需要检查所有日志记录。 这样做有两个问题：一是搜索整个日志将耗费大量的时间。 二是很多需要REDO处理的事务实际上已经将它们的更新操作结果写到数据库中了，恢复子系统又重新执行了这些操作，浪费了大量时间。 检查点技术就是为了解决这些问题。 11. 试述使用检查点方法进行恢复的步骤。 答：① 从重新开始文件中找到最后一个检查点记录在日志文件中的地址，由该地址在日志文件中找到最后一个检查点记录。 ② 由该检查点记录得到检查点建立时刻所有正在执行的事务清单ACTIVE-LIST。 这里建立两个事务队列:· UNDO-LIST: 需要执行undo操作的事务集合；· REDO-LIST: 需要执行redo操作的事务集合；把ACTIVE-LIST暂时放入UNDO-LIST队列，REDO队列暂为空。 ③ 从检查点开始正向扫描日志文件· 如有新开始的事务Ti，把Ti暂时放入UNDO-LIST队列；· 如有提交的事务Tj，把Tj从UNDO-LIST队列移到REDO-LIST队列，直到日志文件结束；④ 对UNDO-LIST中的每个事务执行UNDO操作, 对REDO-LIST中的每个事务执行REDO操作。 12. 什么是数据库镜像？它有什么用途？答：数据库镜像即根据DBA的要求，自动把整个数据库或者其中的部分关键数据复制到另一个磁盘上。 每当主数据库更新时，DBMS自动把更新后的数据复制过去，即DBMS自动保证镜像数据与主数据的一致性。 数据库镜像的用途有：一是用于数据库恢复。 当出现介质故障时，可由镜像磁盘继续提供使用，同时DBMS自动利用镜像磁盘数据进行数据库的恢复，不需要关闭系统和重装数据库副本。 二是提高数据库的可用性。 在没有出现故障时，当一个用户对某个数据加排它锁进行修改时，其他用户可以读镜像数据库上的数据，而不必等待该用户释放锁。
memcached和redis的区别
medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择 最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题 1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用 前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点： 1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比： VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。
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