设置ProxyChains 2.5 目录加密 第3章 高级测试实验室 3.1 使用VMware Workstation 3.2 攻击WordPress和其他应用程序 第4章 信息收集 4.1 枚举服务 4.2 测试网络范围 4.3 识别活跃的主机 4.4 查看打开的端口 4.5 系统指纹识别 4.6 服务的指纹识别 4.7 其他信息收集手段 4.8 使用Maltego收集信息 4.9 绘制网络结构图 设置ProxyChains ProxyChains是Linux和其他Unices下的代理工具。它可以使任何程序通过代理上 网，允许TCP和DNS通过代理隧道，支持HTTP、SOCKS4和SOCKS5类型的代理 服务器，并且可配置多个代理。ProxyChains通过一个用户定义的代理列表强制连 接指定的应用程序，直接断开接收方和发送方的连接。本节将介绍设置 ProxyChains的方法。 设置Pr 知识点如下： 枚举服务； 测试网络范围； 识别活跃的主机和查看打开的端口； 系统指纹识别； 服务指纹识别； 其他信息收集手段； 使用Maltego收集信息； 绘制网络图。 大学霸 Kali Linux 安全渗透教程 110 第4章 信息收集 4.1 枚举服务 枚举是一类程序，它允许用户从一个网络中收集某一类的所有相关信息。本节将介 绍DNS枚举和SNMP枚举技术。DNS枚举可以收集本地所有DNS服务和相关条目。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.2 类 Unix 文件系统 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 中的虚拟文件系统 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.4 类 Unix 工作环境基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 1.6 类 Unix 的文本处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

个：读、写、执行（read、write、execute）（暂时说 3 个） Linux 是多用户系统，在一个系统上可以允许多个用户登录并使用系统资源，所以一个文件 的权限根据用户的类型而分成 3 类，一类是对文件拥有者而言的，一类是对文件所在组的组 员的，一类是对其他人的。在查看文件的属性时，前面的那九个字符（rwx-字样的）就表示 文件的权限： 这 9 个字符分成 3 组（每组 3 个字符） 第 1 组表示文件拥有者（属主 target 图形界面 40 十、Systemd 初始化服务 *程序的每一个运行实例都是一个进程，Linux 系统上运行着普通的进程和守护进程。 守护进程就是为用户提供服务的进程，主要有 2 类： 系统守护进程：为本地用户提供服务的，提供给用户的基本功能 网络守护进程：为远程的网络用户提供服务的，如 web 服务，ssh 服务，ftp 服务等。 *系统初始化进程是一个特殊的守护进程，其 pid //切换用户 #su - 用户名 //切换用户并进入其家目录 45 十二、FACL 文件访问权限控制 文件访问控制列表是比较灵活的权限分配方法，传统的基本 user:group:other 三类用户的权 限控制不够灵活，所以在 Linux2.6 及以后的内核版本中，配合 ext2，ext3，ext4，xfs 等文件 系统就能使用 FACL FACL 可以为任意用户/组 分配 rwx 权限 #setfacl

TensorFlow、PyTorch 等相应的 AI 框架软件，支持 AI 应用在 openEuler 上高效开发与运行。 2. openEuler AI 软件栈容器化封装优化环境部署过程，并面向不同场景提供以下三类容器镜像。 OS for AI • SDK 镜像：以 openEuler 为基础镜像，安装相应硬件平台的 SDK，如 Ascend 平台的 CANN 或 NVIDIA 的 CUDA 软件。 • AI openEuler 使能 AI，向用户提供更多 OS 选择。基于 openEuler 的 AI 容器镜像可以解决开发运行环境部署门槛高的问题，用 户根据自身需求选择对应的容器镜像即可一键部署，三类容器镜像的应用场景如下。 • SDK 镜像：提供对应硬件的计算加速工具包和开发环境，用户可进行 Ascend CANN 或 NVIDIA CUDA 等应用的开发和调试。同时， 可在该类容器中运行高 openEuler 24.03 LTS 技术白皮书 功能列表如下： • 在线应用性能抖动诊断：提供数据库类应用性能在线诊断能力，包括网络类（丢包、重传、时延、TCP 零窗等）问题、 I/O 类（磁 盘慢盘、I/O 性能下降等）问题，调度类（包括 sysCPU 冲高、死锁等）问题、内存类（OOM、泄漏等）问题等。 • 系统性能诊断：提供通用场景的 TCP、I/O 性能抖动问题诊断能力。 •

来额外的收入。越来越多的厂商开始单独销售软件，也不再提供软件的源代码。 1983年春天，Richard Matthew Stallman，这位曾经在 MIT 人工智能实验室工作 的程序员，发起了 GNU 项目，旨在开发一个自由的类 Unix 的操作系统。他为专有 软件的增长和随之而来的用户不再能够修改他们电脑上的程序而忧心忡忡。软件开 发者被束缚，有悖自由精神的现象随之普遍发生。GNU 项目的创立，标志了自由 软件运动的开始，随后的 一个大二学生，开始研究 Minix 。 4 自由软件运动、开源和 Linux 目录 Karmic Koala 图 1.1 Linus Benedict Torvalds 小提示 Minix 是一个开源的类 Unix 操作系统，是 Andrew S. Tanenbaum 教授为了便于 教授操作系统的内部流程而开发的。 Linus Torvalds 最初想把 Linux 设计成一个类似 Minix 的操作系统使之能运行 标签，您可以快速组织、处理图片，因为可以一键添加标签。Ubuntu 中 F-Spot 照 片管理器组织您的个人照片，它无缝整合了流行的网络相册，如 Flickr 和 Picasa Web。 Ubuntu 提供的 GIMP 是一个强大的类 Photoshop 图像编辑软件。 Microsoft Windows Vista 的 Paint 程序可以进行基本的图像编辑。 图 1.10 GIMP 1.5 本课小结 在本课中，您学到了：

标签管理机制，开放对任务和任务组进行标签标记的能力，用户和内核子系统可通过接口对特定工作负载进行标记，调 度器通过标签可以感知特定工作负载的任务。 2. 支持抢占、选核、选任务等功能点的策略扩展，可编程调度框架支持 CFS 调度类抢占，选核，选任务等功能的策略扩展， 提供精心设计的扩展点和丰富的辅助方法，帮助用户简单，高效的扩展策略。 功能描述 hook export User programmable policy 标签管理机制：支持对任务 / 进程 / 组 / 用户等对象的自定义扩展标签，承载用户态与内核态，内核态组件之间的协同 调度的语义。 3. 调度组件 hook 点与 helper 函数：支持对 CFS 调度类的选核，选任务，抢占流程的自定义策略注入。 适用场景 开发人员、系统管理人员基于可编程内核框架针对不同应用场景，开发自定义策略，动态加载到内核执行。 WASM 安全沙箱引擎 FaaS 函数计算是云计算新型的计算方式，通过 接口供用户使用，将目标应用运行在指定的隔离 CPU 上。 HPC 业务特征大部分符合 BSP 模型 (Bulk Synchronous Parallel Computing)：并行计算 + 通信 + 同步。系统噪声对这 类业务特征有较大性能影响。系统噪声指的是业务运行中执行的非应用计算任务，包括：系统 / 用户态守护进程、内核守护进程、 内存管理、系统调度开销、业务应用的非计算任务、资源竞争带来的噪声 (cache miss

页面淘汰策略 冷热内存 执行策略 openEuler 21.09 技术白皮书 13 05/ 云化基座 openEuler 21.09 技术白皮书 14 云原生调度增强 在云业务场景中，交互类延时敏感在线业务存在潮汐现象，CPU 资源利用率普遍较低 (~15%)，在线和离线业务混合部署 是提升资源利用率的有效方式。在现有的内核资源分配和管理机制，混部后的在线业务的性能抖动大，服务质量无法的到有效 信号后会快速响应 kill 信号处理流程，加快离线任务的退出流程。 4. OOM 内存回收优先级机制：在发生 OOM 时，优先对低优先级的进程组进行内存回收，保障在线业务的正常运行。 应用场景 适用于对交互类等时延敏感型业务（比如 MySQL、Redis、Nginx 等）和 CPU 消耗且时延不敏感的业务（如 AI 离线训练） 混合部署，包括容器与容器、容器与进程、容器与虚机、虚机与虚机混合部署等多种场景。 `-XX:+FlightRecorder` 命令启用，生成 dump 文件，并可借助 JMC 工具可视化。 2. 支持 AppCDS 技术（毕昇 JDK 8）：该技术是 CDS 的扩展版本，可以将应用类转储为 jsa 文件，增加类使用范围， 提升应用启动加载速度。 3. 支持 G1GC 内存伸缩特性（毕昇 JDK 8）：JVM 能够检测应用负载下降和 Java 堆有空闲内存的情况，并自动减少 Java

应用程序。 7. DTK：全称是统信工具套件，是基于 Qt5 开发，提供大量界面美观且实用的 UI 图形库，同时也包含工具库，为开 发者提供开发及调试的工具。 Xfce Xfce 是一个轻量级的类 Unix 的桌面系统，其特点是快速、轻量，界面美观和对用户友好，它被设计用来提高您的工作 效率，在节省系统资源的同时，能够快速加载和执行应用程序。 Xfce 由独立的软件组件构成，可根据需要单独或者组合在一起使用。 secGear 开发框架可以让开发者用在编写代码时获得一致的编程体验。 功能描述 • 提供 API 支持应用对机密计算生命周期的管理和对机密计算安全函数的调用。 • 为安全侧应用开发提供类 POSIX 接口，实现非安全侧一致的编程体验。 毕昇 JDK 毕昇 JDK 是华为基于 OpenJDK 开发的增强版本，具备高性能、高可用等优点，可用于生产环境。毕昇 JDK 运行在华为 内部 命令启用，并生成一个 dump 文件用于分析， 配合 JMC 工具可以获得更好的性能分析可视化效果。 • 支持 AppCDS 技术（毕昇 JDK 8）：该技术是 CDS 的扩展版本，可以将应用类转储为 jsa 文件，增加类使用范围， 提升应用启动加载速度。 • 支持 G1GC 内存伸缩特性（毕昇 JDK 8）：JVM 能够检测应用负载下降和 Java 堆有空闲内存的情况，并自动减少 Java 堆

标签管理机制：开放对任务和任务组进行标签标记的能力，用户和内核子系统可通过接口对特定工作负载进行 标记，调度器通过标签可以感知特定工作负载的任务。 （2） 抢占、选核、选任务等功能点的策略扩展：可编程调度框架支持 CFS 调度类抢占、选核、选任务等功能的策略扩展， 提供精心设计的扩展点和丰富的辅助方法，帮助用户简单，高效的扩展策略。 • Numa Aware spinlock：基于 MCS 自旋锁在锁传递算法上针对多 NUMA GALA 项目将全面支持 K8S 场景故障诊断，提供包括应用 drill-down 分析、微服务 &DB 性能可观测、云原生网络监控、 云原生性能 Profiling、进程性能诊断等特性，支撑 OS 五类问题（网络、磁盘、进程、内存、调度）分钟级诊断。 • K8S 环境易部署：gala-gopher 提供 daemonset 方式部署，每个 Worker Node 部署一个 gala-gopher 实例；gala- systemd、initv、ebpf 等技术，对容器关键服务进行监 控，采集集群基础服务类数据； 对节点网络、内核、磁盘 LVM 等相关信息进行监控，采集集群 OS 类异常数据；采用无侵入的方式在节点、容器内设置跨 NS 的代理，针对对应用状态、资源消耗情况、关键系统函数执行情况、IO 执行状态等执行异常进行监控，采集业务服 务 异常类数据。 集群异常检测 处理各节点原始数据，基于异常规则对采集的原始数据进行异常检测，提取关键信息。

用户态服务 内核服务 进程的关键区域 openEuler 22.03-LTS 技术白皮书 19 openEuler 22.03-LTS 技术白皮书 18 云原生调度增强 在云业务场景中，交互类延时敏感的在线业务存在潮汐现象，CPU 资源利用率普遍较低 (~15%），在线和离线业务混 合部署是提升资源利用率的有效方式。现有的内核资源分配和管理机制，混部后的在线业务的性能抖动大，服务质量无法 信号后会快速响应 kill 信号处理流程，加快离线任务的退出流程。 4. OOM 内存回收优先级机制：在发生 OOM 时，优先对低优先级的进程组进行内存回收，保障在线业务的正常运行。 应用场景 适用于对交互类等时延敏感型业务（比如 MySQL、Redis、Nginx 等）和 CPU 消耗且时延不敏感业务（如 AI 离线训练） 的容器混合部署。 容器操作系统 云原生是云计算发展的下一跳、K8s 事实上 `-XX:+FlightRecorder` 命令启用，生成 dump 文件，并可借助 JMC 工具可视化。 • 支持 AppCDS 技术（毕昇 JDK8）：该技术是 CDS 的扩展版本，可以将应用类转储为 jsa 文件，增加类使用范围， 提升应用启动加载速度。 • 支持 G1GC 内存伸缩特性（毕昇 JDK8）：JVM 能够检测应用负载下降和 Java 堆有空闲内存的情况，并自动减少 Java 堆占