⑴ 可以解釋一下黑客入侵計算機資料庫背後的原理。
第一步信息收集（敏感目錄文件、whois信息、旁註、埠開放、iis幾、）
第二部漏洞挖掘（web應用指紋、漏洞有那些xss、CSRF、XSIO、SQL、任何文件讀取、上傳、之類的）
第三步漏洞利用（目的思考、利用漏洞拿到相關許可權、然後提權）
再之後就是提權拿伺服器、然後創建隱藏賬戶、然後擦痕跡、
⑵ 計算機網路信息安全中傳輸威脅常見的攻擊手法主要有
計算機網路信息安全中傳輸威脅常見的攻擊手法主要有：
（一）利用網路系統漏洞進行攻擊
許多網路系統都存在著這樣那樣的漏洞，這些漏洞有可能是系統本身所有的，如WindowsNT、UNIX等都有數量不等的漏洞，也有可能是由於 網管的疏忽而造成的。黑客利用這些漏洞就能完成密碼探測、系統入侵等攻擊。
對於系統本身的漏洞，可以安裝軟體補丁；另外網管也需要仔細工作，盡量避免因疏忽而使他人有機可乘。
（二）通過電子郵件進行攻擊
電子郵件是互聯網上運用得十分廣泛的一種通訊方式。黑客可以使用一些郵件炸彈軟體或CGI程序向目的郵箱發送大量內容重復、無用的垃圾郵件，從而使目的郵箱被撐爆而無法使用。當垃圾郵件的發送流量特別大時，還有可能造成郵件系統對於正常的工作反映緩慢，甚至癱瘓， 這一點和後面要講到的「拒絕服務攻擊（DDoS）比較相似。
對於遭受此類攻擊的郵箱，可以使用一些垃圾郵件清除軟體來解決，其中常見的有SpamEater、Spamkiller等，Outlook等收信軟體同樣也 能達到此目的。
（三）解密攻擊
在互聯網上，使用密碼是最常見並且最重要的安全保護方法，用戶時時刻刻都需要輸入密碼進行身份校驗。而現在的密碼保護手段大都認密碼不認人，只要有密碼，系統就會認為你是經過授權的正常用戶，因此，取得密碼也是黑客進行攻擊的一重要手法。取得密碼也還有好幾種方法，一種是對網路上的數據進行監聽。因為系統在進行密碼校驗時，用戶輸入的密碼需要從用戶端傳送到伺服器端，而黑客就能在兩端之間進行數據監聽。但一般系統在傳送密碼時都進行了加密處理，即黑客所得到的數據中不會存在明文的密碼，這給黑客進行破解又提了一道難題。這種手法一般運用於區域網，一旦成功攻擊者將會得到很大的操作權益。另一種解密方法就是使用窮舉法對已知用戶名的密碼進行暴力解密。這種解密軟體對嘗試所有可能字元所組成的密碼，但這項工作十分地費時，不過如果用戶的密碼設置得比較簡單，如「12345」、「ABC」等那有可能只需一眨眼的功夫就可搞定。
為了防止受到這種攻擊的危害，用戶在進行密碼設置時一定要將其設置得復雜，也可使用多層密碼，或者變換思路使用中文密碼，並且不要以自己的生日和電話甚至用戶名作為密碼，因為一些密碼破解軟體可以讓破解者輸入與被破解用戶相關的信息，如生日等，然後對這些數據構成的密碼進行優先嘗試。另外應該經常更換密碼，這樣使其被破解的可能性又下降了不少。
（四）後門軟體攻擊
後門軟體攻擊是互聯網上比較多的一種攻擊手法。Back Orifice2000、冰河等都是比較著名的特洛伊木馬，它們可以非法地取得用戶電腦的超級用戶級權利，可以對其進行完全的控制，除了可以進行文件操作外，同時也可以進行對方桌面抓圖、取得密碼等操作。這些後門軟體分為伺服器端和用戶端，當黑客進行攻擊時，會使用用戶端程序登陸上已安裝好伺服器端程序的電腦，這些伺服器端程序都比較小，一般會隨附帶於某些軟體上。有可能當用戶下載了一個小游戲並運行時，後門軟體的伺服器端就安裝完成了，而且大部分後門軟體的重生能力比較強，給用戶進行清除造成一定的麻煩。
當在網上下載數據時，一定要在其運行之前進行病毒掃描，並使用一定的反編譯軟體，查看來源數據是否有其他可疑的應用程序，從而杜絕這些後門軟體。
（五）拒絕服務攻擊
互聯網上許多大網站都遭受過此類攻擊。實施拒絕服務攻擊（DDoS）的難度比較小，但它的破壞性卻很大。它的具體手法就是向目的伺服器發送大量的數據包，幾乎佔取該伺服器所有的網路寬頻，從而使其無法對正常的服務請求進行處理，而導致網站無法進入、網站響應速度大大降低或伺服器癱瘓。現在常見的蠕蟲病毒或與其同類的病毒都可以對伺服器進行拒絕服務攻擊的進攻。它們的繁殖能力極強，一般通過Microsoft的Outlook軟體向眾多郵箱發出帶有病毒的郵件，而使郵件伺服器無法承擔如此龐大的數據處理量而癱瘓。
⑶ 數據分析的六大黃金法則
數據分析的六大黃金法則
為什麼你的數據分析成果總是難以落地?數據分析的價值總是遠遠低於預期?相信看完這篇文章，每個人都能找到一個屬於自己的答案。本人先後在電力、軍工、金融等行業擔任數據分析師，有多年行業經驗。從平時的工作中總結出以下六個數據分析時要注意的原則，希望能對大家有所幫助。
1、遵循數據分析標准流程
數據分析遵循一定的流程，不僅可以保證數據分析每一個階段的工作內容有章可循，而且還可以讓分析最終的結果更加准確，更加有說服力。一般情況下，數據分析分為以下幾個步驟：
1)業務理解，確定目標、明確分析需求;
2)數據理解，收集原始數據、描述數據、探索數據、檢驗數據質量;
3)數據准備，選擇數據、清洗數據、構造數據、整合數據、格式化數據;
4)建立模型，選擇建模技術、參數調優、生成測試計劃、構建模型;
5)評估模型，對模型進行較為全面的評價，評價結果、重審過程;
6)成果部署，分析結果應用。
2、明確數據分析目標
在數據分析前期，要做到充分溝通、理解業務規則、關注業務痛點、了解用戶需求、換位思考，明確為什麼要做數據分析，要達到一個什麼目標。這樣才能保證後續的收集數據、確定分析主題、分析數據、分析結果應用等工作都能夠圍繞分析目標開展，保證最終能夠從整體目標的角度去總結分析成果。
3、業務與數據結合確定分析主題
以解決業務問題為目標，以數據現狀為基礎，確定分析主題。前期要做好充分的准備，以業務問題為導向，以業務梳理為重點，進行多輪討論，分析主題避免過大，針對業務痛點，實現知現狀、明原因、可預測、有價值。另外，分析數據的范圍除了重點關注的業務指標數據，還要盡量考慮擴展外延數據，比如經濟指標數據、氣象數據、財務數據等。確定分析主題之前，要進行數據支撐情況的初步判斷，避免中途發現數據質量或者數據范圍不能支撐分析工作的情況發生。確定分析主題之後，詳細論證分析可行性，保證分析過程的清晰性，才能開始分析工作。
4、多種分析方法結合
分析過程中盡量運用多種分析方法，以提高分析的准確性和可靠性。例如，運用定性定量相結合的分析方法對於數據進行分析;融合互動式自助BI、數據挖掘、自然語言處理等多種分析方法;高級分析和可視化分析相結合等。
5、選擇合適的分析工具
工欲善其事，必先利其器，數據分析過程中要選擇合適的分析工具做分析。SPSS、SAS、Alteryx、美林TEMPO、Repidminer、R、Python等這幾種工具都是業界比較認可的數據分析產品。它們各有其優勢，SPSS較早進入國內市場，發展已經相對成熟，有大量參考書可供參考，操作上容易上手，簡單易學。SAS由於其功能強大而且可以編程，很受高級用戶的歡迎。Alteryx工作流打包成應用，為小企業直接提供應用，地理數據分析功能強大。美林的Tempo功能全面，在高級分析和可視化分析相結合上具有明顯優勢。Repidminer 易用性和用戶體驗做得很好，並且內置了很多案例用戶可直接替換數據源去使用。R 是開源免費的，具有良好的擴展性和豐富的資源，涵蓋了多種行業中數據分析的幾乎所有方法，分析數據更靈活。Python，有各種各樣功能強大的庫，做數據處理很方便，跟MATLAB很像。
6、分析結論盡量圖表化
經過嚴謹推導得出的結論，首先要精簡明確，3-5條即可。其次要與業務問題結合，給出解決方案或建議方案。第三盡量圖表化，要增強其可讀性。
某企業KPI分析報告
數據分析過程中，除了以上六條原則，還要避免以下3種情況：
1)時間安排不合理
在開始分析工作之前，一定要做一個明確的進度計劃，時間分配的原則是：數據收集、整理及建模佔70%，數據可視化展現及分析報告佔25%，其他佔5%。(數據的收集、整理和建模的過程，是反復迭代的過程)
2)數據源選擇不合理
一般企業中的數據來源有很多，SAP、TMS、CRM及各部門業務系統，每個渠道的數據各有特點。這時，應該慎重考慮從哪個渠道獲取數據更加快捷有效。數據源選擇不合理，不僅影響結論的可靠性，而且有返工的風險。
3)溝通不充分
無論是分析人員內部的溝通還是與外部相關人員的溝通，都是至關重要的。與外部人員溝通效不順暢，可能造成前期需求不清，中間業務邏輯混亂，最終導致數據分析結果差強人意。與內部人員溝通效率低，可能造成分析進度滯後，分析工作開展不暢等諸多問題，直接影響分析效果。
對於數據分析師，分析經驗的積累與專業知識的提升同樣重要，因為有些問題不是只用專業知識就能解決的，所以在平時的工作中要有意識的去學習業務知識、掌握先進的分析工具，做一個有心人!