⑴ 可以解释一下黑客入侵计算机数据库背后的原理。
第一步信息收集（敏感目录文件、whois信息、旁注、端口开放、iis几、）
第二部漏洞挖掘（web应用指纹、漏洞有那些xss、CSRF、XSIO、SQL、任何文件读取、上传、之类的）
第三步漏洞利用（目的思考、利用漏洞拿到相关权限、然后提权）
再之后就是提权拿服务器、然后创建隐藏账户、然后擦痕迹、
⑵ 计算机网络信息安全中传输威胁常见的攻击手法主要有
计算机网络信息安全中传输威胁常见的攻击手法主要有：
（一）利用网络系统漏洞进行攻击
许多网络系统都存在着这样那样的漏洞，这些漏洞有可能是系统本身所有的，如WindowsNT、UNIX等都有数量不等的漏洞，也有可能是由于 网管的疏忽而造成的。黑客利用这些漏洞就能完成密码探测、系统入侵等攻击。
对于系统本身的漏洞，可以安装软件补丁；另外网管也需要仔细工作，尽量避免因疏忽而使他人有机可乘。
（二）通过电子邮件进行攻击
电子邮件是互联网上运用得十分广泛的一种通讯方式。黑客可以使用一些邮件炸弹软件或CGI程序向目的邮箱发送大量内容重复、无用的垃圾邮件，从而使目的邮箱被撑爆而无法使用。当垃圾邮件的发送流量特别大时，还有可能造成邮件系统对于正常的工作反映缓慢，甚至瘫痪， 这一点和后面要讲到的“拒绝服务攻击（DDoS）比较相似。
对于遭受此类攻击的邮箱，可以使用一些垃圾邮件清除软件来解决，其中常见的有SpamEater、Spamkiller等，Outlook等收信软件同样也 能达到此目的。
（三）解密攻击
在互联网上，使用密码是最常见并且最重要的安全保护方法，用户时时刻刻都需要输入密码进行身份校验。而现在的密码保护手段大都认密码不认人，只要有密码，系统就会认为你是经过授权的正常用户，因此，取得密码也是黑客进行攻击的一重要手法。取得密码也还有好几种方法，一种是对网络上的数据进行监听。因为系统在进行密码校验时，用户输入的密码需要从用户端传送到服务器端，而黑客就能在两端之间进行数据监听。但一般系统在传送密码时都进行了加密处理，即黑客所得到的数据中不会存在明文的密码，这给黑客进行破解又提了一道难题。这种手法一般运用于局域网，一旦成功攻击者将会得到很大的操作权益。另一种解密方法就是使用穷举法对已知用户名的密码进行暴力解密。这种解密软件对尝试所有可能字符所组成的密码，但这项工作十分地费时，不过如果用户的密码设置得比较简单，如“12345”、“ABC”等那有可能只需一眨眼的功夫就可搞定。
为了防止受到这种攻击的危害，用户在进行密码设置时一定要将其设置得复杂，也可使用多层密码，或者变换思路使用中文密码，并且不要以自己的生日和电话甚至用户名作为密码，因为一些密码破解软件可以让破解者输入与被破解用户相关的信息，如生日等，然后对这些数据构成的密码进行优先尝试。另外应该经常更换密码，这样使其被破解的可能性又下降了不少。
（四）后门软件攻击
后门软件攻击是互联网上比较多的一种攻击手法。Back Orifice2000、冰河等都是比较着名的特洛伊木马，它们可以非法地取得用户电脑的超级用户级权利，可以对其进行完全的控制，除了可以进行文件操作外，同时也可以进行对方桌面抓图、取得密码等操作。这些后门软件分为服务器端和用户端，当黑客进行攻击时，会使用用户端程序登陆上已安装好服务器端程序的电脑，这些服务器端程序都比较小，一般会随附带于某些软件上。有可能当用户下载了一个小游戏并运行时，后门软件的服务器端就安装完成了，而且大部分后门软件的重生能力比较强，给用户进行清除造成一定的麻烦。
当在网上下载数据时，一定要在其运行之前进行病毒扫描，并使用一定的反编译软件，查看来源数据是否有其他可疑的应用程序，从而杜绝这些后门软件。
（五）拒绝服务攻击
互联网上许多大网站都遭受过此类攻击。实施拒绝服务攻击（DDoS）的难度比较小，但它的破坏性却很大。它的具体手法就是向目的服务器发送大量的数据包，几乎占取该服务器所有的网络宽带，从而使其无法对正常的服务请求进行处理，而导致网站无法进入、网站响应速度大大降低或服务器瘫痪。现在常见的蠕虫病毒或与其同类的病毒都可以对服务器进行拒绝服务攻击的进攻。它们的繁殖能力极强，一般通过Microsoft的Outlook软件向众多邮箱发出带有病毒的邮件，而使邮件服务器无法承担如此庞大的数据处理量而瘫痪。
⑶ 数据分析的六大黄金法则
数据分析的六大黄金法则
为什么你的数据分析成果总是难以落地?数据分析的价值总是远远低于预期?相信看完这篇文章，每个人都能找到一个属于自己的答案。本人先后在电力、军工、金融等行业担任数据分析师，有多年行业经验。从平时的工作中总结出以下六个数据分析时要注意的原则，希望能对大家有所帮助。
1、遵循数据分析标准流程
数据分析遵循一定的流程，不仅可以保证数据分析每一个阶段的工作内容有章可循，而且还可以让分析最终的结果更加准确，更加有说服力。一般情况下，数据分析分为以下几个步骤：
1)业务理解，确定目标、明确分析需求;
2)数据理解，收集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据质量;
3)数据准备，选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据;
4)建立模型，选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型;
5)评估模型，对模型进行较为全面的评价，评价结果、重审过程;
6)成果部署，分析结果应用。
2、明确数据分析目标
在数据分析前期，要做到充分沟通、理解业务规则、关注业务痛点、了解用户需求、换位思考，明确为什么要做数据分析，要达到一个什么目标。这样才能保证后续的收集数据、确定分析主题、分析数据、分析结果应用等工作都能够围绕分析目标开展，保证最终能够从整体目标的角度去总结分析成果。
3、业务与数据结合确定分析主题
以解决业务问题为目标，以数据现状为基础，确定分析主题。前期要做好充分的准备，以业务问题为导向，以业务梳理为重点，进行多轮讨论，分析主题避免过大，针对业务痛点，实现知现状、明原因、可预测、有价值。另外，分析数据的范围除了重点关注的业务指标数据，还要尽量考虑扩展外延数据，比如经济指标数据、气象数据、财务数据等。确定分析主题之前，要进行数据支撑情况的初步判断，避免中途发现数据质量或者数据范围不能支撑分析工作的情况发生。确定分析主题之后，详细论证分析可行性，保证分析过程的清晰性，才能开始分析工作。
4、多种分析方法结合
分析过程中尽量运用多种分析方法，以提高分析的准确性和可靠性。例如，运用定性定量相结合的分析方法对于数据进行分析;融合交互式自助BI、数据挖掘、自然语言处理等多种分析方法;高级分析和可视化分析相结合等。
5、选择合适的分析工具
工欲善其事，必先利其器，数据分析过程中要选择合适的分析工具做分析。SPSS、SAS、Alteryx、美林TEMPO、Repidminer、R、Python等这几种工具都是业界比较认可的数据分析产品。它们各有其优势，SPSS较早进入国内市场，发展已经相对成熟，有大量参考书可供参考，操作上容易上手，简单易学。SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎。Alteryx工作流打包成应用，为小企业直接提供应用，地理数据分析功能强大。美林的Tempo功能全面，在高级分析和可视化分析相结合上具有明显优势。Repidminer 易用性和用户体验做得很好，并且内置了很多案例用户可直接替换数据源去使用。R 是开源免费的，具有良好的扩展性和丰富的资源，涵盖了多种行业中数据分析的几乎所有方法，分析数据更灵活。Python，有各种各样功能强大的库，做数据处理很方便，跟MATLAB很像。
6、分析结论尽量图表化
经过严谨推导得出的结论，首先要精简明确，3-5条即可。其次要与业务问题结合，给出解决方案或建议方案。第三尽量图表化，要增强其可读性。
某企业KPI分析报告
数据分析过程中，除了以上六条原则，还要避免以下3种情况：
1)时间安排不合理
在开始分析工作之前，一定要做一个明确的进度计划，时间分配的原则是：数据收集、整理及建模占70%，数据可视化展现及分析报告占25%，其他占5%。(数据的收集、整理和建模的过程，是反复迭代的过程)
2)数据源选择不合理
一般企业中的数据来源有很多，SAP、TMS、CRM及各部门业务系统，每个渠道的数据各有特点。这时，应该慎重考虑从哪个渠道获取数据更加快捷有效。数据源选择不合理，不仅影响结论的可靠性，而且有返工的风险。
3)沟通不充分
无论是分析人员内部的沟通还是与外部相关人员的沟通，都是至关重要的。与外部人员沟通效不顺畅，可能造成前期需求不清，中间业务逻辑混乱，最终导致数据分析结果差强人意。与内部人员沟通效率低，可能造成分析进度滞后，分析工作开展不畅等诸多问题，直接影响分析效果。
对于数据分析师，分析经验的积累与专业知识的提升同样重要，因为有些问题不是只用专业知识就能解决的，所以在平时的工作中要有意识的去学习业务知识、掌握先进的分析工具，做一个有心人!