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【vfp飞机大战源码】【mfc tcp 源码】【编译 LineageOS 源码】hbase源码哪里下载

时间:2024-11-14 23:55:09 来源:怎么看jdk的源码 作者:社工裤源码最新

1.mimikatz源码分析-lsadump模块(注册表)
2.LevelDB 源码剖析1 -- 原理
3.TiKV 源码解析系列文章(十四)Coprocessor 概览
4.zookeeper开山篇-编译安装与zk基础命令使用

hbase源码哪里下载

mimikatz源码分析-lsadump模块(注册表)

       mimikatz是码里一款内网渗透中的强大工具,本文将深入分析其lsadump模块中的下载sam部分,探索如何从注册表获取用户哈希。码里

       首先,下载简要了解一下Windows注册表hive文件的码里结构。hive文件结构类似于PE文件,下载vfp飞机大战源码包括文件头和多个节区,码里每个节区又有节区头和巢室。下载其中,码里巢箱由HBASE_BLOCK表示,下载巢室由BIN和CELL表示,码里整体结构被称为“储巢”。下载通过分析hive文件的码里结构图,可以更直观地理解其内部组织。下载

       在解析过程中,码里需要关注的关键部分包括块的签名(regf)和节区的签名(hbin)。这些签名对于定位和解析注册表中的数据至关重要。

       接下来,深入解析mimikatz的解析流程。在具备sam文件和system文件的情况下,主要分为以下步骤:获取注册表system的句柄、读取计算机名和解密密钥、获取注册表sam的句柄以及读取用户名和用户哈希。若无sam文件和system文件,mfc tcp 源码mimikatz将直接通过官方API读取本地机器的注册表。

       在mimikatz中,会定义几个关键结构体,包括用于标识操作的注册表对象和内容的结构体(PKULL_M_REGISTRY_HANDLE)以及注册表文件句柄结构体(HKULL_M_REGISTRY_HANDLE)。这些结构体包含了文件映射句柄、映射到调用进程地址空间的位置、巢箱的起始位置以及用于查找子键和子键值的键巢室。

       在获取注册表“句柄”后,接下来的任务是获取计算机名和解密密钥。密钥位于HKLM\SYSTEM\ControlSet\Current\Control\LSA,通过查找键值,将其转换为四个字节的密钥数据。利用这个密钥数据,mimikatz能够解析出最终的密钥。

       对于sam文件和system文件的操作,主要涉及文件映射到内存的过程,通过Windows API(CreateFileMapping和MapViewOfFile)实现。这些API使得mimikatz能够在不占用大量系统资源的情况下,方便地处理大文件。

       在获取了注册表系统和sam的句柄后,mimikatz会进一步解析注册表以获取计算机名和密钥。对于密钥的获取,mimikatz通过遍历注册表项,编译 LineageOS 源码定位到特定的键值,并通过转换宽字符为字节序列,最终组装出密钥数据。

       接着,解析过程继续进行,获取用户名和用户哈希。在解析sam键时,mimikatz首先会获取SID,然后遍历HKLM\SAM\Domains\Account\Users,解析获取用户名及其对应的哈希。解析流程涉及多个步骤,包括定位samKey、获取用户名和用户哈希,以及使用samKey解密哈希数据。

       对于samKey的获取,mimikatz需要解密加密的数据,使用syskey作为解密密钥。解密过程根据加密算法(rc4或aes)有所不同,但在最终阶段,mimikatz会调用系统函数对数据进行解密,从而获取用户哈希。

       在完成用户哈希的解析后,mimikatz还提供了一个额外的头像字体源码功能:获取SupplementalCreds。这个功能可以解析并解密获取对应用户的SupplementalCredentials属性,包括明文密码及哈希值,为用户提供更全面的哈希信息。

       综上所述,mimikatz通过解析注册表,实现了从系统中获取用户哈希的高效功能,为内网渗透提供了强大的工具支持。通过深入理解其解析流程和关键结构体的定义,可以更好地掌握如何利用mimikatz进行深入的安全分析和取证工作。

LevelDB 源码剖析1 -- 原理

       LSM-Tree,全称Log-Structured Merge Tree,被广泛应用于数据库系统中,如HBase、Cassandra、LevelDB和SQLite,甚至MongoDB 3.0也引入了可选的LSM-Tree引擎。这种数据结构旨在提供优于传统B+树或ISAM(Indexed Sequential Access Method)方法的写入吞吐量,通过避免随机的本地更新操作实现。

       LSM-Tree的核心思想基于磁盘性能的特性:随机访问速度远低于顺序访问,三个数量级的差距。因此,简单地将数据附加至文件尾部(日志或堆文件策略)可以提供接近理论极限的写入吞吐量。尽管这种方法足够简单且性能良好,settings n源码但它有一个明显的缺点:从日志中随机读取数据需要花费更多时间,因为需要按时间顺序从近及远扫描日志直至找到所需键。因此,日志策略仅适用于简单的数据访问场景。

       为了应对更复杂的读取需求,如基于键的搜索、范围搜索等,LSM-Tree引入了一种改进策略,通过创建一系列排序文件来存储数据,每次写入都会生成一个新的文件,同时保留了日志系统优秀的写性能。在读取数据时,系统会检查所有文件,并定期合并文件以减少文件数量,从而提高读取性能。

       在LSM-Tree的基本算法中,写入数据按照顺序保存到一组较小的排序文件中。每个文件代表了一段时间内的数据变更,且在写入前进行排序。内存表作为写入数据的缓冲区,用于保持键值的顺序。当内存表填满后,已排序的数据刷新到磁盘上的新文件。系统会周期性地执行合并操作,选择一些文件进行合并,以减少文件数量和删除冗余数据,同时维持读取性能。

       读取数据时,系统首先检查内存缓冲区,若未找到目标键,则以反向时间顺序检查各个文件,直到找到目标键。合并操作通过定期将文件合并在一起,控制文件数量和读取性能,即使文件数量增加,读取性能仍可保持在可接受范围内。通过使用内存中保存的页索引,可以优化读取操作,尤其是在文件末尾保留索引块,这通常比直接二进制搜索更高效。

       为了减少读取操作时访问的文件数量,新实现采用了分级合并(Leveled Compaction),即基于级别的文件合并策略。这不仅减少了最坏情况下需要访问的文件数量,还减少了单次压缩的副作用,同时提供更好的读取性能。分级合并与基本合并的主要区别在于文件合并的策略,这使得工作负载扩展合并的影响更高效,同时减少总空间需求。

TiKV 源码解析系列文章(十四)Coprocessor 概览

       本文将简要介绍 TiKV Coprocessor 的基本原理。TiKV Coprocessor 是 TiDB 的一部分,用于在 TiKV 层处理读请求。通过引入 Coprocessor,TiKV 可以在获取数据后进行计算,从而提高性能。

       传统处理方式中,TiDB 向 TiKV 获取数据,然后在 TiDB 内部进行计算。而 Coprocessor 则允许 TiKV 进行计算,将计算结果直接返回给 TiDB,减少数据在系统内部的传输。

       Coprocessor 的概念借鉴自 HBase,其主要功能是对读请求进行分类,处理包括 TableScan、IndexScan、Selection、Limit、TopN、Aggregation 等不同类型请求。其中,DAG 类请求是最复杂且常用的类型,本文将重点介绍。

       DAG 请求是由一系列算子组成的有向无环图,这些算子在代码中称为 Executors。DAG 请求目前支持两种计算模型:火山模型和向量化模型。在当前的 TiKV master 上,这两种模型并存,但火山模型已被弃用,因此本文将重点介绍向量化计算模型。

       向量化计算模型中,所有算子实现了 BatchExecutor 接口,其核心功能是 get_batch。算子类型包括 TableScan、IndexScan、Selection、Limit、TopN 和 Aggregation 等,它们之间可以任意组合。

       以查询语句“select count(1) from t where age>”为例,展示了如何使用不同算子进行处理。本文仅提供 Coprocessor 的概要介绍,后续将深入分析该模块的源码细节,并欢迎读者提出改进意见。

zookeeper开山篇-编译安装与zk基础命令使用

       随着软件规模的扩张,分布式服务逐渐成为解决并发流量问题的主流选择,Apache的Zookeeper作为一款成熟的分布式协调组件,为分布式应用提供一致性服务。本文将带你步入Zookeeper的学习之旅,从基础安装和命令使用开始。

       Zookeeper是Apache的一个分布式应用程序协调服务,它扮演着配置管理、域名服务、分布式同步和组服务等角色,是Hadoop和Hbase的重要组成部分。它的主要作用是保证分布式系统中的数据一致性。

       下载安装步骤有两个:首先,可从官网(mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...)下载最新版本的zookeeper-xxx.tar.gz,解压后将conf目录下的zoo_sample.cfg复制并重命名为zoo.cfg,配置dataDir和dataLogDir,然后双击bin目录下的zkServer.cmd启动服务。

       另一种方法是下载zk源码,通过Ant进行编译。首先,根据开发环境和zk源码版本下载Ant,配置环境变量,然后在GitHub上选择相应的版本进行git下载。编译时需注意zk源码中的properties-maven-plugin和exec-maven-plugin插件配置,可能需要手动修改以适应本地环境。

       启动单机版zk服务时,可能会遇到编译错误,需检查pom.xml文件和git.properties配置。成功编译后,通过zkCli.cmd客户端连接,通过ls、create、get、stat、delete等命令操作zk节点,实现基本的创建、读取、修改和删除功能。

       本文仅是Zookeeper学习的入门,后续还将深入探讨更多命令和配置细节,欢迎持续关注。作者:享学课堂online,来源:今日头条。

关键词:标准查新源码

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