mmapとページフォールト - KVM日記
はじめに メモリ管理周りで勘違いしていた部分をコードを追いながら説明してみます。 概要 Q1: qemuはゲストメモリ領域をmmap(2)してるんだよね？ A1: してますがコードには呼び出し箇所はありません*1。mmapはposix_memalign(3)内で呼び出されます。 Q2: ゲストより先に(qemuメモリ空間内の)ゲストメモリ領域にqemuがアクセスした場合どうなる？ A2: qemuのページフォールトが起きますが、SPTEは割当てられません。そのため、ゲストが当該ページにアクセスすると再度ページフォールトが起きます。SPTEが設定されるのはこのときです。 調査対象バージョン x86_64 (Intel EPTあり) シャドウページテーブルはさすがに今さらなので(^^; linux-2.6.37.6 2.6.38はasynchronous page faultを実装していて読み
ROP stagerによるシェルコード実行をやってみる - ももいろテクノロジー
DEPが有効な状況では、スタックバッファオーバーフローなどから命令を実行させるためにROPと呼ばれる手法が使われる。 さらに、ROPを使って任意の処理を実行させる方法として、実行可能なメモリ領域（stage）を動的に確保し、そこに通常のシェルコードをコピーし実行させるという方法が知られている。 この際使われるROPシーケンスはROP stagerと呼ばれる。 ここでは、DEPが有効な状況下で、mmapを使ったROP stagerによるシェルコード実行をやってみる。 環境 Ubuntu 12.04 LTS 32bit版 $ uname -a Linux vm-ubuntu32 3.11.0-15-generic #25~precise1-Ubuntu SMP Thu Jan 30 17:42:40 UTC 2014 i686 i686 i386 GNU/Linux $ lsb_release
mmapのAPI : kei@sodan
まずはmmap()のAPIを説明します。 fd = open(file, access); a' = mmap(a, n, prot, share, fd, offset); まずは普通にファイルをopen()で開きます。その後、mmap()でマップします。 aは「この仮想メモリアドレスにマップしてほしい」という値を指定できるのですが、普通はNULLでOKです。nはファイルの何バイト目をマップするのか、offsetは何バイト目からをマップするのかという指定です。 shareという引数がありますが、これは複数のプロセスが同じファイルをmmapしたときの動作です。 shareにMAP_PRIVATEを指定すると、そのプロセスは別のコピーを見て、プロセス間でデータは共有されません。メモリ上に複数データがある…ということで、ディスクにはどのデータを書いていいのか分からないので、書き込み結果はファイ
mmap＋POSIXセマフォによる高速なプロセス間通信 - mp::ipc_vector - Blog by Sadayuki Furuhashi
同じホストの異なるプロセスの間で、高速な通信を行いたいときがあります： fork() したプロセスと通信したい場合や、「アプリケーションたくさん → localhostのクライアントデーモン１つ → サーバー」という形で接続したい*1 *2 場合などなど。 あるいは共有リソースを管理するプロセスが必要なとき、具体的には memcached が localhost で動いるイメージ。 こんなときに高速なプロセス間通信がしたい。スレッドなみに高速だと嬉しい。 そこで、POSIXセマフォを使って排他制御をしつつ、mmap(2) を使って共有したメモリの上でデータをやりとりすることで、高速にプロセス間で通信を行えるようにするライブラリを作ってみました。 さっそくベンチマーク： 時間 スループット換算 UNIXドメインソケット 4.44 sec 25 MB/s ipc_vector（sleepなし）
malloc〜中級編〜 - Qiita
一応前回初級編だったので名目上タイトルを中級編にしましたが、中級編かなぁ……。まだ初級編のような気はします。 最初で書くべきことではあったのですが、今回の勉強は小崎資広さんがThe 67th Yokohama Kernel Reading Partyという怪しげな(褒めてます)集まりで発表した「mallocの旅」を参考にしています。結構図とか真似したりしてますし、本家のほうを参照したほうがいいかもしれませんね。色々省略とかしてますし。 動画 資料 というか、前回のブログは図に間違いが少しあります。まあ崩壊するほどじゃないので気にしないことにします。 じゃあまず、前回のおさらいでも。 K&R malloc、すげえフラグメンテーション頻発する！ K&R mallocが主流だった頃は「メモリはプログラムの最初に一気に確保するもの」だった メモリが充分に空いている状態で必要なメモリを一気に確保する
Linuxでユーザー空間で動作するプログラムとハードウェアがメモリを共有するためのデバイスドライバ（read/write追加） - Qiita
Linuxでユーザー空間で動作するプログラムとハードウェアがメモリを共有するためのデバイスドライバ（read/write追加）LinuxARMkernelFPGAzynq 前回投稿した「Linuxでユーザー空間で動作するプログラムとハードウェアがメモリを共有するためのデバイスドライバで紹介したudmabufに read() と write() を追加しました。 当初は mmap() だけ出来れば良いだろうと思ってました。 しかし、CやC++でプログラミングする場合は良いのですが、Ruby等のスクリプト言語からmmap()を使うのは面倒そうです。 そこで、単純に read() と write() が出来るようにしました。 read()、write()が出来るので、次のように dd コマンドを使って直接ファイルからコピーできるようになります。 zynq$ dd if=/dev/urandom
tailを実装する - Qiita
file_path = ARGV[0] row_limit = ARGV[1].to_i buffer = [] File.foreach(file_path) do |line| buffer << line buffer.shift if buffer.size > row_limit end puts buffer まず、元の記事のコメント欄より。Rubyでやるならこれでいい気がする。この特徴は シンプル ファイルを全部読む メモリ使用量は表示する分 など。試してみると意外と早い。 バッファー版 def reverse_chunks(file, size) n = file.size / size n -= 1 if file.size == n * size len = file.size - n * size until n < 0 file.seek(n * size) yie
mmapのほうがreadより速いという迷信について - kazuhoのメモ置き場
@ITに以下のような記事が出て、 今回からしばらくの間は、まったく逆の例、つまり使うとプログラムの処理性能が上がるというシステムコールを紹介していく。システムコールを呼ぶ回数は少ない方が処理性能は高くなるという原則は変わらないが、呼び出しておくと処理性能が向上するシステムコールというものが存在するのだ。こうしたシステムコールを使わないでいることは、とてももったいない。 今回紹介するシステムコールは「mmap(2)」だ。ここでは詳しく仕組みを解説しないが、mmap(2)は、プログラムの処理性能に必ず良い影響を与える。 やはりあった？ 高速化に効くシステムコール (1/2)：知ってトクするシステムコール（3） - ＠IT それを真に受けたのか、「Go言語でmmapシステムコールを使ったファイル読み込みの高速化検討とC言語のコンパイラの話 - ryochack.blog」のようなブログエントリも
やはりあった？ 高速化に効くシステムコール
やはりあった？ 高速化に効くシステムコール：知ってトクするシステムコール（3）（1/2 ページ） 単純にシステムコールを使えば、プログラムの処理速度が一気に上がるという都合のいい話はありませんと説明してきました。しかし、簡単に使えて、ある程度の処理速度向上を見込めるシステムコールも存在します。今回は、このシステムコールを使うと、どうして処理速度が上がるのかということを解説します。この点を理解すると、プログラムの処理速度を上げるための戦略が見えてくるはずです（編集部） 呼び出すとプログラムの処理性能が上がるシステムコール 前回は、システムコールを直接記述する場合には「使い方を間違えると、まったく性能を発揮できないひどいプログラムができてしまう」ということを、実例を交えて紹介した。標準ライブラリの機能はよく考えて作ってあり、特に強い理由や、はっきりとした目的があるというわけでもなければ、システ
Linuxのmmap()を通して、アドレス空間の扱いを垣間見る - Qiita
近況 飲んで帰ってきて、気づいたらこんなの書いていました。 ちょっと具体性に乏しいので、もう少し後でパッチを書きます。 (でも、明日は会社の歓迎会で飲んでくるのだ) 前回のあらましと今回見るところ 前回、仮想アドレスと物理アドレスの紐付けをする処理とそのデータ構造のページテーブルを見ました。 そして、今回はユーザ空間へのアドレス空間マップを行うmmap()を見ることで、仮想アドレス空間の扱いの一端をかいま見てみましょう。 mmapの実装 mmapは以下の実装である。 (厳密に言うと、システムコールのベクタではないので「システムコールの開始地点」ではない) asmlinkage long sys32_mmap(struct mmap_arg_struct32 __user *arg) { struct mmap_arg_struct32 a; if (copy_from_user(&a, a
QCon2014:異常検知 機械学習 - Qiita
QCon Tokyo 2014 QCon2014 My Report Top Detail Report#3/8 異常検知 機械学習の有望なアプリケーション 寺田英雄:オープンストリーム 講師 BackGround 機械学習（独学） 動画エンコーダー、同期再生エンジン 画像処理、パターン認識 オブジェクト指向（driver FW） 言語は assembra, c, c++, python, R,, Anomaly Detection ? 異常検知の目的 正常とされるパターンに一致しないパターンを見つけること （なんかあるぞと警報を出す） 技術的に あらゆるアルゴリズムを動員（定番がない） 活発な研究 機械学習の書学者に生きた教材 結果がシンプル=>正常 or 異常 社会的に あちこちにニーズ 異常の意味の広がり（通常とそうでないと意味で使うと応用例が増える） 異常検知は現場導入しやすい 結
本のサポートページ – Tsuyoshi Ide
井手剛が書いた本のサポートページです。 異常検知と変化検知 (講談社, 2015) [冒頭部立ち読み] [ 講談社サイエンティフィクのページ] 本書は、前著『 入門 機械学習による異常検知』の続編と位置づけられます。統計学における伝統的な仮説検定の枠にとらわれず、最新の機械学習の技術を幅広く盛り込みながら、異常検知・変化検知の実用的な技術を体系的に解説するよう努力しました。 理論構成上の本書の特色は、異常検知問題を「ネイマン・ピアソン決定則」と本書が呼ぶ考え方に基づく意思決定の問題として定義し、通常いわゆるベイズ決定則に基づいて行われる2値分類問題との違いを明確に区別していることです。これによりラベル付きデータの取り扱いが明確になり、また、共著者の杉山さんのグループがここ数年精力的に展開してきた密度比推定理論とのつながりも明確になります。この点において、前著『入門 機械学習による異常検知』
TwitterアプリやOAuth認証とかのAPI key,Consumer key,Access tokenを取得する方法のメモ
This post is also available in: English-US (英語) Twitterのアプリを作成したりするためのAPI利用とかOAuth認証とかに必要なAPI key,Consumer key(コンシューマー),Access token(アクセストークン)を取得する方法のメモです。 1.Twitter Developersにアクセス Twitter Developers(https://dev.twitter.com/)にアクセスしてログインする。 ログインしている状況なら、画面の右上の方に自分のTwitterアイコンがあると思います。 アイコンの隣の「Apply」から開発者申請を行います。 2.[Apps]に移動する 画面の右上の方に自分のTwitterアイコンがあると思いますが、その左隣のユーザー名(もしくは組織名でしょうか)のプルダウンメニューから[App
dRubyによる分散・Webプログラミング | オーム社 eBook Store
dRubyは、オブジェクト指向プログラミング言語Rubyで書かれた分散オブジェクトフレームワークである。本書は、最新のdRubyに基づいて作者自身が執筆した、dRubyとその周辺のライブラリのチュートリアル。dRubyの仕組みを理解し、アプリケーションを作りたい人に。 このような方におすすめ RubyやdRubyでアプリケーションを書きたい人 分散システムやマルチスレッドプログラミングに好奇心をかきたてられる人 J2EEなどちょっと大掛かりなシステムに疑問を感じている人 クライアント/サーバ型のネットワークプログラミングやCGI/JSP/ASP/Servletなどウェブプログラミングに興味のある人 分散オブジェクトシステムについての前提知識は必要なし。Rubyについては文法や標準のクラスライブラリについてほぼ理解していて、簡単なツールが書ける程度の知識があることが望ましい。（本文より）
ヤマハRTX1200の設定例を使ってコンフィグを学ぶ - tjinjin's blog
About NW素人のインフラエンジニアなので、一から勉強することにしました。おかしな点ありましたらご指摘いただけると助かります。 設定例を読み解いて見よう ヤマハのページに設定例が載っているので、それを元に基本的な設定を確認してみます。 全体像はこちら LAN1ポート分離機能：RTX1200 コマンド設定例 « 設定例 設定の確認 # 経路設定 ip route default gateway pp 1 LAN内で見つからなかったIPを外に探しに行く時に利用します。マルチホーミングとかの設定が必要ならば、他の設定になりそうですが基本的には上記の設定のままでいいんじゃないでしょうか。 # IPフィルタの設定 ip filter source-route on ip filter directed-broadcast on source-route Source-route オプション付き
Gradle3におけるJavaプロジェクトのビルド入門(2) #gradle - mike-neckのブログ
前回は、JVM component modelによるJavaプロジェクトのビルドの入門をおこなった。 mike-neck.hatenadiary.com これまでのjavaプラグインに比べると記述量が増えてしまうが、遜色ないビルドができることは示せたと思う。 複数ライブラリー(コンポーネント) 前回、簡単にするためにmainというライブラリーだけに限ってプロジェクトのビルドを行いましたが、複数のライブラリー(コンポーネント)を指定することも可能でした。そこで、今回はまず複数のライブラリーを作成するプロジェクトを構築してみたいと思います。 前回用いたMainクラスとResクラスをそれぞれ別のライブラリーに分けることにします。 クラス ライブラリー sample.Main main sample.Res res また、resources/app.propertiesファイルはmainライブラリ
PythonとVeriloggenのデータフローライブラリでパイプライン回路をお手軽に設計する - shtaxxx日記
Veriloggen 0.5.0をリリースしました。Python 3.5をサポートしたり、遅延評価・合成の仕組みを入れたり、かなり意欲的な更新です。 github.com 最近、GoogleのTensorFlowが流行っていますね。データフローですね。そこで、今回の目玉は、パイプライン回路をお手軽に設計できる、データフローライブラリ（lib.dataflow）です。 データフローライブラリを使えば、、制御信号（ready, valid）を持つ、RTLでの設計が面倒なパイプライン回路をPythonだけで設計することができます。しかも、データフローの可視化にも対応しています。 更に、シミュレーションライブラリ（lib.simulation）を使えば、Pythonだけでそのまま回路シミュレーションもできます。 では早速試してみましょう！ 準備（ダウンロード＆インストール） 以前の記事を参考にイン
グラフ・ネットワーク分析で遊ぶ(2)：最短経路長など - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回の記事に引き続き主に{igraph}の各関数で遊びながらグラフ理論・ネットワーク分析を学ぶこのシリーズですが、今回は様々なノード間の特徴量について見てみます。もちろん今回も参考文献はこちら。 ネットワーク分析 (Rで学ぶデータサイエンス 8) 作者: 鈴木努,金明哲出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2009/09/25メディア: 単行本購入: 5人 クリック: 62回この商品を含むブログ (9件) を見る データセットは前回適当に生成したグラフのものと、C elegansと、さらに以前使った『レ・ミゼラブル』の人物相関図を対比のために併用しようと思います。 最短経路長とダイクストラ法 前回適当に生成したグラフを今回も使ってみましょう。 > d [,1] [,2] [1,] 1 8 [2,] 3 1 [3,] 1 2 [4,] 6 2 [5,] 3 8 [6,] 5 3 [7,] 6
トレジャーデータで実践：Path 分析（アウトプット編１：頻出パターンマイニング） - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ
はじめに 「トレジャーデータで実践：Path 分析」シリーズでは，過去にWeb，広告，リアル店舗でのログを元に，コンバージョンパステーブルの作成例とその分析事例を紹介していました。 blog-jp.treasuredata.com それに続く本記事では，より具体的かつ汎用的な分析事例として，コンバージョンパスを分析インプットとした時に，どんな分析アウトプットが出せるか，について以下の3つを紹介する事にします。 頻出パターンマイニング（今回） コンバージョンパス ダイアグラム 決定木モデル 上記の資料はパス分析の概念から始まり，トレジャーデータにおけるデータの持たせ方から分析アウトプットまで，パス分析のいろはを詳細に述べた資料です。 コンバージョンパステーブル ここで，生データとコンバージョンマスタテーブルを元に，トレジャーデータ上で作成するコンバージョンパステーブル（パス分析のインプットと
「HOME'S」の物件・画像データセットを研究者に提供開始します！ - LIFULL Creators Blog
こんにちは、リッテルラボラトリーの清田です。 このたび、国立情報学研究所(NII)のご協力を得て、HOME'Sに掲載されている日本全国の賃貸物件データ(約533万件)と、それに紐付く物件画像データ(約8300万件)を研究資源として無償提供することになりました。あわせて、画像処理分野などで注目を集めているdeep learningなどの機械学習アルゴリズムや、テキストマイニング処理などを簡単に試していただけるツールキット群も年内に公開予定です。 2015年11月24日より、NII情報学研究データリポジトリを通じてHOME'Sデータセットとして提供開始しました。ぜひ多くの研究者の方にデータセットを研究利用していただき、住まい探しを変革するようなイノベーションにつなげていただけると嬉しいです！ 詳しい内容については、以下のイベントでお話しさせていただきました。 スライドファイルを公開しております
東京Node学園祭を支える技術 2015 #nodefest - need something more...
はじめに あっという間の一週間でした。先週 11/7(土) 東京Node学園祭2015が開催されました。 nodejs.connpass.com 強力なデザイナー 今回ノベルティのデザインは @t32k さんにお願いしました。 t32k.me JS Girls のノベルティ作成経験をお持ちだったので手放しでお任せしてしまいました。 本当にありがとうございました！ 公式サイトのデザインも @t32k さんです！ 公式サイト 2011 からずっとお世話になっている Pixel Grid さん、そしてバックエンドにニフティクラウド の MQTT を利用させていただきました。 株式会社ピクセルグリッド / PixelGrid Inc. クラウド 機能・サービス（MQTT（β）） | ニフティクラウド イカなギミック楽しんでいただけましたか？ esa.io esa.io たまたま遊びに行った Tok
GitベースのコードリーディングTips - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、投稿推進部の森川 (@morishin127) です。 エンジニアが既存のプロダクトの開発に携わる際、他人の書いたソースコードを読み解くところから始まります。過去に書かれたコードの意図を理解することは自分が書いたものでもしばしば難しく、他人が書いたものならなおさらです。この記事では過去に書かれたコードを理解するための工夫についてお話したいと思います。 なお、この記事ではプロダクトのソースコードはgitおよびGitHubのPull Requestを利用して開発が進められていることを前提としています。 特定の行から関連するPull Requestページを開く クックパッドのソースコードには概してコメントがあまり書かれておらず、見ただけでは理解しづらいような特殊な方法をとっている場合のみコメントを書いている印象です。基本的に実装に関する説明はソースコード中ではなく、GitHubのPu
より良いビジネス意思決定のために、機械学習の閾値を可視化する | POSTD
機械学習のモデルを構築した際、データサイエンティストとしての私たちの最終的なゴールは価値の創造でした。モデルが無かった(あっても今より原始的だった)頃よりも、何かしら良いものを生み出すためにモデルによる予測を活用したいのです。結果に焦点を当てるということはつまり、私たちのモデルのパフォーマンスの最終的な評価は、その有効性によって為されるということです。それは、モデルを利用したアプリケーションが生み出した価値の量として計測されます。この投稿では、ビジネスの価値を最大限にするモデル構築による意思決定を、選択したり理解したりする際の強力なツールとして、データの可視化を活用したいと思います。 分類アルゴリズムにおいて、最も一般的な利用パターンの1つが 閾値（しきいち） です。閾値以上のスコアを持つ全てのケースに対して、何らかの特別な処置を行うのです。以下に例を挙げます。 不正の防止： あなたはソー
Node.js×mongo dbで3年間サービス運用してみた話
2015/11/12開催の 【ヒカ☆ラボ】Node.js×MongoDBでのサービス運用が1時間で分かる！3年間の運用での失敗談とその対策に加えて、運用のハマりどころやツールついてもお話します！ 株式会社サイバーエージェント 橋本 純様の資料です。Read less
「論理設計」にこだわる利点 - 設計者の発言
業務システムのあり方を構想する際には、論理設計と物理設計とをフェーズ分けしたほうがいい。システム要件を仕様化しやすくなるだけでなく、スキル育成や効率改善の基礎となるからだ。それはソフトウエアの特性にもとづくプレゼントのようなもので、ありがたく活用したい。 そもそも「論理設計」とは何か。「受注情報だけを管理する」という単純なシステム要件があったとしよう。その際、たとえば以下のような「論理定義」がまとめられることになる。 １．業務構成 受注登録業務、受注保守業務、受注照会業務 ２．データ構成 受注見出しテーブル、受注明細テーブル ３．機能構成 受注一覧機能、受注登録機能、受注保守機能、受注照会機能 ここでは定義要素の字面だけが示されているが、それぞれ独特な形式の詳細情報を伴う。たとえば「業務構成」は「いつ誰がどのようにこのシステムを利用するか」についての定義のまとまりなのだが、それぞれ「いつ(
.bashrc晒し - Qiita
よく使うのはcdsで作業ディレクトリを保存しておくコマンド。cdwで保存したディレクトリに飛ぶ。 cdlでcdsで保存したディレクトリが見れる。 他のでも使えると思うけど使用しているのはCentOS 7.0.1406。 bashの設定ファイル # .bashrc ############################################ # 共通bashrcの読み込み ############################################ # Source global definitions if [ -f /etc/bashrc ]; then . /etc/bashrc fi ############################################ # PS設定 #####################################
軽量Linuxを独断と偏見で調べてみたでござる - Palm84 某所の日記
更新履歴 - 最終更新日 2015.09.30 2015.09.30 サポート期限について追記 2015.04.10 Bodhi Linux 3.0, Zorin OS 9 Lite 追記 2015.04.08 リンク、新バージョンなど追記 2014.06.29 Debian + Xfce 追記 2014.06.26 Linux Mint 17 "Qiana" - Xfce 追記 2014.06.01 wattOS 2種追記 2014.05.23 Zorin OS Lite を改定 2014.05.18 Bodhi Linux, WattOS を改定、non-pae 対応について追記 2014.05.07 Kona Linux Xfce/MATE 版を追記 2014.05.05 Linux Mint 13“Maya”Xfce を追記 2014.05.02 Debian + LXDE を追記
大量のファイルをシェルのコマンドで一括リネームする | DevelopersIO
コマンド $ ls | sed -e s/\.txt// | awk '{print $1 ".txt " $1 "_document.md"}' | xargs -n 2 mv 戦略について まず前提として、ファイルのリネームを行うには、 xargs -n 2 mv にパイプで 元ファイル名 リネーム後のファイル名 のようなフォーマットの文字列を渡せば OK です。 $ ls before.txt $ echo "before.txt after.txt" before.txt after.txt $ echo "before.txt after.txt" | xargs -n 2 mv $ ls after.txt この文字列が複数行ある場合、 xargs -n 2 mv は1行ずつ順次処理します。 $ ls 1.txt 2.txt $ echo "1.txt 11.txt\n2.tx
[AWS]AmazonLinuxの仮想マシンの上にDocker入れて機械学習（TensorFlow）動かす - Qiita
自前の物理環境を用意せずにTensorFlowを動かしたかったので、AWSのmicroインスタンス上に環境を構築した際の手順まとめ。 TensorFlowって? 2015/11/10にGoogleが公開した機械学習技術のライブラリで、サンプルを眺めただけでも以下のような学習機が使えるようだ。 - 手書き文字認識 - リカレントニューラルネットワーク(RNN) - 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) 前提環境 AWS EC2 上のVM Amazon Linux AMI 2015.03.1 (HVM), SSD Volume Type - ami-1c1b9f1c Docker 1.7.1 Ubuntu 14.04LTS(Docker上のコンテナ） AWSへの登録や仮想マシン登録は終わっている前提 AWS EC2 上のVMにDocker導入 VMにsshでログインし、以下のコマンドを入力
![[AWS]AmazonLinuxの仮想マシンの上にDocker入れて機械学習（TensorFlow）動かす - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/313a9a31410bfe0327adba56c8209e0d490b4fbf/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzbm93bW9vbjY0NjcmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWUwYzRiYzFiNzgzYjBjMDJiM2ZiMGJkMTA2MDdlNjY4%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D3f4fe2a1ada06a41df9c0ddb79bef207)
【実録】WordPressの怪しい挙動をlsofとstraceコマンドで調査する方法 | DevelopersIO
はじめに こんにちは植木和樹＠上越妙高オフィスです。 利用しているEC2を踏み台にした外部への攻撃が行われていると、攻撃先のサーバー管理者からAWS宛に不正利用報告（Abuse）が送られる場合があります。AWSでは報告を受けて、そのサーバー（IPアドレス）の利用者宛に警告メール（Abuse Report）で通知します。 今回、とあるAbuse Reportが届いた際の攻撃手段の調査をメモしたので、主に有用だったlsofとstraceコマンドの使い方についてまとめました。 EC2マネージメントコンソールで状態を確認する まず確認するのはマネージメントコンソールです。AWSから通知のあったIPアドレス（Elastic IP）から、EC2インスタンスを特定します。 次に各種CloudWatchのメトリクスを確認します。外部への攻撃を行われるとNetwork Outが極端に高くなる傾向があります。
nmapによるネットワーク探索のメモ - ももいろテクノロジー
ネットワークスキャナnmapでいろいろ探す方法のメモ。 自身が管理するIPアドレス、ドメイン以外へのスキャンは攻撃とみなされる場合があることに注意。 IPv4ホストを探索する -nはDNS逆引きの無効化、-snはポートスキャンしない。 # nmap -n -sn 192.168.0.0/24 LAN内のIPv6ホストを探索する LAN内の全ホストを表すマルチキャストアドレスff02::1にICMP pingを送る。 -vは詳細表示。 # nmap -v -n -sn --script targets-ipv6-multicast-echo 特定のホストをポートスキャンする -sSVCはSYN scanの指定とバージョン情報の調査と標準NSEスクリプトの実行、-OはOS推測、-p-は0から65535までの全ポートをスキャン、-T4はスキャン速度を上げる。 # nmap -v -sSVC -O
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mmapでドライバ的なコードを書くのもアリなのでは？
Armeria – Your go-to microservice framework
[WIP] ネットワーク仮想化における仮想ネットワークインターフェイス冗長化の考察![[WIP] ネットワーク仮想化における仮想ネットワークインターフェイス冗長化の考察](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6dc88a6a14f1434856969e8c5bef6931cd1df06b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fiots2015-wip-20151116v4-151117093746-lva1-app6891-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
Python - プログラムと機械 - プログラムの意味 - 操作的意味論(式、文、スモールステップ、仮想機械(virtual machine)) | Kamimura's blog
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はじめての Ruby コミット : sonots:blog