轻松编写Snort规则

Centos7系统中Snort+Iptables+Guardian联动实验

本节课程解析了如何通过结合SNORT IDS系统和IPTables防火墙增强网络安全性。展示了在一个设置了NAT和透明代理的Linux服务器上安装SNORT IDS和IPTables防火墙的过程。课程展示了通过配置规则实现当检测到超过特定大小的数据包时自动阻断来自特定IP地址的流量。详细介绍了脚本的使用和对SNORT报警系统的配置细节，以及如何通过修改配置文件实现威胁检测和自动封锁可疑IP。重点讲述了利用Garden工具结合脚本和配置文件控制IPTables行为以达到网络防御的目的。实验包括了验证安装、执行脚本和配置防火墙规则的步骤，并强调了实验环境在实际应用中的局限性。

开源防火墙iptables日志分析实战

讲解了iptables日志的结构及分析方法，重点在于如何通过日志识别TCP/UDP和SMP连接，流量和访问信息，以及如何使用OSIM平台的iptables插件进行图形化分析。介绍了日志的关键元素，如时间戳、主机名、协议类型、源和目标地址等。强调了使用图形界面相较字符界面在效率上的优势，并提及如何配置远程服务器以将日志发送到集中分析系统。内容适合需要深入了解网络监控、安全分析和日志管理的专业人员。

两种不同的Snort架构实战

本视频演示了如何使用Snort与MySQL结合板一二实验架构进行网络监控，及其与Pigsty替换下的实验对比。观众将学会启动监控程序，验证远程主机连通性，并在数据库中检查网络事件。展示了运用网络监控工具Snort和数据管理系统MySQL建立安全监控架构，并演示了如何通过图形化界面进行实时观察和报警可视化处理。适合对网络安全和数据监控有兴趣的技术人员。

《速学Threejs》让物体与相机沿着曲线轨迹运动

本视频主要介绍了如何通过技术手段实现沿曲线运动的轨迹控制。首先，通过曲线函数中的get point方法获取曲线上的点，然后根据当前时间获取对应点的位置，实现对象沿曲线的运动。此外，还介绍了如何获取曲线的长度、分解曲线为小节并获取每小节的长度等方法。视频中还提到了如何通过时间转换、三维向量复制等技术手段，实现对象位置的动态调整和速度控制。最后，还涉及到了如何将摄像机绑定到轨迹上，实现3D视图的动态变化。这些技术内容适合有一定编程基础，对3D动画制作感兴趣的技术人群学习。

手动构建Snort可视化实战

视频着重介绍了在3tos7.8环境下搭建Snoot系统的详细步骤，包括数据存储与展现流程，采用实验环境演示，通过提供虚拟机和源码，方便初学者快速掌握和实践。内容涵盖从基础操作如数据包嗅探、Smart软件安装，到高级内容如Snoot系统架构搭建、数据库配置与性能提升。同时，课程关注实操，强调了图形化报警系统配置与Sort规则的开发测试，并覆盖了在多种操作系统上的安装过程。针对疑问，讲师提供快速回复服务，确保学员理解透彻，且提供退款承诺增加信任度。

Windows环境下配置Snort实战

本视频深入讲述了如何在Windows Server 2003环境下配置和使用SNORT入侵检测系统。从启动服务到配置PHPMyAdmin进行数据库管理，再到使用ACID和BASE这两款可视化工具来检查和分析报警信息，视频涵盖了安全监控的各个方面。此外，也简略介绍了在Windows XP环境下的操作，强调了日志分析的重要性，并提供了实时监控和日志文件大小变化的直观案例，帮助观众理解在发生安全事件时的系统反应。视频旨在教授技术人员如何监测网络安全状况，适合于网络管理员、系统管理员、安全分析师、IT专业学习者、网络安全初学者。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。