All Posts

域名生成算法（DGA）是网络攻击者用来生成大量域名以逃避检测的工具。它们通过复杂的算法生成域名，挑战传统安全措施。通过机器学习和大数据等技术，网络安全专家可以更有效地检测和阻止DGA驱动的威胁。

文章介绍了域名生成算法（DGA）域名检测的研究资源，包括数据集、DGA生成器、工具和模型。它强调了DGA域名在恶意软件中的应用及其检测的挑战，并提供了相关的开源项目和研究论文作为参考。

文章详细介绍了 Kafka 在重平衡过程中面临的挑战，以及 AutoMQ 如何通过创新的存储计算分离架构来解决这些问题。通过将数据存储在对象存储中，AutoMQ 无需在 broker 间移动数据就能实现重平衡，大大提高了效率。文章还介绍了 AutoMQ 的自平衡组件 AutoBalancer 的工作原理和优势。

这篇文章介绍了 AutoMQ 如何通过创新的 WAL 存储架构和智能的服务发现机制，让生产者与同可用区的 broker 通信，并利用对象存储替代传统数据复制方案，从而几乎完全消除了 Kafka 中的跨可用区数据传输成本。

文章介绍了 AutoMQ 如何通过创新的存储架构,让 Kafka 完全运行在对象存储上。它通过堆外缓存处理实时读写,使用 EBS 作为预写日志确保可靠性,并将所有数据最终存储在对象存储中。这种设计既保持了 Kafka 的高性能,又解决了传统 Kafka 存储扩展的局限性。