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fail2ban 与 btmp 暴力破解追踪 (fail2ban and btmp Brute-Force Tracking)

公网 Linux 服务器必然被 SSH 爆破扫描,两个工具/文件构成"看清它 → 掐断它"的闭环:btmp 是"谁试过开门"的流水账(看得见),fail2ban 是"试太多次自动锁门"的门禁(治得了)。btmp:登录失败流水账btmp 是 Linux 登录失败记录文件(/var/log/btmp),由 sshd/PAM 在每次认证失败时追加一条二进制记录。配套工具:sudo lastb

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爬虫与扫描器的边界 (Crawler vs Scanner Boundary)

公网站点的访问日志里,"爬虫"和"攻击扫描器"高度混淆:同一个 GET /.env 请求,可能是正经公司的健康检查,也可能是攻击者的密钥捞取——日志层面无法区分,因为请求本身一模一样。理解这个边界,才能既不误封搜索引擎(SEO 灾难),又不放走真攻击。三类"爬虫"的真实画像类型例子打 .env 吗目的搜索引擎爬虫Googlebot、bingbot、Baiduspider从不打只爬页面/robots

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Three.js 自建 3D 校园地图 (Self-Built 3D Campus Map with Three.js)

一句话:不依赖任何 GIS 框架,用「OSM/高德数据 + Three.js 挤出」纯手搓校园 3D 地图。数据与渲染分离,任何"数据可视化 3D"都是同一套路。核心认知:地图 API 从不给你 3D,只给坐标地图类 API(高德/OSM/百度)返回的本质是带坐标的表格:楼 = 一圈经纬度点(墙脚轮廓)+ 属性(名字、层数)路 = 一串中心线点 + 等级(primary/service/footw

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模型降智检测与果汁数 (Model Degradation Detection & Juice Number)

什么是"降智" (Model Degradation / Silent Downgrade)降智(社区黑话,又称"暗削")指模型能力被静默下调,用户感知到"变笨了"但官方不承认。常见触发场景:官方风控/限流:IP 风险过高、用量超标、服务器负载大时,后端动态下调推理算力预算。中转站掺水:第三方 AI API 中转站拿低价国产模型(如 GLM)或小模型冒充高价国外模型(Claude、GPT、Gemi