# ubutun的防火墙规则
设置防火墙规则通常涉及到配置网络防火墙，以控制进出网络流量的访问权限。这可以基于不同的标准，如IP地址、端口号、协议类型（TCP/UDP）、服务或应用程序等。以下是一些基本步骤和考虑因素，用于设置防火墙规则：



1. 确定需求：首先明确你需要允许或阻止哪些类型的流量。这可能基于安全策略、业务需求或合规性要求。
1. 了解现有配置：查看当前的防火墙配置，了解哪些规则已经存在，以及它们是如何设置的。
1. 定义规则：
    - 允许规则：指定哪些流量可以进入或离开网络。例如，允许来自特定IP地址的HTTP流量。
    - 阻止规则：指定哪些流量应该被阻止。例如，阻止所有未授权的入站流量。
    - 设置规则优先级：在防火墙中，规则通常按照一定的顺序执行。确保重要的规则（如阻止恶意IP地址）具有较高的优先级。
1. 配置规则参数：
    - 源地址：指定流量的来源IP或IP范围。
    - 目的地址：指定流量的目标IP或IP范围。
    - 端口：指定流量使用的端口号。
    - 协议：指定使用的协议类型，如TCP、UDP或ICMP。
    - 应用规则：在防火墙设备或软件上应用这些规则。这可能涉及到在图形用户界面中点击按钮或在命令行中输入命令。
1. 测试规则：在应用规则后，进行测试以确保它们按预期工作。检查流量是否被正确地允许或阻止。
1. 监控和审计：定期监控防火墙的日志和性能，确保规则仍然有效并且没有新的安全威胁。
1. 文档记录：记录所有防火墙规则和配置的变更，以便于未来的审查和故障排除。
1. 更新和维护：随着网络环境和业务需求的变化，定期更新防火墙规则以适应新的安全挑战。
# ufw
ufw（*Uncomplicated Firewall*）是一个用户友好的前端界面，用于管理iptables防火墙规则。它提供了一种简单的方式来设置防火墙规则，而不需要直接编辑复杂的iptables命令。
## 安装
```shell
apt update
apt install ufw
```
## 启动
```shell
ufw enable
```
## 查看运行状态
```shell
ufw status
```
## 允许特定端口
```shell
ufw allow [port]/tcp
```
## 拒绝特定端口
```shell
ufw deny [port]/tcp
```
## 允许特定ip和拒绝特定ip
```shell
ufw allow from [IP]
ufw deny from [IP]
sudo ufw allow from [IP] to any port [port]/tcp
```
## 关闭所有端口
```shell
sudo ufw default deny incoming
sudo ufw default deny outgoing
```

ubutun的防火墙规则

# influxdb
InfluxDB是一个开源的时间序列数据库，它被设计用来高效存储和检索时间序列数据。时间序列数据是按照时间顺序记录的数据点集合，通常用于监控系统、物联网设备、金融数据跟踪等场景。



以下是一些关于 InfluxDB 的关键特性和概念：
1. 时间序列优化：InfluxDB 针对时间序列数据进行了优化，提供了高性能的写入和查询能力。
1. 数据模型：InfluxDB 使用时间戳作为数据点的主键，每个数据点可以有多个字段和标签。字段是实际存储数值数据的列，而标签用于分类和筛选数据。
1. 写入数据：InfluxDB 提供了多种方式来写入数据，包括 HTTP API、UDP 协议等。
1. 查询数据：InfluxDB 的查询语言（InfluxQL）支持丰富的查询功能，包括时间范围查询、聚合函数等。
2. 数据保留策略：InfluxDB 允许用户定义数据保留策略，自动清理过期的数据。
1. 集群：InfluxDB 支持集群模式，可以水平扩展以处理大规模数据。
2. 集成：InfluxDB 可以与 Grafana 等可视化工具集成，方便用户监控和分析数据。
3. 社区和企业版：InfluxDB 有社区版（OSS）和企业版（InfluxDB Cloud），企业版提供了额外的功能和支持。

# 安装方法
本体：
```shell
wget -q https://repos.influxdata.com/influxdata-archive_compat.key
echo '393e8779c89ac8d958f81f942f9ad7fb82a25e133faddaf92e15b16e6ac9ce4c influxdata-archive_compat.key' | sha256sum -c && cat influxdata-archive_compat.key | gpg --dearmor | sudo tee /etc/apt/trusted.gpg.d/influxdata-archive_compat.gpg > /dev/null
echo 'deb [signed-by=/etc/apt/trusted.gpg.d/influxdata-archive_compat.gpg] https://repos.influxdata.com/debian stable main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/influxdata.list

sudo apt-get update && sudo apt-get install influxdb2
```
命令行：
```shell
wget -q https://repos.influxdata.com/influxdata-archive_compat.key
echo '393e8779c89ac8d958f81f942f9ad7fb82a25e133faddaf92e15b16e6ac9ce4c influxdata-archive_compat.key' | sha256sum -c && cat influxdata-archive_compat.key | gpg --dearmor | sudo tee /etc/apt/trusted.gpg.d/influxdata-archive_compat.gpg > /dev/null
echo 'deb [signed-by=/etc/apt/trusted.gpg.d/influxdata-archive_compat.gpg] https://repos.influxdata.com/debian stable main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/influxdata.list

sudo apt-get update && sudo apt-get install influxdb2-cli
```

ubutun安装influxdb2

# ubutun安装miniconda
我们经常会使用云服务器，这个时候需要我们安装python环境，而最好的python版本管理器无非是conda，所以，这篇文章将记录如何在ubutun上安装miniconda
## 什么是miniconda
Miniconda 是一个更小的 Anaconda 发行版，它只包含conda和最基本的Python，以及conda依赖的软件包，而不像Anaconda那样包含大量的预安装软件包。



## 安装步骤
```shell
apt update && apt install wget
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh && ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
```
输入上面的命令之后，我们就可以进入安装页面，一路enter同意他们的协议，最后启动
```shell
source ~/miniconda3/bin/activate
conda init
```
## 创建环境
我们可以使用下面的命令轻松创建一个新的python环境,并快速使用：
```shell
conda create -n 环境名 python=版本
conda activate 环境名
```

ubutun安装miniconda

# Ubutun 操作Redis

### 安装
切换到root用户：
```shell
apt install redis
systemctl start redis-server
```



## 设置密码
```shell
redis-cli
CONFIG SET requirepass "pwd"
```
## 开放服务给其他主机使用
首先进入redis的配置界面
```shell
vi /etc/redis/redis.conf
```
找到bind 127.0.0.1的位置，然后添加一条记录，然后重启redis
```shell
bind [ip]
# bind 0.0.0.0
```
```shell
systemctl restart redis
```

## redis-cli使用
### 登录
```shell
redis-cli # 普通登录，默认数据库0 端口6379 ip localhost
redis-cli -h <host> -p <port> # 指定ip host登录
redis-cli -a <pwd> # 指定密码登录

# 登录后切换数据库
select 1
# 查询某个值
get <key>
# 查看剧本信息
info
# 查询list数据
llen <key>
# 查看某个key的过期时间
TTL <key>
```

ubutun操作redis

# 本次逆向是zhopee的请求头反爬参数的第一部分

### 参数定位
xhopee是反爬届中参数复杂程度较高的，我们可以看到复杂的参数生成以及代码混淆，在请求头中，比较重要的参数是下面这些：

![coffee01.jpg](https://xsblog.site/static/img/d219fab7a4c92a88bb7485fda5e6eb61.coffee01.webp)
![coffee02.jpg](https://xsblog.site/static/img/4df572f11f9e8266323d723791d33891.coffee02.webp)

我们这次先解决比较简单的两个，一个是x-sap-ri，另外一个是af-ac-enc-dat这两个参数。
#### af-ac-enc-dat
在以前的版本中，例如211001这类的版本，这个参数是十分复杂的，但是在现在这个版本下，这个参数就很简单了，以及不是风控的关键。我们全局搜索参数关键字即可获取数据。
```js
function y() {
    var e, t = function (e) {
        for (var t = "", n = 0; n < e.length; n++)
            t += e[n].toString(16).padStart(2, "0");
        return t
    }(function () {
        for (var e = new Uint8Array(8), t = 0; t < 8; t++)
            e[t] = Math.floor(256 * Math.random());
        return e
    }());
    return (e = {})["af-ac-enc-dat"] = t,
        e
}
```
简单分析一下代码就知道，这个是一个随机数。

#### x-sap-ri
这个参数就不像上一个参数这么简单了，我们首先需要定位到参数生成的关键位置，通过请求链我们可以发现这个参数是在一个sap-hook-latest.js中生成的，通过名字我们可以发现，这个应该就是参数生成的文件了。

我们点进文件可以发现，这是一个巨大的webpack，然后外加超强混淆，我们需要耐心一点，一步一步去跟一下，找到他的核心代码位置。


![image.png](https://xsblog.site/static/img/a2e1d851d0d3cac560d4d0761d0a37ad.image.webp)

在这里，他对许多结果进行拼接以及计算，我们在他的下方打上日志点
```js
'rrt:', r[rt], '\nnt:', nt, '\nit:', it, '\not:', ot
```
就可以发现一大堆有用的信息了。

![image.png](https://xsblog.site/static/img/f9b47521f7bd2be734d278ee98e7b189.image.webp)

这里，我们已经找到了x-sap-ri的生成位置，下面进行分析。
### x-sap-ri参数逆向
我们通过日志可以发现，这个参数是一个26位的unit8Array通过下面这个函数变成的16进制字符串：
```js
// 还原前
e.QXw = function (t) {
    for (var e = O0QUD, r = "", n = 0; n < t.length; n++) {
        var i = t[n] >> 4 & 15
            , o = 15 & t[n];
        r = (r += i[e(253)](16)) + o[e(253)](16)
    }
    return r
}
// 还原后
function to_hex_string(t) {
    for (var r = "", e = 0; e < t.length; e++) {
        var o = t[e] >> 4 & 15
            , i = 15 & t[e];
        r = (r += o["toString"](16)) + i["toString"](16)
    }
    return r
}
```
我们再往上追溯，可以发现这个26位的uint8Array是通过时间戳拼接随机数生成的：
```js
const timestamp = Math.ceil(Date.now() / 1e3);
const buffer = new ArrayBuffer(26);
const view = new DataView(buffer);
view.setUint32.apply(view, [0, timestamp, true]);
const randomArray = window.crypto.getRandomValues(new Uint8Array(22));
let array = new Uint8Array(view.buffer)
array.set.apply(array, [randomArray, 4])
```
但是我们发现，如果我们按照他的这个方法生成的参数，总有3位和浏览器上生成的不一样，特别是第12位和第13位，浏览器上会固定时3和1，但是我们代码生成的参数却不是这样的，这是为什么呢？

带着这个疑问我们追栈，一步一步跟下去发现，在后续的流程中，他对这个unit8Array进行了修改。他取出来数组中的第11位，进行几步操作，然后把第12和第13位设置为固定的数字，直到这里，我们就把参数完全逆向完毕。

整理成函数就是这个样子：

```js
function get_x_sap_ri() {
    const timestamp = Math.ceil(Date.now() / 1e3);

    const buffer = new ArrayBuffer(26);
    const view = new DataView(buffer);
    view.setUint32.apply(view, [0, timestamp, true]);
    const randomArray = window.crypto.getRandomValues(new Uint8Array(22));

    let array = new Uint8Array(view.buffer)
    array.set.apply(array, [randomArray, 4])
    let magic = array[11]
    magic = (3 << 4) + (15 & magic)
    array[11] = magic
    array[12] = 3
    array[13] = 1
    const hexString = utils.to_hex_string(array);
    return {
        'x-sap-ri': hexString,
        'timestamp': timestamp,
        'b1x': randomArray.at(0)
    }
}
```
参数里面的时间戳以及随机数组的第一位都在后续的流程中有应用～

### 后记
这个参数其实也是很简单的，主要就是中间有点变化，他把随机数变成伪随机的了，我后端检测的时候只需要简单检测一下就可以干掉一大批纯算用户。