钱探卡包怎么更换手机号？_百度知道
钱探卡包怎么更换手机号？
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为什么钱探卡包消费商户很多是商旅，有的详情都是机票？会被封卡吗？
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滴滴支付一样，它只会显示其中大类商户的名称，统一显示大商户类型，他不会显示在哪家商户淘宝购买的一个意思，就像微信、支付宝、美团支付，为了更加完美的商户账单，银行风控只能查到通道名称，就好比财付通消费，餐娱类等等大商户，而在每一个大商户里面会有N多个小商户，运用的就是之前传统的线下养卡转换为线上养卡因为显示的是大的商户类别、话费，商超。目前接入的里面有航空类，这样会更好的避开银行的风控系统，从而增强信用卡的消费合理性
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。没有钱的安全部之资产安全 - 简书
没有钱的安全部之资产安全
0x01 对资产安全的探索
说到资产安全，估计脑海中就会浮现巡风。使用巡风大半年，感觉巡风特别好用，特别适合中小型企业，最关键的是不用钱就能把握内网资产情况。但是，使用巡风多少会遇到一些问题（最新版的巡风解决这些问题没有我不清楚，我使用的是2017年1月份的版本），比如：
跨网段，巡风部署的位置访问不到怎么办？
无法可视化巡风扫描任务状态，无法对任务进行单次扫描，立即开始扫描等。
巡风独立数据库，无法把数据做好看给老板看。
单点部署的巡风，往往IP会被拉入黑名单。
以上问题，是针对本安全部使用巡风遇到的水土不服。
在这个数据的时代，动不动就是大数据，数据收集至关重要。相信大部分企业都有使用或者了解过ELK，那么把巡风与ELK结合使用也许不错，探索巡风与ELK结合使用的方案：
0x02 选择开源项目
使用nmap作为主机扫描引擎，python第三方库调用nmap方便，nmap扫描的结果满足需求。
安装python库：sudo pip install python-nmap
之前看到有文章提到考虑使用celery，最后却未选择Celery。
使用Celery思路
Celery是Python开发的分布式任务调度模块，实时处理的任务队列，同时也支持任务调度。Celery本身不含消息服务，它使用第三方消息服务来传递任务，Celery支持的消息服务有RabbitMQ、Redis，当然Redis应该是最佳选择。
解决跨网段问题，这里只需要把Celery节点部署到无法到达的网段，并协调开通Celery节点到Redis端口的网络策略即可，所有的扫描任务全部通过Reids调度由Celery来执行。
解决任务状态可视化问题，这里只需要部署Celery的好伙伴Flower就可以完美解决。
安装python库：sudo pip install redis celery celery[redis]
Celery分布式架构：
celery-worker.png
创建tasks.py（决定worker能做什么）
import nmap
from celery import Celery
app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')
def hostScan(host, ports, arguments):
nm = nmap.PortScanner()
nm.scan(hosts=host, ports=ports, arguments=arguments)
启动Celery worker： celery -A tasks worker -Q master --loglevel=info
创建run.py（producer）
from tasks import hostScan
queue="master"
host="localhost"
ports="22,80"
arguments="-Pn -sV"
hostScan.apply_async(args=[host, ports, arguments], queue=queue)
运行run.py，即可调度worker执行任务，这里worker执行的是主机扫描任务。
Flower是Celery的一个实时监控和管理Web界面工具
安装python库：sudo pip install flower
启动Flower：
flower --broker=redis://localhost:6379/0 --address=localhost --port=5555
Flower的任务监控界面如下：
flower.png
可以通过Flower监控界面灵活调整任务速率，worker队列等。
具体部署可以参考：
0x03 解决方案
开源项目选择完毕，开始动手实现。
Celery节点文件结构：
celerynode
|-- vuldb 漏洞扫描脚本库
|-- api.py 提供server调用tasks
|-- tasks.py 芹菜任务列表
|-- common.py 公用函数库
|-- Config.py 芹菜配置
大量部署Celery节点，启动worker实现分布式。
通过Celery节点执行主机扫描以及漏洞扫描任务，考虑到安全性，不采纳直接把数据压到ES中，而是将所有的数据全部压到Redis，通过logstash来写入ES，最终便可以汇总数据。这里存在的安全问题是Celery拥有Redis的密码，所以对Reids的加固是必然的。
Server端文件结构：
|-- static 静态文件
|-- templates html页面
|-- vul 漏洞扫描引擎
|-- vuldb 漏洞扫描脚本库
|-- vulScan.py 漏洞扫描脚本引擎
|-- monitor 周期验证引擎
|-- index.py 周期nmap扫描
|-- verify.py 周期探测port
Server主要是web界面，可视化执行任务，周期扫描配置等。
vuldb漏洞库，依旧使用巡风漏洞库，毕竟大牛更高产，更新poc速度迅猛。
遇到的问题
周期执行问题：
开始，希望选择使用Celery Beat方式来做周期任务，发现无法动态修改，必须重启Celery Beat。最后只能选择开启一条新的线程来监听周期任务。
漏洞库更新问题：
这里与单点部署有些不同的是采用分布式，当需要上传新的漏洞文件时，各个节点如何获得新的文件？这里使用Redis的订阅功能解决这个问题。
import time
import json
from redispool import getStrictRedis
FILE_PATH = os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0] + '/vuldb/'
if __name__ == '__main__':
r = getStrictRedis()
p = r.pubsub()
p.subscribe("updateplugins")
while True:
message = p.get_message()
if message:
m = json.loads(message["data"])
filename = m["filename"]
content = m["content"]
f = open(FILE_PATH + filename, "w")
f.write(content)
time.sleep(10)
except Exception as e:
Server端上传文件后，通过updateplugins频道推给各个节点，完成更新。
这里本人简单实现了一下以上想法：
将任务结果压到ELK以后，便可以通过kibana可视化查看目前状况，这里放一个测试数据的面板：
kibana.png
最终粗糙的轮子出来了，希望能给有需要的人提供帮助吧。
最后还是上个码，有兴趣部署探讨来吧来吧：
热爱技术、佛系青年
序言第1章 并行和分布式计算介绍第2章 异步编程第3章 Python的并行计算第4章 Celery分布式应用第5章 云平台部署Python第6章 超级计算机群使用Python第7章 测试和调试分布式应用第8章 继续学习 本章是前面某些知识点的延续。特别的，本章以实例详细的探...
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什么是钱探卡包，钱探卡包的作用是什么?
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