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[19135] 2017-10-31_2017QCon大会的一点想法
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s7ckTeam
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2017-10-31_2017QCon大会的一点想法
2
0
1
7
Q
C
o
n
大
会
的
一
点
想
法
i
春
秋
2
0
1
7
-
1
0
-
3
1
作
者
:
夏
之
冰
雪
i
春
秋
社
区
安
全
防
护
趋
势
安
全
防
护
趋
势
2
0
1
7
Q
C
o
n
上
海
专
门
设
立
了
“
直
击
黑
产
,
业
务
安
全
的
功
与
防
”
专
题
,
通
过
这
次
专
题
的
了
解
和
学
习
,
让
我
对
黑
产
的
攻
防
有
了
更
深
入
认
识
。
有
一
张
图
可
以
充
分
说
明
黑
产
防
护
这
一
发
展
过
程
:
从
最
初
的
黑
白
名
单
,
后
来
是
规
则
引
擎
,
再
到
现
在
各
公
司
都
开
始
采
用
机
器
学
习
进
行
风
控
。
在
安
全
防
护
升
级
的
道
路
上
,
我
觉
得
就
是
从
静
到
动
,
再
到
自
主
学
习
的
一
个
过
程
。
比
如
黑
白
名
单
、
设
备
指
纹
,
这
一
类
安
全
防
护
,
都
是
基
于
固
定
的
数
据
源
进
行
防
护
,
针
对
给
定
i
p
提
供
访
问
权
限
,
针
对
黑
名
单
进
行
防
护
等
。
这
一
类
防
护
,
实
现
容
易
且
工
作
流
程
简
单
明
了
,
但
是
数
据
的
及
时
更
新
比
较
困
难
。
规
则
策
略
则
高
级
一
些
,
给
定
一
些
规
则
、
攻
击
规
律
,
编
写
特
定
的
规
则
分
析
引
擎
,
触
发
攻
击
规
则
的
拦
截
,
否
则
放
行
。
在
实
现
上
也
比
较
容
易
,
只
需
要
根
据
安
全
经
验
定
制
规
则
、
编
写
正
则
即
可
,
同
时
可
以
实
时
生
效
。
缺
点
是
,
随
着
业
务
的
复
杂
,
安
全
防
护
也
变
得
复
杂
,
规
则
库
最
终
会
走
向
臃
肿
、
难
以
维
护
,
同
时
黑
客
可
以
根
据
规
则
进
行
猜
解
,
存
在
被
绕
过
的
可
能
。
再
看
看
现
在
,
各
大
公
司
都
在
安
全
防
护
方
面
引
入
了
数
据
挖
掘
、
机
器
学
习
,
最
大
的
优
势
是
可
以
自
主
学
习
攻
击
行
为
,
进
行
攻
击
预
测
,
且
可
以
随
着
攻
击
的
升
级
而
自
主
升
级
。
那
么
,
是
否
像
黑
白
名
单
、
规
则
策
略
就
过
时
了
呢
?
其
实
不
然
,
每
一
种
安
全
防
护
方
法
论
,
都
有
其
使
用
价
值
,
需
要
根
据
特
定
场
景
来
使
用
。
比
如
,
某
个
业
务
不
复
杂
且
面
向
用
户
有
限
,
但
是
流
量
巨
大
,
这
时
采
用
黑
白
名
单
是
比
较
好
的
选
择
。
而
对
于
一
些
通
用
型
w
a
f
,
其
实
就
是
采
用
规
则
库
来
实
现
。
公
司
需
要
根
据
自
己
的
特
定
业
务
场
景
,
选
择
不
同
的
安
全
防
护
,
而
不
能
一
味
追
求
大
而
全
的
安
全
防
护
。
机
器
学
习
机
器
学
习
机
器
学
习
应
用
到
网
络
安
全
领
域
是
当
前
的
趋
势
,
针
对
黑
产
的
流
量
检
测
,
机
器
学
习
已
经
显
示
出
了
巨
大
威
力
。
但
是
,
机
器
学
习
目
前
并
不
适
用
所
有
安
全
领
域
,
这
是
为
什
么
呢
?
百
度
安
全
首
席
架
构
师
给
了
下
面
这
张
图
。
虽
然
,
他
在
图
中
强
调
了
有
监
督
学
习
和
无
监
督
学
习
在
安
全
领
域
的
应
用
。
但
是
我
认
为
,
我
们
能
做
好
的
(
注
意
,
我
强
调
的
是
“
能
做
好
的
”
)
其
实
只
有
监
督
学
习
,
其
它
三
种
包
括
无
监
督
学
习
、
迁
移
学
习
、
强
化
学
习
还
不
能
很
好
的
用
到
安
全
领
域
。
监
督
学
习
,
也
就
是
学
习
从
A
到
B
,
从
输
入
到
输
出
的
映
射
。
监
督
学
习
,
我
们
需
要
大
量
的
标
注
数
据
,
数
据
量
一
定
要
够
大
,
包
括
好
的
数
据
和
具
有
攻
击
行
为
的
坏
数
据
,
利
用
这
些
数
据
进
行
机
器
学
习
,
最
终
应
用
到
安
全
防
护
体
系
中
。
目
前
,
大
部
分
企
业
所
提
到
的
机
器
学
习
应
用
到
网
络
安
全
领
域
,
基
本
都
是
监
督
学
习
。
而
监
督
学
习
,
需
要
标
定
大
量
训
练
数
据
,
这
一
开
销
也
是
巨
大
的
。
非
监
督
学
习
,
目
前
仅
在
自
然
语
言
处
理
这
一
领
域
有
较
好
的
成
果
,
主
要
是
因
为
机
器
学
习
的
不
确
定
性
,
特
别
是
在
安
全
防
护
领
域
,
有
些
攻
击
行
为
很
难
进
行
划
分
,
这
就
导
致
最
终
分
析
结
果
的
可
靠
性
,
因
此
当
前
还
没
有
较
成
功
的
案
例
。
(
百
度
安
全
同
事
,
在
会
议
最
后
也
提
到
了
各
国
科
学
家
在
不
确
定
性
方
面
的
研
究
进
展
,
并
给
出
了
一
个
未
来
预
期
“
无
监
督
学
习
与
监
督
学
习
相
结
合
”
)
迁
移
学
习
,
举
个
通
俗
的
例
子
,
比
如
图
像
识
别
技
术
,
通
过
迁
移
学
习
应
用
到
医
学
影
像
诊
断
上
。
比
如
湖
南
卫
视
的
《
我
是
未
来
》
,
就
有
一
期
提
到
告
别
胃
镜
之
苦
,
讲
述
的
就
是
机
器
学
习
应
用
到
医
学
影
像
诊
断
上
,
推
荐
大
家
去
看
看
。
和
监
督
学
习
需
要
大
量
标
注
数
据
相
比
,
迁
移
学
习
可
以
从
现
有
的
数
据
中
迁
移
知
识
,
用
来
帮
助
将
来
的
学
习
,
极
大
的
降
低
了
人
力
物
力
成
本
。
而
对
于
攻
击
流
量
,
由
于
业
务
的
特
殊
性
和
时
效
性
(
比
如
做
活
动
薅
羊
毛
)
,
很
难
采
用
迁
移
学
习
。
强
化
学
习
,
和
监
督
学
习
一
样
需
要
足
够
多
的
数
据
,
甚
至
比
监
督
学
习
还
要
多
的
数
据
作
为
支
撑
。
目
前
在
游
戏
和
机
器
人
方
面
,
强
化
学
习
已
经
发
挥
了
很
多
作
用
,
对
于
游
戏
我
们
可
以
设
计
算
法
不
断
重
复
游
戏
过
程
并
获
取
数
据
,
对
于
机
器
人
我
们
也
可
以
建
立
模
拟
器
,
让
机
器
人
不
断
重
复
来
获
取
无
限
数
据
。
对
于
网
络
安
全
领
域
,
我
觉
得
可
以
利
用
强
化
学
习
的
一
种
思
路
是
,
在
特
定
业
务
下
,
不
断
模
拟
用
户
行
为
,
并
结
合
一
系
列
攻
击
特
征
进
行
学
习
,
以
达
到
自
我
不
断
重
复
获
取
数
据
。
就
好
比
周
伯
通
的
左
右
互
搏
,
不
过
实
现
起
来
的
话
,
路
还
很
长
远
。
结
构
化
数
据
结
构
化
数
据
机
器
学
习
在
很
多
领
域
都
开
始
创
造
价
值
,
而
网
络
安
全
防
护
领
域
算
是
起
步
晚
一
些
的
,
在
这
些
众
多
价
值
中
,
不
难
发
现
几
乎
清
一
色
的
是
结
构
化
数
据
。
机
器
学
习
所
创
造
的
价
值
,
主
要
源
自
结
构
化
数
据
。
机
器
学
习
所
创
造
的
价
值
,
主
要
源
自
结
构
化
数
据
。
对
于
黑
产
防
护
而
言
,
也
主
要
是
利
用
结
构
化
数
据
,
进
行
机
器
学
习
,
这
是
爱
奇
艺
安
全
团
队
提
供
的
风
控
系
统
示
意
图
。
安
全
画
像
、
实
时
特
征
、
离
线
特
征
、
环
境
特
征
,
都
是
利
用
结
构
化
数
据
。
除
了
黑
产
行
为
,
我
们
再
看
看
当
前
网
络
安
全
的
攻
击
行
为
,
常
见
的
网
站
请
求
攻
击
比
如
s
q
l
注
入
、
x
s
s
、
c
s
r
f
、
目
录
遍
历
等
,
网
络
协
议
漏
洞
有
心
脏
出
血
、
s
s
l
协
议
漏
洞
,
还
有
诸
如
s
t
r
u
t
s
框
架
系
列
漏
洞
,
软
件
漏
洞
包
括
r
e
d
i
s
,
操
作
系
统
漏
洞
有
d
i
r
t
y
c
o
w
,
以
及
更
多
的
业
务
逻
辑
漏
洞
如
验
证
码
破
解
、
未
授
权
访
问
等
,
列
举
这
么
多
,
想
说
明
的
一
点
是
:
黑
客
类
攻
击
黑
客
类
攻
击
数
据
杂
而
繁
多
,
且
很
多
属
于
非
结
构
化
数
据
。
数
据
杂
而
繁
多
,
且
很
多
属
于
非
结
构
化
数
据
。
虽
然
结
构
化
数
据
的
机
器
学
习
已
经
带
来
了
很
多
成
功
案
例
,
但
是
对
于
安
全
领
域
,
非
结
构
化
数
据
比
结
构
化
数
据
更
重
要
。
非
结
构
化
数
据
的
机
器
学
习
,
还
处
在
初
期
阶
段
,
急
需
行
业
的
自
我
提
升
。
最
近
出
差
去
招
聘
,
发
现
很
多
研
究
生
和
博
士
都
选
择
在
人
工
智
能
领
域
深
造
,
这
是
可
喜
的
。
行
业
的
颠
覆
行
业
的
颠
覆
2
0
1
1
年
8
月
,
谷
歌
收
购
摩
托
罗
拉
。
2
0
1
3
年
5
月
,
柯
达
提
出
申
请
破
产
。
2
0
1
5
年
上
半
年
,
任
天
堂
在
争
议
中
被
迫
转
型
。
还
有
很
多
例
子
比
如
诺
基
亚
,
这
些
企
业
的
衰
落
,
最
主
要
的
因
素
是
科
技
进
步
。
再
说
个
场
景
,
f
l
a
s
h
安
全
大
神
,
现
在
还
好
找
工
作
吗
?
未
来
,
随
着
电
动
汽
车
、
无
人
驾
驶
的
发
展
,
会
不
会
大
众
、
通
用
、
丰
田
等
某
一
家
企
业
倒
下
,
这
也
是
说
不
准
的
。
再
看
看
我
们
安
全
行
业
,
我
觉
得
随
着
机
器
学
习
、
人
工
智
能
的
发
展
,
有
些
安
全
岗
位
的
工
作
,
未
来
会
由
人
转
向
机
器
来
做
。
比
如
昨
天
网
易
发
布
的
招
聘
信
息
:
没
错
,
安
全
检
测
依
赖
工
具
,
而
未
来
工
具
却
不
再
依
赖
人
。
所
以
,
如
果
我
们
只
会
所
有
常
见
安
全
工
具
的
使
用
,
未
来
很
可
能
就
是
被
淘
汰
的
那
一
批
人
。
作
为
安
全
从
业
人
员
,
有
必
要
时
刻
了
解
行
情
,
特
别
是
新
型
领
域
,
要
多
学
习
多
思
考
,
而
不
是
仅
仅
局
限
在
自
己
那
一
块
安
全
领
域
里
。
以
上
所
说
,
仅
个
人
主
观
想
法
。
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戳
阅
读
原
文
,
更
多
精
彩
等
你
哟
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阅
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原
文
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多
精
彩
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你
哟
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