我想下载或是购买电脑病毒 有谁知道渠道不 我想搞几个病毒研究下 最近 ZeuS病毒 很火哪位仁兄知道在哪里弄

北京时间8月5日消息，据国外媒体报道，安全厂商Trusteer日前表示，英国最少10万台电脑感染了Zeus病毒。Zeus病毒是一款高级的间谍软件，可以定期防范多数病毒软件。

Trusteer首席执行官米奇·布达(Mickey Boodaei)称，Trusteer研究人员设法对一台服务器进行了分析。该服务器用来从被感染电脑中收集数据。研究人员发现的结果令人吃惊。Zeus病毒是用来监视电脑，并收集信息。而控制已被感染电脑的Zeus黑客，己将数据收集提升到了更高的层次。

用户访问了可安装Zeus病毒软件，并能对用户电脑进行攻击的网站，因此而被感染。对于被感染的电脑，Zeus记录了所有通过浏览器发送的数据，其中包括使用安全套接层协议(Secure Sockets Layer)进行传输的数据。安全套接层协议是用在两个点之间对敏感信息进行加密的方法。

布达表示，Zeus病毒在数据加密前，或者是在数据刚刚解密后，对数据进行了抓取。布达称：“用户在浏览器上浏览的任何信息，或者在浏览器上输入的任何信息，都会被Zeus病毒捕捉。”

Zeus获取的所有数据将被发送到远程数据库，Trusteer研究人员可以访问该数据库。Trusteer研究人员发现，Zeus命令控制软件可以在该数据库进行关键字搜索。

Zeus病毒可以查看用户在浏览器上的所有信息，这意味着犯罪分子无需登录账号，就可清楚知道用户最后登录其银行账号的时间，以及账号余额的情况。

布达指出，Zeus数据库同时保留了像公司电子邮件、社交网站登录信息等许多其他信息。布达称，警方对Trusteer研究人员的发现表示关注。Trusteer将与警方和银行共享相关数据。

为了防范安全软件，Zeus的大量变量已经被修订，因此Zeus能够成功窃取用户大量信息。布达指出，Zeus病毒很狡猾，不断改变攻击方式。

这对于Trusteer而言也是一个问题。Trusteer生产已经被广泛使用的产品Rapport，Rapport用来抵御病毒防护浏览器，并对试图干扰银行与客户间数据交换的病毒进行屏蔽。

病毒常常试图禁用安全软件。当Rapport被卸载时，Rapport将会对银行进行提醒。银行将会禁止可疑用户进行交易，或者告知用户其电脑已明显被感染了病毒。

Trusteer将很快添加部件，以允许Rapport在被感染电脑中，检测并删除特定病毒

所以不要轻易的弄病毒

大数据专业是一项技术的学习方向，该专业是交叉性学科，学习内容涵盖较广，其中以统计学、数学、计算机为三大支撑柱学科，并以生物、医学、环境科学、经济学、管理学等作为辅助拓展。除此之外还需要学习数据采集、数据分析、数据处理软件及计算机编程语言等。不同的工作岗位与方向，需要从事的工作也不是一样的，因此催生出了许多职位。较为常见的大数据发展方向是大数据开发、大数据分析。

回过头来我们看看学习大数据需要的基础

1、java SE、EE（SSM）

90%的大数据框架都是Java写的

2、MySQL

SQL on Hadoop

3、Linux

大数据的框架安装在Linux *** 作系统上

- 需要学什么

大数据离线分析

一般处理T+1数据（T：可能是1天、一周、一个月、一年）

a、Hadoop ：一般不选用最新版本，踩坑难解决

（common、HDES、MapReduce、YARN）

环境搭建、处理数据的思想

b、Hive：大数据的数据仓库

通过写SQL对数据进行 *** 作，类似于MySQL数据库的sql

c、HBase：基于HDFS的NOSQL数据库

面向列存储

d、协作框架：

sqoop（桥梁：HDFS《==》RDBMS）

flume：搜集日志文件中的信息

e、调度框架

anzkaban

了解：crotab（Linux自带）

zeus（Alibaba）

Oozie（cloudera）

f、前沿框架扩展：

kylin、impala、ElasticSearch（ES）

大数据实时分析

以spark框架为主

Scala：OOP（面向对象程序设计）+FP（函数是程序设计）

sparkCore：类比MapReduce

sparkSQL：类比hive

sparkStreaming：实时数据处理

kafka：消息队列

前沿框架扩展：flink

阿里巴巴：blink

大数据机器学习

spark MLlib：机器学习库

pyspark编程：Python和spark的结合

推荐系统

python数据分析

python机器学习

此外，hive也支持熟悉map-reduce的开发者使用map-reduce程序对数据做更加复杂的分析。hive可以很好的结合thrift和控制分隔符，也支持用户自定义分隔符。hive基于hadoop，hadoop是批处理系统，不能保存低延迟，因此，hive的查询也不能保证低延迟。hive的工作模式是：提交一个任务，等到任务结束时被通知，而不是实时查询。相对应的是，类似于Oracle这样的系统当运行于小数据集的时候，响应非常快，可当处理的数据集非常大的时候，可能需要数小时。需要说明的是，hive即使在很小的数据集上运行，也可能需要数分钟才能完成。低延迟不是hive追求的首要目标。

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