1.算法--PageRank分析
2.一种全新的源码代码审计技术：SyntaxFlow
3.Neo4j希望在云中为您运行图形数据库
4.数据存储扫盲:hbase,cassandra,clickhouse,pg,neo4j...
算法--PageRank分析
PageRank算法是一个长期随机游走算法，通过不断迭代最终达到稳定状态。源码
以一个包含四个节点的源码有向图为例，它代表了网页之间的源码链接关系。假设每个节点的源码出链概率平均分配，例如节点A有3条出链，源码网站改版中 源码则传播权重为1/3。源码那么，源码该图下的源码转移关系矩阵应该如下所示：
假设上网者浏览每个网页的概率相等，即1/n，源码这里有四个网址，源码所以n=4，源码这同时也表示了节点的源码初始PR值。在第一次迭代后，源码浏览传播后，源码各节点的PR值发生变化。
接下来的第二次、第三次、第n次传播迭代与第一次类似，转移矩阵M保持不变，Pn=MV1V2*..Vn-1，直到达到稳态，即前后两次迭代后的PR值之差Pn-Pn-1。
PageRank算法主要存在两个问题：一是转移矩阵M可能导致节点的PR总和Sum（PR）不等于1，一直衰减，最终所有节点的PR值都为0；二是SpiderTrap问题，即零outlink，只入不出但有关系指向自己，这会导致PR值都集中到特定节点上。compare源码
解决方法是在每个节点设置随机概率α的出链，以模拟用户随机输入网址的概率。阻尼系数α（按照谷歌的实践，默认值为0.）表示用户在任何一个界面上通过随机（1-alpha）输入网址到达此节点n的贡献的PR值。
PR值的计算原理包括：PR值来自于三种方式：PR=alphawPR+aplhadangling分配+(1-alpha)平均分配。其中，w*PR是根据入链权重按路径分配，dangling是强制分配给零OutLink节点，平均分配则防止SpiderTrap问题。
PageRank主要有三种实现：pagerank函数、pagerank_numpy函数和pagerank_scipy函数。这三个函数的原理效果相似，但pagerank函数可以初始化初始节点PR值。
本文详细讲解了PageRank的PR值计算模式、算法存在的问题及其解决方法，并从源码角度分析了PageRank的代码计算模式及解决问题的代码体现。在未来的文章中，将继续补充算法在基于Neo4j图的PageRank传导实战应用例子。
一种全新的代码审计技术：SyntaxFlow
代码审计技术的发展面临着一个挑战，即过于依赖QL（如数据库查询语言）或AST（抽象语法树）解析工具，如Neo4j及其查询语言Cypher或API。传统的代码审计方法，如通过IDE的查询功能或关键词搜索，也被广泛使用。然而，这些方法在处理复杂代码流和数据时，面临着局限性。随着技术的cpuinfo源码进步，新的代码分析方法，如符号执行和约束求解技术，正逐渐受到关注。这种方法在学术领域中被用来将代码问题转化为符号运算和定理证明问题，通过求解算法找到可能的符号解，从而识别安全漏洞。
使用符号执行和约束求解技术进行代码分析的过程主要包括：将代码问题转化为符号路径，利用SMT或SAT求解器解决约束问题，以及将符号解转化为具体的代码位置。这种方法在识别数据流问题方面具有重要应用，例如在安全性分析中，可以准确地定位可能存在漏洞的代码行或路径，如SQL注入、跨站脚本等。然而，这种方法在实现过程中存在挑战，如路径爆炸问题、复杂的约束和资源限制，可能导致求解器无法找到解或在合理时间内完成求解。
在构建符号化系统时，存在两层理解。第一层理解是将有语法、变量和类型的代码转化为符号化系统，类似于编译过程，可以看作是一种“符号化”。第二层理解则涉及反汇编过程，将二进制程序或汇编代码转换为新的符号系统，如抽象语法树（IR）或题解公式，goku源码然后使用约束求解器如Z3进行分析。虽然这些技术在代码分析中具有重要意义，但它们并不适用于所有类型的漏洞，很多漏洞可以通过简单的过滤或数据流分析直接定位，无需进行复杂的约束求解。
基于图算法的代码分析方法，如使用图数据库进行代码分析，提供了一种更为直观和高效的方式。数据流可以被直接表示为图，通过图构造方法如控制流图（CFG）、使用-定义链（Use-Def Chain）和抽象语法图（CPG）等，可以实现对代码行为的分析。这种方法简化了抽象过程，更贴近人类对代码的理解。不过，这种方法与“数理证明”式的代码分析相比，更注重“业务”逻辑，而不是纯粹的数学推导。
在深入研究编译原理后，Yak Project团队开发了一个新的技术方案：SyntaxFlow。它是一种声明式的模式查询语言，用于描述和搜索代码行为特征。与CodeQL或某些Datalog模式不同，SyntaxFlow无需导入库和表，其使用逻辑更贴近人类的代码审计过程。通过编译SSA（简化指令集代码）格式的IR（中间表示），可以实现更清晰的数据流认知。SyntaxFlow允许用户声明函数调用、TKeed源码参数或数据流的顶级定义，并以声明的方式获取这些信息。它提供了一种更高效、直观的方式来分析代码行为，递归地关注底层的数据流流动。
SyntaxFlow技术使得代码审计过程更加高效和准确。通过简单的语句，如获取`getRuntime()`函数的调用及其参数`cmd`，可以自动识别关键数据流。用户可以通过`SyntaxFlow`查询操作，如`.getRuntime().exec(* as $params)`，来获取包含`getRuntime`调用的上下文，进一步识别`exec`函数及其参数`cmd`。这样的查询不仅能够准确地找到相关代码片段，还能识别出参数的实际内容，如在上述例子中为`cmd`。通过验证结果，用户可以确信搜索过程的有效性，即使在源码进行变形和复杂化后，SyntaxFlow依然能够准确识别关键数据流。
随着SyntaxFlow技术的发展和适配更多常见编程语言，它为代码行为分析带来了新的机会和可能性。编译原理的应用在安全代码分析中显示出巨大的潜力，不仅可以识别潜在的漏洞和安全问题，还能促进代码质量的提升和维护。Yak Project团队将继续深化SyntaxFlow与SSA IR数据库的集成，为用户提供更加便捷的工具，同时计划在新的产品中展示SyntaxFlow的用户界面，以进一步推动这一技术在实际应用中的普及。
Neo4j希望在云中为您运行图形数据库
Neo4j是图形数据库领域的一个流行名称，它表示将其技术作为针对中小型企业的完全托管服务引入云中，以期以较小的预算吸引新客户。
之所以开发名为Neo4j Aura的新服务，是因为该公司当前为企业提供的服务对于大部分市场而言在财务上都不可行。
Neo4j的原始产品是其社区版本，这是一个开放源代码本地图形数据库，自年以来已公开供开发人员在GitHub上使用。
但是，扩展程序很复杂。因此，该公司然后提供企业版，为开发人员提供在整个企业范围内设计，开发，维护和操作应用程序的工具。
SEE：传感器的企业：物联网，机器学习和大数据(ZDNet特别报告)| 以PDF格式下载报告(TechRepublic)
Neo4j Cloud主管Kurt Freytag解释说，从社区到企业的跨越并不是那么容易。他对ZDNet表示：“由于价格原因，Neo4j仅适用于相对少数的公司。”
数量少且财力雄厚：该公司首席执行官埃米尔·埃弗雷姆(Emil Eifrem)表示，《财富》 强公司中有%以上正在使用Neo4j。Freytag说：“主要的挑战是将相同质量的服务带给更广泛的受众。”
该公司认为，通过将客户的数据集从本地转移到托管云服务，Neo4j Aura希望开发人员将数据库的日常管理委派给Neo4j工程师-并使系统升级变得不那么复杂。
Eifrem说：“从业者不必担心操作数据库，而可以专注于创新。” “我们使任何人都可以轻松地开始使用图形数据库。”
因此，想法是，开发人员应该能够扩展其应用程序，而无需考虑流程的操作复杂性-而在此之前，他们会因为资源不足而陷入社区版。
Neo4j Aura的创作者提出的另一个好处是其可负担性。该公司的企业版每年可能花费数十万美元，而新的Aura应用程序则是为客户逐步扩展而构建的。
根据Eifrem的说法，如果需要，客户每月可以从美元开始。该公司表示，按容量按小时收费的按需付费方法将使小型企业可以根据需要调整数据库的大小。
金融科技公司Minka在哥伦比亚对Aura进行了测试和测试，该公司管理着该国八家银行的自动票据交换所付款。
最初，Minka尝试通过扩大社区版本来部署Neo4j的技术。Freytag说：“他们很快发现他们想专注于他们的业务产品，而不是花费时间和精力来运营Neo4j基础架构。”
“所以我们让他们参与了抢先体验计划。他们在几个小时内就开始使用，现在他们每秒通过Aura运行笔交易。”
尽管听起来很新颖，但Neo4j并不是第一家将图形数据库即服务(GDaaS)商业化的公司。
今年早些时候，TigerGraph宣布了TigerGraph Cloud的可用性，它被称为第一个本地GDaaS，以及万美元的B轮融资。
该公司的承诺与Neo4j的承诺相似：希望将其数据库存储在云中的客户无需进行任何配置或管理。
当然，亚马逊的海王星(Neptune)也非常庞大，以其自己的方式提供“快速，可靠，完全托管的图形数据库服务”，同样可以将运营管理从客户手中夺走。
为了有所作为，Neo4j承诺将使Aura将“永远存在”。
Freytag说：“该系统具有容错和自我修复功能，因此永远不会因为安全性或软件更新而崩溃。”
换句话说，它声称比其竞争对手更好的客户服务。但是市场竞争越来越激烈。Gartner预测，到年，图形数据库管理系统将以每年%的速度增长。
尽管Neo4j仍然处于舒适状态，去年已获得万美元的E轮融资，但它必须兑现有效竞争的承诺。
数据存储扫盲:hbase,cassandra,clickhouse,pg,neo4j...
本文分享了关于数据存储系统HBase、Cassandra、ClickHouse、PostgreSQL和Neo4j的基本知识，适合数据存储初学者参考。HBase
作为列族数据库，HBase基于Hadoop HDFS，由Apache项目支持，Google和Bigtable的灵感之作。它使用JAVA实现，支持分布式、KV存储，可处理稀疏表和高并发写入。SQL操作需配合Phoenix，强调CP一致性，且支持单行ACID。相关资源包括官方文档、中文教程和源码。Cassandra
Cassandra是Apache项目，Facebook开发，适合大数据写入和实时查询，尤其在欺诈检测和位置服务领域。它采用Dynamo和Bigtable技术，无主架构，提供CQL查询，主副本设计。与HBase相比，Cassandra更偏向OLTP场景，且对写多读少的需求更友好。ClickHouse
ClickHouse是列式关系型数据库，专为OLAP设计，由Yandex研发，支持SQL和高性能读取。它不提供ACID特性，但适合日志分析和时间序列数据。ClickHouse的数据结构和部署特点使其在特定场景下表现出色。PostgreSQL
PostgreSQL作为行式RDBMS，对SQL标准支持好，支持索引和全文检索，可用于OLTP和OLAP。相比MySQL，提供更灵活的复制选项。索引结构丰富，适应多种查询需求。Neo4j
Neo4j是图数据库，专长于存储和查询复杂的图数据，适合知识图谱和社交网络应用。它支持弱模式设计，但不支持碎片处理和复杂的图算法。 在选择时，需要根据具体应用场景和性能需求来决定，比如HBase适合大量写入和简单查询，而ClickHouse则在分析性能上更胜一筹。