验电笔的原理是什么有点不解

1、辨别火线和零线2、检查物体是否带电3、判断感应电4、判断感应电流电源同相或异相5、区别交流电和直流电6、判别直流电的正负极7、测知直流电是否接地，并判断是正极还是负极接地

感应式测电笔是一种小巧的电子测量工具，用于在电路中检测电流。它使用感应原理，通过探测电流流经电路中的磁场来测量电流。测电笔的工作原理是这样的：当电流流过一个导体时，它会产生一个磁场。测电笔内部装有一个磁环，当它放置在磁场中时，会感应到磁场并产生一个电流。这个电流的大小与原始电流成正比。测电笔将这个电流转化为一个电压信号，并使用放大器放大这个信号。最后，测电笔内部的计量电路将这个电压信号转化为一个易于读取的电流值，并显示在测电笔的显示屏上。感应式测电笔在检测电流时有一些局限性，它只能检测在其磁环周围流过的电流。但是，这种测电笔是一种非常方便的工具，在电路维修和调试方面有着广泛的应用。

1、按钮说明：（A键）DIRECT，直接测量按键（离液晶屏较远），也就是用批头直接去接触线路时，请按此按钮；（B键）INDUCTANCE，感应测量按键（离液晶屏较近），也就是用批头感应接触线路时，请按此按钮。注：不管电笔上如何印字，请认明离液晶屏较远的为直接测量健；离液晶较近的为感应键即可！2、本测电笔适用于直接检测12-250v的交直流电和间接检测交流电的零线、相线和断点。还可测量不带电导体的通断。3、直接检测a.最后数字为所测电压值；b.未到高断显示值70%时，显示低断值；c.测量直流电时，应手碰另一极；4、间接检测：按住B键，将批头靠近电源线，如果电源线带电的话，数显电笔的显示器上将显示高压符号5、断点检测：按住B键，沿电线纵向移动时，显示窗内无显示处即为断点处；

其中有个电阻很大的电阻，通过火线、电笔、人体、地面来通电，而导致其中的灯发光。

测电笔的原理：欧姆定律：I=U/R具体说明：1， 当测电笔去检测某一导体是火线还是零线时，通过测电笔的电流（也就是通过人体的电流）I=加在测电笔和人体两端的总电压U/电笔和人体两端的总电阻R.2， 测火线时，照明电路，火线与地之间有电压U=220V，人体电阻一般很小，通常只有几百到几千欧姆，而测电笔内部的电阻通常有几兆欧左右，通过测电笔的电流（也就是通过人体的电流）很小，通常不到1毫安，这样小的电流通过人体时，对人没有伤害，而这样小的电流通过测电笔氖泡时，氖泡会发光。3， 测零线时，U=0，I=0，也就是没有电流通过测电笔的氖泡，氖泡当然不发光，这样我们可以根据氖泡的发光与否来判断火线与零线。24V的测试原理是一样的，也是串联电阻，确认数值。

根据我的认为，用一支氖管型的试电笔是不能区分交流220V与380V电压的。这是由试电笔原理结构决定的。试电笔是一只氖管加一只电阻组成，用人体组成回路。你人总是算在地上，算是0线，而380V是相与相之间的电压，每个相对地都是220V，你怎么能区分呢

测电笔的原理(供你参考)： 1、欧姆定律：I=U/R； 2、串联电路的总电阻关系式：R=R1+R2； 3、测电笔的构造及其特点. 具体说明如下： A、当测电笔去检测某一导体是火线还是零线时，通过测电笔的电流(也就是通过人体的电流)I＝加在测电笔和人体两端的总电压U，除以(/相当于分数线)测电笔和人体两端的总电阻R. B、测火线时，照明电路，火线与地之间有电压U=220V左右，人体电阻一般很小，通常只有几百到几千欧姆，而测电笔内部的电阻通常有几兆欧左右，通过测电笔的电流(也就是通过人体的电流)很小，通常不到1毫安，这样小的电流通过人体时，对人没有伤害，而这样小的电流通过测电笔的氖泡时，氖泡会发光. C、测零线时，U=0，I=0，也就是没有电流通过测电笔的氖泡，氖泡当然不发光。这样我们可以根据氖泡是否发光判断火线还是零线. 几兆欧左右 通常不到1毫安

使用方法1、判定交流电和直流电口诀：电笔判定交直流，交流明亮直流暗，交流氖管通身亮，直流氖管亮一端。使用低压验电笔之前，必须在已确认的带电体上验测;在未确认验电笔正常之前，不得使用。判别交、直流电时，最好在“两电”之间作比较，这样就很明显。测交流电时氖管两端同时发亮，测直流电时氖管里只有一端极发亮。2、判定直流电正负极口诀：电笔判定正负极，观察氖管要心细，前端明亮是负极，后端明亮为正极。氖管的前端指验电笔笔尖一端，氖管后端指手握的一端，前端明亮为负极，反之为正极。测试时要注重：电源电压为110V及以上;若人和大地绝缘，一只手摸电源任一极，另一只手持测电笔，电笔金属头触及被测电源另一极，氖管前端极发亮，所测触的电源是负极;若是氖管的后端极发亮，所测触的电源是正极，这是根据直流单向流动和电子由负极向正极流动的原理。3、判定直流电源有无接地和正负极接地的区别口诀：变电所直流系数，电笔触及不发亮;若亮靠近笔尖端，正极有接地故障;若亮靠近手指端，接地故障在负极。发电厂和变电所的直流系数，是对地绝缘的，人站在地上，用验电笔去触及正极或负极，氖管是不应当发亮的，假如发亮，则说明直流系统有接地现象;假如发亮在靠近笔尖的一端，则是正极接地;假如发亮在靠近手指的一端，则是负极接地。4、判定同相和异相口诀：判定两线相同异，两手各持一支笔，两脚和地相绝缘，两笔各触一要线，用眼观看一支笔，不亮同相亮为异。此项测试时，切记两脚和地必须绝缘。因为我国大部分是380/220V供电，且变压器普遍采用中性点直接接地，所以做测试时，人体和大地之间一定要绝缘，避免构成回路，以免误判定;测试时，两笔亮和不亮显示一样，故只看一支则可。5、判定380/220V三相三线制供电线路相线接地故障口诀：星形接法三相线，电笔触及两根亮，剩余一根亮度弱，该相导线已接地;若是几乎不见亮，金属接地有故障。参考资料来源：百度百科-试电笔

试电笔就是将火线。电阻。氖灯。人和大地连到一起够成了一回路，所以可以测试火线上有无电，人悬空就不能够成回路了，就不能测试了

即使穿上绝缘鞋或站在绝缘物上，也可认为形成了回路，因为绝缘物的漏电和人体与大地之间的电容电流足以使氖泡起辉。只要带电体与大地之间存在一定的电位差（通常在60伏以上），验电笔就会发出辉光。

原理：讲电笔插进插座火线口，此时人体电笔与大地构成通路。电流通过电笔、人体后通入大地。此时的电流使氖管发光。电笔内部电阻很大，一般课本上叫他“非常大的电阻”。这样做是防止在测试电流时较大电流通过人体。通过电流一般小于5毫安。注意不能用普通测电笔测试高压电！那十分危险的。

通路了,就亮了.工作原理应该是电路

　　电子验电笔又称数显测电笔。电子验电笔的原理有三个，且其原理如下： 　　1、根据欧姆定律：在同一电路中，导体中的电流跟导体两端的电压成正比，跟导体的电阻成反比。 　　2、串联电路的总电阻关系：串联电路中，串联电路的总电阻等于各分路电阻之和。 　　3、测电笔的构造及其特点。

测电笔是广大电工经常使用的工具之一,用来判别物体是否带电.它的内部构造是一只有两个电极的灯泡,泡内充有氖气,俗称氖泡,它的一极接到笔尖,另一极串联一只高电阻后接到笔的另一端.当氖泡的两极间电压达到一定值时,两极间便产生辉光,辉光强弱与两极间电压成正比.当带电体对地电压大于氖泡起始的辉光电压,而将测电笔的笔尖端接触它时,另一端则通过人体接地,所以测电笔会发光.测电笔中电阻的作用是用来限制流过人体的电流,以免发生危险.测电笔除了可以判断物体是否带电外,还有以下几个用途：(1)可以用来进行低压核相,测量线路中任何导线之间是否同相或异相.具体方法是：站在一个与大地绝缘的物体上,双手各执一支测电笔,然后在待测的两根导线上进行测试,如果两根测电笔发光很亮,则这两根导线为异相；反之,则为同相,它是利用测电笔中氖泡两极间电压差值与其发光强弱成正比的原理来进行判别的.(2)可以用来判别交流电和直流电.在用测电笔进行测试时,如果测电笔氖泡中的两个极都发光,就是交流电；如果两个极中只有一个极发光,则是直流电.(3)可以判断直流电的正、负极.将测电笔接在直流电路中测试,氖泡发亮的那一极就是负极,不发亮的一极是正极.(4)可用来判断直流是否接地.在对地绝缘的直流系统中,可站在地上用测电笔接触直流系统中的正极或负极,如果测电笔氖泡不亮,则没有接地现象.如果氖泡发亮,则说明有接地现象,其发亮如在笔尖端,则说明为正极接地.如发亮在手指端,则为负极接地.但是必须指出的是在带有接地监察继电器的直流系统中,不可采用此方法判断直流系统是否发生接地.忻斯98 2014-09-28

电子验电笔又称数显测电笔。电子验电笔的原理有三个，且其原理如下： 1、根据欧姆定律：在同一电路中，导体中的电流跟导体两端的电压成正比，跟导体的电阻成反比。 2、串联电路的总电阻关系：串联电路中，串联电路的总电阻等于各分路电阻之和。 3、测电笔的构造及其特点。

摘要：测电笔也叫试电笔，是一种电工工具，用来测试电线中是否带电。笔体中有一氖泡，测试时如果氖泡发光，说明导线有电或为通路的火线。测电笔怎么使用呢？测电笔有哪些使用注意事项？接下来就和小编一起来了解一下测电笔的使用方法及注意事项吧。测电笔的使用方法1、判定交流电和直流电口诀：电笔判定交直流，交流明亮直流暗，交流氖管通身亮，直流氖管亮一端。说明：首先告知读者一点，使用低压验电笔之前，必须在已确认的带电体上验测；在未确认验电笔正常之前，不得使用。判别交、直流电时，最好在“两电”之间作比较，这样就很明显。测交流电时氖管两端同时发亮，测直流电时氖管里只有一端极发亮。2、判定直流电正负极口诀：电笔判定正负极，观察氖管要心细，前端明亮是负极，后端明亮为正极。说明：氖管的前端指测电笔笔尖一端，氖管后端指手握的一端，前端明亮为负极，反之为正极。测试时要注重：电源电压为110V及以上；若人和大地绝缘，一只手摸电源任一极，另一只手持测电笔，电笔金属头触及被测电源另一极，氖管前端极发亮，所测触的电源是负极；若是氖管的后端极发亮，所测触的电源是正极，这是根据直流单向流动和电子由负极向正极流动的原理。3、判定直流电源有无接地和正负极接地的区别口诀：变电所直流系数，电笔触及不发亮；若亮靠近笔尖端，正极有接地故障；若亮靠近手指端，接地故障在负极。说明：发电厂和变电所的直流系数，是对地绝缘的，人站在地上，用验电笔去触及正极或负极，氖管是不应当发亮的，假如发亮，则说明直流系统有接地现象；假如发亮在靠近笔尖的一端，则是正极接地；假如发亮在靠近手指的一端，则是负极接地。4、判定同相和异相口诀：判定两线相同异，两手各持一支笔，两脚和地相绝缘，两笔各触一要线，用眼观看一支笔，不亮同相亮为异。说明：此项测试时，切记两脚和地必须绝缘。因为我国大部分是380/220V供电，且变压器普遍采用中性点直接接地，所以做测试时，人体和大地之间一定要绝缘，避免构成回路，以免误判定；测试时，两笔亮和不亮显示一样，故只看一支则可。5、判定380/220V三相三线制供电线路相线接地故障口诀：星形接法三相线，电笔触及两根亮，剩余一根亮度弱，该相导线已接地；若是几乎不见亮，金属接地有故障。说明：电力变压器的二次侧一般都接成Y形，在中性点不接地的三相三线制系统中，用验电笔触及三根相线时，有两根比通常稍亮，而另一根上的亮度要弱一些，则表示这根亮度弱的相线有接地现象，但还不太严重；假如两根很亮，而剩余一根几乎看不见亮，则是这根相线有金属接地故障。测电笔的使用注意事项1、使用试电笔之前，首先要检查试电笔里有无安全电阻，再直观检查试电笔是否有损坏，有无受潮或进水，检查合格后才能使用。2、使用试电笔时，不能用手触及试电笔前端的金属探头，这样做会造成人身触电事故。3、使用试电笔时，一定要用手触及试电笔尾端的金属部分，否则，因带电体、试电笔、人体和大地没有形成回路，试电笔中的氖泡不会发光，造成误判，认为带电体不带电，这是十分危险的。4、在测量电气设备是否带电之前，先要找一个已知电源测一测试电笔的氖泡能否正常发光，能正常发光，才能使用。5、在明亮的光线下测试带电体时，应特别注意氖泡是否真的发光(或不发光)，必要时可用另一只手遮挡光线仔细判别。千万不要造成误判，将氖泡发光判断为不发光，而将有电判断为无电。

火线和零线之间接入灯泡后，此时用电笔测火线端电笔带电这是因为电笔的一端是接电位高的火线，另一端是通过人接地，这时在电笔的两端就形成了一个电位差所以电笔就会发光也就是火线带电。灯泡亮时零线上肯定也有电流通过，只是电流通过用电器后已经有了一个电位降落，也就是零线上的电位和大地的电位是相等的，此时电笔的一端接零线一端接人体，而零线上的电位和人体的电位是一样的或者说没有电位差所以测电笔就不会发光。

非接触式电笔用一个工字电感当做天线，几个三级管组合做为放大器电路。电感的一端接三极管 的b极，另一端悬空，当将电感靠近火线时感应出微弱的电流，经三极管一级级放大后点亮LED和让蜂鸣器 发声，从而判断出零火线。非接触式电笔采用感应式测试，无需物理接触，可检查控制线、导体和插座上的电压或沿导线检查断路位置。可以极大限度地保障检测人员的人身安全。使用试电笔 时，一定要用手触及试电笔尾端的金属部分，否则，因带电体、试电笔、人体与大地没有形成回路，试电笔中的氖泡不会发光，造成误判，认为带电体不带电。扩展资料：用途1、可以用来进行低压核相，测量线路中任何导线之间是否同相或异相。2、可以用来判别交流电 和直流电。在用测电笔进行测试时，如果测电笔氖泡中的两个极都发光，就是交流电；如果两个极中只有一个极发光，则是直流电。3、可以判断直流电的正、负极。将测电笔接在直流电路中测试，氖泡发亮的那一极就是负极，不发亮的一极是正极。4、可用来判断直流是否接地。在对地绝缘的直流系统中，可站在地上用测电笔接触直流系统中的正极或负极，如果测电笔氖泡不亮，则没有接地现象。如果氖泡发亮，则说明有接地现象，其发亮如在笔尖端，则说明为正极接地。

测电笔的原理(供你参考)： 1、欧姆定律：I=U/R； 2、串联电路的总电阻关系式：R=R1+R2； 3、测电笔的构造及其特点. 具体说明如下： A、当测电笔去检测某一导体是火线还是零线时，通过测电笔的电流(也就是通过人体的电流)I＝加在测电笔和人体两端的总电压U，除以(/相当于分数线)测电笔和人体两端的总电阻R. B、测火线时，照明电路，火线与地之间有电压U=220V左右，人体电阻一般很小，通常只有几百到几千欧姆，而测电笔内部的电阻通常有几兆欧左右，通过测电笔的电流(也就是通过人体的电流)很小，通常不到1毫安，这样小的电流通过人体时，对人没有伤害，而这样小的电流通过测电笔的氖泡时，氖泡会发光. C、测零线时，U=0，I=0，也就是没有电流通过测电笔的氖泡，氖泡当然不发光。这样我们可以根据氖泡是否发光判断火线还是零线. 几兆欧左右 通常不到1毫安

能的，测电笔（万用表）测电流时和电流表是一个原理。

感应式验电笔是一种用来检测电气设备电压的工具。它通常包含一个感应式电压检测器，可以用来检测相应的电压水平。当感应式验电笔接触到带电的电气设备时，它会发出声音或显示一个指示灯，表示它检测到了电压。感应式验电笔的工作原理基于电磁感应。当感应式验电笔接触到带电的电气设备时，它会产生一个电磁场。这个电磁场会影响感应式验电笔内部的线圈，导致线圈产生电流。这个电流可以用来激活感应式验电笔内部的电路，从而产生声音或显示指示灯。感应式验电笔是一种非常方便的工具，可以快速、安全地检测电气设备的电压。它对于电工和电气维修人员来说非常实用，能够帮助他们更快地完成工作并避免危险。

数显电笔测通断，原理非常简单，数显电笔是一个高灵敏的电孑开关，微弱的信号通过几级放大，触发电孑开关工作，达到显示功能。

电笔是用笔头将电信号接入，经高值电阻降压，在通过氖管发光指示是否有电，再通过尾端的金属部分与人体相连，并通过人体流入大地。因为我们人体也是一个电的导体，所以电流就能通过我们人体与大地相通了。

摘要：测电笔是广大电工经常使用的工具之一，用来判别物体是否带电。测电笔除了可以判断物体是否带电外，测电笔有什么用途呢？还可以用来区别直流电和交流电；区别火线和零线；判断直流电的正、负极；判断零线断路情况等等。那么测电笔的种类有哪些？下面一起来详细了解一下测电笔的主要分类及用途吧。一、测电笔有什么用途1、用来判别物体是否带电。它的内部构造是一只有两个电极的灯泡，泡内充有氖气，俗称氖泡，它的一极接到笔尖，另一极串联一只高电阻后接到笔的另一端。当氖泡的两极间电压达到一定值时，两极间便产生辉光，辉光强弱与两极间电压成正比。当带电体对地电压大于氖泡起始的辉光电压，而将测电笔的笔尖端接触它时，另一端则通过人体接地，所以测电笔会发光。测电笔中电阻的作用是用来限制流过人体的电流，以免发生危险。2、可以用来进行低压核相，测量线路中任何导线之间是否同相或异相。具体方法是：站在一个与大地绝缘的物体上，双手各执一支测电笔，然后在待测的两根导线上进行测试，如果两根测电笔发光很亮，则这两根导线为异相；反之，则为同相，它是利用测电笔中氖泡两极间电压差值与其发光强弱成正比的原理来进行判别的。3、可以用来判别交流电和直流电。在用测电笔进行测试时，如果测电笔氖泡中的两个极都发光，就是交流电；如果两个极中只有一个极发光，则是直流电。4、可以判断直流电的正、负极。将测电笔接在直流电路中测试，氖泡发亮的那一极就是正极，不发亮的一极是负极。5、可用来判断直流是否接地。在对地绝缘的直流系统中，可站在地上用测电笔接触直流系统中的正极或负极，如果测电笔氖泡不亮，则没有接地现象。如果氖泡发亮，则说明有接地现象，其发亮如在笔尖端，则说明为正极接地。如发亮在手指端，则为负极接地。但是必须指出的是在带有接地监察继电器的直流系统中，不可采用此方法判断直流系统是否发生接地。二、测电笔的种类有哪些1、按照测量电压的高低分高压测电笔：用于10kv及以上项目作业时用，为电工的日常检测用具；低压测电笔：用于线电压500V及以下项目的带电体检测。弱电测电笔：用于电子产品的测试，一般测试电压为6v--24v.为了便于使用，电笔尾部常带有一根带夹子的引出导线。2、按照接触方式分接触式试电笔：通过接触带电体，获得电信号的检测工具。通常形状有一字螺丝刀式，兼试电笔和一字螺丝刀用；钢笔式，直接在液晶窗口显示测量数据。感应式试电笔：采用感应式测试，无需物理接触，可检查控制线、导体和插座上的电压或沿导线检查断路位置。可以极大限度地保障检测人员的人身安全。3、氖管式测电笔氖管式测电笔又称电笔，用来检验导线、电器和电气设备的金属外壳是否带电。这种电笔分为笔式和螺丝刀式两种形式。4、数显式测电笔数显式测电笔又称为感应式测电笔。这种电笔不仅可以测试物体是否带电，还能显示出大致的电压范围。有些数显式测电笔可以检验出绝缘导线断线位置。

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向下的是进水，左边的是出水。感应水龙头内置的有一个红外线发射管和红外线接收管，它是通过红外线反射的原理来进行工作。感应水龙头电磁阀向下的是进水，左边的是出水。当人体将手放在水龙头的红外线感应区域内时，红外线发射管所发出的红外线由于手部的遮挡而反射至接收管处，再通过集成线路内的微电脑处理，就将信号发送至脉冲电磁阀了，通过电磁阀的控制来达到使水龙头出水的目的。

渗透测试是利用渗透知识对网站的漏洞和风险发生的一种预防机制，对网站进行漏洞修补，以防止网络崩坏。它需要得到用户的授权，基于合法性才可以对网站进行渗透，之后根据测试结果撰写报告，然后进行网站修补。渗透测试一般分为两种：黑盒测试和白盒测试。黑盒测试是只根据网站的URL进行渗透分析，白盒测试是根据网站的源码和其他相关全面信息进行渗透，偏于代码分析。从网站安全渗透开始分别进行SQL注入漏洞、文件上传漏洞、网页被篡改、挂马、PHP远程执行代码漏洞、数据库漏洞、XSS跨站漏洞、任意文件下载漏洞、网站程序漏洞等全方位测试；从服务器安全渗透开始分别进行FTP、MYSQL等提权漏洞、远程桌面认证绕过漏洞、WEB(CC)测试、DDOS攻击测试、APP欺骗、应用程序系统漏洞测试、本地溢出漏洞等全方位测试。然后根据不同的渗透测试结果制作一套完整的安全报告以及可行的修补方案。而全局渗透测试流程包括制定渗透测试方案、提交渗透测试申请、客户确认、进行渗透测试、整体安全分析测试、撰写测试报告，与用户沟通交流，修补网站、结束。企业用户可以从攻击角度了解系统是否存在隐形漏洞和安全风险，从而及时修补网站漏洞。海宇勇创渗透测试模拟真实的攻击行为，测试你的防御机制有效性，通过数据管理和自动化使用更少的时间实现安全承诺，使用现实世界的攻击技术测试技术管控。

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人的两眼之间大约有6厘米的距离，所以在观看除了正前方的物体外，两只眼睛必然有角度的不同，这个差别在大脑中就能自动形成上下、左右、前后、远近的区别，从而产生立体视觉。所以如果能制作出同一场景、影像的不同侧面（仅有微小的视差）让双眼各看一边，那么在大脑中就能自动形成这一场景的立体影像。而3D电影的拍摄、制作和放映，就是模拟人眼观察景物的过程。它在拍摄时用两个电影摄影机，按人眼两瞳之间的距离（约65mm）拍摄同一景物，从而得到的不同角度的画幅（左、右眼图像），放映时再将图像同时放映到银幕上，这时银幕上会出现重叠交错的两个影像。观众在看3D电影时，只要戴上“立体眼镜”，就可以让左眼看到左图像，右眼看到右图像，此时在大脑中就会自动复现为触手可及立体影像。这就是3D的原理，不知你想知道的是不是这个http://wenwen.sogou.com/z/q866145530.htm

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因为每个人的基础不同，所以可以根据学习内容来判断对于自己而言哪个相对简单好学。软件测试培训一般分为五个阶段，第一个阶段是功能测试的内容，主要学计算机基础、软件测试核心理论、Linux、数据库等的相关知识，可以学到软件测试核心理论，结合Linux、数据库等可实现移动端、web端的功能测试，第二个阶段是自动化测试的相关内容，主要学习Python、Web自动化测试、App自动化测试等相关内容，5周的学习时间，学完基本不可以胜任自动化测试的相关工作。第三个阶段是接口测试的相关内容，主要学习接口测试基础知识、接口测试工具Jmeter、接口测试工具Postman、抓包工具Fiddler、Jenkins持续集成、Python实现接口测试等相关内容，第四个阶段学习性能测试，主要有性能测试理论、虚拟脚本生成器操作、场景设计、报告生成和分析等内容。第五个阶段是就业指导的相关内容，从简历、面试技巧等层面进行辅导，帮助学员熟悉面试流程;让学员清晰了解职业发展规划，明确自身定位，找到适合自身发展的工作。网络安全培训内容：第一个阶段：主要讲的是网络安全概述，了解计算机运行原理、初步开始了解网络安全行业、网络安全法普及解读，接下来就是Linux系统和windows系统的一些知识，最后就是虚拟机搭建，了解Vmware虚拟机的安装使用，掌握虚拟机安全服务搭建，掌握Vmware虚拟机的各种参数配置使用。第二个阶段：这个阶段主要学习的内容就是数据库，了解数据库的基础知识、数据库的安全配置，php基础和基本语法，实现数据库与PHP的联动。接下来就是SQL注入、XSS等安全漏洞，掌握WEB安全行业标准及评估方法。脚本木马、数据库安全与配置、web中间件介绍、http协议理解，AWVS安全工具，Nmap网络安全利用、sqlmap工具利用、Burp Suite安全工具的使用等。第三个阶段：这个阶段所学内容是WEB安全之XSS跨站脚本漏洞、WEB安全之文件上传原理、WEB安全之认证攻击、WEB安全之其他漏洞讲解、应用程序漏洞分析。这个阶段主要是web安全的漏洞分析。第四个阶段：这个阶段主要所学内容是网络安全技能，WAF绕过、安全工具使用、SQLMap高级使用、Kali渗透测试教程、Metasploit高级课程、Wireshark 安全分析实战、开源工具自动化集成。

带身份证去营业厅就行了

* 回复内容中包含的链接未经审核，可能存在风险，暂不予完整展示！ YOLO v1:You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection YOLO v2:YOLO9000：Better，Faster，Stronger YOLO v3:YOLOv3: An Incremental Improvement 近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region Proposal上做分类与回归。而另一类是Yolo，SSD这类one-stage算法，其仅仅使用一个CNN网络直接预测不同目标的类别与位置。第一类方法是准确度高一些，但是速度慢，但是第二类算法是速度快，但是准确性要低一些。这里我们谈的是Yolo-v1版本算法，其性能是差于后来的SSD算法的，但是Yolo后来也继续进行改进，产生了Yolo9000、YOLO v3算法。 传统方法常采用滑动窗口法，滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了，如 DPM 就是采用这种思路。但是这个方法有致命的缺点，就是你并不知道要检测的目标大小是什么规模，所以你要设置不同大小和比例的窗口去滑动，而且还要选取合适的步长。但是这样会产生很多的子区域，并且都要经过分类器去做预测，这需要很大的计算量，所以你的分类器不能太复杂，因为要保证速度。解决思路之一就是减少要分类的子区域，这就是R-CNN的一个改进策略，其采用了 selective search 方法来找到最有可能包含目标的子区域（Region Proposal），其实可以看成采用启发式方法过滤掉很多子区域，这会提升效率。 如果你使用的是CNN分类器，那么滑动窗口是非常耗时的。但是结合卷积运算的特点，我们可以使用CNN实现更高效的滑动窗口方法。这里要介绍的是一种全卷积的方法，简单来说就是网络中用卷积层代替了全连接层，如图所示。输入图片大小是16x16，经过一系列卷积操作，提取了2x2的特征图，但是这个2x2的图上每个元素都是和原图是一一对应的，如图上蓝色的格子对应蓝色的区域，这不就是相当于在原图上做大小为14x14的窗口滑动，且步长为2，共产生4个字区域。最终输出的通道数为4，可以看成4个类别的预测概率值，这样一次CNN计算就可以实现窗口滑动的所有子区域的分类预测。这其实是overfeat算法的思路。之所可以CNN可以实现这样的效果是因为卷积操作的特性，就是图片的空间位置信息的不变性，尽管卷积过程中图片大小减少，但是位置对应关系还是保存的。这个思路也被R-CNN借鉴，从而诞生了Fast R-cNN算法。 上面尽管可以减少滑动窗口的计算量，但是只是针对一个固定大小与步长的窗口，这是远远不够的。Yolo算法很好的解决了这个问题，它不再是窗口滑动了，而是直接将原始图片分割成互不重合的小方块，然后通过卷积最后生产这样大小的特征图，基于上面的分析，可以认为特征图的每个元素也是对应原始图片的一个小方块，然后用每个元素来可以预测那些中心点在该小方格内的目标，这就是Yolo算法的朴素思想。 整体来看，Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，整个系统如图所示：首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法，其是一个统一的框架，其速度更快，而且Yolo的训练过程也是end-to-end的。 具体来说，Yolo的CNN网络将输入的图片分割成 网格，然后每个单元格负责去检测那些中心点落在该格子内的目标，如图所示，可以看到狗这个目标的中心落在左下角一个单元格内，那么该单元格负责预测这个狗。每个单元格会预测B个边界框（bounding box）以及边界框的 置信度 （confidence score）。所谓置信度其实包含两个方面，一是这个边界框含有目标的可能性大小，二是这个边界框的准确度。前者记为 ，当该边界框是背景时（即不包含目标），此时 。而当该边界框包含目标时， 。边界框的准确度可以用预测框与实际框（ground truth）的 IOU （intersection over union，交并比）来表征，记为 IOU 。因此置信度可以定义为 。 很多人可能将Yolo的置信度看成边界框是否含有目标的概率，但是其实它是两个因子的乘积，预测框的准确度也反映在里面。边界框的大小与位置可以用4个值来表征：(x,y,h,w)，其中(x,y)是边界框的中心坐标，而w和h是边界框的宽与高。还有一点要注意，中心坐标的预测值(x,y)是相对于每个单元格左上角坐标点的偏移值，并且单位是相对于单元格大小的，单元格的坐标定义如图所示。而边界框的w和h预测值是相对于整个图片的宽与高的比例，这样理论上4个元素的大小应该在[0,1]范围。这样，每个边界框的预测值实际上包含5个元素：(x,y,w,h,c)，其中前4个表征边界框的大小与位置，而最后一个值是置信度。 值得注意的是，不管一个单元格预测多少个边界框，其只预测一组类别概率值，这是Yolo算法的一个缺点，在后来的改进版本中，Yolo9000是把类别概率预测值与边界框是绑定在一起的。同时，我们可以计算出各个边界框类别置信度（class-specificconfidence scores）: 边界框类别置信度表征的是该边界框中目标属于各个类别的可能性大小以及边界框匹配目标的好坏。后面会说，一般会根据类别置信度来过滤网络的预测框。 总结一下，每个单元格需要预测 个值。如果将输入图片划分为 网格，那么最终预测值为 大小的张量。整个模型的预测值结构如下图所示。对于PASCALVOC数据，其共有20个类别，如果使用S=7,B=2,那么最终的预测结果就是 大小的张量。在下面的网络结构中我们会详细讲述每个单元格的预测值的分布位置。 Yolo采用卷积网络来提取特征，然后使用全连接层来得到预测值。网络结构参考GooLeNet模型，包含24个卷积层和2个全连接层，如图所示。对于卷积层，主要使用1x1卷积来做channle reduction，然后紧跟3x3卷积。对于卷积层和全连接层，采用Leaky ReLU激活函数：max(x,0)。但是最后一层却采用线性激活函数。除了上面这个结构，文章还提出了一个轻量级版本Fast Yolo，其仅使用9个卷积层，并且卷积层中使用更少的卷积核。 可以看到网络的最后输出为 大小的张量。这和前面的讨论是一致的。这个张量所代表的具体含义如图所示。对于每一个单元格，前20个元素是类别概率值，然后2个元素是边界框置信度，两者相乘可以得到类别置信度，最后8个元素是边界框的(x,y,w,h)。大家可能会感到奇怪，对于边界框为什么把置信度c和(x,y,w,h)都分开排列，而不是按照(x,y,w,h,c)这样排列，其实纯粹是为了计算方便，因为实际上这30个元素都是对应一个单元格，其排列是可以任意的。但是分离排布，可以方便地提取每一个部分。这里来解释一下，首先网络的预测值是一个二维张量P，其shape为 。 采用切片，那么 就是类别概率部分; 是置信度部分; 是边界框的预测结果。这样，提取每个部分是非常方便的，这会方面后面的训练及预测时的计算。 在训练之前，先在ImageNet上进行了预训练，其预训练的分类模型采用图中前20个卷积层，然后添加一个average-pool层和全连接层。预训练之后，在预训练得到的20层卷积层之上加上随机初始化的4个卷积层和2个全连接层。由于检测任务一般需要更高清的图片，所以将网络的输入从224x224增加到了448x448。整个网络的流程如下图所示： 损失函数计算如下： 其中第一项是边界框中心坐标的误差项， 指的是第i个单元格存在目标，且该单元格中的第j个边界框负责预测该目标。第二项是边界框的高与宽的误差项。第三项是包含目标的边界框的置信度误差项。第四项是不包含目标的边界框的置信度误差项。而最后一项是包含目标的单元格的分类误差项， 指的是第i个单元格存在目标。 在说明Yolo算法的预测过程之前，这里先介绍一下非极大值抑制算法（non maximum suppression, NMS），这个算法不单单是针对Yolo算法的，而是所有的检测算法中都会用到。NMS算法主要解决的是一个目标被多次检测的问题，如图中人脸检测，可以看到人脸被多次检测，但是其实我们希望最后仅仅输出其中一个最好的预测框，比如对于美女，只想要红色那个检测结果。那么可以采用NMS算法来实现这样的效果：首先从所有的检测框中找到置信度最大的那个框，然后挨个计算其与剩余框的IOU，如果其值大于一定阈值（重合度过高），那么就将该框剔除；然后对剩余的检测框重复上述过程，直到处理完所有的检测框。 下面就来分析Yolo的预测过程，这里我们不考虑batch，认为只是预测一张输入图片。根据前面的分析，最终的网络输出是 ，但是我们可以将其分割成三个部分：类别概率部分为 ，置信度部分为 ，而边界框部分为 （对于这部分不要忘记根据原始图片计算出其真实值）。然后将前两项相乘可以得到 类别置信度值为 ，这里总共预测了 边界框。 所有的准备数据已经得到了，那么先说第一种策略来得到检测框的结果。首先，对于每个预测框根据类别置信度选取置信度最大的那个类别作为其预测标签，经过这层处理我们得到各个预测框的预测类别及对应的置信度值，其大小都是[7,7,2]。一般情况下，会设置置信度阈值，就是将置信度小于该阈值的box过滤掉，所以经过这层处理，剩余的是置信度比较高的预测框。最后再对这些预测框使用NMS算法，最后留下来的就是检测结果。一个值得注意的点是NMS是对所有预测框一视同仁，还是区分每个类别，分别使用NMS。Ng在deeplearning.ai中讲应该区分每个类别分别使用NMS，但是看了很多实现，其实还是同等对待所有的框，可能是不同类别的目标出现在相同位置这种概率很低吧。 上面的预测方法应该非常简单明了，但是对于Yolo算法，其却采用了另外一个不同的处理思路（至少从C源码看是这样的），其区别就是先使用NMS，然后再确定各个box的类别。其基本过程如图所示。对于98个boxes，首先将小于置信度阈值的值归0，然后分类别地对置信度值采用NMS，这里NMS处理结果不是剔除，而是将其置信度值归为0。最后才是确定各个box的类别，当其置信度值不为0时才做出检测结果输出。这个策略不是很直接，但是貌似Yolo源码就是这样做的。Yolo论文里面说NMS算法对Yolo的性能是影响很大的，所以可能这种策略对Yolo更好。 总结一下Yolo的优缺点。首先是优点，Yolo采用一个CNN网络来实现检测，是单管道策略，其训练与预测都是end-to-end，所以Yolo算法比较简洁且速度快。第二点由于Yolo是对整张图片做卷积，所以其在检测目标有更大的视野，它不容易对背景误判。另外，Yolo的泛化能力强，在做迁移时，模型鲁棒性高。 Yolo的缺点，首先Yolo各个单元格仅仅预测两个边界框，而且属于一个类别。对于小物体，Yolo的表现会不如人意。这方面的改进可以看SSD，其采用多尺度单元格。也可以看Faster R-CNN，其采用了anchor boxes。Yolo对于在物体的宽高比方面泛化率低，就是无法定位不寻常比例的物体。当然Yolo的定位不准确也是很大的问题。 参考链接 YOLO算法的原理与实现 https://cloud.t*****.com/developer/article/1058057

奔驰C级/W203 1999-2006年2000年，奔驰的第二代C级车正式发布，其内部编号为W203。从外表看，第二代奔驰C级

* 回复内容中包含的链接未经审核，可能存在风险，暂不予完整展示！ 在目标检测中，IoU 为预测框 (Prediction) 和真实框 (Ground truth) 的交并比。如下图所示，在关于小猫的目标检测中，紫线边框为预测框 (Prediction)，红线边框为真实框 (Ground truth)。 在目标检测任务中，通常取 IoU≥0.5，认为召回。如果 IoU 阈值设置更高，召回率将会降低，但定位框则更加精确。 理想的情况，当然是预测框与真实框重叠越多越好，如果两者完全重叠，则交集与并集面积相同，此时 IoU 等于 1。 之前的目标检测方法需要先产生候选区再检测的方法虽然有相对较高的检测准确率，但运行速度较慢。 YOLO 将识别与定位合二为一，结构简便，检测速度快，更快的 Fast YOLO 可以达到 155FPS。 YOLO 网络借鉴了 GoogLeNet 分类网络结构，不同的是 YOLO 使用 1x1 卷积层和 3x3 卷积层替代 inception module。如下图所示，整个检测网络包括 24 个卷积层和 2 个全连接层。其中，卷积层用来提取图像特征，全连接层用来预测图像位置和类别概率值。 如上图所示，损失函数分为坐标预测（蓝色框）、含有物体的边界框的 confidence 预测（红色框）、不含有物体的边界框的 confidence 预测（黄色框）、分类预测（紫色框）四个部分。 由于不同大小的边界框对预测偏差的敏感度不同，小的边界框对预测偏差的敏感度更大。为了均衡不同尺寸边界框对预测偏差的敏感度的差异。作者巧妙的对边界框的 w,h 取均值再求 L2 loss. YOLO 中更重视坐标预测，赋予坐标损失更大的权重，记为 coord，在 pascal voc 训练中 coodd=5 ，classification error 部分的权重取 1。 某边界框的置信度定义为：某边界框的 confidence = 该边界框存在某类对象的概率 pr (object)* 该边界框与该对象的 ground truth 的 IOU 值 ，若该边界框存在某个对象 pr (object)=1 ，否则 pr (object)=0 。由于一幅图中大部分网格中是没有物体的，这些网格中的边界框的 confidence 置为 0，相比于有物体的网格，这些不包含物体的网格更多，对梯度更新的贡献更大，会导致网络不稳定。为了平衡上述问题，YOLO 损失函数中对没有物体的边界框的 confidence error 赋予较小的权重，记为 noobj，对有物体的边界框的 confidence error 赋予较大的权重。在 pascal VOC 训练中 noobj=0.5 ，有物体的边界框的 confidence error 的权重设为 1. YOLOv1 虽然检测速度快，但在定位方面不够准确，并且召回率较低。为了提升定位准确度，改善召回率，YOLOv2 在 YOLOv1 的基础上提出了几种改进策略 YOLOv2 中在每个卷积层后加 Batch Normalization (BN) 层，去掉 dropout. BN 层可以起到一定的正则化效果，能提升模型收敛速度，防止模型过拟合。YOLOv2 通过使用 BN 层使得 mAP 提高了 2%。 目前的大部分检测模型都会使用主流分类网络（如 vgg、resnet）在 ImageNet 上的预训练模型作为特征提取器，而这些分类网络大部分都是以小于 256x256 的图片作为输入进行训练的，低分辨率会影响模型检测能力。YOLOv2 将输入图片的分辨率提升至 448x448，为了使网络适应新的分辨率，YOLOv2 先在 ImageNet 上以 448x448 的分辨率对网络进行 10 个 epoch 的微调，让网络适应高分辨率的输入。通过使用高分辨率的输入，YOLOv2 的 mAP 提升了约 4%。 YOLOv1 利用全连接层直接对边界框进行预测，导致丢失较多空间信息，定位不准。YOLOv2 去掉了 YOLOv1 中的全连接层，使用 Anchor Boxes 预测边界框，同时为了得到更高分辨率的特征图，YOLOv2 还去掉了一个池化层。由于图片中的物体都倾向于出现在图片的中心位置，若特征图恰好有一个中心位置，利用这个中心位置预测中心点落入该位置的物体，对这些物体的检测会更容易。所以总希望得到的特征图的宽高都为奇数。YOLOv2 通过缩减网络，使用 416x416 的输入，模型下采样的总步长为 32，最后得到 13x13 的特征图， 然后对 13x13 的特征图的每个 cell 预测 5 个 anchor boxes ，对每个 anchor box 预测边界框的位置信息、置信度和一套分类概率值。使用 anchor boxes 之后，YOLOv2 可以预测 13x13x5=845 个边界框，模型的召回率由原来的 81% 提升到 88%，mAP 由原来的 69.5% 降低到 69.2%. 召回率提升了 7%，准确率下降了 0.3%。 YOLOv2 采用 Darknet-19，其网络结构如下图所示，包括 19 个卷积层和 5 个 max pooling 层，主要采用 3x3 卷积和 1x1 卷积， 这里 1x1 卷积可以压缩特征图通道数以降低模型计算量和参数 ，每个卷积层后使用 BN 层 以加快模型收敛同时防止过拟合。最终采用 global avg pool 做预测。采用 YOLOv2，模型的 mAP 值没有显著提升，但计算量减少了。 在 Faster R-CNN 和 SSD 中，先验框都是手动设定的，带有一定的主观性。YOLOv2 采用 k-means 聚类算法对训练集中的边界框做了聚类分析，选用 boxes 之间的 IOU 值作为聚类指标。综合考虑模型复杂度和召回率，最终选择 5 个聚类中心，得到 5 个先验框，发现其中中扁长的框较少，而瘦高的框更多，更符合行人特征。通过对比实验，发现用聚类分析得到的先验框比手动选择的先验框有更高的平均 IOU 值，这使得模型更容易训练学习。 Faster R-CNN 使用 anchor boxes 预测边界框相对先验框的偏移量，由于没有对偏移量进行约束，每个位置预测的边界框可以落在图片任何位置，会导致模型不稳定，加长训练时间。YOLOv2 沿用 YOLOv1 的方法，根据所在网格单元的位置来预测坐标，则 Ground Truth 的值介于 0 到 1 之间。网络中将得到的网络预测结果再输入 sigmoid 函数中，让输出结果介于 0 到 1 之间。设一个网格相对于图片左上角的偏移量是 cx，cy。先验框的宽度和高度分别是 pw 和 ph，则预测的边界框相对于特征图的中心坐标 (bx，by) 和宽高 bw、bh 的计算公式如下图所示。 YOLOv2 结合 Dimention Clusters, 通过对边界框的位置预测进行约束，使模型更容易稳定训练，这种方式使得模型的 mAP 值提升了约 5%。 YOLOv2 借鉴 SSD 使用多尺度的特征图做检测，提出 pass through 层将高分辨率的特征图与低分辨率的特征图联系在一起，从而实现多尺度检测。YOLOv2 提取 Darknet-19 最后一个 max pool 层的输入，得到 26x26x512 的特征图。经过 1x1x64 的卷积以降低特征图的维度，得到 26x26x64 的特征图，然后经过 pass through 层的处理变成 13x13x256 的特征图（抽取原特征图每个 2x2 的局部区域组成新的 channel，即原特征图大小降低 4 倍，channel 增加 4 倍），再与 13x13x1024 大小的特征图连接，变成 13x13x1280 的特征图，最后在这些特征图上做预测。使用 Fine-Grained Features，YOLOv2 的性能提升了 1%. YOLOv2 中使用的 Darknet-19 网络结构中只有卷积层和池化层，所以其对输入图片的大小没有限制。YOLOv2 采用多尺度输入的方式训练，在训练过程中每隔 10 个 batches , 重新随机选择输入图片的尺寸，由于 Darknet-19 下采样总步长为 32，输入图片的尺寸一般选择 32 的倍数 {320,352,…,608}。采用 Multi-Scale Training, 可以适应不同大小的图片输入，** 当采用低分辨率的图片输入时，mAP 值略有下降，但速度更快，当采用高分辨率的图片输入时，能得到较高 mAP 值，但速度有所下降。** YOLOv2 借鉴了很多其它目标检测方法的一些技巧，如 Faster R-CNN 的 anchor boxes, SSD 中的多尺度检测。除此之外，YOLOv2 在网络设计上做了很多 tricks, 使它能在保证速度的同时提高检测准确率，Multi-Scale Training 更使得同一个模型适应不同大小的输入，从而可以在速度和精度上进行自由权衡。 YOLO v2 对 YOLO v1 的缺陷进行优化，大幅度高了检测的性能，但仍存在一定的问题， 如无法解决重叠问题的分类等 。 将 256x256 的图片分别输入以 Darknet-19，ResNet-101，ResNet-152 和 Darknet-53 为基础网络的分类模型中，实验得到的结果如下图所示。可以看到 Darknet-53 比 ResNet-101 的性能更好，而且速度是其 1.5 倍，Darknet-53 与 ResNet-152 性能相似但速度几乎是其 2 倍。注意到，Darknet-53 相比于其它网络结构实现了每秒最高的浮点计算量，说明其网络结构能更好的利用 GPU。 YOLOv3 借鉴了 FPN 的思想，从不同尺度提取特征。相比 YOLOv2，YOLOv3 提取最后 3 层特征图，不仅在每个特征图上分别独立做预测，同时通过将小特征图上采样到与大的特征图相同大小，然后与大的特征图拼接做进一步预测。用维度聚类的思想聚类出 9 种尺度的 anchor box，将 9 种尺度的 anchor box 均匀的分配给 3 种尺度的特征图 . 在实际应用场合中，一个物体有可能输入多个类别，单纯的单标签分类在实际场景中存在一定的限制。举例来说，一辆车它既可以属于 car（小汽车）类别，也可以属于 vehicle（交通工具），用单标签分类只能得到一个类别。因此在 YOLO v3 在网络结构中把原先的 softmax 层换成了逻辑回归层，从而实现把单标签分类改成多标签分类。用多个 logistic 分类器代替 softmax 并不会降低准确率，可以维持 YOLO 的检测精度不下降。 对于对象检测，不仅要考虑精度，还要考虑实时运行的性能，虽然现在算力大幅度上升，但是普通的设备跑起来还是有点吃力。提高精度和加快速率仍是目标检测的重大课题，道阻且长！ 参考： YOLOv1 参考 YOLOv2 参考 YOLOv3 参考 https://mp.weixin.q.com/s/yccBloK5pOVxDIFkmoY7xg ：非极大抑制

利用某些特殊构造的SQL语句插入SQL的特殊字符和指令，提交一段数据库查询代码（一般是在浏览器地址栏进行，通过正常的www端口访问），操纵执行后端的DBMS查询并获得本不为用户所知数据的技术，也就是SQL Injection（SQL注入）。 SQL注入是从正常的WWW端口通过对页面请求访问，而且表面看起来跟一般的Web页面访问没什么区别，所以目前市面的防火墙很少会对SQL注入发出警报，如果管理员没查看IIS日志的习惯，可能被入侵很长时间都不会发觉。 SQL注入的手法相当灵活，可以根据具体情况进行分析，构造巧妙的SQL语句，从而获取想要的数据。 程序存在SQL注入，追其原因，是因为代码或者编码的不完善。但说到底，是程序员的惰性。代码的不完善，往往是因为在程序编写的过程中，没有考虑到代码的健壮性及安全性的结果，就国内现状来看，大多数网站使用的脚本语言，用ASP+Access或SQLServer的占70%以上，PHP+MySQL占20%，其他的不足10%，并且因为开发者水平的参差不齐,代码编写的过程考虑不够周全，程序代码的安全性值得怀疑，而程序脚本被注入也成为必然。 当然，程序运行环境的先天缺陷也是人为的，这种现象无法完全杜绝避免。从攻击者的角度来看，使用SQL注入能够避免绝大多数防火墙的防御，不留攻击痕迹，攻击手法多种多样，因此才会导致SQL注入攻击手段的兴起。 3.1.2、SQL注入的原理及分类 SQL-Injection的原理 SQL是一种用于关系数据库的结构化查询语言。它分为许多种，但大多数都松散地基于美国国家标准化组织最新的标准SQL-92。SQL语言可以修改数据库结构和操作数据库内容。当一个攻击者能够通过往查询中插入一系列的SQL操作数据写入到应用程序中去，并对数据库实施了查询，这时就已经构成了SQL-Injection。 SQL-Injection的分类 由于SQL-injection攻击出要发生在B/S结构的应用程序上，而这些程序大部分都属于互联网的web站点，在这种情况下SQL-Injection同样需要遵循HTTP协议，形成了两种分类： POST方式注入和GET方式注入 3.1.3、SQL-Injection的攻击方法 常规注入方法 SQL注入攻击本身就是一个常规性的攻击，它可以允许一些不法用户检索你的数据，改变服务器的设置，或者在你不小心的时候黑掉你的服务器。 旁注 顾名思义就是从旁注入，也就是利用主机上面的一个虚拟站点进行渗透 ，此类手法多出现与虚拟主机站点。 盲注 通过构造特殊的SQL语句，在没有返回错误信息的情况下进行注入。 跨站注入 攻击者利用程序对用户输入过滤及判断的不足，写入或插入可以显示在页面上对其他用户造成影响的代码。跨站注入的高级攻击就属于这种攻击。 3.1.4、SQL注入的危害 SQL注入通过网页对网站数据库进行修改。它能够直接在数据库中添加具有管理员权限的用户，从而最终获得系统管理员权限。黑客可以利用获得的管理员权限任意获得网站上的文件或者在网页上加挂木马和各种恶意程序，对网站的正常运营和访问该网站的网友都带来巨大危害。 3.1.5、SQL注入漏洞的风险 由于SQL注入是从正常的WWW端口访问，而且表面看起来跟一般的Web页面访问没什么区别，所以目前市面的防火墙都不会对SQL注入发出警报，如果管理员没查看IIS日志的习惯，可能被入侵很长时间都不会发觉。它能够直接在数据库中添加具有管理员权限的用户，从而最终获得系统管理员权限。黑客可以利用获得的管理员权限任意获得网站上的文件或者在网页上加挂木马和各种恶意程序，对网站和访问该网站的网友都带来巨大危害。 无论你有多强壮的防火墙规则设置或者非常勤于补漏的修补机制，如果你的网络应用程序开发者没有遵循安全代码进行开发，攻击者将通过80端口进入你的系统。 例如，如果一个网站的数据库系统为SQL Server 2000数据库，同时没有在数据库的权限设置上做好安全限制，将导致严重的后果。SQL注入意味着数据库也会被攻破，入侵者得到当前数据库权限的同时，也获得了整个数据库服务器的管理权限，入侵者可通过数据库管理权限得到系统权限，并为所欲为。 再者，很多网站的管理后台都可经由公网直接访问到后台管理登录页面，并且可通过暴力猜解等方式对后台管理账户进行猜解。对于任何一个网站的后台管理登录页，安全的做法应该是限制访问。尤其是对于政府及银行网络来说，更不应该将后台管理页面放置到公网上任由访问，这样的话安全系数会大大减少，遭受攻击的机会却大大增加了。3.2、网络钓鱼 网络钓鱼(Phishing)一词，是“Fishing”和“Phone”的综合体，由于黑客始祖起初是以电话作案，所以用“Ph”来取代“F”，创造了”Phishing”，Phishing 发音与 Fishing相同。 “网络钓鱼”就其本身来说，称不上是一种独立的攻击手段，更多的只是诈骗方法，就像现实社会中的一些诈骗一样。 攻击者利用欺骗性的电子邮件和伪造的Web站点来进行诈骗活动，诱骗访问者提供一些个人信息，如信用卡号、账户用和口令、社保编号等内容（通常主要是那些和财务，账号有关的信息，以获取不正当利益），受骗者往往会泄露自己的财务数据。 诈骗者通常会将自己伪装成知名银行、在线零售商和信用卡公司等可信的品牌，因此来说，网络钓鱼的受害者往往也都是那些和电子商务有关的服务商和使用者。 3.2.1、网络钓鱼工作原理 现在网络钓鱼的技术手段越来越复杂，比如隐藏在图片中的恶意代码、键盘记录程序，当然还有和合法网站外观完全一样的虚假网站，这些虚假网站甚至连浏览器下方的锁形安全标记都能显示出来。网络钓鱼的手段越来越狡猾，这里首先介绍一下网络钓鱼的工作流程。通常有五个阶段：网络钓鱼的工作原理 3.2.2、“网络钓鱼”的主要手法 a、发送电子邮件，以虚假信息引诱用户中圈套 诈骗分子以垃圾邮件的形式大量发送欺诈性邮件，这些邮件多以中奖、顾问、对账等内容引诱用户在邮件中填入金融账号和密码，或是以各 种紧迫的理由要求收件人登录某网页提交用户名、密码、身份证号、信用卡号等信息，继而盗窃用户资金。 例如今年2月份发现的一种骗取美邦银行(Smith Barney)用户的账号和密码的“网络钓鱼”电子邮件，该邮件利用了IE的图片映射地址欺骗漏洞，并精心设计脚本程序，用一个显示假地址的 弹出窗口遮挡住了IE浏览器的地址栏，使用户无法看到此网站的真实地址。当用户使用未打补丁的Outlook打开此邮件时，状态栏显示的链接是虚假的。 当用户点击链接时，实际连接的是钓鱼网站http://**.41.155.60:87/s。该网站页面酷似Smith Barney银行网站的登陆界面，而用户一旦输入了自己的账号密码，这些信息就会被黑客窃取。 b、建立假冒网上银行、网上证券网站，骗取用户账号密码实施盗窃 犯罪分子建立起域名和网页内容都与真正网上银行系统、网上证券交易平台极为相似的网站，引诱用户输入账号密码等信息，进而通过真正的网上银行、网上证券系统或者伪造银行储蓄卡、证券交易卡盗窃资金;还有的利用跨站脚本，即利用合法网站服务器程序上的漏洞，在站点 的某些网页中插入恶意html代码，屏蔽住一些可以用来辨别网站真假的重要信息，利用cookies窃取用户信息。 如曾互联网上出现过的某假冒银行网站，网址为http://www.1cbc.com.cn/，而真正银行网站是http://www.icbc.com.cn/，犯罪分子利用数字1和字母i非常相近的特点企图蒙蔽粗心的用户。 又如2004年7月发现的某假公司网站(网址为http://www.1enovo.com/)，而真正网站为 http://www.lenovo.com/，诈骗者利用了小写字母l和数字1很相近的障眼法。诈骗者通过QQ散布“XX集 团和XX公司联合赠送QQ币”的虚假消息，引诱用户访问。 c、利用虚假的电子商务进行诈骗 此类犯罪活动往往是建立电子商务网站，或是在比较知名、大型的电子商务网站上发布虚假的商品销售信息，犯罪分子在收到受害人的购物汇款后就销声匿迹。如2003年，罪犯佘某建立“奇特器材网”网站，发布出售间谍器材、黑客工具等虚假信息，诱骗顾主将购货款汇入其用虚假身份在多个银行开立的账户，然后转移钱款的案件。 除少数不法分子自己建立电子商务网站外，大部分人采用在知名电子商务网站上，如“易趣”、“淘宝”、“阿里巴巴”等，发布虚假信息，以所谓“超低价”、“免税”、“走私货”、“慈善义卖”的名义出售各种产品，或以次充好，以走私货充行货，很多人在低价的诱惑下上当受骗。网上交易多是异地交易，通常需要汇款。不法分子一般要求消费者先付部分款，再以各种理由诱骗消费者付余款或者其他各种名目的款项，得到钱款或被识破时，就立即切断与消费者的联系。 d、利用木马和黑客技术等手段窃取用户信息后实施盗窃活动 木马制作者通过发送邮件或在网站中隐藏木马等方式大肆传播木马程序，当感染木马的用户进行网上交易时，木马程序即以键盘记录的方式获取用户账号和密码，并发送给指定邮箱，用户资金将受到严重威胁。 如去年网上出现的盗取某银行个人网上银行账号和密码的木马Troj_HidWebmon及其变种，它甚至可以盗取用户数字证书。又如去年出现的木马“证券大盗”，它可以通过屏幕快照将用户的网页登录界面保存为图片，并发送给指定邮箱。黑客通过对照图片中鼠标的点击位置，就很有可能破译出用户的账号和密码，从而突破软键盘密码保护技术，严重威胁股民网上证券交易安全。 e、利用用户弱口令等漏洞破解、猜测用户账号和密码 不法分子利用部分用户贪图方便设置弱口令的漏洞，对银行卡密码进行破解。如2004年10月，三名犯罪分子从网上搜寻某银行储蓄卡卡号，然后登陆该银行网上银行网站，尝试破解弱口令，并屡屡得手。 实际上，不法分子在实施网络诈骗的犯罪活动过程中，经常采取以上几种手法交织、配合进行，还有的通过手机短信、QQ、msn进行各种各 样的“网络钓鱼”不法活动。 3.3、跨站攻击 XSS又叫CSS(Cross Site Script) ，跨站脚本攻击。它指的是恶意攻击者往Web页面里插入恶意html代码，当用户浏览该页之时，嵌入Web里面的html代码会被执行，从而达到攻击者的特殊目的。XSS属于被动式的攻击，因为其被动且不好利用，所以许多人经常忽略其危害性。 就攻击者而言，可以把XSS攻击分成两类，一类是来自内部的攻击，主要指的是利用程序自身的漏洞，构造跨站语句，如:DVBBS的showerror.asp存在的跨站漏洞。另一类则是来自外部的攻击，主要指的攻击者构造XSS跨站漏洞网页或者寻找非目标机以外的有跨站漏洞的网页。如当攻击者要渗透一个站点，攻击者构造一个有跨站漏洞的网页，然后构造跨站语句，通过结合其它技术，如社会工程学等，欺骗目标服务器的管理员打开。 传统的跨站利用方式一般都是攻击者先构造一个跨站网页，然后在另一空间里放一个收集cookie的页面，接着结合其它技术让用户打开跨站页面以盗取用户的cookie，以便进一步的攻击。这种方式太过于落后，比较成熟的方法是通过跨站构造一个表单，表单的内容则为利用程序的备份功能或者加管理员等功能得到一个高权限。 当发动CSS攻击或检测一个网站漏洞的时候, 攻击者可能首先使简单的HTML标签如<b>(粗体),<i>(斜体)或<u>(下划线)，或者他可能尝试简单的script标签如<script>alert("OK")</script>。因为大多数出版物和网络传播的检测网站是否有css漏洞都拿这个作为例子。这些尝试都可以很简单的被检测出来。 然而，高明点的攻击者可能用它的hex值替换整个字符串。这样<script>标签会以%3C%73%63%72%69%70%74%3E出 现。 另一方面，攻击者可能使用web代理服务器像Achilles会自动转换一些特殊字符如<换成%3C>换成%3E。这样攻击发生时，URL 中通常以hex等值代替角括号。 3.4、溢出漏洞 溢出漏洞是一种计算机程序的可更正性缺陷。溢出漏洞的全名为“缓冲区溢出漏洞”。因为它是在程序执行的时候在缓冲区执行的错误代码，所以叫缓冲区溢出漏洞。它一般是由于编成人员的疏忽造成的。具体的讲，溢出漏洞是由于程序中的某个或某些输入函数（使用者输入参数）对所接收数据的边界验证不严密而造成。 根据程序执行中堆栈调用原理，程序对超出边界的部分如果没有经过验证自动去掉，那么超出边界的部分就会覆盖后面的存放程序指针的数据，当执行完上面的代码，程序会自动调用指针所指向地址的命令。根据这个原理，恶意使用者就可以构造出溢出程序。 大多数应用程序保存数据的存储地址大小是固定的。如果攻击者向这些存储区域之一中发送了过量数据，而程序没有检查数据的大小，则会发生溢出。攻击者针对这一特点发出的攻击称为缓冲区溢出攻击。 缓冲区是用户为程序运行时在计算机中申请得的一段连续的内存，它保存了给定类型的数据。缓冲区溢出指的是一种常见且危害很大的系统攻击手段，通过向程序的缓冲区写入超出其长度的内容，造成缓冲区的溢出，从而破坏程序的堆栈，使程序转而执行其他的指令，以达到攻击的目的。 而人为的溢出则是有一定企图的，攻击者写一个超过缓冲区长度的字符串，然后植入到缓冲区，而再向一个有限空间的缓冲区中植入超长的字符串可能会出现两个结果，一是过长的字符串覆盖了相邻的存储单元，引起程序运行失败，严重的可导致系统崩溃；另有一个结果就是利用这种漏洞可以执行任意指令，甚至可以取得系统root特级权限。大多造成缓冲区溢出的原因是程序中没有仔细检查用户输入参数而造成的。 缓冲区溢出问题并非已成古老的历史，缓冲区溢出攻击已成为最常用的黑客技术之一。引起缓冲区溢出问题的根本原因是C（与其后代C++）本质就是不安全的，没有边界来检查数组和指针的引用，也就是开发人员必须检查边界（而这一行为往往会被忽视），否则会冒遇到问题的风险。标准C库中还存在许多非安全字符串操作，包括：strcpy()、sprintf()、gets()等，这些都是程序员需要注意的。 3.5、拒绝服务攻击 网络安全中，拒绝服务攻击（DOS）以其危害巨大，难以防御等特点成为骇客经常采用的攻击手段。DoS是Denial of Service的简称，即拒绝服务，造成DoS的攻击行为被称为DoS攻击，其目的是使计算机或网络无法提供正常的服务。 3.5.1、被拒绝服务攻击时的现象 最常见的DoS攻击有计算机网络带宽攻击和连通性攻击。带宽攻击指以极大的通信量冲击网络，大量攻击包导致网络带宽被阻塞，合法网络包被虚假的攻击包淹没而无法到达主机，使得所有可用网络资源都被消耗殆尽，最后导致合法的用户请求就无法通过。连通性攻击指用大量的连接请求冲击计算机，通过大量攻击包导致主机的内存被耗尽或CPU被内核及应用程序占完而造成无法提供网络服务，使得所有可用的操作系统资源都被消耗殆尽，最终服务器无法再处理合法用户的请求。 如何判断网站是否遭受了流量攻击呢？可通过Ping命令来测试，若发现Ping超时或丢包严重(假定平时是正常的)，则可能遭受了流量攻击，此时若发现和你的主机接在同一交换机上的服务器也访问不了了，基本可以确定是遭受了流量攻击。当然，这样测试的前提是你到服务器主机之间的ICMP协议没有被路由器和防火墙等设备屏蔽，否则可采取Telnet主机服务器的网络服务端口来测试，效果是一样的。不过有一点可以肯定，假如平时Ping你的主机服务器和接在同一交换机上的主机服务器都是正常的，突然都Ping不通了或者是严重丢包，那么假如可以排除网络故障因素的话则肯定是遭受了流量攻击，再一个流量攻击的典型现象是，一旦遭受流量攻击，会发现用远程终端连接网站服务器会失败。 相对于流量攻击而言，资源耗尽攻击要容易判断一些，假如平时Ping网站主机和访问网站都是正常的，发现突然网站访问非常缓慢或无法访问了，而Ping还可以Ping通，则很可能遭受了资源耗尽攻击，此时若在服务器上用netstat -an命令观察到有大量的SYN_RECEIVED、TIME_WAIT、FIN_WAIT_1等状态存在，而ESTABLISHED很少，则可判定肯定是遭受了资源耗尽攻击。还有一种属于资源耗尽攻击的现象是，Ping自己的网站主机Ping不通或者是丢包严重，而Ping与自己的主机在同一交换机上的服务器则正常，造成这种原因是网站主机遭受攻击后导致系统内核或某些应用程序CPU利用率达到100%无法回应Ping命令，其实带宽还是有的，否则就Ping不通接在同一交换机上的主机了。 3.5.2、总结为以下几个典型特徵： 被攻击主机上有大量等待的TCP连接 网络中充斥着大量的无用的数据包，源地址为假 制造高流量无用数据，造成网络拥塞，使受害主机无法正常和外界通讯 利用受害主机提供的服务或传输协议上的缺陷，反复高速的发出特定的 服务请求，使受害主机无法及时处理所有正常请求 严重时会造成系统死机 在2006年，拒绝服务攻击已经被提升到了利用僵尸网络BotNet进行大批量攻击的层次，其严重程度已经达到了阻塞国内网络的程度。根据今年上半年监测的数据，中国拥有的“僵尸网络”电脑数目最多，全世界共有470万台，而中国就占到了近20%。而据国内不完全统计，中国拥有的“僵尸网络”电脑数量达到120万台，其严重性已不可忽视。 3.6、社会工程学 我们通常把基于非计算机的欺骗技术叫做社会工程。社会工程中，攻击者设法设计让人相信它是其他人。这就像攻击者在给人打电话时说自己是某人一样的简单。因为他说了一些大概只有那个人知道的信息，所以受害人相信他。 社会工程的核心是，攻击者设法伪装自己的身份并设计让受害人泄密私人信息。这些攻击的目标是搜集信息来侵入计算机系统的，通常通过欺骗某人使之泄露出口令或者在系统中建立个新帐号。其他目标使侦察环境，找出安装了什么硬件和软件，服务器上装载了什么补丁等等。 通过社会工程得到的信息是无限的，其严重程度亦可从大量用户被网络钓鱼事件中窥见一斑，攻击者可利用网络钓鱼获得的信息尝试用户信箱及即时通讯工具的账户，从而获取有用的信息。 4、2007年黑客攻击水平会发展到惊人的程度之上 虽然Botnet在最近几个月引发了大量的垃圾邮件，但是，安全研究人员更警惕的是垃圾邮件的高级水平。安全人员警告说，有针对性的钓鱼攻击正在进入企业电子邮件服务器。 垃圾邮件已经达到了我们通常所说的商业级产品的水平。我们已经看到了这种活动的变化。现在，Botnet发出大量单独的垃圾邮件。 根据MessageLabs的统计，今年11月份全球垃圾邮件的通信量已经增长到了占全球电子邮件通信量的90%。这个百分比预计在今年12月份将继续保持下去。 此外，在200封电子邮件中至少有一封电子邮件包含钓鱼攻击的内容。最近拦截的恶意电子邮件中，有68%以上的恶意邮件是钓鱼攻击邮件，比过去的几个月增长了。 安全研究人员预计，2007年将是攻击的高级程度发展到惊人的水平的一年。 攻击者将搜索MySpace等社交网络网站，窃取地址、地区号码和其他身份数据以便使钓鱼攻击电子邮件让受害者看起来像真的一样。 在许多情况下，坏分子可能使用银行的地址，让受害者以为电子邮件是从银行发出来的，从而使钓鱼攻击获得成功。这些坏分子将抢劫大型社交网络团体的数据库，利用垃圾邮件成功地实施攻击。 安全公司赛门铁克的高级工程经理Alfred Huger说，每一天发生的钓鱼攻击的企图高达700多万起，并称，不成熟的钓鱼攻击已经显著增加到了每天900起以上。 攻击者将从住在同一个地区的人们那里收集电子邮件地址。然后，攻击者向受害者发出一封钓鱼攻击电子邮件。这种电子邮件表面上看好像是从那个地区的银行或者其它金融机构那里发来的。进入到2007年，Huger预测，钓鱼攻击将变得更加有针对性并且更难发现其欺骗性。 可信赖的因素非常高，人们更容易成为这种攻击的猎物，因为人们想不到自己的银行会参与这种事情。 随着具有电子邮件和其它消息功能的手机的应用，使用短信实施的钓鱼攻击在2007年也将增长。我们的手机现在已经成为微型的计算机，任何在台式电脑上发生的事情都可能对我们的手机产生影响。一些企业已经开始制定有关移动设备 使用的政策，还有一些企业没有制定这种政策。中间地带并不大。 企业和消费者能够采取基本的措施进行反击。金融机构将改善身份识别功能和加强教育的努力，以便帮助客户理解他们的银行什么时候将与他们进行合法的联系。消费者可以向赛门铁克反钓鱼攻击网站举报钓鱼网站以便与网络诈骗作斗争。 Rootkit在增长 攻击者在2006年更广泛地应用rootkit技术。这种技术的应用在2007年将继续增长。rootkit是一种软件工具集，能够让网络管理员访问一台计算机或者一个网络。一旦安装了rootkit，攻击者就可以把自己隐藏起来，在用户计算机中安装间谍软件和其它监视敲击键盘以及修改记录文件的软件。虽然微软发布的Vista操作系统能够减少某些rootkit的应用，但是，rootkit的使用在2007年将成为标准。据赛门铁克称，用户模式rootkit策略目前已经非常普遍。内核模式rootkit的使用也在增长。 Rootkit是一种功能更强大的工具。我们将看到更多的rootkit，因为安全产品正在变得越来越强大，攻击者不得不提高赌注。

　　导语：蹲便器感应冲水阀是一种新发明的，智能冲水阀，能够感应到如厕的人是否离开，从而决定是否执行冲水指令，如果在卫生间安装蹲便器感应冲水阀，能够大大的减少大家的操作，而且对于卫生间的卫生也将有大的改善，最重要的是能够节约用水。现在大部分地区还没有普及这种智能冲水阀。下面就由小编来为大家详细介绍一下，蹲便器感应冲水阀的工作原理，以及蹲便器感应冲水阀的功能特点。　　　　蹲便器感应冲水器的组成　　感应冲水器阀瓣下端设有出水口，阀瓣内其出水口处设有凸出的筒体，筒体上端为水位口，水位口旁设有密封口，密封口高于水位口，密封口旁设有泄压排水孔，泄压排水孔与出水口相通，阀瓣下部侧面设有进水口，进水口位于筒体的一侧，在固定座下方设有环形凹槽与阀瓣的进水口配合，本体的出水口与阀瓣下端的出水口对应相通。　　蹲便器感应冲水阀的工作原理：　　大便感应冲水器是通过红外线反射原理，当人体在蹲便器的红外线区域内，红外线发射管发出的红外线由于人体的摭挡反射到红外线接收管，通过集成线路内的微电脑处理后的信号发送给脉冲电磁阀，电磁阀接受信号后按指定的指令打开阀芯来控制机器出水。它与感应小便器冲洗方式不同，感应大便器是在人体红外感应后，机器处于待定工作状态，此时机器不进行冲洗，当人体离开红外线感应范围后，感应大便器才开始进行冲洗，最后通过电磁阀阀芯内部的弹簧进行复位来控制大便器的关水大便感应冲水器的冲洗时间和关闭时间按设定的指令工作。　　蹲便器感应冲水器的功能特点　　1、智能节水：采用智能选择单双段冲水方式，感应器可根据小便斗的使用频率高低进行智能化冲水控制，更有效的避免水资源的浪费。　　2、防臭设计：设置24小时无人使用时自动冲水一次，防止存水弯中存水干涸，导致臭气回窜。　　3、特殊功能：具有液压手按冲水功能，即使无电也能轻松冲洗。　　4、方便卫生：免接触使用，避免公共卫生间的细菌交叉感染，洁净卫生。　　5、制作工艺：不锈钢材料制成，线条流畅、美观大方、经久耐用。　　6、智能省电：采用数字技术，超低能耗(直流型产品使用4节5号碱性电池，静态电流≤60μA)。　　7、灵敏可调：可根据不同的使用环境调整感应灵敏度(范围)。　　8、维护方便：内置过滤器(非专业人员可轻松定期清洗过滤网)。　　9、弱电提示：直流型产品设置电池更换提示功能，当电池电能不足时(指标灯常亮)，提示及时更换电池。　　10、适用场所：高档酒店、宾馆、写字楼、机场等公共场所。　　　　结束语：通过小编上面的介绍，相信大家对于蹲便器感应冲水阀的工作原理，以及蹲便器感应冲水阀的功能特点已经有了一定的了解了。蹲便器感应冲水阀是一种新型的智能冲水阀，在传统冲水阀的功能基础上，又加入了智能控制的功能，能够恒大效率的，节省水资源的浪费。希望通过小编上面的介绍，能够帮助大家了解到蹲便器冲水阀的工作原理，以及蹲便器感应冲水阀的功能特点。土巴兔在线免费为大家提供“各家装修报价、1-4家本地装修公司、3套装修设计方案”，还有装修避坑攻略！点击此链接：【https://www.to8to.com/yezhu/zxbj-cszy.php?to8to_from=seo_zhidao_m_jiare&wb】，就能免费领取哦~

2018年江西高考作文应该怎么写不走题,如何审题立意 1、作文题注重文化底蕴，诗歌、名言、文化名人直接进入材料的有好几个，北京卷的莫言(暗)，山东卷的莫言(明)，安徽卷萧伯纳的名言，福建卷顾城的诗歌《忧天》(暗)，浙江卷的三句名言。 2、注重对个人修养的反思。新课标1卷的勇气，上海卷“更重要的”，四川的“平衡”，江苏的“善”，湖南的“付出”，福建的“扎根”，广东的“感恩”，山东的“改错”，重庆的“改变”，湖北的“善与用”，浙江的“童心”，广西的“善”。此外，课标2卷的“同学关系”，天津卷的“求知”也含有个人修养的成分。 3、能联系学生的现实生活并展望将来生活。比如北京的“手机”，江西的“周树人”，是学生身边的东西;重庆的“豆腐”，课标1的“经验与勇气”更为学生的未来磨剑。 4、注重思辨性。北京的“科技双刃剑”，课标1卷的“经验与勇气”，安徽卷的“现实和梦想”，四川卷的“平衡”，福建卷的“飞翔与扎根”，辽宁卷的“珍珠与沙子“，广东卷的`“施与受”等，作文时都要注意两方面的思辨性。 5、文体限制明显。湖南、福建、江西卷要求写记叙文或议论文，有的是“明确文体(诗歌除外)”。 当然，今年的高考作文也有些瑕疵： 1、词语意思难理解。四川卷“平衡的生活”，湖北卷“上善若水任方圆”，江西卷的“周树人”等，意思让学生在短时间里难以把握。 2、个别题目的要求限制太死。比如江西卷。“对上述学习的怕与不怕”，课标2卷的“同学关系”。有的材料不一定科学，比如江苏卷的“蝴蝶”真的会自觉飞向更深的山洞吗?有的材料审题难以明确，比如湖南卷的两则材料，从一则材料入手立意算不算偏题呢?下面是从学生的角度对18套高考作文题的审题进行的点评。 江西卷　　　　题目： 阅读下面的文字，按要求作文： 一段时间以来，“中学生有三怕，奥数、英文、周树人”成了校园流行语。实际情况是，有些同学有这“三怕”(或其中“一怕”“二怕”)，有些同学不但不怕反倒喜欢。 你对上述“怕”或“不怕”(含喜欢)有何体验或思考?请自选角度，自拟题目，写一篇文章。 要求：(1)写记叙文或议论文。(2)不得透露个人信息。(3)不得抄袭，不得套用。(4)不少于700字。 点评： 这是一篇话题讨论类材料作文。讨论的话题是学生的学习问题，贴近学生生活。大多数学生在学习这三方面时或多或少都碰到过烦恼。如果写自己在这些方面的学习中表现的害怕或喜欢的经历，当然是非常扣题。问题的关键是，材料中涉及学习的三个方面：英文，无疑意;奥数，和周树人是什么?奥数，能代表数学吗?周树人，能代表语文吗?如果写“思考”，也就是说写成议论文，该怎么审题呢?我认为，要想写好议论文，首先要审好“周树人”。奥数和周树人是什么意思?是让我们对数学和语文学科的反思。如果我们单就“周树人”来反思语文学习不能贴近学生生活实际，就奥数反思数学学习难度过大，实用性不强，应该不算太扣题。 这样，我们一定要抓住材料中的关键词句：你对上述“怕”或“不怕”(含喜欢)有何体验或思考。怕，为什么怕;不怕，又是为什么不怕。“怕”，是大多数学生的体验，但真的思考起来却很难。是努力不够，方法不对还是老师教得不好?如果稍不注意，可以会扯得太远而导致偏题。 写“不怕”，可能只有少数学生的真实体验，思考起来也简单得多：只有功夫深，铁杵磨成针;勤能补拙;勤奋加方法加自信等于成绩等等。如此，跑到了老套路上去了。因此，写这篇文章时，一定要注意“不要脱离材料”，别想着去套范文。另外，在审题时还要注意文体的界定，不能乱写。 综上， 立意如下： 1、我怕学英语(语文，数学) 2、我喜欢英语(语文，数学) 3、功夫不负有心人——我学奥数的一点思考 4、自信与成功 5、勤能补拙 6、方法也很重要——由学英语想到的 7、语文，想说爱你不容易 8，好之者不如乐之者 9、趣味是最好的老师。 不过，个人认为这个题目出得不是太好，首先，“周树人”不能和“奥数”相比，它很难代表语文学习的最高难度，切鲁迅作品在高中教材中并不多，难度也不是太大;这样的代指给学生的审题增加了难度。其次，材料的最后一句限制太死，“你对上述‘怕"或‘不怕"(含喜欢)有何体验或思考”，让学生在作文时好像只能写上面的三“怕”(喜欢)，如果学生对其他方面延伸，比如“孰能生巧”、“喜欢你就不怕你”，不是写学习上面三门可的体验，算不算跑题呢?第三，有些学习成绩中等偏上的学生既没有怕也没有喜欢，那他们只有“造假”了。