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Kali Linux国内知名好用的镜像源地址 对于Kali Linux用户来说，使用国内的镜像源可以显著提高软件包下载速度和系统的更新效率。以下是几个知名的国内Kali Linux镜像源地址： 中科大镜像源（University of Science and Technology of China, USTC）: deb http://mirrors.ustc.edu.cn/kali kali-rolling main non-free contrib deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/kali kali-rolling main non-free contrib 阿里云镜像源: deb http://mirrors.aliyun.com/kali kali-rolling main non-free contrib deb-src http://mirrors.aliyun.com/kali kali-rolling main non-free contrib 清华大学镜像源（Tsinghua University）: deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/kali kali-rolling main contrib non-free deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/kali kali-rolling main contrib non-free 浙江大学镜像源: deb http://mirrors.zju.edu.cn/kali kali-rolling main contrib non-free deb-src http://mirrors.zju.edu.cn/kali kali-rolling main contrib non-free 东软大学镜像源: deb http://mirrors.neusoft.edu.cn/kali kali-rolling/main non-free contrib deb-src http://mirrors.neusoft.edu.cn/kali kali-rolling/main non-free contrib 为了使用这些镜像源，请按照以下步骤操作： 首先备份原始的/etc/apt/sources.list文件。 使用文本编辑器如vim或nano打开/etc/apt/sources.list文件。 注释掉或删除现有的官方源条目，并添加你选择的一个或多个国内镜像源。 保存并关闭文件后，运行sudo apt-get update命令来更新软件包列表。 请注意，在替换源之前，最好备份原有的sources.list文件以防万一需要回滚到原来的设置。如果你遇到任何问题，比如无法解析的主机名或者GPG错误，可能需要检查你的网络连接是否正常，或者尝试更换其他的镜像源。此外，确保你所使用的镜像源支持你当前Kali Linux版本的代码名称，例如kali-rolling表示滚动更新版。
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Kali Linux如何进行中文汉化呢？ 先用VMware创建虚拟机安装kali的镜像,具体如何安装，可以参考上一篇文章。 第一步： 先运行并登录Kali Linux 然后点击这里 kali8.png图片 接着会弹出一个超级管理员权限授权界面，是需要输入密码为“kali” kali9.png图片 下一步 kali10.png图片 第二步： 在命令控制台输入： sudo passwdkali11.png图片 这里提示我们输入新的密码 kali12.png图片 建议大家都用统一用kali的默认密码“kali” 如果一开始不是直接点的root超级管理员输入密码授权验证的 方法上面的同样是可以适用的。 kali13.png图片 接着我们输入命令： su rootkali14.png图片 切换到超级管理员，才能进一步操作 第三步： 进行中文汉化操作 输入命令： dpkg-reconfigure locales接着会弹出一个界面： kali15.png图片 回车之后，弹出一个“语种”选择 kali16.png图片 鼠标滚轮往下拉，找到这个带“*”号的语种 kali17.png图片 然后我们键盘按：“空格”键进行取消选择 接着下一步，鼠标滚轮拉到底部 kali18.png图片 接着我们键盘按：“空格”键进行选择 kali19.png图片 像这样，就是已经选择简体中文了。 接着回车键，会弹出一个确认选择语种界面！ kali20.png图片 选择这个之后，回车 第四步： 命令控制台窗口输入命令： rebootkali21.png图片 重启之后，就会中文简体汉化完毕。 kali22.png图片 kali23.png图片 希望我这篇文章，能帮到各位！有问题可以随时评论提问哦。
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如何用VMware安装Kali Linux呢？ 以下是一篇关于如何使用VMware虚拟机安装Kali Linux的文章： 如何在VMware中使用虚拟机安装Kali Linux？ 对于网络安全测试、渗透测试或逆向工程等任务，Kali Linux是一个非常强大的开源操作系统。然而，由于其特定的工具和环境，它通常需要在一个专门的虚拟化环境中运行，以避免对主机系统造成干扰。那么，如何在VMware中创建并安装Kali Linux虚拟机呢？以下是详细的步骤指南。 确认环境要求 在开始之前，请确保你已具备以下条件： 软件条件： 一份合法的VMware虚拟化软件许可证（可以是trial version，供个人使用）。 至少需要4GB的内存资源。 20GB以上的硬盘空间。 硬件要求： 操作系统：Windows、Linux或Mac OS（取决于VMware版本）。 可能需要一个网络连接，不要忘记配置虚拟机的网卡和共享互联网。 第一步：安装VMware并导入虚拟箱 如果你还没有安装VMware，首先需要从官方网站下载并安装它。如果你的系统不支持直接安装，可以使用其虚拟平台来创建虚拟机。 第二步：下载VMware专属的Kali Linux镜像 kali1.png图片 如果你还没有镜像文件，首先需要从官方网站下载。 第三步：创建Kali Linux虚拟机 在VMware中： 点击右上角的“+”符号，以进入新建虚拟机的向导。 选择操作系统：“Linux”，然后从下拉菜单中选择Kali Linux（你可以筛选以找到它）。 选择内核版本——通常选择最新的稳定版。 设置存储空间：将主盘设为20GB或更多。 设置内存：最少为4GB，但建议更高，以支持Kali内部工具的运行。 点击“下一步”，继续创建虚拟机。VMware会下载必要的镜像文件，完成后，你可以双击新建好的虚拟机就能进入安装界面。 或者在VMware中：直接扫描镜像文件就行了 1.左上角点击“文件”，再点击“扫描虚拟机” kali2.png图片 2.浏览下载好的Kali Linux镜像文件，点下一步。 kali3.png图片 3.像这样操作，就已经自动扫描部署好Kali了 kali4.png图片 第三步：登录到Kali Linux 先运行启动Kali Linux kali5.png图片 使用默认用户名“kali”（密码也是“kali”），即可登录进入系统。建议定期备份数据，以免丢失重要信息。 kali6.png图片 这样子就算是安装完毕了 kali7.png图片 通过以上步骤，你已经成功在VMware中安装并配置了Kali Linux虚拟机，可以根据需要运行网络安全测试工具或其他相关软件。你还可以参考Kali Linux官方文档获取更详细的使用说明和支持。 希望这篇文章对你有所帮助！如果有任何问题，欢迎在评论区留言。 希望这篇文章能帮到你！
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如何在电脑上本地部署一个Deepseek大模型ai呢？ 要在电脑上本地部署DeepSeek AI大模型，你需要遵循一系列步骤来确保你拥有正确的硬件、软件环境，并正确地安装和配置必要的工具。以下是一个详细的指南，帮助你在本地计算机上部署DeepSeek R1大模型。 硬件准备 首先，你需要确认你的计算机硬件是否满足运行DeepSeek模型的需求。不同参数规模的DeepSeek模型对硬件有不同的要求。例如： 要在本地电脑上部署DeepSeek-R1大模型的不同版本，包括1.5B、7B、8B、14B、32B、70B和671B，需要根据每个版本的具体硬件需求来选择合适的配置。以下是对各版本的详细分析及推荐配置。 1.5B 模型 对于入门级的DeepSeek-R1-1.5B模型，其硬件需求相对较低。推荐配置如下： CPU：Intel i5 / Ryzen 5 或更高 内存（RAM）：至少8GB，建议16GB以确保流畅运行 显卡（GPU）：虽然不是必需，但如果有NVIDIA GTX 1650或更好的显卡可以提供加速 存储空间：至少50GB的可用空间 7B 和 8B 模型 这两个版本相较于1.5B模型有了显著的提升，因此对硬件的要求也相应增加： CPU：至少6核处理器，如Intel i7 / Ryzen 7 内存（RAM）：32GB是最低要求，为了保证性能建议使用更多 显卡（GPU）：NVIDIA RTX 3060或更高级别的显卡，至少拥有8GB显存 存储空间：至少100GB的空闲硬盘空间 14B 模型 随着参数量的增加，14B模型需要更高的计算能力和更多的内存： CPU：至少8核处理器，例如Intel i9 / Ryzen 9 内存（RAM）：最低64GB，理想情况下应配备更多以支持复杂的推理任务 显卡（GPU）：RTX 3080或更高，显存至少为12GB 存储空间：至少200GB的磁盘空间 32B 模型 对于这个级别的模型，通常需要企业级的硬件配置： CPU：至少8核以上的高性能处理器 内存（RAM）：至少128GB 显卡（GPU）：NVIDIA RTX 3090、A100或V100等高端显卡，可能需要多个显卡协同工作 存储空间：至少500GB的高速SSD 70B 模型 这种规模的模型几乎不可能在普通个人电脑上运行，通常需要专门的服务器环境： CPU：多核处理器，比如12核以上的顶级Intel或AMD CPU 内存（RAM）：至少128GB，实际应用中可能需要更多 显卡（GPU）：NVIDIA A100、V100显卡，通常需要多个GPU组成的集群 存储空间：至少1TB的高速存储 671B 模型 这是系列中最大的一个模型，仅适用于研究机构或大型企业，并且通常需要云计算资源或者专用数据中心： CPU：多台服务器配置，每台配备高性能、多核CPU 内存（RAM）：至少512GB，甚至更多 显卡（GPU）：多个NVIDIA A100或V100显卡，甚至整个GPU集群 存储空间：至少2TB的高效能存储解决方案 显卡推荐 对于DeepSeek-R1模型，显卡的选择至关重要，特别是对于较大的模型版本。以下是基于不同模型大小的显卡推荐： 对于1.5B至7B模型，可以考虑NVIDIA GTX 1650到RTX 3060之间的显卡。 8B到14B模型，则需要至少RTX 3080或类似级别的显卡。 32B及以上的大模型，推荐使用NVIDIA A100、V100等专业级显卡，这些显卡具有大量的显存和强大的计算能力。 选择适合的硬件配置取决于你计划部署的DeepSeek-R1模型的具体版本以及你的预算限制。从上述信息可以看出，即使是较小的模型也需要一定的计算资源，而较大的模型则需要高端的专业设备。此外，考虑到成本效益和实际应用场景，合理评估自己的需求是非常重要的。如果你的目标是进行大规模的数据处理或是需要极高的精度，那么投资于更强大的硬件将是必要的。反之，如果只是为了学习或小型项目，选择较小的模型版本将更加经济实用。 请注意，以上提供的配置仅供参考，具体需求可能会根据实际使用的软件环境和优化技术有所不同。例如，通过量化技术可以在一定程度上减少显存的需求，从而允许在更低规格的硬件上运行更大的模型。同时，利用诸如Ollama这样的工具可以帮助简化部署过程并优化性能表现。 如果你的电脑硬件不达标，尝试使用更小的模型版本，或者考虑升级硬件。 软件环境搭建 安装Ollama Ollama软件下载 Ollama是一个开源的本地化大模型部署工具，旨在简化大型语言模型（LLM）的安装、运行和管理。它支持多种模型架构，并提供与OpenAI兼容的API。你可以从Ollama官网下载适用于你操作系统的安装包。 QQ20250221-120852.png图片 安装过程相对直接，通常只需双击安装文件并按照提示完成安装。安装完成后，打开命令行工具（如PowerShell或Terminal），输入ollama -v以验证安装成功与否。 下载DeepSeek模型 一旦Ollama安装完毕，你可以通过Ollama的命令行界面来搜索并下载DeepSeek模型。访问Ollama官网的模型库，找到DeepSeek-R1系列中适合你硬件条件的模型版本，并复制相应的安装命令。 例如，如果你想下载8B版本的DeepSeek-R1模型，可以在命令行中执行如下命令： ollama run deepseek-r1:8b这将开始下载并安装选定的模型到你的本地机器上。 配置客户端进行交互 为了方便与模型交互，除了通过命令行外，你还可以设置一个图形用户界面（GUI）。一种方法是使用Cherry Studio，这是一个开源的多模型桌面客户端，可以直接调用Ollama上的本地模型。另一种选择是使用LM Studio，同样是一个通用的模型调用工具，提供了简化的界面来加载和使用模型。 这里推荐使用：Cherry Studio Cherry Studio软件下载 对于想要通过Web界面进行交互的用户，可以考虑安装Open WebUI，这是一个自托管的人工智能平台，可以通过Docker轻松部署，并提供了一个基于浏览器的界面来与模型互动。 运行Cherry Studio软件安装完之后，配置下刚下载的Deepseek R1大模型. r1-2.png图片 2.png图片 r1-1.png图片 测试与优化 完成上述步骤后，你应该能够在本地启动DeepSeek模型并与之互动了。不过，在实际使用过程中，你可能还需要根据自己的需求调整模型参数，或是探索如何利用量化技术减少模型占用的资源，从而提高性能或适应较低端的硬件。 1.png图片 总结 本地部署DeepSeek大模型涉及几个关键步骤：首先是确保有足够的硬件资源；其次是安装Ollama作为运行模型的基础框架；接着是选择合适的DeepSeek模型版本并下载；最后是配置一个友好的用户界面以便于日常使用。整个过程虽然可能对初学者来说有些复杂，但随着实践次数的增加，会逐渐变得容易掌握。希望这个指南能够帮助你顺利地在个人电脑上部署DeepSeek AI大模型。
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Linux系统OpenSSH出现漏洞（CVE-2024-6387）修复 CVE-2024-6387 是一个影响 OpenSSH 服务器（sshd）的严重远程代码执行（RCE）漏洞，它允许未经身份验证的攻击者在受影响的 Linux 系统上以 root 权限执行任意代码。此漏洞尤其危险，因为它可以在不需要任何用户交互的情况下被利用，并且在互联网上存在大量易受攻击的 OpenSSH 实例。 漏洞影响范围： OpenSSH 版本：从 v8.5p1 到 9.8p1（不含）。 系统：基于 glibc 的 Linux 系统。 漏洞修复指南： 对于 OpenEuler 22.03 SP3 用户： 应更新系统中的 OpenSSH 包到已修复此漏洞的版本。可以通过运行 sudo yum update openssh 或使用你的包管理器来完成更新。 对于 Rocky Linux 9 用户： 安装补丁版本 8.7p1-38.el9_4.security.0.5 可以修复此漏洞。 对于 CentOS 和其他基于 RHEL 的系统： 遵循类似的更新步骤。通常，可以使用 yum update openssh 来获取最新的安全更新。 通用修复步骤： 检查当前 OpenSSH 版本： ssh -V 更新 OpenSSH： sudo yum update openssh或者对于使用 dnf 的系统： sudo dnf update openssh 重启 SSH 服务： sudo systemctl restart sshd 验证更新： 再次运行 ssh -V 来确认 OpenSSH 版本已更新到不受此漏洞影响的版本。 额外的安全措施： 在等待官方补丁期间或作为额外的预防措施，你可以考虑限制对 SSH 服务器的访问，例如使用防火墙规则只允许特定 IP 地址连接，或者使用两因素认证等增强的身份验证机制。 2415025964.jpg图片 OpenSSH服务器软件版本 4.4p1以下 和 8.5p1至9.7p1 版本有远程执行漏洞（CVE-2024-6387），此漏洞可被远程利用并授予未经身份验证的root访问权限（最高权限），目前相关修复补丁已发布，请立即登入系统更新。 详情 当客户端在LoginGraceTime(默认为120秒)内未能认证时，会触发sshd的SIGALRM处理器，该处理器调用了非异步信号安全的函数，如syslog()。这个漏洞不影响Enterprise Linux 8附带的版本，因为问题代码是在后续上游版本中引入的。 风险潜力 虽然远程代码执行是可能的，但它需要一个复杂且耗时的竞争条件。大多数攻击更可能导致sshd服务崩溃。大量连接可能通过网络监控被检测到（一些系统内防爆破的防火墙软件）。 影响系统 影响系统版本：Ubuntu 22,24 / Debian12 / CentOS 9 / AlmaLinux9 均受影响。 其他较低版本的系统因OpenSSH版本较低不受影响，但我们仍然建议通过下列方式进行排查。 排查方法 Ubuntu/ Debian检查方法，SSH登入系统后执行查看OpenSSH版本命令： ssh -VRockyLinux/ CentOS / AlmaLinux 检查方法，SSH登入系统后执行查看OpenSSH版本命令： rpm -q openssh如返回OpenSSH版本信息为：4.4p1以下 和 8.5p1至9.7p1，则存在漏洞。 修复方案 Debian12 / Ubuntu 22,24 系统执行系统更新命令即可修复： sudo apt update -y sudo apt upgrade -y更新完成后运行 ssh -V 查看已安装版本，安全的版本应该为以下版本或更新版本： Debian 12: 9.2p1-2+deb12u3 Ubuntu 22.04: 8.9p1-3ubuntu0.10 Ubuntu 24.04: 9.6p1-3ubuntu13.3RockyLinux9 / CentOS 9 / AlmaLinux 9系统修复执行以下命令修复： sudo dnf --refresh upgrade openssh -y rpm -q openssh更新完成后运行 rpm -q openssh 查看已安装版本，安全的版本应该为以下版本或更新版本： openssh-8.7p1-38.el9.alma.2请务必尽快采取行动修复此漏洞，因为它已经被公开，可能会导致恶意攻击者利用该漏洞进行攻击。如果你不确定如何操作，或者你的系统是关键基础设施的一部分，请考虑联系专业 IT 安全人员或你的系统供应商寻求帮助。
