1.Pytorch深入剖析 | 1-torch.nn.Module方法及源码
2.Linux下的源码Meltdown攻击实践（含代码）
3.Pytorch nn.Module接口及源码分析
Pytorch深入剖析 | 1-torch.nn.Module方法及源码
torch.nn.Module是神经网络模型的基础类，大部分自定义子模型（如卷积、源码池化或整个网络）均是源码其子类。torch.nn.Parameter是源码继承自torch.tensor的子类，用以表示可训练参数。源码定义Module时，源码排队免单 源码可以使用个内置方法，源码例如add_module用于添加子模块，源码children和named_children用于获取子模块，源码modules和named_modules用于获取所有模块，源码register_parameter用于注册参数，源码parameters和named_parameters用于获取参数，源码get_parameter用于获取指定参数等。源码Module还支持数据格式转换，源码如float、源码double、half和bfloat，以及模型的设备移动，如cpu、cuda和xpu。训练模式调整可以通过train和eval方法实现。联盟链nft源码模型参数的梯度可以使用zero_grad方法清零。
模型的前向传播由forward方法定义，而apply方法允许应用特定函数到模型的所有操作符上。模型状态可以通过state_dict和load_state_dict方法进行保存和加载，常用于保存模型参数。此外，模型可以设置为训练模式或评估模式，影响特定模块如Dropout和BatchNorm的行为。
在PyTorch中，hook方法用于在前向和反向传播过程中捕获中间变量。注册hook时，可以使用torch.Tensor.register_hook针对张量注册后向传播函数，torch.nn.Module.register_forward_hook针对前向传播函数，torch.nn.Module.register_forward_pre_hook用于在前向传播之前修改输入张量，以及torch.nn.Module.register_backward_hook用于捕获中间层的梯度输入和输出。
通过这些方法，开发者可以灵活地调整、监控和优化神经网络模型的行为，从而实现更高效、更精确的凹口掘金指标源码模型训练和应用。利用hook方法，用户可以访问中间变量、修改输入或输出，以及提取特征图的梯度，为模型的定制化和深入分析提供了强大的工具。
Linux下的Meltdown攻击实践（含代码）
北京时间年月日，Google Project Zero公开了Meltdown（熔毁）漏洞，指出该漏洞能够影响几乎所有的Intel CPU和部分的ARM CPU，于是相关的侧信道攻击方式由此开始走进大众的视野。
Meltdown攻击是一种直接针对底层硬件机制（CPU的乱序执行机制、Cache机制和异常处理机制）的时间侧信道攻击，它的基本原理如下所示：
这里对上图及上述条件作简单解释：从顶层程序的角度来看，指令A、B和C应该是顺序执行的，且由于指令A访问了非法地址的数据会触发异常，故指令B和C的操作不会被执行；然而，从底层硬件的角度来看，指令A、B和C满足乱序执行的条件，于是ma obv指标源码在下一指令所需要的数据准备完成后就可以立即开始下一指令的执行。在图中指令A的“阶段A_1”结束后，指令B由于所需要的数据已经准备完成故可立即开始执行；在图中指令B的“阶段B_1”结束后，指令C由于所需要的数据已经准备完成故可立即开始执行。若“阶段A_2”的执行时间大于“阶段B_1”的执行时间和“阶段C_1”的执行时间之和，则非法数据能够经过运算产生合法地址，且该合法地址的数据能够被放入L3_Cache中；若在指令A的“阶段A_2”结束后，检查出非法访问所引起的回滚冲刷不影响L3_Cache，则与非法数据相关的合法数据依然存在于L3_Cache中。最后，通过遍历访问合法地址的数据，并对访问时间进行计时，能够找到某个访问时间明显较短的合法数据，该数据的合法地址即为指令B中由非法数据经过运算后所得到的值，从而可以反推出原非法数据，于是间接地得到了非法地址中的数据。
随后将详细说明完整的Meltdown攻击是如何具体实施的，文中攻击实践的操作系统平台为虚拟机中的Ubuntu。此前，在虚拟机中的Ubuntu和某服务器中的某操作系统上也能够成功实施该Meltdown攻击，只是lua语言源码分析某些具体的实施步骤和本文有细微差别。
简单写一个字符设备驱动程序，该驱动程序运行在操作系统内核态，私有存储空间内有一段秘密信息。这里只实现了它的IOCTL函数、OPEN函数和READ函数，其中主要关注如下所示的READ函数（带注释的完整源代码已上传至Github）：
该READ函数能够将内核空间中的秘密信息的存储地址反馈给用户空间中的一般用户程序，于是一般用户程序可通过直接调用该函数得到秘密信息的存储地址。然而，对于一般用户程序来说，通过该READ函数读取到的地址是一个不可访问的非法地址，其中的数据对一般用户程序不可见，也就是说一般用户程序无法通过正常的访问流程来获取该秘密信息。但是，随后的Meltdown攻击的对象即为该驱动程序，这一侧信道攻击方式可绕过操作系统的隔离间接地窃取到该秘密信息。
首先，编译该驱动程序的源代码，生成可加载的内核模块：
在加载编译生成的内核模块之前，先看一下操作系统中已经加载的内核模块，以作对比：
接下来，加载编译生成的内核模块；然后，再次查看操作系统中已经加载的内核模块：
对比以上两图，可以看出"Module"一列的第一行新增了内核模块"memdev"，说明OS内核模块加载成功。
最后，在内核模块加载完成的基础上，还需要在/dev目录下创建对应的设备节点文件，从而一般用户程序可以通过该文件访问内核模块：
尝试调用该内核模块（带注释的完整源代码已整合进Meltdown攻击代码中并上传至Github）：
至此，作为攻击对象的目标驱动程序已经被加载成为内核模块，且能够被一般用户程序正常调用。
首先，通过操作系统自带的文件查看是否存在Meltdown漏洞：
其次，通过Github上的spectre-meltdown-checker程序来查看是否存在Meltdown漏洞：
接下来，通过添加内核参数"nopti"以关闭操作系统的Meltdown补丁：
重启操作系统后再次查看是否存在Meltdown漏洞：
最后，通过运行Github上的meltdown-exploit程序来查看操作系统是否真的能够被Meltdown攻击窃取一些秘密信息：
至此，操作系统的Meltdown补丁已经被关闭，此时可通过Meltdown攻击窃取其中的部分秘密信息。
首先，分析Meltdown攻击的源代码（带注释的完整源代码已上传至Github）：
1. 主函数内主要包括五个运行步骤，具体说明分别如下：
2. 主函数内最关键的函数为attack函数，其中主要包括四个步骤，具体说明分别如下：
3. attack函数内的核心部分是attack_core函数，该部分也即是整个Meltdown攻击的硬件机制缺陷利用点所在：
其中值得注意的是上述汇编代码的第八行、第九行和第十一行。第八行：对目标地址进行非法访问，将其中的字节数据放入寄存器al（寄存器rax的低8位）；第九行：将寄存器rax左移位，相当于乘上（该乘数至少为一个Cache_Line的大小，否则攻击中使用的相邻存储地址会相互影响）；第十一行：将非法访问的数据作为新地址的一部分，再访问新地址(rbx+rax*0x1)中的数据以将其载入Cache。在第八行的指令执行完后，以顺序执行的角度来看，由于第八行的指令进行了非法访问，故CPU会产生异常阻止接下来的指令执行；然而，由于乱序执行机制的存在，第九行和第十一行的指令会在第八行的指令的异常处理完成之前就开始执行，且CPU异常处理的回滚机制并不会改变L3_Cache中的内容，于是第九行的指令将秘密信息混入合法地址中，第十一行的指令将合法地址的信息混入L3_Cache中。在异常处理函数中简单地完成对相应异常的处理后，即可通过L3_Cache利用典型的"Flush+Reload"Cache攻击来反推出原秘密信息。
最后，编译并执行Meltdown文件，得出的Meltdown攻击结果如下所示：
至此，Meltdown攻击的具体实践成功完成。
以上三条防护措施只是所有可能的防护措施的一部分，也存在其它有效的针对Meltdown攻击的防护措施。
第1、2条防护措施需要对底层的硬件做出改动，对成本和性能的影响较大，在实际工程中难以接受其带来的负面作用；第3条防护措施是操作系统层面的漏洞修补，对成本和性能的影响相对较小，目前以各操作系统补丁的形式被实施(KAISER/KPTI)。
meltdownattack.com/
Meltdown: Reading Kernel Memory from User Space
github.com/paboldin/mel...
2. Linux驱动相关：
paper.seebug.org//
/article--1...
4. x汇编相关：
ibiblio.org/gferg/ldp/G...
blog.csdn.net/littlehed...
blog.chinaunix.net/uid-...
en.wikibooks.org/wiki/X...
5. 本文源代码相关：
github.com/hahaha...
Pytorch nn.Module接口及源码分析
本文旨在介绍并解析Pytorch中的torch.nn.Module模块，它是构建和记录神经网络模型的基础。通过理解和掌握torch.nn.Module的作用、常用API及其使用方法，开发者能够构建更高效、灵活的神经网络架构。
torch.nn.Module主要作用在于提供一个基类，用于创建神经网络中的所有模块。它支持模块的树状结构构建，允许开发者在其中嵌套其他模块。通过继承torch.nn.Module，开发者可以自定义功能模块，如卷积层、池化层等，这些模块的前向行为在`forward()`方法中定义。例如：
python
import torch.nn as nn
class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=3)
self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=, kernel_size=3)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
return x
torch.nn.Module还提供了多种API，包括类变量、重要概念（如parameters和buffer）、数据类型和设备类型转换、hooks等。这些API使开发者能够灵活地控制和操作模型的状态。
例如，可以通过requires_grad_()方法设置模块参数的梯度追踪，这对于训练过程至关重要。使用zero_grad()方法清空梯度，有助于在反向传播后初始化梯度。`state_dict()`方法用于获取模型状态字典，常用于模型的保存和加载。
此外，_apply()方法用于执行自定义操作，如类型转换或设备迁移。通过__setattr__()方法，开发者可以方便地修改模块的参数、缓存和其他属性。
总结而言，torch.nn.Module是Pytorch中构建神经网络模型的核心组件，它提供了丰富的API和功能，支持开发者创建复杂、高效的神经网络架构。通过深入理解这些API和方法，开发者能够更高效地实现各种深度学习任务。
