网站会通过“浏览器指纹”来判断你是不是个正常的访问者，发现你有问题就把你拦住。那么，什么是浏览器指纹？为什么它能识别你？又该怎么把自己的 Selenium 伪装成一个真正的用户呢？...今天这篇文章，就用大白话带你彻底搞懂 浏览器指纹 + Selenium 反检测，确保你的爬虫安全运行！ 浏览器指纹到底是什么？简单来说，浏览器指纹就是网站用来识别你的“身份信息”。...网站的检测方式和这个类似，它们会通过 User-Agent、显卡信息、WebRTC、Canvas 指纹、浏览器插件 等信息来判断你是不是个正常用户。...还有，Canvas 和 WebGL 这些指纹参数，能暴露你的显卡信息。正常用户的绘图指纹是固定的，但 Selenium 绘制出来的图形会有些不同，网站就能检测到。...第三步：解决 WebGL 指纹问题网站会用 WebGL（网页绘图）来检查你的显卡信息。Selenium 渲染出来的 WebGL 可能跟普通用户的结果不一样，导致被检测。
地址： https://github.com/sleeyax/burp-awesome-tls 需要高版本17+的burp运行插件，可bypass网站流量设备的检测，正常抓包 未使用插件前，burp指纹特征被识别
基于功能连接组(FC)来独特描述个体特征的能力是迈向精确精神病学的关键要求。为此，神经成像界对FC指纹进行了越来越多的研究，开发了多种有效的FC指纹识别方法。...Peña-Gómez等人(2018)提出的另一种方法使用与指纹相关的选定区域的连通性。相反，RSFC衍生的方法从RSFC构建新的特征用于指纹。...为了提高指纹识别的准确性，我们引入了一个通用的特征选择框架，该框架类似于数据挖掘中用于分类问题的特征选择技术，以识别信息量最大的特征。我们评估了我们的框架的不同实例，以确定最有效的方法。...(d)用什么停止标准来决定要选择的最终特征的数量?我们测试了我们的框架的各种可能的实例，以深入了解哪些特征、成本函数和距离测量在提高FC指纹精度方面最有效。...总结在本研究中，我们使用数据挖掘社区中常用的轮廓系数方法，展示了指纹识别性能随样本容量增加而下降的原因。提出了一种通用的特征选择框架。FC的特征非常适合唯一识别个体。
接下来会针对主流的扫描器进行优缺点分析以及其指纹特征分析。...0x03 扫描器特征分析 1) AWVS AWVS扫描器在请求的URL，Headers, Body三项里随机包含了能代表自己的特征信息 Url: acunetix-wvs-test-for-some-inexistent-file...任意值 Acunetix-Aspect:任意值 Body （请求的post信息） acunetix_wvs_security_testacunetix 2) Nessus Nessus扫描器的特征信息同样在请求的...AppScanHeader Accept: Appscan User-Agent:Appscan Body Appscan 以上三款WEB漏洞扫描器都是目前主流的漏洞扫描器，每一款扫描器其实都是其指纹特征...，根据指纹特征能够很容易识别出攻击者是否在使用漏洞扫描器扫描自己的网站。
当今的Web安全行业在进行渗透测试时普遍第一步就是去识别目标网站的指纹，从而进一步根据目标框架进行针对性的安全测试，指纹识别的原理其实很简单，目前主流的识别方式有下面这几种。...以上的三种模式就是常见的指纹识别工具的工作原理，这里我就给大家演示第二种方式，HASH枚举。...我们继续实现指纹识别功能，首先利用Requests库将目标页面读入到字符串中，然后调用MD5算法计算出该页面的HASH值并比对，由于特定框架中总是有些页面不会变动，我们则去校验这些页面的HASH值，即可实现对框架的识别...，而在于特征库是否健全，我们的工具也需要特征库，可以使用get方式提取指定页面的特征，例如： 我们新建一个文件，并依次写入指纹特征以及它的相对路径信息，并增加其所对应的Web容器版本。...，即可使用-f指定特征文件，循环获取是否匹配特征，从而判断web容器使用了那种容器。
在当今的Web安全行业中，识别目标网站的指纹是渗透测试的常见第一步。...指纹识别的目的是了解目标网站所使用的技术栈和框架，从而进一步根据目标框架进行针对性的安全测试，指纹识别的原理其实很简单，目前主流的识别方式有下面这几种。...这些指纹识别方式都是通过分析目标网站的特定特征或行为，从中推断所使用的框架或技术。它们可以帮助渗透测试人员了解目标网站的技术栈和框架，从而进行针对性的安全测试和漏洞扫描。...本节内容中我们将采用第二种方式通过哈希鉴定来确定目标指纹信息，此种方法需要有完善的特征库，这些库我们可以自行寻找制作，也可以使用已有的库经过转换后获取。...，即可使用-f指定特征文件，循环获取是否匹配特征，从而判断web容器使用了那种容器。
移除低方差的特征(Removing features with low variance) VarianceThreshold 是特征选择中的一项基本方法。它会移除所有方差不满足阈值的特征。...默认设置下，它将移除所有方差为0的特征，即那些在所有样本中数值完全相同的特征。 假设我们有一个带有布尔特征的数据集，我们要移除那些超过80%的数据都为1或0的特征。...布尔特征是伯努利随机变量，该类变量的方差为： ?...[1, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 0], [1, 1]]) 果然, VarianceThreshold 移除了第一列特征...，第一列中特征值为0的概率达到了 ?
锁屏要使用指纹解锁，首先要注册指纹服务，我看过的一些大厂项目中，实际上是在KeyguardUpdate.java类中发起注册的，一般是根据当前状态，是不是已经处于上锁状态（侧边指纹机器，是不等上锁即进行指纹服务注册...，屏下指纹需要等上锁后，才发起指纹服务注册）。...见第27行，会调用指纹服务注册流程。...mDevice->authenticate(mDevice, operationId, gid)); } 第25行，module->common.methods->open 全面解析Android系统指纹启动流程..._liujun3512159的博客-CSDN博客_android 指纹流程 这个open方法主要是将厂商指纹模组模块的算法识别逻辑结果和HAL层进行绑定（一般是fingerprint.default.so
指纹是组件上能标识对象类型的一段特征信息，用来在渗透测试信息收集环节中快速识别目标服务。...大部分应用组件存在足以说明当前服务名称和版本的特征，识别这些特征获取当前服务信息，从而进行一系列渗透测试工作。...4.基于Url关键字识别 5.基于TCP/IP请求协议识别服务指纹 指纹识别详解 相关厂商下的cms（内容管理系统）程序文件包含说明当前cms名称及版本的特征码，如Discuz官网下robots.txt...2.计算网站所使中间件或cms目录下静态文件的md5值，md5码可以唯一地代表原信息的特征。...根据相关规则，匹配特征字符。如请求天融信V**设备外网映射URL获取响应头信息。 4.TCP/IP协议簇通信交互，IP用来把逻辑地址分配到网络机器，TCP使用网络公认方式传送IP数据包。
1 特征选择的目的 机器学习中特征选择是一个重要步骤，以筛选出显著特征、摒弃非显著特征。...2 特征选择方法 特征选择方法一般分为三类： 2.1 过滤法--特征选择 通过计算特征的缺失率、发散性、相关性、信息量、稳定性等指标对各个特征进行评估选择，常用如缺失情况、单值率、方差验证、pearson...通过分析特征单个值的最大占比及方差以评估特征发散性情况，并设定阈值对特征进行筛选。阈值可以凭经验值（如单值率0.001）或可观察样本各特征整体分布，以特征分布的异常值作为阈值。...，然后特征选择信息量贡献大的特征。...最后选出来的特征子集一般还要验证其实际效果。 RFE RFE递归特征消除是常见的特征选择方法。原理是递归地在剩余的特征上构建模型，使用模型判断各特征的贡献并排序后做特征选择。
手机科技发展到目前阶段，对于指纹解锁技术已经到第二阶段了，第一阶段有三种指纹解锁方式：正面、侧面、背面，而第二阶段那就是目前还处于上阵新兵状态的屏下指纹，这里我就我个人使用的情况，来谈一下这几种指纹解锁的优劣势吧...的指纹解锁的，之前用ThinkPad就有指纹登陆，那时候使用时感觉是真的方便，手机支持这个功能后感觉也是很惊艳的。...后面有陆续用过正面指纹的小米5、魅蓝Note6，正面指纹的优点很明显：方便。...四、屏下指纹，代表机型vivo vivo在MWC 2018上曝光了一款概念机APEX，应该是第一款采用屏下指纹的手机了，虽然现在还没有量产，但是却两款兄弟机型在售：X20 Plus屏幕指纹版和X21屏幕指纹版...， 屏下指纹的手机我还没有尝试过，但是我相信优点同正面指纹，缺点也有些明显，目前受限于技术，屏幕下的指纹模块还是有区域限制的，并不是整块屏幕的任何地方都可以通过指纹解锁。
1.设A为n阶矩阵，若存在常数λ及n维非零向量x，使得Ax=λx，则称λ是矩阵A的特征值，x是A属于特征值λ的特征向量。...A的所有特征值的全体，叫做A的谱，记为λ(A) 2.特征分解（Eigendecomposition），又称谱分解（Spectral decomposition）是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法...需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解。 一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量。 令 A 是一个 N×N 的方阵，且有 N 个线性无关的特征向量 。这样， A 可以被分解为: ?...其中Q是这个矩阵A的特征向量组成的矩阵，Σ是一个对角阵，每个对角线上的元素就是一个特征值。这里需要注意只有可对角化矩阵才可以作特征分解。...特征值分解是一个提取矩阵特征很不错的方法，但是它只是对方阵而言的 ? ? ? ? ?
，看一下指纹定位算法的效果。...在此总结一下指纹定位算法。...二、指纹定位算法介绍 指纹定位算法是基于室内环境复杂，信号反射折射所形成的在不同位置形成的不同的信号强度信息而提出的一套算法，指纹算法能很好的利用了反射折射所形成的信号信息，离线先生成指纹信号强度数据库...三、指纹算法的关键技术 1、数据库技术 通过一定的数据组织保存数据，数据记录包括不同点位置的不同信标的rssi值，位置（x，y），让后续空间匹配算法更加高效。...2、匹配算法 匹配算法是通过实际采集的数据与数组库中保存的位置指纹进行匹配，算出距离，比较常用的算法有k阶类聚算法，加权k阶类聚算法，神经网络算法。
u8 PS_Match(void);//精确比对两枚指纹特征 u8 PS_Search(u8 BufferID,u16 StartPage,u16 PageNum,SearchResult...PS_Search //功能:以CharBuffer1或CharBuffer2中的特征文件搜索整个或部分指纹库.若搜索到，则返回页码。...";break; case 0x04: p="指纹图像太干、太淡而生不成特征";break; case 0x05: p="指纹图像太湿、太糊而生不成特征";break...; case 0x06: p="指纹图像太乱而生不成特征";break; case 0x07: p="指纹图像正常，但特征点太少（或面积太小）而生不成特征";...p="特征合并失败";break; case 0x0b: p="访问指纹库时地址序号超出指纹库范围"; case 0x10: p="删除模板失败
webshell指纹-ssdeep 前言 最近一段时间的任务就是研究webshell的检测，感觉安全真是没有止境，尤其还是处于防御方，安全策略的制定 任重而道远。...今天给大家分享一下webshell指纹这个知识点，这个主要是制作webshell样本库，用来对已知样本进行快速防御，快速发现，主要是对付一些工具小子和初级黑客(毕竟不会自己写代码)。 ?...C实现:https://github.com/ssdeep-project/ssdeep golang实现:https://github.com/glaslos/ssdeep python实现:https...第二节 ssdeep使用 由于最近一直在使用golang，所以就使用golang实现了webshell的指纹库，主要是调用 https://github.com/glaslos/ssdeep 制作样本库需要大量的
在本文中，我们将回顾特性选择技术并回答为什么它很重要以及如何使用python实现它。 本文还可以帮助你解答以下的面试问题: 什么是特征选择? 说出特性选择的一些好处 你知道哪些特征选择技巧?...我们能用PCA来进行特征选择吗? 前向特征选择和后向特征选择的区别是什么? 01 什么是特征选择，为何重要？ 特性选择是选择与ML模型更加一致、非冗余和更相关的基本特性的过程。...更多特征使模型变得更加复杂，并带来维度灾难（误差随着特征数量的增加而增加）。 02 特征选择方法有哪些？ 有两种常见的方法可以处理特征选择： 1、前向特征选择。...使用一个特征（或一小部分）拟合模型并不断添加特征，直到新加的模型对ML 模型指标没有影响。可以使用相关分析等方法（例如，基于 Pearson 系数），或者您可以从单个特征或特征子集开始拟合模型。...03 使用Python进行特征选择 本文将使用一个金融科技数据集，该数据集包含过去贷款申请人的数据，如信用等级、申请人收入、DTI和其他特征。
在本文中，我们将探讨在 Python 中将分类特征转换为数字特征的各种技术。...但是，它可能无法准确表示名义上的分类特征，并且可能会因许多类别而变得复杂。 要在 Python 中实现二进制编码，我们可以使用 category_encoders 库。...要在 Python 中实现计数编码，我们可以使用 category_encoders 库。...要在 Python 中实现目标编码，我们可以使用 category_encoders 库。...结论 综上所述，在本文中，我们介绍了在 Python 中将分类特征转换为数字特征的不同方法，例如独热编码、标签编码、二进制编码、计数编码和目标编码。方法的选择取决于分类特征的类型和使用的机器学习算法。
#过滤式特征选择 #根据方差进行选择，方差越小，代表该属性识别能力很差，可以剔除 from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold x=[[...selector.get_support(True) #选择结果后，特征之前的索引 selector.inverse_transform(selector.transform(x)) #将特征选择后的结果还原成原始数据...) #如果为true，则返回被选出的特征下标，如果选择False，则 #返回的是一个布尔值组成的数组，该数组只是那些特征被选择 selector.transform...selector.fit(x,y) selector.n_features_ #给出被选出的特征的数量 selector.support_ #给出了被选择特征的mask selector.ranking..._ #特征排名，被选出特征的排名为1 #注意：特征提取对于预测性能的提升没有必然的联系，接下来进行比较； from sklearn.feature_selection import RFE
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