如果你热爱漏洞研究、逆向工程或者渗透测试，我强烈推荐你使用 Python 作为编程语言。它包含大量实用的库和工具，本文会列举其中部分精华。 网络 Scapy, Scapy3k: 发送，嗅探，分析和伪造网络数据包。可用作交互式包处理程序或单独作为一个库 pypcap, Pcapy, pylibpcap: 几个不同 libpcap 捆绑的python库 libdnet: 低级网络路由，包括端口查看和以太网帧的转发 dpkt: 快速，轻量数据包创建和分析，面向基本的 TCP/IP 协议 Impacket: 伪
Frelatage是一款基于覆盖率的Python模糊测试工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松对Python代码进行模糊测试。
今天的文章来源于dloss/python-pentest-tools，本文中列举了123个Python渗透测试工具，当然不仅于渗透~
今天的文章来源于dloss/python-pentest-tools，本文中列举了123个Python渗透测试工具，当然不仅于渗透~ 下面我们就开始吧~ ———————————————————————— 如果你想参与漏洞研究、逆向工程和渗透，我建议你时候用Python语言。Python已经有很多完善可用的库，我将在这里把他们列出来。 这个清单里的工具大部分都是Python写成的，一部分是现有C库的Python绑定，这些库在Python中都可以简单使用。 一些强力工具（pentest frameworks
本文将演示如何利用Python创建自定义模糊器脚本。在执行漏洞利用研究和开发时，利用脚本语言发送不同数量的输入以尝试导致应用程序崩溃非常有用。Python可以非常有用地旋转快速脚本以重复连接到服务并发送不同数量的输入。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍主成分分析（PCA）、以及其在图像上的应用，这一次为大家详细讲解SciPy库的使用以及图像高斯模糊实战。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理（Matplotlib基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理（Numpy基本操作和图像灰度变换） 【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理（图像的缩放、均匀操作和直
我们现在经常用到的马赛克其实起源于建筑上的图案装饰，如今马赛克常用于图像或视频的模糊处理。随着技术的进步，打码与去码变成了一种常见的技术研究方向，同时也掀起了一场技术与道德的“战争”。
输入运行文件命令。（我这里pycharm2018.2不晓得为嘛terminal调整不了字间距，而且文件路径的/都变了，文字颜色也不晓得哪里能改，其他地方的显示都正常也能修改，这里除了文字大小能调整外，别的都不起作用。TVT）
cv2是计算机视觉处理中应用比较多的第三方库，里面还包含一些训练好的识别模型，比如人脸识别、人眼识别等模型，此次想实现一个图片差异判别的程序。下面的两张图存在一些不一样的地方，能看出来吗？（原谅我特丑的钥匙串） 图片1
pFuzz是一款功能强大的Web应用程序防火墙安全检测/绕过工具，可以帮助广大研究人员同时通过多种方式绕过目标Web应用程序防火墙，以测试WAF的安全性。
谷歌开源的 ClusterFuzz 是一个可扩展的模糊测试基础设施，可在软件中发现安全性和稳定性问题。
翻译自【OpenCV Fast Fourier Transform (FFT) for blur detection in images and video streams】，原文链接：
如果你对漏洞挖掘、逆向工程分析或渗透测试感兴趣的话，我第一个要推荐给你的就是Python编程语言。Python不仅语法简单上手容易，而且它还有大量功能强大的库和程序可供我们使用。在这篇文章中，我们会给大家介绍其中的部分工具。 注：本文罗列出来的工具绝大部分都是采用Python编写的，其中有一小部分还使用了C语言库。 Network（网络） lScapy：一款强大的交互式数据报分析工具，可用作发送、嗅探、解析和伪造网络数据包。 lpypcap、Pcapy和pylibpcap：配合libpcap一起使用的数据包
如果你对漏洞挖掘、逆向工程分析或渗透测试感兴趣的话，我第一个要推荐给你的就是Python编程语言。Python不仅语法简单上手容易，而且它还有大量功能强大的库和程序可供我们使用。在这篇文章中，我们会给大家介绍其中的部分工具。 注：本文罗列出来的工具绝大部分都是采用Python编写的，其中有一小部分还使用了C语言库。 Network（网络） l Scapy ：一款强大的交互式数据报分析工具，可用作发送、嗅探、解析和伪造网络数据包。 l pypcap 、 Pcapy 和 pylibpcap ：配合l
AutoHarness是一款功能强大的自动化工具，可以帮助广大研究人员以自动化的形式生成模糊测试工具。该工具的初衷源于目前模糊代码库中的一个并发问题：大型代码库有数千个函数和代码片段，可以嵌入到库中相当深层的地方。对于更加智能的模糊测试工具来说，想要达到那个代码路径都是非常困难的，有时甚至都不可能到达。对于更加大型的模糊测试项目，例如oss-fuzz，仍然会有部分代码无法被覆盖到。因此，AutoHarness的主要作用就是试图在一定程度上缓解这一问题，并提供一种工具，供安全研究人员用于对代码库初始化测试。
如何使用thefuzz 库，它允许我们在python中进行模糊字符串匹配。此外，我们将学习如何使用process 模块，该模块允许我们在模糊字符串逻辑的帮助下有效地匹配或提取字符串。
opencv 3.4.4 安装：pip install opencv-python
这只超可爱、超活跃家养小猎犬可能是有史以来拍照次数最多的狗。从8周大我们得到它的时候，到现在，不到3年的时间，我们已经收集了6000多张狗狗的照片。
在我们平时做渗透测试的时候，难免会遇到各种WAF的阻挡。这时一款良好的绕过WAF的渗透测试工具就显得很受渗透测人员欢迎，在这里我们推荐一款绕过WAF的实用渗透工具，希望对大家平时做渗透有所帮助。
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
可能这就是所谓的举一反三吧，其实相机自动对焦的一种较为简单的实现就是，相对于目标物体，前后移动相机并检测当前图像的清晰（模糊）度，选择一个最清晰的位置。废话不多说了，看看文章是如何实现的吧。
在通常情况下，图片是否清晰是个感性认识，同一个图，有可能你觉得还过得去，而别人会觉得不清晰，缺乏一个统一的标准。然而有一些算法可以去量化图片的清晰度，做到有章可循。
Python可以使用opencv库很方便地生成模糊图像，如果没有安装opencv的，可以用pip安装：
很早之前写过pillow中的滤镜处理，当时主要还是利用滤镜公式实现的，今天用矩阵试一下模糊滤镜。
🚀🚀最近对于车联网安全非常有兴趣，但是不知道怎么入门，无意间发现了ICSim，可以用来简单模拟一下汽车，学习了一段时间后决定写一下笔记，怕自己学完就忘记了（仅供学习参考）。
在图像领域，各个位置的像素值使用“周边邻居像素点加权平均”重新赋值。对于每个像素点，由于计算时均以当前像素点为中心，所以均值μ=0。使用时有2个超参数需要设置：高斯核大小和高斯函数标准差σ。高斯核大小表示“影响当前点的邻域范围”，而标准差表示“邻域中的其他像素点对当前点的影响力”。
对于动漫，大家一定都不陌生，小编周围的不少单身码农都是动漫迷。小编也是一个资深动漫迷，动漫里面有好多漂亮的小姐姐，比如斗破苍穹的美杜莎，云韵，萧薰儿，天行九歌里面紫女，焰灵姬。当然女孩也有自己的动漫情怀，部门里面还有小姐姐喜欢cosplay呢~~
关于XSStrike这款工具虽有前人写过相关资料，但是已经历经一年之久了，这款工具已经发生重大的改变（如从仅支持python2.7 改变为python 3.6），因此还是有必要再次写一下的。
如果之前了解过信号处理，就会知道最直接的方法是计算图片的快速傅里叶变换，然后查看高低频分布。如果图片有少量的高频成分，那么该图片就可以被认为是模糊的。然而，区分高频量多少的具体阈值却是十分困难的，不恰当的阈值将会导致极差的结果。
前段时间一直在研究fuzz工具，这里就写篇文章总结一下下。 在安全测试中，模糊测试（fuzz testing）是一种介于完全的手工渗透测试与完全的自动化测试之间的安全性测试类型。能够在一项产品投入市场使用之前对潜在的应当被堵塞的攻击渠道进行提示。 模糊测试（fuzz testing)和渗透测试（penetration test）都是属于安全测试的方法，它们有同也有异，渗透测试一般是模拟黑客恶意入侵的方式对产品进行测试，对测试者的执行力要求很高，成本高，难以被大规模应用。 而模糊测试，它能够充分利用机器
没有不漏的锅，如果底层的编程语言如果出现问题，顶层的应用程序还能幸免于难吗？ 这周在 Black Hat Europe 2017 安全会议上，一名安全研究员公开了几款目前非常流行的解释型编程语言中出现的漏洞。这些编程语言上存在的问题，可能让运用这些语言开发的应用程序因此也很容易遭受攻击。 这项研究的作者是 IOActive 的高级安全顾问 Fernando Arnaboldi。这位专家表示他使用了自动化的模糊测试工具在解释器中对五种编程语言进行了测试：JavaScript，Perl，PHP，Python和R
我们知道图片除了最普通的彩色图，还有很多类型，比如素描，卡通，黑白等等，今天就介绍如何使用python和opencv来实现图片变素描图。
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法，帮助客户对高校教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
Forbidden-Buster是一款功能强大的Web应用程序安全测试工具，该工具专为红队研究人员设计，可以通过自动化的形式并采用多种技术绕过HTTP 401和HTTP 403响应码，通过访问目标系统的未授权区域，来测试目标Web应用程序的安全态势。
之前写过一篇博文：opencv中初学者必须了解的5个函数-灰度化、模糊、Canny边缘检测、膨胀和侵蚀，是用C++ OpenCV实现的，对应代码如下：
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法，帮助客户对大学教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析。
工业控制系统在现代工业中扮演着重要角色，实现了自动化生产和优化生产过程。闭环控制系统是一种常见的控制方法，除了传统的比例-积分-微分（PID）控制器外，还存在许多其他闭环控制方法和技术。本文将重点介绍这些闭环控制系统，并提供实际应用案例，以增加文章的实用性。
log4j-scan是一款功能强大的自动化漏洞检测工具，该工具主要针对的是Log4J远程代码执行漏洞-CVE-2021-44228，并且可以提供准确的扫描结果。在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松扫描大规模网络范围内主机，并确定主机是否受到Log4J远程代码执行漏洞的影响。
本文阐述了模糊测试和基于属性的测试在某种抽象层面具有相似性，并且两者并不存在根本性的不同。在实践方面，这两种技术存在很多不同点，但它们的目标都是发现程序中的错误。Hypothesis是一款基于属性的测试工具，可以用于自动化测试以及手动测试。该工具在Python社区中非常受欢迎，并且比其他工具更加灵活和强大。
在本文中，我将带您了解图像处理的一些基本功能。特征提取。但是这里我们需要更深入的数据清理。但是数据清理是在数据集，表格，文本等上完成的。如何在图像上完成？
本文主要是向大家推荐一系列，用于fuzzing和Exploit开发初始阶段学习的资源合集，其中将包括相关的书籍，课程 - 免费或收费的，视频，工具，教程，以及一些供大家练习使用的靶机应用。(PS:文内所有链接点击“阅读原文”均可查看)
【导读】今天给大家推荐一个很棒的开源项目，该项目主要汇总了一系列Low-Level-vision领域当前主流的SOTA算法网络结构，主要包括图像去噪，图像去雨、图像去模糊等。该项目详细介绍了各大主流Low-Level-Vison数据集（如SIDD、GoPro、REDS、Rain13K等）的下载链接和训练配置教程，每个主流的算法网络结构都配备训练和测试命令方法。
本文来自 熊猫（s_panda) 的投稿 0×00 背景 本人第一次在FB发帖，进入工控安全行业时间不算很长，可能对模糊测试见解出现偏差，请见谅。 在接触工控安全这一段时间内，对于挖掘工控设备的漏洞，必须对工控各种协议有一定的了解，然后对工控协议，首先具备的对网络知识以及工控行业流程有所熟悉，其次就是对工控协议进行模糊测试。 0×01 模糊测试介绍 下面介绍一下模糊测试概念以及针对网络协议模糊测试的一些框架。 模糊测试就是通过非预期的输入并监视异常结果来发现软件故障的方法。（相对来说比较抽象，个人理
对于需要对软件进行安全评估的漏洞研究人员来说，通常会使用AFL++和libFuzzer这样的强大工具来增强基于覆盖率的模糊测试。这一点非常重要，因为它可以自动执行错误查找过程，并快速发现和利用目标中存在的安全问题。然而，遇到大型复杂的代码库或闭源二进制文件时，研究人员必须花时间手动审查并对它们进行逆向工程分析，以确定目标可以进行模糊测试。
我们首先准备好一个包含128个人的人脸照片，如图1所示，其中64张为男生，64张为女生。
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
有位朋友咨询了一个问题，想要通过粒子群优化模糊控制的论域范围，在这种情况下，就无法直接通过matlab的fuzzy工具箱来自动生成fis模糊文件，需要通过M文件生成模糊控制器，并写成函数方便调用，
在Pyhton图像库「Python Imaging Library」支持大量的图片格式，是图像处理和批处理的最佳选择，可以用这个来创建缩略图、文件格式之间的转换、打印图片、大小转换、颜色转换、还有对图片加滤镜「模糊、磨皮」等操作。功能非常简单，但是API调用非常简单。
该工具基于Google的OSS-Fuzz平台实现其功能，并对生成的目标执行基准测试。
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