前言 关于近期学习，为了更好强化知识巩固。 全面概括知识重点。 做好笔记，以便后续查找。 安全信息概括特性 完整性 保密性 可用性 不可否认性 可控性 信息安全防护维度 物理安全：各种设备/主机、机房环境 系统安全：主机或设备的操作系统 应用安全：各种网络服务、应用程序
15.1. In the pcap-based sniffer program shown in Listing C.4 (C is the chapter number of the Packet Sniffing and Spoofing chapter; its actual value depends on which version of the book you are using), we added a check to see whether handle is NULL or not.
听百家之言，集百家智慧，站在巨人肩上攀登 香港的Yuen教授讲解了人脸识别的安全问题以及模板保护。 文章目录 OutlineWhat happens if a face recognition system is NOT secure?part 1: anti-spoofing -> face presentation attack detectionCVPRW2020结构光3D mas
我需要获取pinnaclesports.com的HTML源.问题是它检测是否启用了cookie和JS,如果未启用,则仅返回一些页面 This site requires JavaScript and Cookies to be enabled. Please change your browser settings or upgrade your browser. 使用cURL时,有什么方法可以欺骗JS支持？ 编辑：
是否可以与另一个IP源一起发送欺骗性数据包？ 我在网上搜索后发现,我需要使用Scapy库.我发现了这个脚本： import sys from scapy.all import * if len(sys.argv) != 4: print ("Usage: ./spoof.py <target> <spoofed_ip> <port>") sys.exit(1) target = sys.argv[1] spoofe
我见过一些gpsspoofer之类的应用程序和伪造的gps应用程序,这些应用程序将位置设置为欺骗错误的位置,但是要获取正确的位置,请提供建议. 我的另一个问题 Loc.requestLocationUpdates(Provider.get(i), 600000, 1000, new LocationListener() { @Override publi
我有一个Linux DHCP服务器,我需要将所有网络流量重定向到一个登陆页面,该登陆页面将提供有关如何在网络上注册计算机的说明. 无论用户输入什么URL,都需要将用户重定向到网页(在DHCP服务器上). 即：用户输入google.com,他们会立即重定向到192.168.10.1.此DHCP服务器永远不会用于访问We
在php中检查mime类型非常简单,但据我所知,mime可能会被欺骗.攻击者可以使用例如jpeg mime类型上传php脚本.我想到的一件事是检查上传文件的文件扩展名,并确保它与mime类型匹配.所有这一切都假设上传目录是浏览器可访问的. 问题：是否还有其他技术可以防止“坏文件”进入mime类型欺骗？
当我作为客户端连接到接入点时,是否可以使用Android中的wpa_supplicant.conf来欺骗无线接口的MAC地址？ 编辑 不幸的是,Android不支持 ifconfig eth0 hw ether 00:00:00:00:00:00 我一直在用 ip link set eth0 address 00:00:00:00:00:00 但那只是暂时的.断开并重新连接到接入点
我使用curl(PHP)创建了一些代码,它允许我欺骗引用者或将引用空白然后将用户引导到另一个带有欺骗引用者的页面. 然而,缺点是标头中的IP地址始终是我的服务器的IP,这不是一个有效的解决方案. 问题; 是否可以使用客户端脚本,即(xmlhttprequest)来“更改”引用者然后将用户引导到新页
第五组part 1 Arp SpoofingLast week, we have seen that ARP spoofing can be used to attack theconfidentiality of a network. In this week, we will use a simplified version of anARP packet to illustrate this behavior and try to defend against it.A spoofed ARP pa
Done: 使用 整理的新数据重新训练 3second-15fps+CNN 网络，测试时发现，目前的模型 对attack检测较好，但可能会把真实人脸识别为 attack. 尝试新方法 Multi-Scale Frame + CNN ，使用一帧图片的多个尺度做为输入，可以有效的学习 人脸周围的纹理信息，目前效果来看，对已知的attack场景还
