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行之有效的屏蔽恶意 URL 请求的方法分享

说起恶意 URL 请求(Malicious URL request)可能很多老站长们应该都知道,URL 恶意请求对于网站来说是很正常的一种“黑客行为”,大家都知道搜索引擎有“蜘蛛爬虫”(bot),那么反之黑客也有自己的...『26 号被攻击的记录和分析』一文的攻击其实就是一次大规模的恶意 URL 请求造成的,如果你还是不明白或者无法理解恶意 URL 请求的话,那么下面的日志记录的请求只要你关注过自己站点的日志文件一定不会陌生...,所以限制或者禁止这类随机似的恶意请求也是一种有效的安全防御策略。...,明月比较喜欢的是“拦截 17ce.com 站点测速节点的请求”,别人测试你的站点速度回瞬间让你的站点负载飙升,所以直接拦截掉类似的请求显得很高大上。...其实这个方法最主要就是对所有“GET”类请求进行判断后返回不同的 HTTP 状态码,对于那些爬虫、机器人发出的请求效果还是非常明显的,明月建议大家能用还是用上最好。

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国外http代理中的有效连通是什么意思?

本文将解释有效连通的含义,并提供详细的测试步骤,帮助您评估一家IP代理商的连通。国外http代理中的有效连通是什么?...国外HTTP代理的有效连通是指代理服务器与目标网站之间成功建立连接的比率,在互联网环境中,代理服务器充当客户端和目标服务器之间的中间人,转发请求和响应。...步骤3:测试单个代理IP的连通 使用测试工具向目标网站发送多个HTTP请求,观察是否成功建立连接并收到响应,根据连接成功与否记录成功连接的次数和总次数。...步骤5:计算有效连通 对于每个代理IP地址,使用以下公式计算有效连通有效连通 = 成功连接次数 / 总次数 * 100%步骤6:评估代理商的连通 比较不同代理IP地址的有效连通,观察是否有代理...3、响应时间:连通高的IP代理商通常具有较低的响应时间。这意味着代理服务器能够迅速响应用户的请求并建立连接。较低的响应时间可以提高用户的访问速度和用户体验。

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有效接口自动化测试-动态代码覆盖解决方案

最近每次在和客户聊自动化测试的时候都会引出一个问题,我怎么知道我的测试做的是有效的呢?哪些是我没有测试到的部分?...首先来简单聊一下覆盖,在单元测试中很容易通过覆盖工具获取对代码的调用情况。 这里的覆盖都是在junit类的单元测试框架获取了,那么能不能让系统在生产运行的情况下获取动态覆盖呢?...所谓的运行时动态获取覆盖,答案是肯定的,通过Jacoco插桩的模式即可。 首先需要下载Jacoco的代理Agent,然后在应用启动的时候加载这个Agent来收集覆盖。...传统一般使用ant调用jacoco的解析来生成报告,这里可以直接使用IDEA工具自带的覆盖读取功能。 可以发现前面Postman调用的代码已经被覆盖了,而别的模块没有被覆盖。...通过这样的方式可以快速了解当前自动化体系的漏测及覆盖,从而提高测试用例的有效性。

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将双边超分辨用于语义分割网络,提升图像分辨有效策略

,几乎不会增加计算量,是一种提高分辨有效策略。...主要贡献: (1)提出了一种双重超分辨学习框架来保持高分辨表示,可以在保持推理速度的同时提高性能; (2)验证DSRL框架的通用性,可以很容易地扩展到其他任务 (3)证明了该方法在语义分割和人体姿势估计方面的有效性...一方面,这可能导致有效标签信息的丢失。另一方面,仅依靠解码器很难恢复原始细节,这限制了性能的提高。...这意味着SISR可以在低分辨输入下有效地重建图像的细粒度结构信息,这对于语义分割总是有帮助的。为了显示更好的理解,在图3中可视化了SSSR和SISR的功能。...尽管这些结构没有明确类别,但是可以通过像素与像素或区域与区域之间的关系有效地对它们进行分组。众所周知,这些关系可以隐式地传递语义信息,从而有利于语义分割的任务。 ?

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Python并发请求下限制QPS(每秒查询)的实现代码

前两天有一个需求,需要访问某API服务器请求数据,该服务器限制了QPS=2(哈哈应该都知道是哪个服务器了吧_(:з」∠)_),因为QPS很小所以就使用阻塞式请求。...用公式表达如下:Time=请求准备时延+请求发送时延+time.sleep(1)Time = 请求准备时延 + 请求发送时延 + time.sleep(1)Time=请求准备时延+请求发送时延+time.sleep...以下是耗时的公式表示:Time=请求准备时延+请求发送时延+令牌桶阻塞时延Time = 请求准备时延 + 请求发送时延 + 令牌桶阻塞时延Time=请求准备时延+请求发送时延+令牌桶阻塞时延 令牌桶阻塞时延...≈1−请求准备时延+请求发送时延令牌桶阻塞时延 ≈ 1 – 请求准备时延 + 请求发送时延令牌桶阻塞时延≈1−请求准备时延+请求发送时延   这种方法当然也有一点缺陷,CPU看起来会很高(这是由于 while...到此这篇关于Python并发请求下限制QPS(每秒查询)实现的文章就介绍到这了,更多相关Python并发请求下限制QPS(每秒查询)实现内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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准确、精确、召回、F1-score

分类是机器学习中比较常见的任务,对于分类任务常见的评价指标有准确(Accuracy)、精确(Precision)、召回(Recall)、F1 score、ROC曲线(Receiver Operating...Characteristic Curve)等 这篇文章将结合sklearn对准确、精确、召回、F1-score进行讲解 混淆矩阵 ?...比如正负样本的比例不均衡,假设样本中正样本占90%,负样本占10%,那分类器只需要一直预测为正,就可以得到90%的准确,但其实际性能是非常低下的 下面看一下sklearn中计算准确的示例 import...对于这种情况,此时实际上只有一个样本是预测正确的,因此准确为0.5 精确 精确指模型预测为正的样本中实际也为正的样本 占 被预测为正的样本的比例。...召回指实际为正的样本中,预测也为正的样本 占 实际为正的样本的比例。

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准确和召回及如何提高准确

准确和召回的计算 准确是预测正确数量 / 总数量 精确(precision)是针对预测结果而言,它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本.预测为正有两种可能,一种就是把正类预测为正类(...TP),另一种就是把负类预测为正类(FP),P = TP / (TP + FP) 召回(recall)是针对原来的样本而言的,它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。...R = TP / (TP + FN) 精确 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数 召回 = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数 举这样一个例子:某池塘有1400条鲤鱼,300...那么,这些指标分别如下: 正确 = 700 / (700 + 200 + 100) = 70% 召回 = 700 / 1400 = 50% F值 = 70% \* 50% \* 2 / (70% +...50%) = 58.3% F值 = 精确 * 召回 * 2 / (精确 + 召回) 对于多分类或者n个二分类混淆矩阵上综合考察查准率(precision)和查全率(recall) 1.一种直接的做法是现在各混淆矩阵上分别计算出查准率和查全率

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最长有效括号

问题描述: 给定一个只包含 '(' 和 ')' 的字符串,找出最长的包含有效括号的子串的长度。...示例 1: 输入: "(()" 输出: 2 解释: 最长有效括号子串为 "()" 示例 2: 输入: ")()())" 输出: 4 解释: 最长有效括号子串为 "()()" 来源:力扣(LeetCode...大体思路: 定义dp[i] 为以 i 结尾的最长有效括号长度。...第一种情况当前结点为左括号,以其结尾无论如何也构不成有效括号,值为0; 第二种情况,形如“(())()”的当前结点为最后一个元素的情况,当前结点为右括号,前一个为左括号,其正好能组成一对,因此等于i -...第四种情况形如“)()())”的当前结点为最后一个元素的情况,s[i - dp[i - 1] - 1]不能和s[i]组成一对,因此以当前结点结尾的最长有效长度为0。

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有效测试设计

对如果进行有效测试设计, 分为以下几点作说明: 测试设计概述 测试场景分析 测试对象分析 测试类型分析 交互分析与规程设计 自动化设计与环境分析 1....测试设计能够解决的问题 有效减少测试用例的数目 避免测试用例之间的冗余 满足测试覆盖的要求 ...... #1.3 测试分析设计技术全景图 ?...测试设计技术 - 等价类 等价类又分为有效等价类和无效等价类 有效等价类是指对于系统的规格说明来说是合理的, 有意义的输入数据构成的集合 无效等价类是指对于系统的规格说明来说是不合理或无意义的输入数据所构成的集合...无效等价类中的值会导致错误信息, 有效等价类的值会按照预期的执行....判定表使用的技巧在于, 把条件划分清晰, 对条件进行合理的组合, 使得到的规则数最小 测试设计技术 - 因果图 因果图法是运用图形的方式对多个输入间的组合以及输入、输出之间的因果关系进行分析, 从而识别有效的组合形成用例

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理解精确(precision)、准确(accuracy)和召回(recall)

理解精确(precision)、准确(accuracy)和召回(recall) 正样本 负样本 预测正例 TP FP 预测反例 FN TN TN,预测是负样本,预测对了 FP,预测是正样本,预测错了...FN,预测是负样本,预测错了 TP,预测是正样本,预测对了 精确是针对我们预测结果而言的,它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。...大白话就是“ 你预测为正例的里面有多少是对的” 而召回是针对我们原来的正样本而言的,它表示的是正例样本中有多少被预测正确了。...大白话就是“正例样本里你的预测覆盖了多少” 准确是针对我们原来所有样本而言的,它表示的是所有样本有多少被准确预测了 R=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) image.png 在信息检索领域...,精确和召回又被称为查准率和查全率, 查准率=检索出的相关信息量 / 检索出的信息总量 查全率=检索出的相关信息量 / 系统中的相关信息总量

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