今天给大家推荐一个安全测试相关的开源项目：nccgroup/house 1、介绍 它是一个由 NCC Group 开发的，一个基于Frida和Python编写的动态运行时移动应用分析工具包，提供了基于...3、应用场景 移动应用渗透测试：检测潜在漏洞，如隐私泄露、不安全的网络通信等。 应用程序行为分析：监控文件操作、数据共享和其他敏感活动。 教育与研究：帮助学生和研究人员更好地理解移动应用的工作原理。...2、选择目标应用程序：在 Web GUI 界面上选择需要分析的目标应用程序，可以上传应用程序的安装包或者指定应用程序的包名。...6、小结 综上所述，nccgroup/house是一个功能强大且灵活的移动应用动态分析工具，适用于各种场景，包括渗透测试、行为分析和学术研究。...通过 Frida 和 Python 的结合，它提供了一个高效且用户友好的分析平台。安装和配置简便，且具有丰富的特性和扩展性，使得研究人员和开发人员能够有效地探索和评估移动应用的安全性。
二、认识PerfDog 移动性能测试一直是众多性能测试者的心头病：每次测试都要动用众多工具，ROOT/越狱难，工具准确性存疑，需要进行多次复测……等。...PerfDog性能狗是移动全平台iOS/Android性能测试工具平台，快速定位分析性能问题，提升APP应用及游戏性能和品质。...高效解决Android&iOS性能测试分析难题。 数据准确性——工具本身对测试设备CPU的性能影响<1%,帧率无影响。保证了性能数据准确真实性。...应用广泛性——支持所有APP应用、游戏、小程序、小游戏、H5、Web等。 工具易用性——无需安装，即插即用，减少繁琐的测试障碍。...若需删除，鼠标移动到批注顶部再次点击可删除。 ? 3.性能指标 指标很全面，若工具上显示的数值没有你所需要的，可点击右下角的“+”号。点击后即会弹出数据值的选择项，勾选，即进行该项数据的采集录制。
智能化工园区通过信息化实现工业管理的数字化和网络化，实现对生产过程的全面监控和实时数据采集。这使企业能够更好地管理，及时发现问题并采取相应的措施来降低成本。...智慧园区将依托物联网、云计算、大数据等新一代信息技术，将各种园区资源、设施、设备和服务互联互通，实现智能化管理和服务。同时，移动互联网的发展也为智慧园区的建设提供了重要支撑。...智慧园区移动应用作为智慧园区管理和服务的重要手段，正在逐步发展成为实现智慧园区目标的重要工具。一、智慧园区发展瓶颈虽然智慧园区移动应用已经得到广泛应用，但仍存在一些问题和痛点。...最后，当前智慧园区移动应用的运营和管理缺乏数据支撑，无法有效监测和改善用户体验，无法实现智慧园区的智能化管理。...二、应用场景为解决以上痛点，智慧园区移动应用需要在以下方面进行拓展和优化：1、多元化功能智慧园区移动应用需要从单一的信息查询和发布功能，向多元化服务拓展，例如提供预定会议室、停车缴费、健身打卡、访客预约等服务
起初，APICloud面向的人群是开发者、程序员，平台产品则是一系列app开发相关的技术工具，曾经的solgan赫然表达着APICloud推动技术变革的愿景——“重新定义移动应用开发”。...，而在协同应用中，除了PC端，APICloud还研发了移动端app，以及扩展的机器人模式，把所有数字化信息同步到平台中。...对于项目服务中的各个角色，我们为项目、产品、研发、前后端、IT运维等不同工作类目提供产品工具，诸如项目管理依据、团队协作、云运维工具、分析工具等，都对同一标准化、流程化的开发项目中进行支持，在项目数据链条一致...面对庞大的企业互联网化需求，今天APICloud满足的是业务互联网化、需求分析、产品原型、项目管理、app开发、应用运营、数据分析等全生命周期服务，而在这一完整业务线中需要的产品与功能，统统可由APICloud...面对庞大的企业互联网化需求，今天APICloud满足的是业务互联网化、需求分析、产品原型、项目管理、app开发、应用运营、数据分析等全生命周期服务，而在这一完整业务线中需要的产品与功能，统统可由APICloud
试想一下，我们打开一个手机APP要花费2分钟，打一个游戏不断的卡顿，使用一个视频通讯软件电量消耗极快，这些与我们生活密切相关的移动应用软件的性能都会影响我们的生活质量，直接的后果就是导致对于这些应用的抛弃...3) 测试过程可追踪可管理：支持对性能测试过程和结果数据进行追踪、统计分析和审计。...，并以csv的格式保存方便查看应用的各项参数 Android/IOS 移动全平台iOS/Android性能测试、分析工具平台。...[11.png] 还可设定性能参数统计分析阈值、编辑统计参数分析及框选记录保存, 可以通过鼠标框选/拖动查询时间周期内，统计数据等。同时可对框选数据进行保存。...———————————————————————————————————— PerfDog是由WeTest腾讯质量开放平台发行的移动全平台iOS\Android性能测试工具平台，能快速定位分析性能问题
随着移动应用的普及，企业对于移动应用的投资也越显积极，根据iThome 2015年CIO大调查显示，今年有42.5％的企业愿意将相关预算分配在移动应用方面，从2013～2015年各产业采用各种移动应用的意愿...破4成企业投资移动应用，平均投资金额超过200万元 今年企业有超过4成（42.5％）愿意投资移动应用，其中有投资移动应用的企业中，平均投资金额超过百万元。...分析有投资移动应用各产业的移动应用投资金额，金融业平均投资金额最高，平均高达1,027万元；投资金额次高为医疗业，投资金额达330万元；政府机关与学校在今年的平均投资金额也高达261万元，排名第三高。...2015年企业平板化需求分析：平板化企业炼成平均要4.2年，政府机关最久、金融业最快 根据iThome 2015年CIO大调查的定义，有过半企业的内部系统，都已经支持移动和平板应用，可称之为平板企业。...电子邮件是企业往来主要的通讯工具，已有63.1％的电子邮件系统支持平板计算机，其次为电子签核（35.0％）和EIP（企业入口网站）（25.9％）。
定向搜索聚合技术在移动端的应用使得移动视频聚合应用经营者迅速发展，但是，其对网络视频产业健康有序发展带来了诸多困扰。...移动视频聚合应用存在诸多法律问题，集中表现为应用经营者的信息网络传播权侵权与不正当竞争。...本文在现有司法环境下类型化移动视频聚合应用经营者侵权行为，并讨论应用经营者的法律定性，以期明确应用经营者法律责任，维护网络视频行业权利人的合法权益与良性市场秩序。...1、移动视频聚合应用经营者有提供内容的主观故意 移动视频聚合应用经营者几乎均以海量视频内容为主要宣传点，用以吸引用户安装视频聚合软件。此类大多在各大移动应用市场的娱乐或者视频分类中。...但长期以来，广告拦截等形式的软件干扰一直是我国互联网不正当竞争案件的主要集中领域，各级法院在司法裁判过程中，结合对互联网行业发展模式以及竞争特点的分析，以及对反不正当竞争法一般条款的理解，逐渐确立了针对广告拦截行为的明确认定
漏洞发现原因 2018年底的时候，我一个朋友发邮件请我帮忙分析他在研究的一些JavaScript代码，虽然我不做漏洞挖掘，但他发过来的邮件在我的手机上显示出了一些奇怪的东西。...当我分析后发现。这可能是其中JavaScript包含了一个HTML形式的iframe框架，该iframe框架在解析时，手机应用无法正常显示呈现。...攻击者只需向受害者发送一封构造好的邮件，当受害者阅读之后，就能窃取受害者的cookie、其它邮件或是个人数据等敏感信息。...关于该漏洞，我确实不知道引发漏洞的源代码出在哪里，因为我自己就没有Outlook程序源码，而且，我基本没有调试移动应用的经验，但我想开发人员看到这段PoC后应该能理解。...我能从Outlook应用中窃取数据，也就说明我可以用它读取和加载其中的HTML内容。
在VB Insight一篇关于移动应用程序分析的报道上有2个新的发现。...超过180万的应用程序里在使用mixrank的数据，开发人员直接从拥有超过2.5亿活跃用户的移动开发者那里洞察，很明显，虽然分析生态系统主要由这两个角色主宰，但高端市场仍存在激烈的竞争。 ?...我们和共有2.5亿用户的230名开发者进行了交流，研究了180万个应用程序： 以下是可用的最佳移动应用分析解决方案 另一个“小”的解决方案仅仅是谷歌分析的一小部分，实际上导致了开发人员评分，这些是由应用程序发布者在实际使用这些工具时的评分...例如，大鱼赌场——在iOS上排名第四的应用程序——使用不少于五种分析工具:如Flurry、TestFlight、BugSense、Tune和Kochava。...显然，分析解决方案需要根据各自平台各自的优点来评估。 将应用程序开发者提供的定性数据和iOS应用商店和谷歌游戏中180万个应用程序的数量数据进行汇总，这两种路径让成功之路更为明朗。
随着移动设备的普及和数据的快速增长，将机器学习应用于移动端数据分析变得越来越重要。苹果公司为iOS开发者提供了一个强大的机器学习框架，即CoreML框架。...本文将深入探索CoreML框架，介绍其基本概念和原理，并展示如何使用它构建和训练机器学习模型，以及将这些模型应用于移动端数据分析的实际场景中。 ...然而，移动端数据分析面临着数据量大、实时性要求高等挑战。通过将训练好的机器学习模型集成到移动应用中，我们可以在本地设备上进行实时数据分析，提高分析效率和准确性。 ...，我们深入了解了CoreML框架，以及如何将机器学习应用于移动端数据分析。...CoreML框架提供了强大的功能和灵活的应用方式，为开发者们带来了巨大的便利。希望本文能够帮助读者更好地理解和应用CoreML框架，并在移动端数据分析领域取得更好的成果。
name=TideSec 文中所涉及的技术、思路和工具仅供以安全为目的的学习交流使用，任何人不得将其用于非法用途以及盈利等目的，否则后果自行承担！ 本篇为tales移动安全专题第三篇。...1、移动应用安全基础篇——Android、ios环境准备 https://www.freebuf.com/column/199666.html 2、移动应用安全基础篇——绕过iOS越狱检测 https...今天主要介绍一下iOS的一些逆向基础知识，教大家碰到加密数据的APP后该如何去解密。 今天主要是针对两款有不同加密方式的iOS应用，难度由低到高。...true, ansi: true })) } } }) 使用frida hook CCCrypt函数 可以直观的看到加密请求数据和解密返回数据为明文...request包和response包都为加密传输： 使用hook.js脚本发现hook不到 老方法，首先使用frida-ios-dump对该APP进行一键dump frida-ios-dump，该工具基于
国内比较普遍的第三方统计工具是友盟和talking data，在大多数的情况下这两个差别不大，但是如果你的app是游戏或者需要用到互联网金融的一些垂直细分统计，那么个人觉得talking data会更有竞争力一些...其实考察的又是一个产品的基本功，也就是产品定位与产品目标的确定，以及这些目标的拆解以及短期，中期，长期规划以及相应的具体roadmap，楼主问了通常情况，那么在此例举一下相应的业务拆解步骤，如下： 埋点的宏观目标是为了获取数据指标来整体上验证产品的业务逻辑是否顺畅...这时候涉及需要验证的数据可能会涵盖：产品方向&市场运营&商业逻辑（假设有）三大方面。 通过优先级和深入度可以将指标拆解为，核心指标和相关衍生指标。...当然对于埋点的目标不同可能还有这样的情况，如新版本上线的用户行为和功能效果数据回归验证（几种场景）： 1. 新功能是否得到用户的使用与认可？新版本增加的新功能，用户点击率怎样？ 2....总而言之，埋点本身其实是对于自己所设计产品的一个可视化健康检查，通过逻辑和数据，贯穿产品的整个生命周期，使产品逐步达到最佳状态从而实现硅谷最近所谓的“growth hacker”的效果，使产品指数级增长
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 回复"APUS"可下载报告全文 主打海外 Launcher 市场的APUS发布了全球 Android 移动应用分析报告。...数据来源是对 APUS 用户的抽样调查，以及 Google Play 的公开榜单数据。 ?...报告从热门移动应用分类、用户地域特点、用户使用手机频率、最热的移动应用等角度，分析了全球市场的 Android 移动应用生态，对有志于海外市场的中国互联网团队应该有参考价值。...报告显示，在 Google Play 全球的热门榜，各种类 APP 中游戏类应用所占比例最高，达 32%，其次为通讯类占 19%、工具类占 13% 和社交类占 11%。...从用户安装 APP 的行为来看，中国用户最爱安装购物 APP，日本用户最爱娱乐游戏 APP，韩国用户最爱工具 APP，英国用户最爱影音 APP。
B(l)utter是一款针对Flutter移动端应用程序的逆向工程分析工具，当前版本的B(l)utter仅支持Android libapp.so（ARM64），可以帮助广大研究人员对基于Flutter开发的移动端应用程序进行逆向工程分析...该应用程序使用了C++20的Formatting代码库。并且需要较新版本的C++编译器，例如g++>=13或Clang>=15环境。 我们建议广大研究人员在Linux操作系统上使用B(l)utter。...如果blutter可执行程序搜索的Dart版本数据不存在，脚本将会自动检测Dart源代码并进行代码编译。...工具更新 我们可以使用git pull来更新工具，并使用--rebuild选项运行blutter.py脚本来强制重新构建该工具的可执行程序： python3 blutter.py path/to/app.../lib/arm64-v8a out_dir --rebuild 输出文件 asm/*：包含符号的libapp程序集； blutter_frida.js：针对目标应用程序的frida脚本模板； objs.txt
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。...在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。...Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。 ⒋高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。...该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具（谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速）。...“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等
小安前言 随着网络安全信息数据大规模的增长，应用数据分析技术进行网络安全分析成为业界研究热点，小安在这次小讲堂中带大家用Python工具对风险数据作简单分析，主要是分析蜜罐日志数据，来看看一般大家都使用代理...数据分析工具介绍 工欲善其事，必先利其器，在此小安向大家介绍一些Python数据分析的“神兵利器“。...Python中著名的数据分析库Panda Pandas库是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建，也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的，其中Series...我们有了这些“神兵利器“在手，下面小安将带大家用Python这些工具对蜜罐代理数据作一个走马观花式的分析介绍。 1 引入工具–加载数据分析包 启动IPython notebook，加载运行环境： ?...当然了用Pandas提供的IO工具你也可以将大文件分块读取，再此小安测试了一下性能，完整加载约21530000万条数据也大概只需要90秒左右，性能还是相当不错。
本实战案共分为五个部分：商业背景、指标设计、部署环境、数据准备、回归分析，其中回归分析包括：模型构建、模型诊断、模型结果、模型应用。...很多消费者，今天还是中国移动的客户，明天只要中国电信给点好处，就变成中国电信的客户，后天一看中国联通推出打折促销活动，又变成中国联通的客户，再过几天，中国移动稍微关怀一下，又重新回到中国移动的怀抱。...3.部署环境 3.1 导入依赖库 包括数据处理模块、机器学习模块、统计分析模块等等。.../数据/移动通信网络的客户价值分析.csv',encoding='gbk') # 数据读取中文不能正确显示时，使用encoding # 完整代码及数据集获取：@公众号：数据STUDIO 后台回复【data...5.探索分析 5.1数据的描述分析 df.describe(percentiles=(0.01,0.25,0.5,0.75,0.99)).T 结果解读： 每个变量都有1123条数据记录，不存在缺失值
工作从事软件产品设计开发多年，现任云智慧产品总监，致力于面向大数据的IT系统监控软件以及应用性能管理（APM）平台的规划、设计与传播。...谢谢主持人，谢谢Qcon大会能给一个这样好的机会和大家一些沟通和分享一些知识； 我今天的题目是拒绝僵尸，移动App数据分析之道，那在开始之前，还是简单介绍一下我自己 我的大名叫陆兴海，在云智慧负责技术产品这块...所以，快速试错比完美设计更重要， 而作为移动开发者，从萌发念头的那一刻起 数据分析就要开始了； 那移动App研发的一共有哪些环节，每个环节需要哪些什么样的数据分析呢？ ?...我们不妨看一下移动App数据分析生命周期在各个环节上的工作要点： 在立项和概念阶段，我们需要对用户与产品进行分析； 在技术选项和方案阶段，我们需要对整体技术进行评估； 在团队组建阶段，我们会对人员的效能进行考核...； 在产品上线之后，需要进行推广以及进行后续的运营数据分析； 同时能也需要对App的性能和用户体验数据进行分析； ?
以移动行为例，用下面的方法可以快速实现，假如要把工作表的第3行移动到第10行。 ?...插入到某行后面 如果不想替换只想移动到某个位置，那么松开鼠标之前按住shift键即可。此时，松开鼠标左键，即可完成行移动。
数据挖掘应用实例分析 ——个性化推荐系统 数据挖掘技术，一门基于计算机技术与大数据时代信息处理需求的技术产物，从世纪之交的火热发展以来，不知不觉间，早已应用到我们生活的方方面面：电子邮箱中的垃圾邮件分类...还有人工智能、自然语言处理、数据修正等。我们认为，数据挖掘技术将成为互联网时代应用最广泛的技术之一，它有可能为人类社会带来一个新的时代。 ...但是由于笔者才疏学浅，今天我们暂不谈得那么高深，只分析的一个常见的应用实例——个性化推荐系统。 个性化推荐最初的诞生，是由于在逐渐信息过载的时代中，适当的筛选可以让用户高效地获得自己所需要的信息。...推荐系统是自动联系用户和物品的一种工具，它通过研究用户的兴趣爱好，来进行个性化推荐。它与搜索引擎的不同在于，它不需要用户提供输入目标，而是基于历史记录自动推荐，是一种主动的机制。...总而言之，个性化推荐是日常生活中最能体现数据挖掘的应用实例之一，人们对于它的研究已经很多年了，而且还将基于社会文化的不断变迁继续发展下去。
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