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APP爬虫|frida-某资讯app逆向过程

目标是逆向出此 app 的快讯接口的请求流程。 逆向流程 查壳 第一步,先别急着反编译,现在很多反爬都升级了,一般都进行了加壳,所以先用查壳工具进行查壳 下面使用查壳工具 ApkScan-PKID 查下目标 app 的采用了什么加固,结果如下: ?

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Crack App | 某资讯 app 参数 Signature 与 request_sign_q 加密逻辑分析

图源:网络 今日目标 aHR0cHM6Ly93d3cud2FuZG91amlhLmNvbS9hcHBzLzEyMzY2NzE= js 逆向卷不动了,开始入门 app 抓包分析 打开 app,然后检索 python关键词,可以找到下面的请求 其中signature还有request_sign_q是分析的重点 查壳与脱壳 现在基本 app 都会做加固防护,所以还是直接看看有没有壳 果然还是有壳的,是数字家的 直接frida-dexdump -d走起,这个选项很慢,没有FART倒数 3 秒脱壳那么快,但是非常给力 # 准备工作 1、启动 frida server 2、启动 app 并保持 app 运行状态 3 所以继续追进去看看a方法都做了什么操作 进去之后看到这里取了appid、cv、platform、reqid、version这些参数之后,还调用了一个a方法 这里的a方法返回的是context,是 app

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    解读聚合收款码背后的原理

    其实底层原理很简单,看完你就明白了,下面就让小黑哥带你解密聚合收款码的底层原理聚合收款码核心原理 了解完聚合支付的所需要的底层支付方式,下面我们来了解一下聚合收款码的核心原理聚合收款码业务流程如下: ? 聚合收款码 第一步用户使用微信/支付宝 APP 扫码之后,将会打开一个收银台页面。 聚合收款码核心流程 介绍完原理,下面主要介绍一下市面上主流聚合收款码业务流程,其实聚合收款码可以分为三类: 静态聚合收款码 动态聚合收款码 银联静态二维码 静态聚合收款码就类似如下这种,需要用户主动输入金额 不得不说,第一个设计出聚合收款码的的产品,真实个鬼才~ 聚合收款码,背后原理一点也不难,根据用访问请求的 「User-Agent」 ,以此判断用户当前扫码使用的客户端类型。

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    椭圆曲线聚合签名原理 & PBFT 算法改进

    PBFT 算法改进 4.1 改进思路 4.2 椭圆曲线 4.3 数字签名 4.4 聚合签名 4.5 改进 PBFT 5. 总结与思考 参考文献 1. 引言 2. PBFT 算法改进 4.1 改进思路 4.2 椭圆曲线 4.3 数字签名 4.4 聚合签名 4.5 改进 PBFT 5. 总结与思考 参考文献

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    iOS App签名的原理

    虽然说我们在Xcode8.0之后可以选择让Xcode自动管理了,但是我们还是应该知道App签名的原理。 本文尝试从原理出发,一步步推出为什么会有这么多概念,希望能有助于理解iOS App签名的原理和流程。 签名目的 先来看看苹果采用签名机制的目的。 简单说一下常用的非对称加密算法RSA的数学原理,理解简单的数学原理,就可以理解非对称加密是怎么做到的,为什么是安全的: 1. 若对数字d是怎样计算出来的感兴趣,可以详读这两篇文章:RSA 算法原理(一)(二) 数字签名 现在知道了有非对称加密算法这东西,那么数字签名是怎么回事呢? 根据数字签名的原理,只要数字签名通过验证,第5步这里的设备IDs/AppID/公钥L就都是经过苹果认证的,无法被修改,苹果就可以限制可安装的设备和APP,避免滥用。

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    iOS App 签名的原理

    ,一步步推出为什么会有这么多概念,希望能有助于理解 iOS App 签名的原理和流程。 简单说一下常用的非对称加密算法 RSA 的数学原理,理解简单的数学原理,就可以理解非对称加密是怎么做到的,为什么会是安全的: 选两个质数p和q相乘得出一个大整数n,例如 p=61,q=53,n=pq=3233 若对数字d是怎样计算出来的感兴趣,可以搜索这两篇文章: RSA 算法原理(一)&(二) 数字签名 现在知道了有非对称加密这东西,那数字签名是怎么回事呢? 根据数字签名的原理,只要数字签名通过验证,第 5 步这里的设备 IDs / AppID / 公钥 L 就都是经过苹果认证的,无法被修改,苹果就可以限制可安装的设备和 APP,避免滥用。 到这里 iOS 签名机制的原理和主流程大致说完了,希望能对理解苹果签名和排查日常签名问题有所帮助。 P.S.一些疑问 最后这里再提一下我关于签名流程的一些的疑问。

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    基于MVP+RxJava2+Retrofit2的资讯App

    1 一之 “一之”是一款资讯App,主要实现的内容如下: 项目地址: https://github.com/Horrarndoo/YiZhi 2 运行截图 实际上图很多,挑了几个。 敏感权限说明 下载地址 http://fir.im/s4lr 3 API来源 知乎日报以及每日新闻API源于Github开源项目中提供的API,干货API使用的是GankIo提供的API,微信精选API来源于聚合数据

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    Crack App | 某保险资讯 App 请求头参数 token 与 sign 加密算法分析

    今日目标 准备好好养老了,所以关注了一波保险,顺便看了看 app 的加密 aHR0cHM6Ly93d3cud2FuZG91amlhLmNvbS9hcHBzLzgwNjAyNjc= 抓包分析 请求咨询页的时候 ,可以看到下面的请求 这里的sign是动态变化的,token是不变的,所以今天分析的重点是这个 app header 中的 sign 字段 根据请求头中到的user-agent可以知道,请求是由chrome 内核发出的,大概率是H5的 app 所以这里直接用pc Chrome联调就完事了 不知道什么是H5 app 的可以看上一篇文章 Crack App | 某 H5 App 反调试对抗 对抗 H5 反调试 上一篇文章我们用 Chrome 调试的时候可以知道,像这样的 app 一般都是有反调试的 这个 app 当然也不例外 在上一篇文章中,我们是使用xposed还有frida分别测试hook完成的反调试对抗 但是今天这个 app 有点麻烦,加了 360 的壳 虽然可以脱壳分析然后 hook 过反调试,但是有点太麻烦了一点,有没有什么办法可以偷懒一波?

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    白话Elasticsearch51-深入聚合数据分析之text field聚合以及fielddata原理

    对分词的field,直接执行聚合操作,会报错,大概意思是说,你必须要打开fielddata,然后将正排索引数据加载到内存中,才可以对分词的field执行聚合操作,而且会消耗很大的内存 . 如果要对分词的field执行聚合操作,必须将fielddata设置为true ---- 使用field.keyword,对分词的field进行聚合,可执行 #直接写入数据,让ES自动创建索引 PUT / 当然了,如果对不分词的field执行聚合操作,直接就可以执行,不需要设置fieldata=true ---- 分词field+fielddata的工作原理 doc value --> 不分词的所有field ,可以执行聚合操作 --> 如果你的某个field不分词,那么在index-time,就会自动生成doc value --> 针对这些不分词的field执行聚合操作的时候,自动就会用doc value来执行 doc value是类似的,但是只会将fielddata正排索引加载到内存中来,然后基于内存中的fielddata正排索引执行分词field的聚合操作 如果直接对分词field执行聚合,报错,提示让我们开启

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    Flink SQL流式聚合Mini-Batch优化原理浅析

    Flink SQL使得用户可以通过简单的聚合函数和GROUP BY子句实现流式聚合,同时也内置了一些优化机制来解决部分case下可能遇到的瓶颈。 注意:截至当前版本,Flink SQL的流式聚合优化暂时对窗口聚合(即GROUP BY TUMBLE/HOP/SESSION)无效,仅对纯无界流上的聚合有效。 Mini-Batch聚合默认是关闭的。要开启它,可以设定如下3个参数。 Mini-Batch原理解析 产生水印 Mini-Batch机制底层对应的优化器规则名为MiniBatchIntervalInferRule(代码略去),产生的物理节点为StreamExecMiniBatchAssigner )和StreamExecGlobalGroupAggregate(全局聚合)。

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    对比Pandas,轻松理解MySQL分组聚合的实现原理

    其实MySQL分组统计的实现原理,与Pandas几乎是一致的,只要我们理解了Pandas分组统计的实现原理,就能理解MySQL分组统计的原理。大体过程就是: ? 本文目录 MySQL实现分组统计的原理 使用Pandas演示MySQL实现分组统计的过程 From GROUP BY SELECT Return Pandas的分组聚合的执行过程 Python演示MySQL 和Pandas实现分组的具体原理 总结 MySQL实现分组统计的原理 其实上面给的示例代码等价于: SELECT deal_date, COUNT(IF(area= 'A区', order_id Python演示MySQL和Pandas实现分组的具体原理 上面的演示中: data.groupby("deal_date").groups 结果: {'2019/1/1': [0, 1, 2], ' 总结 今天我通过Pandas和Python向你详细演示了MySQL分组聚合的整体执行流程,相信你已经对分组聚合有了更深层次的理解。

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    Flink SQL流式聚合Mini-Batch优化原理浅析

    Flink SQL使得用户可以通过简单的聚合函数和GROUP BY子句实现流式聚合,同时也内置了一些优化机制来解决部分case下可能遇到的瓶颈。 注意:截至当前版本,Flink SQL的流式聚合优化暂时对窗口聚合(即GROUP BY TUMBLE/HOP/SESSION)无效,仅对纯无界流上的聚合有效。 Mini-Batch聚合默认是关闭的。要开启它,可以设定如下3个参数。 Mini-Batch原理解析 产生水印 Mini-Batch机制底层对应的优化器规则名为MiniBatchIntervalInferRule(代码略去),产生的物理节点为StreamExecMiniBatchAssigner )和StreamExecGlobalGroupAggregate(全局聚合)。

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    【云开发校园技术布道师】轻云高校——校园资讯活动聚合发布平台

    痛点分析 学校组织的宣传方式几乎仅限于线下摆点和发公众号、朋友圈、微博等,然而宣传效果并不好,需要学生主动去关注,大部分学生并不会看到这些宣传,因此需要开发一个校园资讯活动聚合发布平台。

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    探究Hybrid-APP技术原理

    那什么是Hybrid App呢? Hybrid App(混合模式移动应用)是指介于web-app、native-app这两者之间的app,兼具” Native App良好用户交互体验的优势 “和” Web App跨平台开发的优势 “。 技术原理 本文将从jsbridge的原理、实现、双向通信、接入方式和H5的嵌入方式进行详细阐述。 jsbridge的原理 客户端能对WebView中请求进行拦截,都有相应的API: Android: // Android: shouldoverrideurlloading public boolean 每个app的URL Scheme都是不一样的,如果存在一样的URL Scheme,那么系统就会响应先安装那个app的URL Scheme,因为后安装的app的URL Scheme被覆盖掉了,是不能被调用的

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    Android App 电量统计原理与优化

    本文针对 Anroid App 的耗电问题,具体分为 “App 电量统计原理”、“耗电异常监控方案”、以及相关的 “优化案例” 三部分进行解析和分享。 App 电量统计原理 电量计算公式 了解 App 电量统计原理之前,有必要先复习一下电量计算公式: 电量 = 功率 × 时间 其中需要注意一点的是, 功率 = 电压 × 电流。 既然我们已经知道了 Android 系统的调用统计原理,那么用类似的计算方案在 App 内部进行电量统计应该也能得到一个近似解 。 这也是 Matrix BatteryCanary 的核心原理,具体实现大致可以分为两部分:线程监控 & 系统服务调用监控。 案例分享 很多看似复杂的耗电异常问题(特别是高耗),最终排查下来都是一些看似简单的 “低级错误” 导致,如果一个个单独拎出来讲解的话,总有一股 “走近科学” 的味道,所以这里聚合成几类问题分别进行讲解。

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    “游云南”APP荣获全国信用APP第4名 | 每周文旅资讯精选(4.22-4.28)

    “游云南”APP荣获全国信用APP第4名 4月24-25日,由由国家发改委指导,国家公共信用信息中心、湖北省发改委、宜昌市人民市政府联合主办的全国信用APP观摩活动暨社会化信用服务现场会(以下简称“APP 40个政府信用APP和37个企业信用APP 分成两组参加APP预观摩阶段,通过各单位代表在预观摩阶段的介绍和演示,评审专家围绕APP的建设情况、功能情况、应用情况、社会效益与经济效益、创新探索等多个维度进行评议 政府信用APP组前8名和企业信用APP组前8名进入了总观摩阶段。 ? APP之前。 为了向游客提供全方位的游览与体验服务,帮助游客更舒适、更便捷地在北京世园会园区中进行观光,北京世园会还推出了“EXPO 2019”——“智慧世园”游客移动端App,游客在家中即可进行“进入式”的沉浸观览

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    白话Elasticsearch50-深入聚合数据分析之基于doc values正排索引的聚合内部原理

    ---- 概述 继续跟中华石杉老师学习ES,第50篇 课程地址: https://www.roncoo.com/view/55 ---- 思考 聚合分析的内部原理是什么? 当我们使用比如aggs,term,avg 、max等执行一个聚合操作的时候,内部原理是怎样的呢?用了什么样的数据结构去执行聚合?是不是用的倒排索引? ---- 知识点 ES搜索靠倒排索引。 ---- 举例说明 举一个 搜索+聚合 的例子 来理解下 倒排索引和正排索引。 聚合,搜索出了1万个doc,每个doc都要在倒排索引中搜索出它的那个聚合field的值。 倒排索引的话,必须遍历完整个倒排索引才可以。。。。 ,发现它是属于某个doc的时候,还不能停,必须遍历完整个倒排索引,才能说确保找到了每个doc对应的所有terms,然后进行分组聚合 ---- 倒排索引+正排索引(doc value)的原理和优势 正排索引

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