什么是PaddingOracle填充攻击?...PaddingOracle填充攻击(Padding Oracle Attack)是比较早的一种漏洞利用方式了,早在2011年的Pwnie Rewards中被评为“最具有价值的服务器漏洞”。
道web,一道misc还有一道问卷调查(好气啊没抢到一血换pwnhub邀请码),感谢吃饭去大佬带飞~ 前言 对本渣渣而言,本次比赛质量还是不错的,我们队做出的四道web就涉及到了CBC字节翻转攻击、PaddingOracle...字节翻转攻击,使得服务器解出来的明文为admin, 但是这里不知道 id的值 再参考FreeBuff的这篇文章,通过构造特定的token,也就是IV,利用test_identity()函数导致的页面返回不同进行PaddingOracle...攻击,从而推导出中间值,然后求出明文,也就是id 总结一下,第一部分我们要做的有以下这几步 1.弱口令登录 2.PaddingOracle攻击得到id 3.CBC字节翻转攻击伪造成真正的admin PaddingOracle.../index.html"'; 0x01竞争绕过身份检测 一开始一直以为要预测str_shuffle()打乱的字符串,无果,分析代码发现注册的时候是先将用户名密码插入数据库,再判断注册码是否正确...GET member.php 3.在前面两个都在跑的情况下注册一个账号 要注意的是三个操作的cookie必须相同,1和3中的账号密码要相同,这样在注册的同时就完成了登录操作并且访问了member并绕过身份检测可以执行下一部分代码
前边已经详细介绍过人脸检测,其实检测类都可以归属于同一类,毕竟换汤不换药!...无论是人脸检测还是笑脸检测,又或者是opencv3以后版本加入的猫脸检测都是一个原理,用的是detectMultiScale函数,其具体使用参考公众号历史文章中的人脸检测(一)——基于单文档的应用台程序即可...~ 笑脸检测用的还是那个函数(还是熟悉的味道!)...这里主要分两步来说: 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 其具体程序如下,可以实现对图片的检测,也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行检测,需要完整项目的后台回复关键词...“笑脸检测”即可~ 关键部分程序如下: ?
场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧,让计算机找出其中所有目标的位置,并给出每个目标的具体类别。对于人类来说,目标检测是一个非常简单的任务。...【目标检测】 SSD目标检测 |1....概述 SSD全称:Single Shot MultiBox Detector,是目标检测领域较新且效果较好的检测算法之一[1],有着检测速度快且检测精度高的特点。...SSD原理 SSD使用一个卷积神经网络实现“端到端”的检测:输入为原始图像,输出为检测结果,无需借助外部工具或流程进行特征提取、候选框生成等。...共包含4个字段,以tab分割,第一个字段是检测图像路径,第二字段为检测矩形框内类别,第三个字段是置信度,第四个字段是4个坐标值(以空格分割)。
Tarian能够检测未知进程和注册文件的更改,然后发送警报并采取自动操作,从而保护我们的K8s环境免受恶意攻击或勒索软件的侵扰。...该工具基于Rust开发,并且能够利用PaddingOracle漏洞在不知道加密密钥的情况下解密任意密文或加密任意明文数据。
检查探针---就绪检测 readinessProbe-httpget 创建资源清单 [root@k8s-master ~]# vim read.yaml apiVersion: v1 kind: Pod...Running 0 2m36s yzapp-pod 1/1 Running 19 19h 检查探针---三种存活检测...periodSeconds: 3 意思就是容器创建后会创建一个文件 /tmp/live,然后休眠60秒,然后删除这个文件,然后再休眠6分钟 在创建容器后的一分钟内文件是存在的,然后一分钟后文件删除了,我们检测不到了这个文件...5 timeoutSeconds: 1 tcpSocket: port: 8080 periodSeconds: 3 5秒以后开始检测...,检测时候发起连接我们的8080端口,但是端口肯定是不通的,然后一秒以后自己知道是失败了,然后重启Pod 创建Pod资源 [root@k8s-master ~]# kubectl create -f liveness-tcp.yaml
特征金字塔(Feature pyramids)是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但是最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示,部分原因是它们是计算和内存密集型的。...(b) 最近的检测系统选择仅使用单尺度特征来加快检测速度。 © 另一种方法是重用由 ConvNet 计算的金字塔特征层次结构,就好像它是一个特征化的图像金字塔一样。...在 HOG 和 SIFT 之前,使用 ConvNets [38, 32] 进行人脸检测的早期工作计算了图像金字塔上的浅层网络,以跨尺度检测人脸。 深度卷积网络目标检测器。...OverFeat 采用了类似于早期神经网络人脸检测器的策略,将 ConvNet 用作图像金字塔上的滑动窗口检测器。...然而,多尺度检测仍然表现更好,尤其是对于小物体。 使用多层的方法。最近的一些方法通过在 ConvNet 中使用不同的层来改进检测和分割。
写在前面 工作原因,顺便整理 博文内容为一个 人脸检测服务分享 以打包 Docker 镜像,可以直接使用 服务目前仅支持 http 方式 该检测器主要适用低质量人脸图片识别 理解不足小伙伴帮忙指正,多交流...最终,O-Net提供了最终的人脸检测结果和人脸关键点的位置信息。 影响因子(原始图像的比例跨度)(scale_factor): MTCNN 使用了图像金字塔来检测不同尺度的人脸。...通过对图像进行 缩放,可以检测到不同大小的人脸。影响因子是指图像金字塔中的 缩放因子,控制了不同尺度之间的跨度。较小的影响因子会导致 更多的金字塔层级,可以检测到 更小的人脸,但会增加计算时间。...较大的影响因子可以 加快检测速度,但可能会错过 较小的人脸。因此,选择合适的影响因子是在准确度和速度之间进行权衡的关键。...较小的最小面容参数可以检测到更小的人脸,但可能会增加 虚警(错误接受)的机会。较大的最小面容参数可以 减少虚警,但可能会漏检一些较小的人脸。
该工具基于Rust开发,并且能够利用PaddingOracle漏洞在不知道加密密钥的情况下解密任意密文或加密任意明文数据。...功能介绍 1、解密任意密文 2、加密任意明文 3、块级和字节级的多线程 4、高级实时交互式用户接口 5、No-TTY支持,因此可以通过管道进行数据传输 6、进度条和自动重试 7、智能检测密码文本编码,...即将添加的功能 1、Tab键自动补全 2、智能化URL解析 3、高级校准 4、块大小自动检测 5、改进Linux二进制文件的大小 6、.NET URL令牌编码 项目地址 https://github.com
前言 由于本文与上一篇OpenCV检测篇(一):猫脸检测具有知识上的连贯性,所以建议没读过前一篇的先去阅读一下前一篇,前面讲过的内容这里会省略掉。...笑脸检测 其实也没什么可省略的,因为跟在opencv中,无论是人脸检测、人眼检测、猫脸检测、行人检测等等,套路都是一样的。正所谓: 自古深情留不住,总是套路得人心。...前一篇猫脸检测中已经提到过这个函数,这里就不再详细赘述。...这里只说一下笑脸检测的流程,显然也都是套路: 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 检测的时候用的都是同一个函数,也即上述detectMultiScale()函数。...这里需要注意的一点是: 笑脸检测是在人脸检测之后得到的人脸区域中进行的。我猜它用到的算法很可能是检测人的嘴角的姿态,因为笑脸检测最后的输出结果就是框住了人上扬的嘴角。
Harris 角点检测的结果是带有这些分数 的灰度图像,设定一个阈值,分数大于这个阈值的像素就对应角点。 3、算法性质 Harris角点检测的性质可总结如下: 1. 阈值决定角点的数量。...Harris角点检测算子对亮度和对比度的变化不敏感(光照不变性) 在进行Harris角点检测时,使用了微分算子对图像进行微分运算,而微分运算对图像密度的拉升或收缩和对亮度的抬高或下降不敏感。...换言之,对亮度和对比度的仿射变换并不改变Harris响应的极值点出现的位置,但是,由于阈值的选择,可能会影响角点检测的数量。 2. Harris角点检测算子具有旋转不变性。...Harris角点检测算子使用的是角点附近的区域灰度二阶矩矩阵。而二阶矩矩阵可以表示成一个椭圆,椭圆的长短轴正是二阶矩矩阵特征值平方根的倒数。...当特征椭圆转动时,特征值并不发生变化,所以判断角点响应值也不发生变化,由此说明Harris角点检测算子具有旋转不变性。 3. Harris角点检测算子不具有尺度不变性。
猫脸检测 喵星人真的是要统治世界了。不然为什么OpenCV自带的检测器中除了人脸检测、行人检测这些意料之中就应该存在的检测器之外,还悄悄多出了猫脸检测器呢。...今天我们就来试一下这个猫脸检测到底 是什么样的?基于OpenCV的猫脸检测十分简单。用Python的话只有区区20行代码。...——检测对象的最小尺寸 5.maxSize——检测对象的最大尺寸 代码 按照惯例,注释齐全,无需多说。...下,人脸检测、行人检测、人眼检测等都是同样的道理,同样的流程。...只需要把最开始相应的检测器换掉,然后按照实际情况调节detectMultiScale()的参数即可。比如以下是人脸检测的效果:
对于这样涉及机器视觉的系统,图像检测显得尤为重要。本文将主要围绕CCD图像检测这一话题进行讨论。 智能汽车竞赛规则要求寻迹小车自主识别跑道,并能识别起跑线,在规则下能尽快跑完全程。...而对外部信息的提取和小车运动参数的设定都极大的依赖于小车的“眼睛”——CCD图像检测系统。...对于检测系统而言,主要就是将外部对我们有用的信息给提取出来,然后再交付MCU进行计算和控制,提取出控制所依赖的一些数据,来调节小车运行参数。...但是CCD摄像头基本上没有这种情况,而且在北京科技大学奥运场馆内举行的全国总决赛时,各大参赛队员绝大多数使用的是CCD检测方式,可见这是趋势。 1.1.3功耗。...对于MCU而言,可以轻易对跳变信号进行检测,故能对视频信号的时序进行正确判断。
正样本 负样本 2.为什么要训练负样本 训练负样本的目的是为了降低误检测率、误识别率,提高网络模型的泛化能力。通俗地讲就是告诉检测器,这些“不是你要检测的目标”。...小目标检测在深度学习卷积神经网络模型中一直是一个难题。...检测效果不是很理想。...Sommer等[2017b]提出了一种非常浅的网络,只有四个卷积层和三个完全连接的层,用于检测航空图像中的目标。当期望的实例类型很小时,这种类型的检测器非常有用。...答:都有看LOSS 答:都有 参考: 目标检测(降低误检测率及小目标检测系列笔记)_Z.w.j的博客-CSDN博客 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。
定量比较表明,特征检测器描述符检测大量特征的能力的一般顺序为: ORB>BRISK>SURF>SIFT>AKAZE>KAZE 每个特征点的特征检测描述计算效率的算法顺序为: ORB>ORB(1000)>...SIFT>KAZE 每个特征点的有效特征匹配顺序为: ORB(1000)>BRISK(1000)>AKAZE>KAZE>SURF(64D) >ORB>BRISK>SIFT>SURF(128D) 特征检测器描述符的总体图像匹配速度可分为
今天的这篇是对吴恩达的深度学习微专业的第四节课卷积神经网络的第三周的目标检测的总结。 普通的卷积神经网络我们用来识别一张图片是什么东西。...衡量一个目标检测是否符合标准,就看神经网络识别后的框和数据标注的框的交并比,也就是两者框的交集除以两者框的并集。...这里可能会碰到多次检测的问题,就是在目标附近的几个格子都会认为它检测到了目标,这时候应用非极大值抑制的算法,选出概率最大的格子,并把其他交并比很高的格子抑制(这一步交并比的判断,是因为有可能一个图像里有多个目标被检测出来...,利用交并比可以只抑制一个目标附近多余的检测,而不能把其他目标的检测都被你抑制了)。...不同类别的目标检测,如车和人,抑制分别跑,一共跑两次。 ?
用途 ping检测 主要有以下几个用途: 检测服务器响应速度 测试网站的响应速度、解析时间 测试网站的下载速度、http状态、GZIP压缩、文件大小等 我在日常的 站点维护 中,也会常常使用到...ping检测 。...检测途径 通过终端(快捷) 直接在终端敲入 ping : ? 如果迟迟得不到来自 指定IP 的 回应 ,则说明 ping不通 。...通过相关网站(美观) 网上有很多这样的 站长工具网站 ,随便找一个,在 ping检测搜索框 敲入 ping : ? 就能得到图形化的 ping检测 结果。...此类网站往往还提供了其他多项的检测指标,非常直观。 ? ---- ----
写作背景: 在一些在线会议软件、通讯软件中尤其是头一次使用麦克风设备,当电脑中存在多个麦克风设备的时候,往往初始的设备有可能并不是我们想使用的,或者有时候设备故障的时候也需要通过音量的检测来进行判断。... 音量检测 打开麦克风 <div...height: '10px', background: '#8dc63f', marginTop: '20px', }" > 启动麦克风和检测...audioLevel.value = Number(instant.toFixed(2)) * 348 + 1; } ); 通过 getUserMedia 设置允许音频的约束来启动麦克风,并对接检测工具...stop(); }); 检测音量工具类: 在工具类中通过 onaudioprocess 来实时回调音量的数据,通过计算来得到一个适用于显示的数值。
imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#读取图像 detector=MTCNN() face_list=detector.detect_faces(img)#人脸检测与对齐...img,keypoints["mouth_right"],1,(0,0,255),2) cv2.imwrite("C:/Users/xpp/Desktop/result.png",img) 算法:人脸检测是将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起
1写在前面 ---- 工作原因,顺便整理 博文内容为一个 人脸检测服务分享 以打包 Docker 镜像,可以直接使用 服务目前支持 http 方式 该检测器主要适用低质量人脸图片处理 理解不足小伙伴帮忙指正...最终,O-Net提供了最终的人脸检测结果和人脸关键点的位置信息。...在这里插入图片描述 影响因子(原始图像的比例跨度)(scale_factor): MTCNN 使用了图像金字塔来检测不同尺度的人脸。通过对图像进行 缩放,可以检测到不同大小的人脸。...较小的影响因子会导致 更多的金字塔层级,可以检测到 更小的人脸,但会增加计算时间。较大的影响因子可以 加快检测速度,但可能会错过 较小的人脸。...较小的最小面容参数可以检测到更小的人脸,但可能会增加 虚警(错误接受)的机会。较大的最小面容参数可以 减少虚警,但可能会漏检一些较小的人脸。
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