一、AIDE AIDE(Advanced Intrusion Detection Environment)是一款针对文件和目录进行完整性对比检查的程序，它被开发成Tripwire的一个替代品。...20200911114556-5f5b6374111e5.jpg AIDE如何工作 AIDE通过构造指定文件的完整性样本库（快照），作为比对标准，当这些文件发生改动时，其对应的校验值也必然随之变化，AIDE...当管理员想要对系统进行一个完整性检测时，管理员会将之前构建的数据库放置一个当前系统可访问的区域，然后用AIDE将当前系统的状态和数据库进行对比，最后将检测到的当前系统的变更情况报告给管理员。...RKHunter的功能 检测易受攻击的文件； 检测隐藏文件； 检测重要文件的权限； 检测系统端口号； 安装 [root@centos7 aide]$yum install rkhunter 检测...RKHunter的功能 检测易受攻击的文件； 检测隐藏文件； 检测重要文件的权限； 检测系统端口号； 安装 [root@centos7 aide]$yum install rkhunter 检测 使用命令
可以发现，由b29d0b8948ed59333490babc1f85442b,040e81279652e493b4ab629446bda08181125a61...
CRC校验技术是用于检测数据传输或存储过程中是否出现了错误的一种方法，校验算法可以通过计算应用与数据的循环冗余校验（CRC）检验值来检测任何数据损坏。...通过运用本校验技术我们可以实现对特定内存区域以及磁盘文件进行完整性检测，并以此来判定特定程序内存是否发生了变化，如果发生变化则拒绝执行，通过此种方法来保护内存或磁盘文件不会被非法篡改。...总之，内存和磁盘中的校验技术都是用于确保数据和程序的完整性和安全性的重要技术。...内存CRC32特征检测通常用于防止软件破解或打补丁，内存特征码检查实现原理是通过定位到.text节表的首地址及该节的长度，然后计算该节的CRC32值并存入全局变量，通过在程序内部打开一个子线程用于实时监测内存...end_addr - begin_addr;计算即可获取到当前所需要保护的内存长度，最后通过CalculateMemoryCRC32实现计算内存CRC的目的，读者可以在当前进程内启动子线程用于实现专门的内存检测
CRC校验技术是用于检测数据传输或存储过程中是否出现了错误的一种方法，校验算法可以通过计算应用与数据的循环冗余校验（CRC）检验值来检测任何数据损坏。...通过运用本校验技术我们可以实现对特定内存区域以及磁盘文件进行完整性检测，并以此来判定特定程序内存是否发生了变化，如果发生变化则拒绝执行，通过此种方法来保护内存或磁盘文件不会被非法篡改。...总之，内存和磁盘中的校验技术都是用于确保数据和程序的完整性和安全性的重要技术。...("pause"); return 0;}编译并运行上述程序片段，当读者使用x64dbg修改内存中的字节时，此处将int3修改为nop则CRC32会提示我们内存已经被打补丁，输出效果如下图所示；图片当然上述方法虽然可以对全局进行保护...；图片本文作者： 王瑞本文链接： https://www.lyshark.com/post/541f4225.html版权声明： 本博客所有文章除特别声明外，均采用 BY-NC-SA 许可协议。
CRC校验技术是用于检测数据传输或存储过程中是否出现了错误的一种方法，校验算法可以通过计算应用与数据的循环冗余校验（CRC）检验值来检测任何数据损坏。...通过运用本校验技术我们可以实现对特定内存区域以及磁盘文件进行完整性检测，并以此来判定特定程序内存是否发生了变化，如果发生变化则拒绝执行，通过此种方法来保护内存或磁盘文件不会被非法篡改。...总之，内存和磁盘中的校验技术都是用于确保数据和程序的完整性和安全性的重要技术。...磁盘CRC（循环冗余校验）用于检测磁盘数据的完整性，一般而言某些木马专杀工具同样会用到磁盘CRC特征校验技术，该技术的实现原理与内存验证原理完全一致，针对磁盘的验证同样很简单，但此处我们需要将计算到的CRC32...，当程序运行后会读取该区域内的数据，并与动态计算的CRC32值进行计算，最终判断是否被修改，如下图所示；图片通过CRC32数据对比并遍历磁盘文件，我们可以实现一个简单的特征定位查杀程序，用于专门定位某些特殊的程序
通常程序中至少包括了代码段，数据段，而数据段中所存储的数据是经常会发生变动的，例如我们的全局变量，静态变量等都会默认存储在数据段，而代码段则不会发生变化，我们在检验时只需要注重.text内存段中的数据完整性即可...，针对内存的校验同样可以抵御调试器的CC断点，该断点原理就是在下端处写入int3指令，同样可以检测得到。...pause"); return 0; } 2.第二部就是计算校验和，然后计算该节的CRC32值，并存入全局变量，也就是程序打开后自动初始化计算一次内存crc32值并放入全局变量中，然后开一个线程，每三秒检测一次内存变化
CRC校验技术是用于检测数据传输或存储过程中是否出现了错误的一种方法，校验算法可以通过计算应用与数据的循环冗余校验（CRC）检验值来检测任何数据损坏。...通过运用本校验技术我们可以实现对特定内存区域以及磁盘文件进行完整性检测，并以此来判定特定程序内存是否发生了变化，如果发生变化则拒绝执行，通过此种方法来保护内存或磁盘文件不会被非法篡改。...总之，内存和磁盘中的校验技术都是用于确保数据和程序的完整性和安全性的重要技术。...磁盘CRC（循环冗余校验）用于检测磁盘数据的完整性，一般而言某些木马专杀工具同样会用到磁盘CRC特征校验技术，该技术的实现原理与内存验证原理完全一致，针对磁盘的验证同样很简单，但此处我们需要将计算到的CRC32...// 检查磁盘完整性 BOOL CalculateDiskCRC32() { char szFileName[MAX_PATH] = { 0 }; char *pBuffer;
当软件被开发出来时，为了增加软件的安全性，防止被破解，通常情况下都会对自身内存或磁盘文件进行完整性检查，以防止解密者修改程序，我们可以将exe与dll文件同时做校验，来达到相互认证的目的，解密者想要破解则比较麻烦...实现CRC32完整性检查: 生成CRC32的代码如下，其中的CRC32就是计算过程，这个过程是一个定式，我们只需要使用CreateFile打开文件，并将文件字节数全部读入到BYTE *pFile = (...写入到文件中，即可实现磁盘文件的完整性检测，注意写入时应该是反写，且前面要补0. 在此次打开会提示程序没有被破解，当用户认为的修改指令时，就会提示已破解，无法继续运行下去。...将对比过程取反，同样可以过掉其磁盘CRC32的检测。...默认为0而DLL中才会启用,当然你可以自己开启,让其支持这种检测.
项目上遇到一个问题，图片上的物体识别度较差，尤其是在晚上的图片，画面模糊不清晰，则需要对太暗的图片需要单独提高画面亮度。解法分2步：先检测画面亮度，然后调节画面亮度与对比度。...---- 1、基于传统方式的图像质量检测 方式：通过计算灰度图上的均值和方差，亮度异常时，均值会偏离均值点（可以假设为128），方差也会偏小； # 把图片转换为单通道的灰度图 gray_img = cv2...image', img) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() 效果： 实际项目上对于太暗的图片设置
图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV，上一节已经介绍了OpenCV的环境安装，点击查看....技术实现思路 图片转换成灰色（去除色彩干扰，让图片识别更准确） 图片上画矩形 使用训练分类器查找人脸 具体实现代码 图片转换成灰色 使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色，代码如下： import...OpenCV的rectangle()绘制矩形，代码如下： import cv2 filepath = "img/xingye-1.jpg" img = cv2.imread(filepath) # 读取图片...imshow("Image", img) # 显示图像 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 释放所有的窗体资源 使用训练分类器查找人脸 在使用OpenCV的人脸检测之前...classifier.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32)) if len(faceRects): # 大于0则检测到人脸
.=） 先声明一下，本篇内容是在图片中的人脸检测， 调动计算机摄像头的人脸识别链接： 链接：https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details.../88913164 效果图： （图片在百度图片搜索而来，如有侵权请联系我。）...library （开源计算机视觉库） OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口 OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux...detect_face，这个就是人脸检测的核心的难点了。...创建一个扩展的因素金字塔检测图像 image_path = '1.jpg' img = misc.imread(image_path) #读取图片 bounding_boxes
导语: 本文从从图片的dhash，ahash，phash，颜色分布向量到基于语义的sift，surf，gist特征，构建一套分层相似图片检测系统。...本文致力于零基础单机快速搭建一个可用的相似图片识别系统。 1 背景 相似图片检测的定义是人眼看起来像，比如下面的俩图。...，仿冒图标检测，图片检索等。...不管了，先把相似图片识别出来 2 检测的原理 图片相似检测无非是提取图片某个维度的特征，根据算法两两计算相似度。（基于机器学习，深度学习的方法则会先构建一个模型，然后将新样本特征输入模型即可。）...[1507861575401_8462_1507861571075.png] 3 如何搭建一个仿冒图标检测系统 相似图片的检测可以用于去重，图片搜索等。
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测，而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。...点击查看往期： 《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 《视频人脸检测——OpenCV版（三）》 dlib与OpenCV对比 识别精准度：Dlib >= OpenCV Dlib更多的人脸识别模型，可以检测脸部...下载训练模型 训练模型用于是人脸识别的关键，用于查找图片的关键点。...gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #人脸分类器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 获取人脸检测器
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测，而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。...dlib与OpenCV对比 识别精准度：Dlib >= OpenCV Dlib更多的人脸识别模型，可以检测脸部68甚至更多的特征点 效果展示 ? 人脸的68个特征点 ?...下载训练模型 训练模型用于是人脸识别的关键，用于查找图片的关键点。...gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #人脸分类器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() # 获取人脸检测器
前言 上篇博文探究了一下多进程是否能够对YOLOv5模型推理起到加速作用，本篇主要来研究一下如果将图片批量送入网络中进行检测，是否能对网络的推理起到加速作用。...速度比较 下面使用RTX4090单卡进行速度测试，数据集选用VisDrone的部分数据，模型选择YOLOv5s： 测试结果如下表所示： 图片数量 直接检测花费时间(s) 批量检测花费时间(s) 100...3.767014265060425 3.9564051628112793 200 5.948423385620117 6.09602165222168 注：我这里的批量检测是直接将所有的图片变成一个batch...，200张图片之后，显存基本被占满，更多图像就没有进行测试。...从结果可见，批量检测并没有预期的速度提升，反而比直接单张检测更慢。估计这也是为什么官方不在detect中预留多个batch检测接口的原因。
Linux内核提供死锁调试模块Lockdep，跟踪每个锁的自身状态和各个锁之间的依赖关系，经过一系列的验证规则来确保锁之间依赖关系是正确的。 2....内核死锁检测Lockdep 2.1 使能Lockdep Lockdep检测的锁包括spinlock、rwlock、mutex、rwsem的死锁，锁的错误释放，原子操作中睡眠等错误行为。...下面是lockcep内核选项及其解释： CONFIG_DEBUG_RT_MUTEXES=y 检测rt mutex的死锁，并自动报告死锁现场信息。...CONFIG_DEBUG_MUTEXES=y 检测并报告mutex错误 CONFIG_DEBUG_WW_MUTEX_SLOWPATH=y 检测wait/wound类型mutex的slowpath...CONFIG_DEBUG_LOCKDEP=y 会对Lockdep的使用过程中进行更多的自我检测，会增加很多额外开销。
Linux内核提供死锁调试模块Lockdep，跟踪每个锁的自身状态和各个锁之间的依赖关系，经过一系列的验证规则来确保锁之间依赖关系是正确的。 2....内核死锁检测Lockdep 2.1 使能Lockdep Lockdep检测的锁包括spinlock、rwlock、mutex、rwsem的死锁，锁的错误释放，原子操作中睡眠等错误行为。...CONFIG_DEBUG_MUTEXES=y 检测并报告mutex错误 CONFIG_DEBUG_WW_MUTEX_SLOWPATH=y 检测wait/wound类型mutex的slowpath测试...CONFIG_DEBUG_LOCKDEP=y 会对Lockdep的使用过程中进行更多的自我检测，会增加很多额外开销。...参考文档 《Linux 死锁检测模块 Lockdep 简介》 内核帮助文档：Documentation/locking/
在对网站安全进行整体的安全检测的时候，用户登陆以及用户留言，评论，设置支付密码，以及一些网站功能方面都会用到图片验证码，针对于验证码我们SINE安全对其进行了详细的网站安全检测，以及图片验证码安全防护方面...我们SINE安全在对网站验证码安全检测的同时，会出现很多安全方面的隐患，以及验证码的漏洞，比较常出现的就是网站的验证码重复利用漏洞，该验证码漏洞可以导致攻击者对其复制，重复使用一个验证码，进而对用户的账号密码进行暴力破...在对其他网站进行验证码安全检测时，也发现了一种验证码上的安全问题，验证验证码后，并没有将验证码删除，导致可以重复使用，应该对其验证码效验的时候进行返回MD5值，每个请求的返回都不相同，防止用户密码遭到暴力破...甚至目前有些网站使用的图片验证码都会遭到软件的自动识别，有些图片识别技术使用的是一些第三方的资源，会对图片里的字母进行识别并自动填入到输入框中，可以对其进行暴力破jie。...对于图片验证码的图片进行噪点渲染，防止图片被团建OCR自动识别。
背景 检查两个图片的相似度，一个简单而快速的算法：感知哈希算法(Perceptual Hash)，通过某种提取特征的方式为每个图片计算一个指纹（哈希），这样对比两个图片相似与否就变成了对比两个指纹异同的问题...实现 Step1.缩小尺寸 将图片缩小到8*8的大小，这样做可以去除图片的细节，只保留结构和明暗等基本信息，同时摒弃不同尺寸和比例带来的图片差异。...Step2.灰度处理 把缩小后的图片转化为64级灰度图（每个像素只有64种颜色）。 Step3.计算平均值 计算所有64个像素的灰度平均值。...将每个像素的比较结果组合在一起成为一个64位的二进制整数，这个整数就是此图片的指纹。 Step5.对比哈希 不同图片对比的方法，就是对比它们的64位哈希中，有多少位不一样（汉明距离）。...一般来说如果不同的位数不超过5，就说明两张图片很相似，如果大于10，就很可能是两张不同的图片。
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