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使用哈希表和布隆过滤器优化搜索引擎中的URL去重与存储效率

具体实现上文简单分析了具体的使用设计思路,那么接下来就来用一个比较简单的示例代码来帮助大家理解和使用,这里以Python为实现示例来讲。...在开始前,我们需要先安装mmh3库作为额外的哈希函数,并导入必要的模块,也就是一个简单的哈希函数来计算URL的哈希值。...这里为了简化示例,使用了Python内置的hash()函数,但在实际开发中,可能需要更复杂的哈希算法来避免哈希冲突,所以大家要注意。...具体实现上文算法的Python代码如下所示:import mmh3 # 使用mmh3库作为额外的哈希函数,因为Python内置的hash()可能不足以处理布隆过滤器 import bitarray...# 初始化布隆过滤器的参数 FILTER_SIZE = 1000000 # 位数组的大小 HASH_FUNCS = 3 # 使用的哈希函数的数量 # 使用mmh3库提供的哈希函数 def

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Shodan的http.favicon.hash语法详解

这里我们可以使用python脚本简单的进行下检验,脚本如下,可以看到结果与网站中数据大致是一样的,后来询问了Shodan的工程师,确认了这个字段中存储的就是图标结果的base64格式。...其实也非常简单,结合我上面说到的脚本就可以实现,通过一些渠道了解到,Shodan在处理这个结果时,使用了一个名为mmh3的python库,用的是MurmurHash3函数,一般用来进行哈希检索操作,关于...mmh3库的具体用法可以看这里(https://github.com/hajimes/mmh3)。...所以Shodan这里对于icon图标hash值的产生就清楚了,首先获取网站的icon图标,对图标进行base64编码,并使用mmh3进行hash计算。...mmh3模块可以通过pip安装,安装时可能会报错,我这里遇到需要安装C++ Compiler Packagefor Python 2.7,有其他报错的话根据报错安装即可,使用的为python2.7,不需要添加

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    Karma_v2:功能强大的被动开源情报自动化侦察框架

    是否与正则表达式匹配; 支持超出范围的IP; 查找所有端口,包括已知的、不常见的和动态端口; 获取目标存在的所有CVE漏洞; 获取每个IP、产品、操作系统、服务和组织的Banner信息; 获取Favicon图标; 使用Python...3 mmh3模块生成Favicon哈希; 基于Nuclei自定义模板的Favicon技术检测; ASN扫描 BGP邻居 ASN的IPv4和IPv6配置文件; 其他 工具安装 1、首先,我们需要使用下列命令将该项目源码克隆至本地...: # git clone https://github.com/Dheerajmadhukar/karma_v2.git 2、接下来,我们还需要安装好Shodan和mmh3 Python模块: # python3...-m pip install shodan mmh3 3、然后安装好JSON Parser【JQ】: # apt install jq -y 4、安装httprobe来探测请求: # GO111MODULE

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    简单解决python安装中的Unable to find vcvarsall.bat问题

    使用python36安装python的murmurhash的时候遇到上述问题,原因是没有找到vcvarsall.bat。...,比如我本地的文件路径为"C:\Program Files\Python36\Lib\distutils\_msvccompiler.py“ 打开该文件,修改函数_find_vcvarsall。...print(vcruntime) return r'E:\tools\vs2017\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat', vcruntime 直接运行python...安装完后将该文件还原 如果遇到如下问题: 找不到cl.exe 解决方法:将cl.exe的路径加入到系统环境变量path即可 mmh3module.cpp(9): error C2371: “int32_...t”: 重定义;不同的基类型 解决办法:这个是因为int32_t的宏定义与其他地方重复,将mmh3module.cpp,murmur_hash_3.cpp,murmur_hash_3.hpp这三个文件中的

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