2301_82243523的博客

亲测也具体使用了，部分文章需要订阅（付钱）才可参考自动化渗透，简单一句话概括仅是在终端中调用openai的api，只是不需要你输入提示词，和openai会话没什么两样，并结合相关的几个库，单元框架+pytest+requests+openai库等，源码中也并没有使用到自动化相关库，仅提供渗透测试相关指导。注意2：pentestgpt --reasoning_model=gpt-3.5-turbo --useAPI （3.5的key用这个），且需要在openAI绑定你的信用卡账户（至于国外的信用卡）

在实际的渗透测试过程中，面对复杂多变的网络环境，当常用工具不能满足实际需求的时候，往往需要对现有工具进行扩展，或者编写符合我们要求的工具、自动化脚本，这个时候就需要具备一定的编程能力。通常情况下来说，Session ID的生成器是基于服务器端的Session机制，并且有固定的失效时间，在失效时间前，客户端只要通过Cookie在请求中将Session ID发回给服务器，服务器便完成了校验，而不关心是否真实的用户发送的请求。在这一点上，Token也可以实现，比如下图的处理流程与Session完全一致。

通常情况下来说，Session ID的生成器是基于服务器端的Session机制，并且有固定的失效时间，在失效时间前，客户端只要通过Cookie在请求中将Session ID发回给服务器，服务器便完成了校验，而不关心是否真实的用户发送的请求。另外，Session变量的存储需要内存或硬盘空间，并且无法支持多服务器多应用共享Session，比如你的企业中有PHP和Java开发的多套应用系统，那么如果内部员工要使用多个应用，就需要在每个应用中去登录，非常麻烦。（看具体的Token的实现方式）

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用户输入内容后，点击提交，把输入的内容赋值给参数name，使用Get请求传递给后端，后台处理后，在页面输出用户输入的内容。在输入框中输入 payload，点击 submit 提交。在输入框中输入 payload，点 submit 提交。这一关的功能是：把用户输入的名字在页面显示出来。中级别过滤了

NumberRain比较简单，就是继承自LinearLayout的一个控件，在计算出宽度后添加NumberRainItem，很简单，这里就不作说明了，这里主要说一下NumberRainItem控件。每一个NumberRainItem分为两个部分，从上向下流下来的状态，现在称其为下流状态，下流状态时最后一个数字是高亮的；其中nowHeight是一个成员变量，代表着现在所有文字的高度，在下流状态，每次多绘制一个文字，就会增加一个文字的高度。对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。

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Handler是消息的处理者，Looper是消息的调度者，MessageQueue是存放消息的地方。

在很多公司，尤其是BATJ这些大厂，特别喜欢主动性和积极性的人才，主动性的人更加擅长于克服当前的困难，并把事情做好，在遇到挫折后，更容易调整好心态，且积极去推进项目。这一点，不管是对于在复习准备的整个过程中，还是在后面的面试的沟通过程中，有经验的大厂面试官可以通过与你的交流细节，可以捕获到部分你的性格优势和劣势。总之，主动性和乐观性的人，更有利于今后的发展，这一点不仅仅适用于面试，更适用于今后的工作发展。所以，为了年薪百万，赶紧行动起来吧！