ibox 验证码逆向/v2+type+231纯算

原创 已于 2025-07-24 18:06:08 修改 · 1.1k 阅读 · 0 ·
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于 2025-07-09 10:14:39 首次发布

 逆向流程：v2 ----> type__1637----> 231

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霹雳娇娃.
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【ibox app逆向之生成wtoken】
MuErHuoXu的博客
06-09 3964
要实现对这款app数据的爬取，有个关键的环节，就是实现wtoken这个加密参数的生成,，而wtoken这个参数是由阿里云的WAF的防护模块控制的，具体实现放在so层，安全系数很高。逆向的思路有2个，一是通过反汇编so层，进而破解其生成逻辑，难度系数很大；二是黑盒调用so层逻辑，不管其加密逻辑如何复杂，黑盒调用即可；本文介绍的是第2种方案，采用AndServer RPC的方式实现，具体来说就是自己开发个app，只实现ibox中wtoken的生成逻辑，将该app安装在真机上，并且对外提供生成wtoken的htt
ibox爬虫逆向分析
WpfJya的博客
09-02 1136
iobx爬虫逆向分析
ibox pc端数据爬取逆向总结
MuErHuoXu的博客
07-12 4989
本文总结了针对ibox平台的PC端数据爬取的思路及方式。虽然最终并没有达到目标，但是通过对这么严格的网站的爬取，也有不少收获，特此做篇总结，在此抛砖引玉。爬取的目标是‘市场’这个tab页下每张图片的具体信息（图1），刷新几次页面，在devtools页面能看许多Ajax请求（图2），针对每个请求的request、response数据观察，初步断定目标请求为，因为该请求的出入参均为乱码，极有可能为关键数据，否则不至于这么隐蔽。至于究竟是什么宝藏，接着分析。针对第一步的请求，观察该对应的调用链，即网络面板下的启动
2025最新iBox逆向解密算法
随风blog
02-21 1717
2025最新iBox逆向解密算法，提供一些逆向过程中的一些思路，仅供参考学习，有兴趣的朋友可以留言交流。
ibox请求解密逆向研究
我是新手的博客
05-21 3043
ibox请求解密逆向研究 最近在一个位陌生网友的强烈要求下，我开始了对ibox这个平台进行研究，大约花了4小时左右终于重现了加密，解密的全过程，现分享如下。 总结来说ibox技术分为两个阶段。 阶段一：普通网站阶段，简单来说就是后台能力有待提高的阶段，该阶段仅靠一个滑块验证码在做爬虫防御，是杯水车薪的。 阶段二：最近ibox做了一次升级，从源码层面防御了这些爬虫大佬，不过本次升级并不是不可解的，对于专业人士来说仍然是非常简单的。 请求流程如下： 发起请求 通过debug可以发现，请求经过两个过程：加密 -
某里231纯手法算法逆向思路(无需插桩)
陌影_my的博客
11-14 1562
本文章中所有内容仅供学习交流使用，不用于其他任何目的，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！若有侵权，请添加（wx：wyqlxl99）联系删除想及时获取最新消息请关注微信公众号《独步爬虫逆向》某里231逆向的人是越来越多了，有补环境的，也有搞算法的，这里主要讲一下对于ast解混淆不强的人来说，在解开三元表达式和逗号表达式的情况下怎么更好的跟栈还原纯算法。最后花费一天半的时间，搞完了！最后测试也是成功通过。
IBOX-开源
05-01
IBOX是X86桌面的“模块化”操作系统。 该操作系统的主要目标是：可移植性，稳定性，安全性和可定制性。
mount: /home/ibox/docker: /dev/nvme0n1p15 already mounted on /.
07-29
根据你提供的错误信息，似乎 `/dev/nvme0n1p15` 这个分区已经被挂载到了根目录 `/` 上，而你想将其挂载到 `/home/ibox/docker` 目录上。 在Linux系统中，一个分区只能被挂载到一个目录上。如果你想要将 `/dev/nvme0...
iBox-开源
07-05
iBox 是一款强大的 Android 信息管理工具，它为您提供一种安全可靠的方式来存储您的所有关键信息。 它可以是信用卡号、帐户、密码、营销计划、产品创意、会议记录等等。
http2 ibox nft平台js逆向分析
qq_43704986的博客
07-24 978
http2 ibox nft平台爬虫js逆向分析
ibox解析（包含wtoken、出入参加解密、极验等）
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06-11 3341
通过抓包、安卓逆向、js逆向等方式进行，在此只做展示，部分源码不做分享1、通过转包获取到调用接口时需要的部分重要信息！2、解析wtoken（在此不做分析）wtoken作为防火墙盾的重要参数，是关键点，安卓逆向进行分析并成功破解，源码在此不作展示3、出入参加密参数由data和encryptKey组成，可以大概猜出data即为正常返回数据，encryptKey则为解密时必须的参数（密钥）逆向分析加解密由RSA/AES规则进行加解密，最后转换为自己Java代码 4、极验（js逆向）首先先会调用load接口....
淘宝式jquery图片数字切换
01-05
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制，其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现，并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节，使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息，但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时，开发者通常会借助以下技术手段：1. **jQuery库**：jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架，它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中，jQuery将负责处理用户的点击动作（实现左右切换），并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**：开发者或许会采用现成的jQuery扩展，例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数，以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**：展示当前图片的序列号，这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时，相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**：为了达成淘宝图片切换的视觉效果，可能需要设计特定的CSS样式，涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性（如`transition`和`animation`）在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**：运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作，比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互，触发相应的函数来执行...
大家都觉得几点到几点妲己
01-05
大家都觉得几点到几点妲己
垃圾实例分割数据集-20251118-194020.zip
01-05
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：垃圾实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：7,000张图片 验证集：426张图片 测试集：644张图片 • 训练集：7,000张图片 • 验证集：426张图片 • 测试集：644张图片 • 分类类别： 垃圾（Sampah） • 垃圾（Sampah） • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形点坐标，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型，适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理：集成到监控系统中，用于实时检测公共区域的垃圾堆积，辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究：支持实例分割算法的研究和优化，特别是在垃圾识别领域，促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践：可用于高校或培训机构的AI课程，作为实例分割技术的实践数据集，帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注：每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注，确保分割边界准确，提升模型训练效果。 • 数据多样性：包含多种垃圾物品实例，覆盖不同场景，增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强：YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成，如YOLO系列、PyTorch等，方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值：直接针对现实世界的垃圾管理需求，为自动化环保解决方案提供可靠数据支持，具有重要的社会意义。
智慧物业(1).docx
01-05
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（CPOvsGTOvsDMOAvsDAvsAFTvsCSA）六种最新智能算法优化BP神经网络Matlab代码
01-05
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YOLOv8检测头与损失函数协同优化：面向多尺度目标检测的科研创新方法研究
最新发布
01-05
内容概要：本文深入解析了YOLOv8目标检测模型的检测头架构与损失函数设计，涵盖其核心组件如DFL（分布焦点损失）、anchor生成机制和边界框计算方法的代码实现，并系统阐述了分类、回归与置信度损失的构成及其优化逻辑。文章进一步从科研角度出发，提出了在检测头结构改进、损失函数融合创新、动态权重调整及无锚框方向上的多种可行研究路径，结合消融实验与多尺度适配性测试，指导读者开展高性能目标检测模型的定制化研究，并鼓励通过开源项目提升学术影响力。; 使用场景及目标：① 掌握YOLOv8检测头与损失函数的内部机制，理解其代码实现细节；② 设计针对特定应用场景（如小目标、多尺度）的检测头与损失函数改进方案；③ 开展高水平论文研究，推动模型性能提升与实际部署优化； 阅读建议：建议结合提供的代码链接动手实践，逐模块调试检测头与损失函数的运行流程，重点理解DFL与IoU损失的协同机制，并在自定义数据集上验证改进策略的有效性，同时注重实验设计的严谨性与结果的可复现性。
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