雷池社区版新版本功能防绕过人机验证解析

前两天,2024.10.31,雷池社区版更新7.1版本,其中有一个功能,新增请求防重放

更新记录:hhttps://docs.waf-ce.chaitin.cn/zh/%E7%89%88%E6%9C%AC%E6%9B%B4%E6%96%B0%E8%AE%B0%E5%BD%95

仔细研究了这个需求,据说可以有效防止抓包重放绕过人机验证

首先进行讲解

抓包重放绕过人机验证的原理是通过捕获并重放网络请求,试图欺骗服务器以绕过验证机制。

其核心流程和原理如下: 1. 抓包:使用抓包工具(如 Burp Suite、Wireshark 等)捕获用户在通过人机验证(如验证码)时发送的请求包。这通常包括请求的 URL、请求头、请求体和其他参数。

  1. 提取有效请求:在抓包记录中找到发送人机验证的关键请求,例如提交验证码的请求,并复制下这一请求及其内容。

  2. 重放请求:在抓包工具或脚本中重放捕获的请求,试图以同样的请求内容绕过验证。例如,通过多次发送同一成功验证的请求,伪装成已通过验证的用户。

原理分析 1. 缺乏状态管理:许多人机验证系统只在提交表单或点击时进行一次验证,并没有持续验证或对重复的请求进行状态跟踪,导致攻击者可以重放请求。

  1. 缺乏时间戳或一次性令牌:有效的人机验证往往会结合时间戳或一次性令牌来识别唯一请求。如果请求不包含这些动态数据,重放攻击更容易成功。

  2. 静态验证码:一些简单的验证码没有动态生成或验证机制,也没有设置时效性,使得相同的验证码或验证请求可以被反复利用。

雷池为了阻止黑客对人机的绕过,额外增加了防重放功能 发现后进行拦截 image.png

内容面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造环境中构建具备强鲁棒性的机器学习集成计算框架,并提供了基于Python的代码实现。研究聚焦于应对制造业中常见的数据不确定性、噪声干扰和工况变化等问题,提出了一套集成化的计算流程,涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略以及鲁棒性优化机制。文中强调通过多模型融合、异常检测、自适应学习等技术提升系统稳定性与泛化能力,适用于复杂工业场景下的预测、分类与质量控制任务。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI项目开发者。; 使用场景及目标:①应用于工业生产过程中的质量预测、故障诊断与能效优化;②构建抗干扰能力强的智能制造决策系统;③实现对多源异构工业数据的高效建模与稳定推理,提升生产线智能化水平。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,配合实际工业数据集进行复现与调优,重点关注集成策略与鲁棒性模块的设计逻辑,同时可扩展应用于其他工业AI场景。
求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的数值解法,旨在有效求解带有时间延迟的随机平均场博弈问题中的参数无关CSME(Coupled System of Mean Field Equations)。研究聚焦于构建高效的数值计算框架,克服传统方法在处理高维、非线性与延迟耦合系统时的计算瓶颈,提升解法器的稳定性与收敛性。文中详细阐述了数学模型构建、算法设计思路及关键步骤的Matlab实现,通过仿真实验验证了所提方法在不同场景下的有效性与鲁棒性。同时,文档列举了大量相关科研方向与Matlab应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了Matlab在复杂系统仿真与优化中的广泛应用能力。; 适合人群:具备一定数学建模与Matlab编程基础,从事控制理论、博弈论、优化算法或相关工程仿真研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解带延迟的随机平均场博弈建模与CSME求解机制;②掌握利用Matlab实现复杂非线性系统数值求解的技术方法;③借鉴文中的算法设计思路与代码框架,应用于自身科研项目中的系统仿真与优化问题。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试与运行关键算法模块,加深对理论推导与数值实现之间联系的理解。同时可参考文档末尾列出的相关研究方向与代码资源,拓展研究视野,提升科研效率。 ```
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