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

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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