dnsAutoRebinding 项目使用教程

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dnsAutoRebinding 项目使用教程

dnsAutoRebinding ssrf、ssrfIntranetFuzz、dnsRebinding、recordEncode、dnsPoisoning、Support ipv4/ipv6 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dn/dnsAutoRebinding

1. 项目目录结构及介绍

dnsAutoRebinding/
├── lib/
│   ├── config.conf
│   ├── common.py
│   └── ...
├── main.py
├── README.md
└── LICENSE
  • lib/: 包含项目的核心库文件,如配置文件 config.conf 和一些常用的工具函数 common.py
  • main.py: 项目的启动文件,负责执行主要的逻辑。
  • README.md: 项目的说明文档,包含项目的简介、使用方法等。
  • LICENSE: 项目的开源许可证文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件,负责执行主要的逻辑。以下是 main.py 的基本使用方法:

sudo python main.py [Options]
可用选项
  • -h, --help: 显示帮助信息。
  • -t 300, --TTL=300: 设置 TTL 值,默认为 0。
  • -y A/AAAA/CNAME/MX, --Type=A/AAAA/CNAME/MX: 指定记录类型,默认为 A。
  • -e int/hex/en, --Encoding=int/hex/en: 指定记录编码,默认为 None。
  • -r, --Rebinding: 第二次查询时返回目标 IP。
  • -p "<script>alert(/xss/)</script>", --payload="<script>alert(/xss/)</script>": 指定记录内容,支持 CNAME/MX。

3. 项目的配置文件介绍

lib/config.conf

config.conf 是项目的配置文件,包含一些必要的配置项。以下是配置文件的基本内容:

maindomain = test.example.com
配置项说明
  • maindomain: 主域名配置,注意根地址要加 .

示例配置

maindomain = test.example.com

通过修改 config.conf 文件,可以自定义项目的运行参数。

dnsAutoRebinding ssrf、ssrfIntranetFuzz、dnsRebinding、recordEncode、dnsPoisoning、Support ipv4/ipv6 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dn/dnsAutoRebinding

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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