平均年薪25万,这个测试技能真香!

插桩技术作为软件安全检测领域的新兴技术,通过在程序中插入探针采集代码信息,有效检测安全漏洞。它能定位到具体代码行,获取完整请求响应信息,支持第三方组件管理和多种检测需求,但也有一定的局限性和实施挑战。

最近总是听到身边朋友在吐槽:"最近太累了,加班多,事情杂……可是到手的工资却少的可怜!

我们身边总不缺乏这样的例子,每天很努力的工作,却得不到领导的重视,升职加薪总轮不到他;遇到公司进行结构优化时,却没想到:“这么拼命的工作,第一个拆掉的,竟然是自己!”

其实那些自认为自己很努力的,只是在“用战术的勤奋,掩盖战略上的懒惰”,这个时代拼命的人很多,但是会拼的却很少,选对方法很重要!

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有一位跳槽做软件测试的朋友,正是因为掌握一项技能,在众多竞争者脱颖而出,斩获25万年薪offer,到底是什么技能,让他如此优秀?接下来我们来了解下这个神奇的技术—“插桩技术”

插桩技术指在保证现有程序逻辑完整性的基础上,在程序中插入探针,从而采集代码中的信息。

1、 “插桩”式技术实现原理

“插桩”式实现有两个阶段,动态HooK和污点传播。

动态HooK阶段技术原理

动态Hook阶段,越靠近底层,应用数据越详尽,数据量也越大,技术难度也越高;以Java举例,常见的Hook层是JVM层,通过JVMTI接口对字节码,在类被加载之前对类进行拦截,通过插入监听字节码,进行修改以实现Hook。

污点传播阶段技术原理

污点传播分析技术是信息流分析技术的一种实践方法,该技术通过对系统中敏感数据进行标记继而跟踪标记数据在程序中的传播检测系统安全。污点分析可以有效地检测该问题污点分析,首先要识别引入敏感数据的接口(source,污点源)并进行污点标记,如果被标记的变量又通过程序依赖关系传播了给其它变量,那么根据相关传播规则继续标记对应的变量,变量都将会被标记,当被标记的变量到达信息泄露的位置(sink,污点汇聚点)时,则根据对应的安全策略进行检测。

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2、“插桩”式优劣分析

“插桩”式优势总结

(1).基于业务调用上下文进行分析无需重放,检测效率较高;

(2).可获取更多的应用程序信息,因此发现的安全漏洞既可定位到代码行,还可以得到完整的请求和响应信息,完整的数据流和堆栈信息,便于定位、修复和验证安全漏洞;

(3).检测逻辑无需重放请求,可对防重放逻辑做测试(支持测试AJAX页面、CSRF Token页面、验证码页面、API孤链、POST表单请求等环境)。

(4).支持第三方组件管理、硬编码信息、弱加密算法等检测;

“插桩”式劣势总结

(1).无法解决逻辑漏洞、越权漏洞等业务风险问题,对客户端的漏洞覆盖(XSS)支持不完善;

(2).Agent方式对于应用侵入性较强,可能会改变业务原本逻辑,且需要在关键方法、函数进行挂钩Hook操作,会直接影响应用性能;

(3).开发语言不同、框架不一致、系统版本不统一、JDK版本不同,集成适配成本较高,可能会导致应用系统崩溃或HooK点不足导致的漏洞未检出;

(4).Agent与业务是紧耦合的,需要在每台应用服务器上部署对应版本及语言框架的Agent 且每次更新都需要重启WebServer,使用成本较高;

(5).污点传播技术仅靠调用关系做验证,无法保证漏洞的准确性;

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
在科技快速演进的时代背景下,移动终端性能持续提升,用户对移动应用的功能需求日益增长。增强现实、虚拟现实、机器人导航、自动驾驶辅助、手势识别、物体检测与距离测量等前沿技术正成为研究与应用的热点。作为支撑这些技术的核心,双目视觉系统通过模仿人类双眼的成像机制,同步获取两路图像数据,并借助图像处理与立体匹配算法提取场景深度信息,进而生成点云并实现三维重建。这一技术体系对提高移动终端的智能化程度及优化人机交互体验具有关键作用。 双目视觉系统需对同步采集的两路视频流进行严格的时间同步与空间校正,确保图像在时空维度上精确对齐,这是后续深度计算与立体匹配的基础。立体匹配旨在建立两幅图像中对应特征点的关联,通常依赖复杂且高效的计算算法以满足实时处理的要求。点云生成则是将匹配后的特征点转换为三维空间坐标集合,以表征物体的立体结构;其质量直接取决于图像处理效率与匹配算法的精度。三维重建基于点云数据,运用计算机图形学方法构建物体或场景的三维模型,该技术在增强现实与虚拟现实等领域尤为重要,能够为用户创造高度沉浸的交互环境。 双目视觉技术已广泛应用于多个领域:在增强现实与虚拟现实中,它可提升场景的真实感与沉浸感;在机器人导航与自动驾驶辅助系统中,能实时感知环境并完成距离测量,为路径规划与决策提供依据;在手势识别与物体检测方面,可精准捕捉用户动作与物体位置,推动人机交互设计与智能识别系统的发展。此外,结合深度计算与点云技术,双目系统在精确距离测量方面展现出显著潜力,能为多样化的应用场景提供可靠数据支持。 综上所述,双目视觉技术在图像处理、深度计算、立体匹配、点云生成及三维重建等环节均扮演着不可或缺的角色。其应用跨越多个科技前沿领域,不仅推动了移动设备智能化的发展,也为丰富交互体验提供了坚实的技术基础。随着相关算法的持续优化与硬件性能的不断提升,未来双目视觉技术有望在各类智能系统中实现更广泛、更深层次的应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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