JA 指纹识别全系讲解
近期在学习 Burp Suite 的反制时发现 Wfox 前辈写的反制爬虫之 Burp Suite RCE一文,文末处介绍了使用 JA3 指纹识别 Burp Suite 流量的方法,简单研究后发现实战中易用性较强,故借此机会完整介绍一下 JA 指纹的全系列,并拓展到实践中。
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网络空间指纹是对涉案网络资产所表现的数字痕迹和服务特征的收集和分析,类似于传统刑事科学的指纹概念,每个网络犯罪活动站点都会在网络空间留下独特的特征。本文将重点介绍网络空间指纹的形成和采集方法,以及其在网络犯罪研判中的应用实践。同时,我们将通过实际案例分析,验证网络空间指纹在研判网络犯罪行为中的可行性和有效性。
最近在处理 APP 备案的事情,其中 iOS 平台的资料里要求填写签名证书的 SHA-1 指纹和公钥。
按照阿里云的操作指南进行操作时,在公钥与签名 SHA1 值获取这一步遇到了问题:我们证书的类型与指南中显示的不同,是 Distribution Managed 类型的,苹果开发者网站上不提供下载,自然也就无法直接拿到公钥和 SHA-1 指纹了。
如何通过被动流量识别IoT设备?如何检测分配了IPv6地址、NAT后的IoT设备?本文介绍了IoTFinder系统有效解决上述问题。
TLS协议已经成为互联网上最流行的协议,以确保网络通信免受干扰和窃听。TLS被用于加载Firefox浏览器中超过70%的网页,随着越来越多的网站、服务和应用程序切换到TLS,其应用将继续增长。
由于网络管理人员可以识别和阻止自定义协议,很多恶意工具已经转向使用现有协议,TLS的流行为这些恶意工具提供了一个很好的选择,使用TLS协议的恶意工具可以将其流量隐藏在大量web浏览器和其他TLS的合法覆盖流量中以逃避检测。
本文分享一篇指纹数据分析的论文,通过收集和分析9个月内超过110亿个真实的TLS连接流量,从白流量的角度给出一些结论,希望给研究人员带来一些思考。
繁荣的物联网生态构建于物联网设备的发展之上,然而广泛部署的海量设备却给设备识别与监管带来了挑战。本文对基于行为的设备指纹技术依照用途、目标设备、信息来源、评估技术进行介绍。
虚假信息对经济、政治等有着重大影响,因此研究威胁信息检测的重要性也凸显出来,尤其是在这个全球“抗疫”的时期。虚假信息的检测方法和技术很多,本文仅进行了部分介绍。需要注意的是,数据集对虚假信息检测的准确性也有很大影响,需要我们重点关注。
互联网时代检测虚假信息虽然很棘手,但事实证明通过大量的知识积累,我们仍然可以在检测虚假信息的工作上取得良好效果。
说到文本识别大家已经非常熟悉了,这一技术早就深深融入我们生活的方方面面,今天,猿哥要和大家分享一个可以识别文本背后含义的工具——pyWhat。
当你不知道特定一串文本代表什么时,它能快速判断它是否是 email、油管视频编号、手机号 或者是其他信息格式。你给它一个 .pcap 文件或者一段文本,它能告诉你这个文件或是文本代表了什么。
在JavaScript里,构造函数通常是认为用来实现实例的特殊的构造函数。通过new关键字来调用定义的构造函数,你可以告诉JavaScript你要创建一个新对象并且新对象的成员声明都是构造函数里定义的。在构造函数内部,this关键字引用的是新创建的对象。