介绍 匹配不同图片的特征是计算机视觉常见的问题. 当所有要匹配的图片很相似的时候(大小,方位),简单的角点检测算子就可以匹配,但是,当你的图片大小,方位不同的时候,你就要用到尺度不变特征变换(scale invariant feature transform). 为什么是SIFT? SIFT算子不仅仅具有尺度不变特性,你可以改变以下的内容,还可以得到很好的结果: scale尺度 rotation旋转 Illumination亮度 Viewpoint视角 下面是一个例子: 我们要查找这些内容: 我…

2018-2019-2 网络对抗技术 20165325 Exp2 后门原理与实践 实验内容(概要): (1)使用netcat获取主机Shell,cron启动 首先两个电脑(虚拟机)都得有netcat,然后各使用netcat互相攻击一次.最后使用在linux用cron设置一个定时启动. (2)使用socat获取主机Shell, 任务计划启动 与第一个区别在于,第二个虚拟机使用Windows的任务计划启动一次,设置一个定时启动. (3)使用MSF meterpreter生成可执行文件,利用ncat或…

2018-2019-2 网络对抗技术 20165318 Exp2 后门原理与实践 后门的基本概念及基础问题回答 常用后门工具 netcat Win获得Linux Shell Linux获得Win Shell Meterpreter 实验内容 任务一:使用netcat获取主机操作Shell,cron启动 任务二:使用socat获取主机操作Shell, 任务计划启动 任务三:使用MSF meterpreter(或其他软件)生成可执行文件,利用ncat或socat传送到主机并运行获取主机Shell 任…

2018-2019-2 20165212<网络对抗技术>Exp2 后门原理与实践 1.实验内容 (1)使用netcat获取主机操作Shell,cron启动 (2)使用socat获取主机操作Shell, 任务计划启动 (3)使用MSF meterpreter(或其他软件)生成可执行文件,利用ncat或socat传送到主机并运行获取主机Shell (4)使用MSF meterpreter(或其他软件)生成获取目标主机音频.摄像头.击键记录等内容,并尝试提权 (5)可选加分内容:使用MSF生成she…

2017-2018-2 20155314<网络对抗技术>Exp2 后门原理与实践 目录 实验要求 实验内容 实验环境 预备知识 1.后门概念 2.常用后门工具 实验步骤 1 用nc或netcat获取远程主机的Shell 1.1 Windows获得Linux Shell 1.2 Linux获得Win Shell 1.3 Mac获取Win shell 1.4 Win获取Mac Shell 1.5 Mac获取Linux Shell 1.6 Linux获取Mac Shell 1.7 Netcat扩展知…

20155204 王昊<网络对抗技术>EXP2 后门原理与实践 一.实验内容 准备工作(试用ncat.socat) 1. 使用netcat获取主机操作Shell,cron启动. 明确目标:要利用crontab命令从Windows获得linux的shell. 在Windows下监听自定端口. 用man命令查询crontab命令用法 使用crontab -e指令编辑定时任务.(前面的数字是你想要让他在每个小时的某分钟运行) 等到自己设定的分钟数后,得到了linux的shell. 2. 使用soca…

2018-2019-2 网络对抗技术 20165322 Exp2 后门原理与实践 目录 实验准备 后门概念 常用后门工具 实验内容与步骤 使用netcat获取主机操作Shell,cron启动 使用socat获取主机操作Shell, 任务计划启动 使用MSF meterpreter(或其他软件)生成可执行文件,利用ncat或socat传送到主机并运行获取主机Shell 使用MSF meterpreter(或其他软件)生成获取目标主机音频.摄像头.击键记录等内容,并尝试提权 实验遇到的问题与解决 基…

介绍官网:https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_sift_intro/py_sift_intro.html 在极值点的精确定位后,还需要为找到的特征点进行方向匹配: 特征点方向分配: 可参考:SIFT算法详解和SIFT算法原理详解 对于在DOG金字塔中检测出的关键点点,采集其所在高斯金字塔图像3σ领域窗口内像素的梯度和方向分布特征.梯度的模值和方向如下: 也就是说我们在高斯差分图中找到了极值点,再回到原…

sobel算子原理及opencv源码实现 简要描述 sobel算子主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测. 原理 算子使用两个33的矩阵(图1)算子使用两个33的矩阵(图1)去和原始图片作卷积,分别得到横向G(x)和纵向G(y)的梯度值,如果梯度值大于某一个阈值,则认为该点为边缘点 图1:卷积矩阵 图2:卷积运算 事实上卷积矩阵也可以由两个一维矩阵卷积而成,在opencv源码中就是用两个一维矩阵卷积生成一个卷积矩阵: 图3:由两个一维矩阵卷积生成的矩阵 static vo…

以正确的方式开源 Python 项目 - 技术翻译 - 开源中国社区 以正确的方式开源 Python 项目 英文原文:Open Sourcing a Python Project the Right Wa…