有些问题久了忽然就想通怎么解决了,很神奇.这次要说的是,关于appscan无法检测到会话的问题,因为在百度上一直找不到相关的解决方法,这个问题困扰了我很久,今天终于找到方法解决了! 日常配置扫描内容:输入网址,打开记录登录信息,关闭浏览器,等待程序分析登录信息并记录到登录管理....问题就来了,登录管理提示了会话检测不到或未识别页面 PS:由于扫描是外网,所以打上马赛克了...还有,我第一次扫描是显示会话未检测,然后解决了问题之后,就去扫描了,因为任务要紧嘛... 于是我双击打开会话中的网址:

树莓派3B+英特尔神经计算棒进行高速目标检测 转载请注明作者梦里茶 代码: 训练数据预处理: https://gist.github.com/ahangchen/ae1b7562c1f93fdad1de58020e94fbdf 测试:https://github.com/ahangchen/ncs_detection Star是一种美德. Background 最近在做一个项目,要在树莓派上分析视频中的图片,检测目标,统计目标个数,这是一张样例图片: Motivation 当下效果最好的目标检测

背景: 在自动驾驶中,基于摄像头的视觉感知,如同人的眼睛一样重要.而目前主流方案基本都采用深度学习方案(tensorflow等),而非传统图像处理(opencv等). 接下来我们就以YOLOV3为基本网络模型,Tensorflow为基本框架,搭建一套能够自动识别路面上动态目标,如车辆,行人,骑行人等. 正文: 原生YOLOV3是基于darknet(纯C编写)开发的,这里我们会将YOLOV3架构在Tensorflow平台上(Python,C++跨平台多语言). 关键点介绍: 一.基本的网络结构图:

转自:http://blog.csdn.net/u013147600/article/details/50002089 这是学习和使用IBM AppScan过程中总结整理的一些资料.   扫描系统操作步骤:   1.去IBM官网下载IBM Security AppScan Standard 产品,然后下载破解文件进行替换. 2.按步骤安装,有的扫描过程可能还要下载WebServer,看具体情况 3.安装成功的话,看需要是否要配置Glass Box,具体方法可以查看AppScan Standard

引言 前段时间,公司对运行的系统进行了一次安全扫描,使用的工具是 IBM 公司提供的 AppScan . 这个正所谓不扫不要紧,一扫吓一跳,结果就扫出来这么个问题. 我们的一个年老失修的内部系统,在登录的时候,被扫描出来安全隐患,具体学名是啥记不清了,大致就是我们在发送登录请求的时候,有个字段名是 password , AppScan 认为这个是不安全的,大概就是下面: 我第一个反应是把这个字段名字改一下,毕竟能简单解决就简单解决嘛,结果当然是啪啪啪打脸. 这个名字我不管是换成 aaa 还是 b

1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图 参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method)  # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的 参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.

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最近项目准备验收,所以最近在做项目验收的准备工作:我们公司规定,项目的安全检测必须通过才能进行项目验收:公司的安全部门用的检测软件就是大名鼎鼎的IBM Rational Appscan;在教由安全部门检测外我们进行了自测,因此自己有机会对这款神器进行学习:另外会在接下来的博文中小编为大家分享我们是如何一步步解决项目中的安全问题,敬请期待. [内容] 1.Appscan是什么? 它是由IBM公司开发的一款在web应用程序渗透测试舞台上使用最广泛的工具,有助于专业安全人员进行Web应用程序自动化脆弱

在进行手动探索-使用浏览器记录时,在后续的继续探索中经常碰到会话检测失败的问题.然而在[配置-登录管理-自动]中记录账号密码后再继续探索仍然提示会话检测失败....网上查找了资料,从该博主的博文中成功解决了该问题. 更多详细可参考:https://www.cnblogs.com/mumushizhige/p/9235014.html ----------------------------------------------------------------------------------

AppScan 在 API 安全测试中的实例介绍 在本项目中,API 遵循标准的的 REST 架构和背端服务器进行通信.针对 API 的功能测试由两部分组成:一部分是用一个 Web 的测试页面直接实现的,另一部分,由于 Web 页面的局限性(比如不能任意修改 HTTP header),所以是通过 Shell 脚本调用 curl 实现的. 并且这个 API 的测试环境没有固定的域名和 IP 地址.针对 Web 应用的安全测试采用 AppScan Standard.项目实施过程中面临这样几个问题:

https://blog.csdn.net/weixin_42111393/article/details/82940681

Cisco有专门的网页版的AppScan,使用前需要向有关的team申请account和权限. account和权限申请成功后,登录AppScan网站,创建自己的文件夹目录,然后在自己的目录下新建scan项目. 需要注意的是,如果你要测试的网站需要用户名密码登录,需要在advanced scan configuration->login management里设置登录用的用户名.密码. 1. 一般可以选择automatic,然后输入登录用的用户名.密码.AppScan定义好了一些正则表达式去读取

简介:IBM AppScan该产品是一个领先的 Web 应用安全测试工具,曾以 Watchfire AppScan 的名称享誉业界.Rational AppScan 可自动化 Web 应用的安全漏洞评估工作,能扫描和检测所有常见的 Web 应用安全漏洞,例如 SQL 注入(SQL-injection).跨站点脚本攻击(cross-site scripting).缓冲区溢出(buffer overflow)及最新的 Flash/Flex 应用及 Web 2.0 应用曝露等方面安全漏洞的扫描. 下载

霍夫变换——直线检测 考古debug,其实很久之前就解决的bug......一直忘记过来改文章....欸 =============================原文================================== 此处膜拜大神(学到很多):http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7724530 这个博客更了很多图像处理算法的底层实现解析,都很详细易懂,先mark ========================我是分割线

特征点又称兴趣点.关键点,它是在图像中突出且具有代表意义的一些点,通过这些点我们可以用来识别图像.进行图像配准.进行3D重建等.本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数. 一.Harris角点 角点是图像中最基本的一种关键点,它是由图像中一些几何结构的关节点构成,很多都是线条之间产生的交点.Harris角点是一类比较经典的角点类型,它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值.    (1)   (2) 其中I(x+u,y+u)代表了点(x,y)邻域点的灰度值.通过变换可以将上

#include "iostream" #include "queue" using namespace std; #include "opencv2/opencv.hpp" #include "Windows.h" #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "

轮廓检测: 轮廓检测的原理通俗的说就是掏空内部点,比如原图中有3*3的矩形点.那么就可以将中间的那一点去掉. 一．关键函数1.1  cvFindContours函数功能:对图像进行轮廓检测,这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息,并传出指向这条链表表头的指针.函数原型:int cvFindContours(  CvArr* image,                              第一个参数表示输入图像,必须为一个8位的二值图像  CvMemStorage* storag

继续上次的学习笔记,在RCNN之后是Fast RCNN,但是在Fast RCNN之前,我们先来看一个叫做SPP-net的网络架构. 一,SPP(空间金字塔池化,Spatial Pyramid Pooling)简介: 有一个事实需要说清楚:CNN的卷积层不需要固定尺寸的图像,全连接层是需要固定大小输入的,因此提出了SPP层放到卷积层的后面.SPPNet将任意大小的图像池化生成固定长度的图像表示,如下图所示: SPP的优点:1)任意尺寸输入,固定大小输出,2)层多,3)可对任意尺度提取的特征进行池化

Twritters的异常检测算法(Anomaly Detection)做的比较好,Seasonal Hybrid ESD算法是先用STL把序列分解,考察残差项.假定这一项符合正态分布,然后就可以用Generalized ESD提取离群点. 目标是检测出时间序列数据集的异常点,如图所示,蓝色线是时间序列数据集,红色是圈是异常点. R语言实现如下,一些依赖包需要install.packages("")或者手动在cran社区下载(注意依赖包的下载).本人github下载源码. 1 主函数是,

PS:好久没更新,因为期末到了,拼命复习中.复习久了觉得枯燥,玩玩儿霍夫变换直线检测 霍夫变换的基本原理不难,即便是初中生也很容易理解(至少在直线检测上是这样子的). 霍夫变换直线检测的基本原理:(不配图了,自己在白纸上画画,理解更深刻) 一步一步来: 1.在白纸上画出一个直角坐标系,任意给出一个点: 2.那么,对于点(x0,y0),经过这个点的直线必定满足y0=k*x0+b, 其中k是直线的斜率,b是直线的截距: 3.上式可以化成b=y0-k*x0,  可以看作是以-x0为斜率,以y0为截距,