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2020-10-29

2020-10-31 11:52:41 其他

關于區塊鏈有最安全私鑰嗎 ?

一種基于大腦意識的加密方法及系統

(一)當下加密領域現狀:
比如數字或是文字等形式加密有遺忘、丟失、被盜等風險,比如基于人臉識別的加密技識訓因為同卵雙胞胎或化妝術導致被仿冒;指紋加密技識訓因為接觸過的物件留下的指紋(或手指被肢解)而導致指紋被復制從而導致密碼泄露;聲紋加密技識訓因為竊聽器的存在導致聲音特征被盜取;虹膜加密技識訓因為特制隱形眼鏡的存在而導致被仿冒;這么多看上去這么具有唯一性、可靠性的加密技術也存在一定的不安全問題,主要原因是這些加密技術提取的特征滿足了普遍性、唯一性、穩定性、可采集行性,但是沒有滿足抗偽造性、抗脅迫性、必須活體檢測性、隱蔽性,那么如何提供一種密鑰加密特征既滿足普遍性、唯一性、穩定性、可采集行性的同時,還滿足抗偽造性、抗脅迫性、必須活體檢測性、隱蔽性成為一個急需解決的問題,
在這里插入圖片描述
(二)腦意識加解密程序
[0003]本發明旨在提出一種基于大腦意識的加密方法,為了解決上述技術問題,本發明采用的技術方案具體包括以下步驟:

0004意識加密,具體包括以下子步驟:

0005意識資料采集A:用戶將意識采集器戴在頭上,提示用戶將注意力放到指定位置,意識采集器采集大腦活動產生電磁波轉換的電流,并將電流放大,意識采集器進一步將電流波動記錄為模擬信號,再轉為數字信號,并將數字信號存入意識采集器存盤設備中;

0006意識資料采集B:意識分析器從意識采集器存盤設備提取步驟(1.1)中存入的資料,還原為波動圖,并計算波動圖的波幅與波頻,以判斷波幅是否小于指定值,波頻是否高于指定值,如果兩者有一個不滿足則繼續采集用戶大腦活動資料,如果兩者都滿足,活動誘發器開始作業,驅動螢屏顯示特定資訊,用戶看到特定資訊后產生大腦活動,意識采集器采集大腦活動產生電磁波轉換的電流,并將電流放大,意識采集器進一步將電流波動記錄為模擬信號,再轉為數字信號,并將數字信號存入意識采集器存盤設備中;

0007意識資料分析:驅動螢屏顯示另一特定資訊,并通過意識采集器繼續重復讀取用戶大腦活動,將重復讀取的大腦活動資料分別轉化為波動圖,通過特定演算法計算波動圖的相似度,如果相似度小于特定值,則繼續重復顯示上述特定資訊并讀取用戶大腦活動,直到有大段相似度高于特定值,并將該區域進行歸一化處理,將該區域采用資料摘要演算法生成為一個固定的特征值;

0008密鑰生成:重復以上意識采集與分析步驟,再次獲取特征值,如果兩次獲取的特征值不同,則再次重新開始意識采集與分析步驟,以生成新的特征值,直至特征值相同,使用該特征值作為密鑰種子生成密鑰對,接著保留密鑰,并將公約對外公布,使用密碼加密資料,將加密后的資料對外發布,并完成意識加密;

0009意識解密:解密請求者使用外部公約提出驗證請求,解密請求者重復步驟(1)中所有流程并獲得特定私鑰,使用私鑰解密資料,如果解密失敗則說明不匹配,即解密請求者不是加密人員,如果解密成功則說明匹配,即解密請求者是加密人員,

[0010]進一步的,步驟(1.3)中重復采集了五段用戶大腦活動,所述特定演算法為:

0011將第一段波動圖截取第1小段,然后在其它四段中進行對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0012將第一段波動圖中第2小段依次與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0013依次將第一段波動圖中的所有小段與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0014將第二段波動圖截取第1小段,然后在其它四段中進行對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0015將第二段波動圖所有小段與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0016將剩余三段波動圖依次分別截為小段依次與另外四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0017收集所有對比結果,按小段進行分組匯總,匯總每一小段的總匹配數,合并連續匹配的小段為一大段,將這一大段在各原始段中最大公約區域提取出來,并計算出公約區域匹配的平均相似度,

[0018]進一步的,所述步驟(1.3)中特定值為97%,

[0019]進一步的,所述步驟(1.2)及(1.3)中所述特定資訊為一句話、一張圖片或一段視頻,

[0020]本發明還公開了一種基于大腦意識的加密系統,包括意識加密模塊與意識解密模塊,意識加密模塊又進一步包括意識資料采集子模塊A、意識資料采集子模塊B、意識資料分析子模塊與密鑰生成子模塊;

[0021]意識資料采集子模塊A的作業流程為:用戶將意識采集器戴在頭上,提示用戶將注意力放到指定位置,意識采集器采集大腦活動產生電磁波轉換的電流,并將電流放大,意識采集器進一步將電流波動記錄為模擬信號,再轉為數字信號,并將數字信號存入意識采集器存盤設備中;

[0022]意識資料采集子模塊B的作業流程為:意識分析器從意識采集器存盤設備提取上述存入的資料,還原為波動圖,并計算波動圖的波幅與波頻,以判斷波幅是否小于指定值,波頻是否高于指定值,如果兩者有一個不滿足則繼續采集用戶大腦活動資料,如果兩者都滿足,活動誘發器開始作業,驅動螢屏顯示特定資訊,用戶看到特定資訊后產生大腦活動,意識采集器采集大腦活動產生電磁波轉換的電流,并將電流放大,意識采集器進一步將電流波動記錄為模擬信號,再轉為數字信號,并將數字信號存入意識采集器存盤設備中;

[0023]意識資料分析子模塊的作業流程為:驅動螢屏顯示另一特定資訊,并通過意識采集器繼續重復讀取用戶大腦活動,將重復讀取的大腦活動資料分別轉化為波動圖,通過特定演算法計算波動圖的相似度,如果相似度小于特定值,則繼續重復顯示上述特定資訊并讀取用戶大腦活動,直到有大段相似度高于特定值,并將該區域進行歸一化處理,將該區域采用資料摘要演算法生成為一個固定的特征值;

[0024]密鑰生成子模塊的作業流程為:重復以上意識采集與分析子模塊的作業流程,再次獲取特征值,如果兩次獲取的特征值不同,則再次重新開始意識采集與分析步驟,以生成新的特征值,直至特征值相同,使用該特征值作為密鑰種子生成密鑰對,接著保留密鑰,并將公約對外公布,使用密碼加密資料,將加密后的資料對外發布,并完成意識加密;

[0025]意識解密模塊的作業流程為:解密請求者使用外部公約提出驗證請求,解密請求者重復意識加密模塊中所有作業流程并獲得特定私鑰,使用私鑰解密資料,如果解密失敗則說明不匹配,即解密請求者不是加密人員,如果解密成功則說明匹配,即解密請求者是加密人員,

[0026]進一步的,所述意識資料分析子模塊中重復采集了五段用戶大腦活動,所述特定演算法為:

0027將第一段波動圖截取第1小段,然后在其它四段中進行對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0028將第一段波動圖中第2小段依次與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0029依次將第一段波動圖中的所有小段與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0030將第二段波動圖截取第1小段,然后在其它四段中進行對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0031將第二段波動圖所有小段與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0032將剩余三段波動圖依次分別截為小段依次與另外四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0033收集所有對比結果,按小段進行分組匯總,匯總每一小段的總匹配數,合并連續匹配的小段為一大段,將這一大段在各原始段中最大公約區域提取出來,并計算出公約區域匹配的平均相似度,

[0034]進一步的,所述意識資料分析子模塊中所述特征值為97%,

[0035]進一步的,所述意識資料采集子模塊B及意識資料分析子模塊中所述特定資訊為一句話、一張圖片或一段視頻,

[0036]本發明的有益效果為實作了真正只有當事人自己才可以解密的加密保護作用,解決了加密被破解、密碼被盜、密碼丟失等一系列問題,

附圖說明
[0037]圖1是本發明方法的流程圖;

[0038]圖2是本發明系統的結構圖,

具體實施方式
[0039]下面結合附圖和具體實施例對本發明作進一步詳述,在此需要說明的是,下面所描述的本發明各個實施例中所涉及的技術特征只要彼此之間未構成沖突就可以相互組合,

[0040]如圖1所示,本實施例公開了一種基于大腦意識的加密方法,解決方案是將大腦的意識活動作為加密特征,因為大腦意識的活動不僅滿足普遍性、唯一性、穩定性,還滿足抗偽造性、隱蔽性、抗活體檢測性,在一定程度上是否被脅迫使用密碼也是可以區分的,而大腦活動時會產生電流、電流會形成電磁波,電磁波可以通過線圈或電極片捕獲,也就是同時還滿足可采集性,那么將大腦意識的活動作為加密特征將滿足以上問題中所有的特性要求,也將成為到目前為止最安全的加密方案,

[0041]本實施例中的意識采集器主要用于捕獲大腦活動信號,在意識采集器中主要有四大核心模塊,信號捕獲模塊、信號放大模塊、信號收集模塊、信號存盤模塊,在信號捕獲模塊中,主要用于將大腦活動資訊轉為電流脈動資訊,核心原理是使用極細微的導線纏繞為一定圈數的線圈貼近頭皮,大腦電磁波經過線圈時會形成電流,從而起到將大腦信號轉為電信號的作用;在信號放大模塊中,主要將收集到的由大腦信號轉變來的微弱電流脈沖進行增強,從而達到可收集、可分析的標準,核心原理是使用三極管或等價放大器件接入外部電流,將電流脈沖進行同比例放大;在信號收集模塊中,主要用于將放大后的電流脈沖記錄為模擬信號,并將模擬信號進一步轉為二進制信號,轉換的核心原理是根據脈沖強度定義一個脈沖最大值,這個最大值涵蓋所有的脈沖電流峰值,并將模擬信號中的波動峰值根據波動比例轉為定額數字,并將該數字轉為二進制進行記錄;在信號存盤模塊中,主要用于將轉換為二進制后的脈沖資訊存盤到緩沖區、閃存、磁盤等設備上,為后續分析作準備,

[0042]本實施例中的活動誘發器主要用于促使大腦做出特定的活動,當大腦進入聚焦狀態時,需要根據應用場景要求用戶進行一段大腦互動,這個互動可能涉及因視覺誘發的大腦活動、因運動誘發的大腦活動、因觸徑訓外部反射誘發的大腦活動,所以在活動誘發器中主要包含三大核心模塊,視覺誘發模塊、運動誘發模塊、事件誘發模塊,在視覺誘發模塊中,主要根據應用場景需要為用戶展示特定的畫面,可能是照片、視頻,也可能是文字,以此激起用戶大腦的活動,并記錄下與此對應的大腦活動資料;在運動誘發模塊中,主要用于特定場景下與運動關聯的大腦活動,比如抬手、方向盤左轉、跑步跳躍等,這種運動誘發不僅適用于四肢健全的正常人,也適用于截肢的人員,比如截腿的人員可以想象走路的運動,這樣也會激發大腦的活動,這對于截腿后將走路設為加密特征的加密場景將非常實用,因為可以用來作為驅動義肢的解鎖密碼;在事件誘發模塊中,主要用于與場景互動時的大腦活動記錄,比如用戶進入一個溫馨的房間、聽到一首好聽的歌、被人踩了腳趾、身體受傷等,這些外部的事件也會激起用戶的大腦活動,這種大腦活動的特征在實景游戲或VR游戲中解鎖場景或按場景加密私密資訊很有用,可以實作必須要當事人重新回到當下場景才能解密的效果,

[0043]本實施例中的意識密鑰器主要用于提取大腦活動的特征并生成密鑰,在意識密鑰器中,主要用于將讀取的用大腦活動特征提取出來,這個程序可能需要進行很多次,一直到可采集到穩定特征為止,因為未進行過特殊訓練的人在大腦活動的時候常常伴隨很大的衍生想法,所以在意識密鑰器中包含三個主要核心模塊,特征提取模塊、特征公約分析模塊、特征密鑰模塊,在特征提取模塊中,主要用于將采集的波動資料去除噪音后進行歸一化處理;在特征公約分析模塊中,主要用于將歸一化后的多段波動資料提取公約數,將多段波動中重疊度最高的區域提取出來,并將該區域的最大完全重疊區域裁剪出來,并將該區域波動資料采用資料摘要演算法生成為一個特征值,并要求用戶重新進行相同的大腦識別互動,并將再次活動的波動資料提取特征進行對比,如果不一致,將本次資料采集也作為公約數提取的基礎資料一起提取,直到提取到有可重復匹配的公約數為止,如果資料的繼續采集導致計算公約數程序無法獲得公約數,那么就將資料清零從頭開始采集;在特征密鑰模塊中,主要用于將前面提取的特征作為密鑰對的種子生成固定密鑰對,并保留私鑰,將公約對外公布,

[0044]本實施例包括以下具體步驟:

0045意識加密,具體包括以下子步驟:

0046意識資料采集A:用戶將意識采集器戴在頭上,提示用戶將注意力放到指定位置,意識采集器采集大腦活動產生電磁波轉換的電流,并將電流放大,意識采集器進一步將電流波動記錄為模擬信號,再轉為數字信號,并將數字信號存入意識采集器存盤設備中;

0047意識資料采集B:意識分析器從意識采集器存盤設備提取步驟(1.1)中存入的資料,還原為波動圖,并計算波動圖的波幅與波頻,以判斷波幅是否小于指定值,波頻是否高于指定值,如果兩者有一個不滿足則繼續采集用戶大腦活動資料,如果兩者都滿足,活動誘發器開始作業,驅動螢屏顯示特定資訊,特定資訊為一句話、一張圖片或一段視頻,用戶看到特定資訊后產生大腦活動,意識采集器采集大腦活動產生電磁波轉換的電流,并將電流放大,意識采集器進一步將電流波動記錄為模擬信號,再轉為數字信號,并將數字信號存入意識采集器存盤設備中;

0048意識資料分析:驅動螢屏顯示另一特定資訊,特定資訊為一句話、一張圖片或一段視頻,并通過意識采集器繼續重復讀取五段用戶大腦活動,將重復讀取的大腦活動資料分別轉化為波動圖,然后執行如下演算法:

0049將第一段波動圖截取第1小段,然后在其它四段中進行對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0050將第一段波動圖中第2小段依次與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0051依次將第一段波動圖中的所有小段與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0052將第二段波動圖截取第1小段,然后在其它四段中進行對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0053將第二段波動圖所有小段與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0054將剩余三段波動圖依次分別截為小段依次與另外四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0055收集所有對比結果,按小段進行分組匯總,匯總每一小段的總匹配數,合并連續匹配的小段為一大段,將這一大段在各原始段中最大公約區域提取出來,并計算出公約區域匹配的平均相似度,

[0056]如果相似度小于90%,則繼續重復顯示上述特定資訊并讀取用戶大腦活動,直到有大段相似度高于90%,并將該區域進行歸一化處理,將該區域采用資料摘要演算法生成為一個固定的特征值;

0057密鑰生成:重復以上意識采集與分析步驟,再次獲取特征值,如果兩次獲取的特征值不同,則再次重新開始意識采集與分析步驟,以生成新的特征值,直至特征值相同,使用該特征值作為密鑰種子生成密鑰對,接著保留密鑰,并將公約對外公布,使用密碼加密資料,將加密后的資料對外發布,并完成意識加密;

0058意識解密:解密請求者使用外部公約提出驗證請求,解密請求者重復步驟(1)中所有流程并獲得特定私鑰,使用私鑰解密資料,如果解密失敗則說明不匹配,即解密請求者不是加密人員,如果解密成功則說明匹配,即解密請求者是加密人員,

[0059]如圖2所示,本實施例公開了一種基于大腦意識的加密系統,包括意識加密模塊與意識解密模塊,意識加密模塊又進一步包括意識資料采集子模塊A、意識資料采集子模塊B、意識資料分析子模塊與密鑰生成子模塊;

[0060]意識資料采集子模塊A的作業流程為:用戶將意識采集器戴在頭上,提示用戶將注意力放到指定位置,意識采集器采集大腦活動產生電磁波轉換的電流,并將電流放大,意識采集器進一步將電流波動記錄為模擬信號,再轉為數字信號,并將數字信號存入意識采集器存盤設備中;

[0061]意識資料采集子模塊B的作業流程為:意識分析器從意識采集器存盤設備提取上述存入的資料,還原為波動圖,并計算波動圖的波幅與波頻,以判斷波幅是否小于指定值,波頻是否高于指定值,如果兩者有一個不滿足則繼續采集用戶大腦活動資料,如果兩者都滿足,活動誘發器開始作業,驅動螢屏顯示特定資訊,用戶看到特定資訊后產生大腦活動,意識采集器采集大腦活動產生電磁波轉換的電流,并將電流放大,意識采集器進一步將電流波動記錄為模擬信號,再轉為數字信號,并將數字信號存入意識采集器存盤設備中;

[0062]意識資料分析子模塊的作業流程為:驅動螢屏顯示另一特定資訊,特定資訊為一句話、一張圖片或一段視頻,并通過意識采集器繼續重復讀取五段用戶大腦活動,將重復讀取的大腦活動資料分別轉化為波動圖,然后執行如下演算法:

0063將第一段波動圖截取第1小段,然后在其它四段中進行對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0064將第一段波動圖中第2小段依次與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0065依次將第一段波動圖中的所有小段與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0066將第二段波動圖截取第1小段,然后在其它四段中進行對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0067將第二段波動圖所有小段與其它四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0068將剩余三段波動圖依次分別截為小段依次與另外四段對比,如果有重疊的就記錄下來位置及相似度百分比;

0069收集所有對比結果,按小段進行分組匯總,匯總每一小段的總匹配數,合并連續匹配的小段為一大段,將這一大段在各原始段中最大公約區域提取出來,并計算出公約區域匹配的平均相似度,

[0070]如果相似度小于90%,則繼續重復顯示上述特定資訊并讀取用戶大腦活動,直到有大段相似度高于90%,并將該區域進行歸一化處理,將該區域采用資料摘要演算法生成為一個固定的特征值;

[0071]驅動螢屏顯示另一特定資訊,特定資訊為一句話、一張圖片或一段視頻,并通過意識采集器繼續重復讀取用戶大腦活動,將重復讀取的大腦活動資料分別轉化為波動圖,通過特定演算法計算波動圖的相似度,如果相似度小于特定值,則繼續重復顯示上述特定資訊并讀取用戶大腦活動,直到有大段相似度高于特定值,并將該區域進行歸一化處理,將該區域采用資料摘要演算法生成為一個固定的特征值;

[0072]密鑰生成子模塊的作業流程為:重復以上意識采集與分析子模塊的作業流程,再次獲取特征值,如果兩次獲取的特征值不同,則再次重新開始意識采集與分析步驟,以生成新的特征值,直至特征值相同,使用該特征值作為密鑰種子生成密鑰對,接著保留密鑰,并將公約對外公布,使用密碼加密資料,將加密后的資料對外發布,并完成意識加密;

[0073]意識解密模塊的作業流程為:解密請求者使用外部公約提出驗證請求,解密請求者重復意識加密模塊中所有作業流程并獲得特定私鑰,使用私鑰解密資料,如果解密失敗則說明不匹配,即解密請求者不是加密人員,如果解密成功則說明匹配,即解密請求者是加密人員,

[0074]以上所述,僅是本發明的較佳實施例而已,并非對本發明的技術范圍作任何限制,故但凡依本發明的權利要求和說明書所做的變化或修飾,皆應屬于本發明專利涵蓋的范圍之內,

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    01 開門見山 隔一個月發一篇文章,不過分。 首先回顧一下《微信系結手機號資料庫被脫庫事件》,我也是第一時間得知了這個訊息,然后跟蹤了整件事情的經過。下面是這起事件的相關截圖以及近日流出的一萬條資料樣本: 個人認為這件事也沒什么,還不如關注一下之前45億快遞資料查詢渠道疑似在近日復活的訊息。 訊息是 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:48:24 more
  • web3 產品介紹:metamask 錢包 使用最多的瀏覽器插件錢包

    Metamask錢包是一種基于區塊鏈技術的數字貨幣錢包,它允許用戶在安全、便捷的環境下管理自己的加密資產。Metamask錢包是以太坊生態系統中最流行的錢包之一,它具有易于使用、安全性高和功能強大等優點。 本文將詳細介紹Metamask錢包的功能和使用方法。 一、 Metamask錢包的功能 數字資 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:47:46 more
  • vulnhub_Earth

    前言 靶機地址->>>vulnhub_Earth 攻擊機ip:192.168.20.121 靶機ip:192.168.20.122 參考文章 https://www.cnblogs.com/Jing-X/archive/2022/04/03/16097695.html https://www.cnb ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:46:20 more
  • 從4k到42k,軟體測驗工程師的漲薪史,給我看哭了

    清明節一過,盲猜大家已經無心上班,在數著日子準備過五一,但一想到銀行卡里的余額……瞬間心情就不美麗了。最近,2023年高校畢業生就業調查顯示,本科畢業月平均起薪為5825元。調查一出,便有很多同學表示自己又被平均了。看著這一資料,不免讓人想到前不久中國青年報的一項調查:近六成大學生認為畢業10年內會 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:44:00 more
  • 最新版本 Stable Diffusion 開源 AI 繪畫工具之中文自動提詞篇

    🎈 標簽生成器 由于輸入正向提示詞 prompt 和反向提示詞 negative prompt 都是使用英文,所以對學習母語的我們非常不友好 使用網址:https://tinygeeker.github.io/p/ai-prompt-generator 這個網址是為了讓大家在使用 AI 繪畫的時候 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:36 more
  • 漫談前端自動化測驗演進之路及測驗工具分析

    隨著前端技術的不斷發展和應用程式的日益復雜,前端自動化測驗也在不斷演進。隨著 Web 應用程式變得越來越復雜,自動化測驗的需求也越來越高。如今,自動化測驗已經成為 Web 應用程式開發程序中不可或缺的一部分,它們可以幫助開發人員更快地發現和修復錯誤,提高應用程式的性能和可靠性。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:16 more
  • CANN開發實踐:4個DVPP記憶體問題的典型案例解讀

    摘要:由于DVPP媒體資料處理功能對存放輸入、輸出資料的記憶體有更高的要求(例如,記憶體首地址128位元組對齊),因此需呼叫專用的記憶體申請介面,那么本期就分享幾個關于DVPP記憶體問題的典型案例,并給出原因分析及解決方法。 本文分享自華為云社區《FAQ_DVPP記憶體問題案例》,作者:昇騰CANN。 DVPP ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:03 more
  • msf學習

    msf學習 以kali自帶的msf為例 一、msf核心模塊與功能 msf模塊都放在/usr/share/metasploit-framework/modules目錄下 1、auxiliary 輔助模塊,輔助滲透(埠掃描、登錄密碼爆破、漏洞驗證等) 2、encoders 編碼器模塊,主要包含各種編碼 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:42:59 more
  • Halcon軟體安裝與界面簡介

    1. 下載Halcon17版本到到本地 2. 雙擊安裝包后 3. 步驟如下 1.2 Halcon軟體安裝 界面分為四大塊 1. Halcon的五個助手 1) 影像采集助手:與相機連接,設定相機引數,采集影像 2) 標定助手:九點標定或是其它的標定,生成標定檔案及內參外參,可以將像素單位轉換為長度單位 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:42:17 more
  • 在MacOS下使用Unity3D開發游戲

    第一次發博客,先發一下我的游戲開發環境吧。 去年2月份買了一臺MacBookPro2021 M1pro(以下簡稱mbp),這一年來一直在用mbp開發游戲。我大致分享一下我的開發工具以及使用體驗。 1、Unity 官網鏈接: https://unity.cn/releases 我一般使用的Apple ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:40:19 more