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人机验证

AWS WAF provides standard CAPTCHA functionality that challenges users to confirm that they are human beings. CAPTCHA stands for Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart. CAPTCHA puzzles are designed to verify that a human is sending requests and to prevent activity like web scraping, credential stuffing, and spam.

MTCaptcha is More Than Captcha, a smart captcha service that is GDPR and WCAG compliant, providing the ultimate confidence in privacy and accessibility. Our Adaptive Invisible noCaptcha ensures friction-less verification for real humans while being robust against bots. Enterprise dashboards allow multiple user accounts for analytics and metrics.

Vercel BotID is an invisible CAPTCHA that protects against sophisticated bots without showing visible challenges or requiring manual intervention. It adds a protection layer for public, high-value routes, such as checkouts, signups, and APIs, that are common targets for bots imitating real users.

hoax.tech 是一款智能隐匿服务,结合了 JavaScript 指纹识别和机器学习技术。该服务被广泛应用于联盟营销等领域,实时过滤和处理流量,依据用户定义的规则进行操作。该服务能够通过位置、流量来源、设备类型、设备语言、操作系统类型等多个参数,瞬时分析流量并进行筛选。借助我们专家开发的独特算法,系统可以检测出不受欢迎的访问者,并将他们留在适合扫描的安全页面(白页),避免访问目标页面。根据设定,不受欢迎的访问者可能包括:机器人、广告网络审核员、来自杀毒服务和搜索引擎的网络爬虫、特定国家或地区的居民、特定时区的用户、特定 IP 子网的访问者、以及使用特定设备进入网站的用户等等。同时,目标受众则被重定向到包含广告网络禁止内容的页面(黑页)
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交流学习

李岳阳(网名如意),卓斌(网名小肩膀)著,本书从 AST 这一个知识点出发,由浅入深,带领读者掌握反爬虫 AST 的原理,并帮助读者培养解决实际问题的能力。本书共 11 章,分为四部分,首部分(第1~4章)介绍开发环境的搭建方法、Web 调试的必备技巧以及爬虫与反爬虫的基本知识;第二部分(第5~6章)讲解混淆 JavaScript 代码的手工逆向方法与 JavaScript 代码安全防护的原理;第三部分(第7~8章)讲解 AST 的原理与API的使用方法;第四部分(第9~11章)以 AST 为基础,讲解自动化的 JavaScript 代码防护与还原方案,并带领读者进行实战训练

陈佳林(网名 r0ysue)著,本书以详细介绍了 Hook 框架 Frida 在安卓逆向工程与抓包中的应用,主要内容包括如何搭建完美运行 Frida 的安卓逆向分析环境,使用 Frida 对安卓 App 各项组件、框架和代码进行 Hook,如何批量自动化 Hook,以及全自动导出结果。针对爬虫工程师最为迫切需要的抓包技术,详细阐述了各种应用层框架的抓包实战,HTTP(S) 及其框架抓包的核心原理及工具使用,通过 Frida 进行的 Hook 抓包,还进一步介绍了 Frida 对 native 层的Hook,以及一系列“通杀”“自吐”脚本的研发过程和核心原理。本书内容详尽,突出实操,适合安卓开发人员,安卓应用安全工程师,逆向分析工程师,爬虫工程师,以及大数据分析工程师和安全研究人员使用

陈佳林(网名 r0ysue)著,本书翔实地介绍流行的 Frida 工具在安卓逆向工程中的应用,内容包括:如何安装和使用 Frida、基本环境的搭建、Frida-tools、Frida 脚本、Frida API、批量自动化 Trace 和分析、RPC 远程方法调用、在无须逆向算法具体实现的情况下对 Frida 工具的调用,并提供了大量 App 逆向与协议分析案例,书中还介绍了更加稳定的 Xposod 框架的使用方法,以及从安卓源码开始定制属于自己的抓包沙箱,打造无法被绕过的抓包环境等内容。本书案例丰富,注重实操,适合安卓应用安全工程师、安卓逆向分析工程师、爬虫工程师以及大数据采集和分析工程师使用

陈佳林(网名 r0ysue)著,主要介绍使用 Frida 辅助分析 SO 进行逆向工程项目开发。首先从基础开始介绍 NDK 编译套件,开发编译包含 SO 的应用软件并进行动静态分析调试;接着介绍如何将算法移植到 SO 中保护 App,并使用模拟执行框架加载 SO 运行算法,使用 GDB、HyperPwn、Objection、Frida 联合调试 SO 中的算法;此外,还将介绍 ARM/ELF 的文件格式和反编译工具 IDA,Frida/Jnitrace Hook/Invoke JNI,JNI 与反射及简单风控案例设计分析,onCreate 的 Native 化,分析 Android 源码追踪 JNI 的绑定流程。最后介绍哈希和对称加解密算法的核心原理与实现细节,以及使用 Frida 辅助逆向分析的工作流程

叶绍琛,陈鑫杰,蔡国兆著,本书从 Android 虚拟机的技术原理开始,着重解析了 Java 层 Dalvik 虚拟机和 ART 虚拟机的 Android 系统中的运行机制,从而引出 Native 层的 Native 开发和 ARM 汇编语言等更底层的技术栈。在攻防全局观上主要介绍 ATT&CK 框架的技战术,将攻防过程中的技术点映射到矩阵中,ATT&CK 框架中的移动安全攻防框架可以作为移动安全攻防的全局指导。通过对移动应用第一代加固壳到第三代加固壳的技术原理的剖析及技术实现的讲解,可以看到攻防对抗逐渐走向底层的原生层,通过学习基于 OLLVM 的加固壳开发以及 VMP 加固壳的代码实现,全面掌握主流应用加固的技术方案。通过对真实世界实网攻防中遭遇的恶意程序、APT 攻击样本等进行逆向分析,详细介绍其中的技术原理和代码实现,以帮助读者从一线攻防案例中获取攻防对抗经验

刘望舒著,是一本 Android 进阶类书籍。本书共分为 11 章。第 1 章介绍 Android 5.0 到 Android 7.0 的新特性。第 2 章介绍 Material Design。第3章介绍 View 体系,包括 View 的事件分发、工作流程、自定义 View 等知识点。第 4 章介绍多线程的知识。第 5 章介绍网络编程与网络框架的知识。第 6 章介绍常用的设计模式。第 7 章介绍事件总线。第 8 到第 10 章介绍架构设计所需要的知识点。第 11 章简单介绍 Android 系统框架与 MediaPlayer 框架。本书详细并深入讲解 Android 开发者必备的和前沿的知识,适合有一定开发基础的开发者阅读,这有助于他们提高技术水平;同时,本书系统的知识体系结构也令高级开发者从中获益良多

刘望舒著,是一本 Android 进阶类书籍。第 2 版图书将内容扩展到 Android 10,升级了部分第三方框架版本,比如 OkHttp 4 和 RxJava 3,修订第 1 版的细节多达400余处。本书共分为 11 章。第 1 章介绍 Android 5.0 到 Android 7.0 的新特性。第 2 章介绍 Material Design。第3章介绍 View 体系,包括 View 的事件分发、工作流程、自定义 View 等知识点。第 4 章介绍多线程的知识。第 5 章介绍网络编程与网络框架的知识。第 6 章介绍常用的设计模式。第 7 章介绍事件总线。第 8 到第 10 章介绍架构设计所需要的知识点。第 11 章简单介绍 Android 系统框架与 MediaPlayer 框架。本书详细并深入讲解 Android 开发者必备的和前沿的知识,适合有一定开发基础的开发者阅读,这有助于他们提高技术水平;同时,本书系统的知识体系结构也令高级开发者从中获益良多

刘望舒著,是一本 Android 进阶图书,结合《Android 进阶之光》和《Android 进阶解密》两本书介绍的知识,一同建立起 Android 应用开发进阶知识体系。全书共分 13 章,主要从 3 个方面来组织内容:1、Android 应用开发所需要掌握的系统源码知识,包括系统源码的下载、编译、调试,包管理机制,输入系统,Native Binder,Java Binder;2、应用开发必需的知识点,包括 Groovy 基础、Gradle 核心思想、Gradle 的 Android 插件、Android Jetpack 架构组件;3、与跨平台开发相关的知识点,包括跨平台技术演进、Dart 基础、Flutter 基础

邓凡平著,是一部从源代码角度分析和讲解 Android 虚拟机 ART 的鸿篇巨著,全书共 14 章:第 1 章介绍了在学习 ART 虚拟机前需要准备的工具和环境,以及本书的内容结构和阅读注意事项,建议仔细读和反复读;第 2~4 章详细讲解了 Class 文件、dex 文件和 ELF 文件的格式和内容,理解 Class 文件是学习 JVM 的一步,dex 和 ELF 者是学习 Dalvik 虚拟机和 ART 虚拟机的的前提和基础;第 5 章详细讲解了 ART 虚拟机的实现语言 C++11,是阅读 ART 源代码必备的知识;第 6~8 章详细讲解了 ART 虚拟机中与编译和 Runtime 相关的大量知识,这是虚拟机的核心和难点;第 9 章详细讲解了 dex 字节码转机器码的核心进程 dex2oat 以及 .oat 和 .art 的文件格式;第 10~11 章详细讲解了虚拟机的解释执行、JIT 部分以及异常的投递和处理的过程,以及 JNI 在 ART 虚拟机中的实现;第 12~14 章详细讲解了虚拟机中 Java 线程的执行、内存分配和释放、垃圾回收的原理与实现

丰生强(网名非虫)著,本书由浅入深、循序渐进地讲解了 Android 系统的软件安全、逆向分析与加密解密技术。包括 Android 软件逆向分析和系统安全方面的必备知识及概念、如何静态分析 Android 软件、如何动态调试 Android 软件、Android 软件的破解与反破解技术的探讨,以及对典型 Android 病毒的全面剖析。强实践性。缺乏可操作性,是 Android 安全方面现有论文、白皮书、技术文章大的问题之一,很多人读到后可能对内容有了一些概念,却不知道从何下手。这本书的几乎每一个部分,都结合实际例子,一步步讲解如何操作。强时效性。作者在写作的同时,持续跟随业界新进展,刚刚发布不久的 Santoku 虚拟机、APIMonitor 等工具,以及 Androguard 的新特性等,已然出现在了这本书中

李岳阳(网名如意),卓斌(网名小肩膀)著,本书从 Hook 框架 Frida 出发,由浅入深,带领读者掌握 Frida 框架的使用方法,并让读者能够解决逆向分析、安全测试、算法还原和关键代码快速定位等实际问题。本书共 8 章,首先讲解了 Frida 框架环境安装配置,随后讲解了如何使用 Frida 框架对 Android 应用的 Java 层和 so 层进行分析,并设计了算法自吐框架,然后讲解了 Frida 框架的高级应用和算法转发。从基础的环境安装到中高级逆向技巧均有涉猎,能够让读者在实战中掌握 Frida 框架,并应用于 Android 逆向分析之中。内容翔实,理论与实战相结合,可供 Android 开发工程师、Android 应用安全工程师、爬虫工程师、逆向分析工程师以及想要从事逆向领域工作的人员学习

丰生强(网名非虫),李泊冰著,本书详细介绍了 eBPF 核心技术及其应用。全书可分为 eBPF 基础知识、进阶应用和实际案例三大部分,覆盖了 eBPF 的编程接口、架构及其在性能分析、安全监控和网络协议等方面的应用。读者将通过 C、Go 和Python 等语言学习 eBPF 编程,并掌握其在系统监控、数据分析和性能提升方面的实际技巧。本书适合不同层次的读者,包括对操作系统或应用程序监控感兴趣的学生和初学者、希望利用 eBPF 进行内核代码调试和优化的 Linux 内核开发人员、使用 eBPF 监控系统事件和分析恶意软件的安全工程师和逆向工程师、通过 eBPF 收集性能数据以优化软件和系统性能的性能分析师和应用程序安全,以及希望优化虚拟化软件性能和管理的虚拟化开发人员

李岳阳(网名如意),冯维淼著,本书的目的是帮助开发者理解和实现基于 Chromium 浏览器的指纹定制。本书共有 8 章,详细讲解了从环境搭建到指纹定制的全过程。第 1 章介绍了开发环境的搭建,包括虚拟机和开发工具的配置;第 2 章解析了 Chromium 浏览器的基础架构和多进程架构;第 3 章阐述了指纹信息的传递机制;第 4 章和第 5 章分别讲解了硬件指纹和软件指纹的定制方法;第 6 章探讨了指纹关联技术;第 7 章详细介绍了 TLS/SSL 指纹信息及其修改方法;第 8 章展示了如何通过自动化工具驱动指纹浏览器,并介绍了应对自动化检测的方法。本书内容翔实,理论与实践相结合,可供浏览器开发人员、安全研究员、爬虫工程师、前端工程师及希望在浏览器指纹领域入门的人员参考
AI 逆向
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Cursor 是由 Anysphere 公司开发的人工智能编程助手,基于大语言模型提供代码补全、解释、重构与自然语言生成函数功能,支持接入 GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet 等外部模型。作为推动“氛围编程”范式的代表性初创公司之一,该工具采用 Electron+CodeMirror 架构,内置 LSP 语言服务和 Chat 交互模块,集成自研 cursor-small 模型及多款第三方模型,通过 Composer 试验性功能实现多文件协同编辑与多智能体协作,引入 Claude 模型将代码补全速度提升两倍。到 2025 年初,该工具已成为 GitHub Copilot 的竞争对手之一,Visa、Reddit 等企业在招聘中明确要求具备 Cursor 操作经验

Codex 是 2025 年 10 月 OpenAI 公司开发的 AI 代码生成训练模型,基于 GPT-3 架构改进,专注于将自然语言指令转换为多种编程语言代码。该模型通过混合训练自然语言和公开代码数据构建,采用 Transformer 架构并具备 14KB 代码记忆容量,支持 Python、JavaScript、Java 等主流语言,作为 GitHub Copilot 的技术基础,核心功能包括代码生成、补全优化及多语言翻译。2025 年 5 月升级为云端软件工程代理后,新增并行处理代码编写、调试和测试功能,集成至 ChatGPT 生态并向企业用户开放。同年 6 月通过 ChatGPT Codex 子系统实现多方案生成功能,允许用户为单一任务获取多个代码方案并自主选择最优解

Z-Image 是阿里云通义于 2026 年 1 月 28 日开源发布的图像生成基座模型,参数规模为 60 亿(6B),属于非蒸馏原生架构,完整保留权重分布,原生支持 CFG 引导机制,可作为 LoRA、ControlNet 等微调任务的训练底座。该模型支持生成包括写实、动漫与数字艺术在内的多种图像风格,并通过优化采样空间分布减少生成图像的“同质化”问题。其采用单流扩散 Transformer(S3-DiT) 架构,并推出了 Z-Image-Turbo 等优化版本。Turbo 版本通过解耦式蒸馏等技术实现仅需 8 步推理的实时生成,支持在 16GB 显存的消费级显卡上运行,在中英双语文本渲染方面表现突出

Udio 是一家专注于音乐生成领域的生成式人工智能初创公司,由前谷歌 DeepMind 研究人员团队于 2023 年创立,总部位于美国加利福尼亚州。该公司核心产品为 AI 音乐生成平台,用户可通过输入文本提示快速生成包含歌词、人声及伴奏的完整音乐作品,支持多语言创作、流派选择及歌曲延长功能,测试阶段提供每月 1200 首免费生成额度。2024 年 4 月完成种子轮融资 1000 万美元,主要投资方包括 Andreessen Horowitz(a16z)、Instagram 联合创始人迈克·克里格及音乐人 will.i.am 等。2024 年 7 月推出的 Udio v1.5 版本升级至 48kHz 立体声音轨,新增音调控制、音轨拆分及音频重混功能,提升乐器分离度与音乐性,同期发布可视化编辑工具 Sessions,支持创作者移动、扩展或替换歌曲的主歌、副歌等结构部分





















































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































