拿 HTTPS 来说，它的「内容加密、数据完整性、身份认证」三大安全保证，也会受到非法根证书、服务端配置错误、SSL 库漏洞、私钥被盗等等风险的影响。很多同学认为只要访问的网站地址前有一把小绿锁就绝对安全，其实...

此方式支持firefox，chrome ...重启firefox chrome，访问https网站会自动生成ssl session key linux，mac 使用export建立变量 export SSLKEYLOGFILE=/tmp/ssl.key 打开wireshark，Edit--->Prefe...

微信本地数据库解密（安卓） 微信的本地数据库EnMicroMsg.db存储在/data/data/com.tencent.mm/MicroMsg/（一长串）/中 uin存储在/data/data/com.tencent.mm/shared_prefs/com.tencent.mm_preferences.xml（或auth_...

本文来自网易云社区之前有介绍《wireshark抓...在讲HTTPS的解密之前先来看下HTTPS与HTTP的不同之处，HTTPS是在TCP/IP与HTTP之间，增加一个安全传输层协议，而这个安全传输层协议一般用SSL或TLS，类似于下图。即HTTP...

HTTP是属于应用层的协议，它是基于TCP/IP的，所以它只是规定一些要传输的内容，以及头部信息，然后通过TCP协议进行传输，依靠IP协议进行寻址，通过一幅最简单的图来描述： 客户端发出请求，服务端进行响应，就是...

  之前只是去了解了https零散的知识,只是大体知道比http安全。但是其中数据交互的来龙去脉，不是很清楚。借助今天的一篇文章总结一下自己的理解。原文可以参考: ...

前言 在渗透测试过程中，必不可少的操作就是使用BurpSuite、Fildder等抓包工具对应用程序的数据包进行拦截、...（1） BurpSuite能抓到HTTPS协议的“明文数据”是因为BurpSuite在本地浏览器安装了自己的证书，作为...

摘要：本文用图文的形式一步步...HTTPS要解决如下问题：A发给B的hello消息包，即使被中间人拦截到了，也无法得知消息的内容如何做到安全这个问题，很多人马上就想到了各种加密算法，什么对称加密、非对称加密、DE...

本人开发小程序对encryptedData解密出现的问题 线下本地可以没有报错，线上就出现了问题！  我jar包是有这个JCEPERKey类的，...

之前在稀土掘金上看到一篇讲解HTTPS加密解密先关知识的文章，讲得还蛮详细的，一直对HTTPS加密解密这个过程比较模糊，这篇文章也是一个总结！ 本文转自：HTTPS 为什么更安全，先看这些 图解HTTPS协议加密解密全...

今天在看https的相关技术，于是想要使用wireshark抓取并解密https流量 关于https的基础可以看看这篇文章 HTTPS理论基础 本文参考文章 使用 Wireshark 调试 HTTP/2 流量 当系统环境变

什么是HTTP协议？HTTP协议全称Hyper Text Transfer Protocol，翻译过来就是超文本传输协议，位于TCP/IP四层模型当中的应用层。HTTP协...

由于需要定位一个问题，在服务器上tcpdump抓取https数据包，然后下载到本地打开wireshark分析。然后我们下载域名私钥配置到wireshark，发现数据包居然无法解密。是wireshark配置密钥的方法不对？但谷歌了好多文章都...

https原理 简要理解： 1、客户端请求服务器 2、服务器返回一个ca证书，证书里面有服务器的非对称加密的公钥 3、ca证书也是非对称加密的，是ca机构用其私钥加密过的 4、客户端从受信任的ca证书列表中取出该机构证书...

在实际开发中，我们会以https形式进行页面访问，但是根据vue-cli的版本不同，配置方式也有所差异，以下分别从vue-cli3.x和vue-cli2.x构建的项目分别进行配置开启https:

HTTPS是HTTP over SSL的简称，即工作在SSL上的HTTP，也就是加密通信的HTTP。 工作原理 HTTPS在通信过程中使用的是对称加密，当然，它的密钥是无法直接获取的，因为它的密钥是通过非对称加密进行传输的，中间还有...

本人从事Java开发已多年，平时有记录问题解决方案和总结知识点的习惯，整理了一些有关Java的知识体系，这不是最终版，会不定期的更新。也算是记录自己在从事编程工作的成长足迹，通过博客可以促进博主与阅读者的共同...

GPG加密解密过程 一、Linux系统下 1.安装 yum安装 [root@POC-ORACLE ~]# yum install gnupg 下载安装包安装 https://www.gnupg.org/download/index.en.html 查看gpg帮助 [root@POC-ORACLE ~]# gpg --help gpg ...

https://blog.leapmie.com/archives/418/ 随着 HTTPS 建站的成本下降，现在大部分的网站都已经开始用上 HTTPS 协议。大家都知道 HTTPS 比 HTTP 安全，也听说过与 HTTPS 协议相关的概念有 SSL 、非对称加密、 CA证书...

关于数据加密，前段时间...4. 读取本地加密文件，进行解密操作 5. Json解析 （刚开始的做法，是把二进制文件转化为字符串，然后保存，在读取的时候出现了问题，报错存贮的和读取的字符串不一致，应该是中间数据...

浦发银行总行信息科技部（大数据方向）面试 浦发银行总行信息科技部（大数据方向）面试 8.6面试 大家的面经 浦发银行总行（上海）大数据岗8月6号面经 一、综合面 二、机试 三、专业面试 ...浦发总行信息岗校招面经...

蚂蚁分类信息系统官方的都是加密的，这对要二开的童鞋就比较糗了，在网上找了几个解密的工具，分享一个个人觉得还不错的。但是注意这个只能解部分，比较核心的解不了，比如category.php，解密以后自己要检查文件的...

他们这种外挂很多都是用GG修改器修改本地代码然后实现游戏里的透视变色自瞄之类的变态功能,有GG不行还得有脚本,这里的脚本就是LUA脚本.这种脚本我就不做多解释了自己可以去百度一下!意思就是你只要把这脚本放到GG上...

关于本地文件的m3u8格式 从网站上下载的m3u8文件格式是这样的 如果想用ffmpeg文件在线处理，直接把其中的XXXXXX.ts和key.key文件替换成全路径的就可以，比如这样： 然后直接用ffmpeg命令处理这个m3u8文件就...

一、当做到RSA加密这块时，遇到了问题，我自己加密的自己解密可以，Android端他自己加密自己解密，但是相互加密的都解不开； 然后我就想问题所在：1、是不是私钥公钥没对呢？2、安卓和PHP服务器端 加密方式机密方式...

TS的全称则是Transport Stream，即传输流，DVD节目中的MPEG2格式，是MPEG2-PS，MPEG2-TS格式的特点就是要求从视频流的任一片段开始都是可以独立解码的。现主流视频网站都采用这种模式。 m3u8是一个TS切片列表文件...

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

该课程是计算机图形领域的基础的课程，包含了计算机图形学的数学原理，例如在计算机图形学中的重要坐的标变换的原理。该课程也是游戏开发、VR/AR等开发的基础课程。在该课程中除了讲授数学原理，还包括了C++实践，实现3D数学类。 该课程的主要内容包括：向量、向量空间、矩阵、矩阵空间、仿射空间、齐次坐标系、仿射变换、刚体变换、四元数等。 掌握游戏编程和计算机图形学的基本数学知识。 掌握线性代数、几何变换、运动学、3D物理和相关数值运算的基本方法。

Java系列技术之必学工具Maven是在JavaWeb入门课程的后续课程，也是以后课程里都要用的实用级工具，所以大家一定要学会，Maven 是目前在生产环境下多框架、多模块整合开发的项目自动化构建工具，是我们学习Java的技术人必须要学会的一个工具, 大型项目开发过程中不可或缺的重要工具。 这里将带着大家了解 Maven 的作用，常用命令，配置依赖，以及依赖的范围、依赖的传递性、依赖的排除、生命周期等重要概念，以及继承、聚合、部署的 Maven 配置。全部配置操作，手把手演示操作，绝对能提升大家的实际操作能力！

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下