各位大侠们好,NSPLookupServiceNext 方面问题 求助。

liulilittle 2017-08-07 08:45:46
我在NSP中试验过很多种方法、它的目的与 Proxifer “DNS远程解析” 是相同的。虽然目前的代码是可以FanWa11的 但还不够完美 比如Youtube的视频 访问的DNS解析地址很容易冲突 比如google、youtube这两个域名
这就造成观看Youtube视频,很容易在重复播放时就一直转圈圈无法播放。
而我想要采取的最佳方法是通过为每个域名 分配fuckname地址(Proxifer Mode) 但需要解决操作系统恶心的经过我的NSP还要在解一次DNS 如果返回的地址有重复它就会去重。这造成由我写的NSP返回的WSAQUERYSETW里面的fuck地址 绝大时候都排在其后面 这就很尴尬了 应用程序基本只用第一个 始终不用我的fuck地址 当然如果它采纳fuck地址 则可以恰意FanWa11。
虽然刚才它神奇的把我的fuck地址一直排在前面 然后FanWa11的很惬意,但在后面又不可以了。所以系统是否有NSP的优先级设置这个我不太懂,因为暂时没有看到这方面的文献TaT,如果有懂的大侠真心求指导。
Proxifer不知道它的NSP是如何编写的 禁止了系统的DNS查询 所有DNS查询都走NSP 不出网卡 也没有修改网卡DNS
而我觉得,如果无法禁止系统查询DNS的话 那么始终让我的NSP解析的A记录排在返回给应用层的最前面也是可以此问题的方式。

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liulilittle 2017-08-27
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引用 5 楼 zhao4zhong1 的回复:
3楼应该是更低层的办法。
前段时间一直在研究 Proxifer 的NSP部分 它实际上解决 mswsock“DNS” 解析的方法 真的很easy 它是通过reg 把mswsock的“DNS”服务禁止。然后重置DNS缓存 而我采取了另一种变通的方式,unload mswsock的“DNS”服务后重置缓存 麻烦的是它们两者都需要用户手动重启未load nsp的程序 否则对此程序则不会生效。
赵4老师 2017-08-08
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“The Dark Side of Winsock.pdf” ?
liulilittle 2017-08-08
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引用 1 楼 zhao4zhong1 的回复:
试试修改hosts文件?
修改hosts文件能够达到的效果 但却是最差劲的,虽然可以在本地假设环形的DNS服务器(在本地代理中实现)但这会不可避免的需改网卡dns。 但它并不是最好的方式。如果可以我还是认为禁止操作系统不要在调用其它的NSP 重复解析“DNS”是最好的 并且似乎它有一些ORDER 如果MY-NSP解析的结果 一直在最前面的话 我觉得也是可行的 但显然它不一定是在最前面的 虽然目前可以通过HOOK的方法可以禁止操作系统在调用"NSQUERY::LookupServiceNext"静态成员函数 然后桥接处理程序到我的NSP内 规避它调用其它的NSP解析,但它有一定缺陷 在最理想的情况下只有两个NSP 一个是系统自身的,一个是MY-NSP。如果可以禁止调用其它NSP解析 则是最佳方案。它一直被我推崇着~~~ 使用hook的方式 可能会被游戏检查到~这会造成它的穿透性较弱~我使用用xuetr成功的检查到了它的hook。 Proxifer的NSP并没有经过hook 但它成功禁止了系统调用其它NSP解析DNS。这点我给个赞 我很想知道它是如何实现的,而不是像现在这边 只能选择让我心生遗憾的偏方瑕疵方式
赵4老师 2017-08-08
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试试修改hosts文件?
赵4老师 2017-08-08
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3楼应该是更低层的办法。
liulilittle 2017-08-08
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引用 3 楼 zhao4zhong1 的回复:
“The Dark Side of Winsock.pdf” ?
我找到了另一种xuetr无法检查到方式 它hook几个ws2_32.dll内未公开的函数 不过麻烦是需要为不同的操作系统适配(算rva) 它可以达到我想要的效果 但还是用的hook mode~ 而我更想不通过hook mode方式解决。不过还是谢谢大侠了~~~这问题我自己慢慢研究吧~~~thanks~!!!
内容概要:本文围绕基于物理场的动态模式分解(piDMD)展开研究,重点探讨其在流体力学、热传导及多物理耦合系统中的建模与应用。通过Matlab代码实现,将传统的动态模式分解(DMD)方法与物理场控制方程相结合,引入物理约束以增强数据驱动模型的物理一致性,从而提升对复杂非线性系统的模态提取精度与长期预测能力。文章系统阐述了piDMD的理论基础、数学推导过程与算法实现步骤,并结合典型物理场仿真案例(如Navier-Stokes方程驱动的流场演化)进行验证,展示了其在降阶建模、主导模态识别和时空动态可视化方面的优越性能,适用于高维、强耦合、非平稳系统的分析与优化。; 适合人群:具备一定数值计算、流体力学、控制理论或数据驱动建模背景,熟悉Matlab编程与线性代数运算,从事科学研究、工程仿真或系统辨识工作的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:①实现对流场、温度场等物理场的高效降阶建模与动态行为预测;②提取符合物理规律的关键模态,用于系统稳定性分析与控制设计;③支撑复杂系统的状态估计、异常检测与优化调控等下游任务。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐行调试与运行,深入理解piDMD算法中物理约束的嵌入方式及其对模态质量的影响,同时可尝试将其迁移至其他偏微分方程描述的物理系统中进行拓展验证与应用。
内容概要:本文研究了在峰谷分时电价引导下,基于多目标优化遗传算法NSGA-II的电动汽车充电负荷优化问题。通过构建以电网负荷波动最小化和用户充电成本最低为核心的多目标优化模型,利用NSGA-II算法求解获得帕累托最优解集,实现对大规模电动汽车充电行为的有序引导。文中系统阐述了峰谷电价激励机制的设计原理、电动汽车充电负荷的数学建模方法、多目标优化问题的形式化表达以及NSGA-II算法的具体实现流程,并借助Matlab平台进行仿真验证,结果表明该策略能有效平抑电网负荷峰谷差、降低用户充电支出并提升电力系统的运行效率与稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事智能电网、电动汽车调度、需求侧管理等相关领域的研究生或科研人员。; 使用场景及目标:①研究峰谷电价政策对电动汽车充电行为的影响机制;②掌握NSGA-II算法在电力系统多目标优化中的具体应用;③实现电动汽车集群的有序充电调度以改善电网负荷曲线; 阅读建议:此资源结合了电力经济学与智能优化算法,建议读者在学习过程中重点关注模型构建与算法实现的衔接部分,动手复现仿真代码以深入理解参数设置与结果分析过程。
详情可查看下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[电梯(elevator)] · 训练集:1468 张 · 验证集:157 张 · 测试集:158 张 · 总计:1783 张 该数据集聚焦于各类建筑内部及外部环境中的电梯目标检测任务,涵盖住宅楼、办公楼、商场、酒店等多种典型场景下的电梯结构。图像采集覆盖不同光照条件、材质类型与安装位置,充分体现了实际应用中电梯的多样性与复杂性,为智能楼宇管理、安防监控及无障碍设施识别等方向提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 72 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9446** mAP50-95 | 0.6531 Precision | 0.9305 Recall | 0.8777 train/box_loss | 0.5807 train/cls_loss | 0.3505 val/box_loss | 1.0020 val/cls_loss | 0.6208 【训练过程分析】 72 轮训练后 mAP50 达到 0.9446,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6531,和 mAP50 差距 0.29,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9305、Recall 0.8777,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖电梯,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景...

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