渗透测试基础- - -文件上传（文件上传绕过）

0x00截断：系统在对文件名进行读取时，如果遇到 0x00 ，就会认为读取已经结束。但要注意是文件的十六进制内容里的00 ，而不是文件名中的 00 。绕过文件内容检测一般通过检测文件内容来判断上传文件是否合法 方法： 1. 通过检测上传文件内容开始处的文件幻数来判断。2. 文件加载检测 一般是

PPOCR 检测器配置文件参数详解

设置方向分类器支持的角度 [‘0’,‘180’] 仅在方向分类器中生效 save_res_path 设置检测模型的结果保存地址 ./output/det_db/predicts_db.txt 仅在检测模型中生效 Optimizer 字段 用途 默认值 备注 name 优化器类名

机器学习案例（一）：在线支付欺诈检测

在线支付系统的引入对支付的便利性有很大帮助。但是，与此同时，支付欺诈也有所增加。使用任何支付系统的任何人都可能发生在线支付欺诈，尤其是在使用信用卡付款时。这就是为什么检测在线支付欺诈对于信用卡公司来说非常重要，以确保客户不会因为

基于样例查询机制的在线动作检测

实际应用中，算法需要在线地处理视频流并及时准确地检测出视频中正在发生的动作，在线动作检测成为了一个新兴的研究方向。考虑到已有方法只考虑固定历史片段的信息且无法建模跨视频关系，本文提出样例查询机制：通过在历史片段中和动作类别级别构建有代表性的样例进行在线动作检测。相比已有方法，我们

遮挡 目标检测

Repulsion Loss: Detecting Pedestrians in a Crowd Repulsion Loss 遮挡场景下的目标检测 https://github.com/herbwood/RDIoU/blob/9cfb41a79a11efaec396d7e0b5

【摄像机 SDC】文件创建与写入文件SDC中运行创建文件和写入文件的代码后发现YOLOv3检测算法失效且文件未生成

加入   创建文件和写入内容的基本文件操作代码，当打开iClient的算法商城中调试窗口按钮后，在运行完待检测目标视频后，发现没有生成对应  文件（.txt文件）并且之前指定目标的YOLOv3检测算法失效（未出现检测框）；注：之前没加入创建文件和写入内容的基本文件操作代码时，算法

口罩检测跟踪

import osimport timeimport datetime import cv2import numpy as npfrom queue import Queuefrom threading import Thread, Event

在实现社区项目 **检测时，运行显示文件名错误

如图所示，我的文件名和教程一样person.mp4

目标检测介绍

物体检测实战：使用OpenCV内置方法实现行人检测

会导致行人无法被检测到。同样，过小的比例尺会显着增加需要评估的图像金字塔层的数量。这不仅会造成计算上的浪费，还会显着增加行人检测器检测到的误报数量。也就是说，在执行行人检测时，比例是要调整的最重要的参数之一。我将在以后的博客文章中对每个参数进行更彻底的审查以检测到多尺度。 获取初始边界框并将它们绘制在图像上。

模型部署在线服务读取文件问题

BytesIO object at 0x7f65c8087150>)])}，其中test.source是我上传的文件名4、那我应该如何获取这个文件里的内容呢，因为我是要对这个文件里的文字内容进行处理。【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

在线部署预测调用推理文件报错

已解决

上传doc,jpg,png,xls文件后如何实现文件的在线预览

【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、文件上传后文件可以显示在同一页面上【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

移动应用隐私合规检测简介及目标检测技术的应用

隐私合规检测应运而生。本文简要介绍Sechunter移动应用隐私合规检测的方法步骤，以及目标检测技术在其中的应用。 1 移动应用隐私合规检测背景简介 移动应用的隐私合规检测，从技术形态上可以分为静态检测方案与动态检测方案。以下分别作简要介绍。 1.1 静态检测 静态检测方案通过

文本检测实战：使用OpenCV实现文本检测（EAST 文本检测器）

找到的图像。 我们今天将审查两个 .py 文件： text_detection.py ：检测静态图像中的文本。text_detection_video.py ：通过网络摄像头或输入视频文件检测文本。 实施说明 我今天包含的文本检测实现基于 OpenCV 的官方 C++ 示例；但是，我必须承认，将其转换为

BlackMoon远控木马分析报告

           图2 云端文件告警信息二、BlackMoon 远控木马简介BlackMoon 远控木马在2022年迅速崛起，在3月份快速爆发，主要感染Windows系统，一但感染后即成为肉鸡。成为肉鸡后，会持续向运控端发送心跳信息。整个木马使用易语言编写。依据CNCERT监

人脸检测高级：疲劳检测

parse_args()) 犯困检测器需要一个命令行参数，后跟两个可选参数，每个参数的详细信息如下： –shape-predictor ：这是 dlib 的预训练面部标志检测器的路径。 您可以使用本博文底部的“下载”部分将检测器和本教程的源代码一起下载。 –video：视频文件。本文用视频文件测试。 –alarm

火灾检测 数据集

com/gengyanlei/fire-smoke-detect-yolov4/tree/master/yolov5 开源项目2： 火焰检测 python3 app.py rknn_version : 1.6.0 rk3399pro yolov5-v4.0 tag train inference