为了浪费技术支持诈骗者的时间，可以使用这个虚假的命令提示符代替真正的 Windows 命令提示符。 它基于 Windows 7 命令提示符，但与大多数其他 Windows 版本中的命令提示符没有明显不同。 骗子常用的很多命令，比如tree、netstat、powercfg都在这个里面模拟，但是它们提供了骗子意想不到的结果，例如tree命令绘制了一个ASCII树，而powercfg命令返回时没有错误，没有警告和信息 - 每次都不会失败。 未包含的所有命令都会返回通常的错误，如实际命令提示符中为无效命令显示的那样，但是可以添加其他命令。

欺骗的艺术-沃尼亚克，解压后word版

竞争模型的matlab代码用于音频欺骗检测的深度残差神经网络 这个 repo 为我们的论文Deep Residual Neural Networks for Audio Spoofing Detection提供了一个实现，这也描述了UCLANESL团队在 . 数据集 ASVSpoof2019 数据集可以从以下链接下载： 训练模型 python model_main.py --num_epochs=100 --track=[logical/physical] --features=[spect/mfcc/cqcc] --lr=0.00005 请注意，CQCC 特征是使用 中的 Matlab 代码计算的，因此在尝试使用 CQCC 特征训练或评估模型之前，您需要运行此文件以生成 CQCC 特征的缓存文件。 执行多个结果文件的融合 python fuse_result.py --input FILE1 FILE2 FILE3 --output=RESULTS_FILE 评估模型 在评估数据集上运行模型以生成预测文件。 python model_main.py --eval --eval_out

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本文在模拟网络攻击实验环境中，使用Python的scapy模块构造ARP数据包发送给目标机进行ARP欺骗，成功实施了中间人攻击，然后嗅探局域网内部网络流量，截取HTTP协议数据包进行解析，初步实现了在被攻击者浏览网页点击图片时，实时抓取这些点击的图片的ARP攻防系统功能之一，后面可以进一步改进完善ARP攻防系统，增加其他网络安全防护的功能。

Chalearn CeFA面对反欺骗挑战 这是我们在CVPR 2020上针对Chalearn单模式人脸防欺骗攻击检测挑战的解决方案的代码。 如果您在实验中使用此代码，请访问以下论文： : 我们的解决方案基于两种类型的人工变换：秩合并[1]和光流[2]，并在端到端流水线中组合以进行欺骗检测和序列增强，以丰富伪造轨道的集合。 参考 [1] Basura Fernando，Efstratios Gavves，Jose Oramas，AmirGhodrati和Tinne Tuytelaars。进行行动识别的排名汇总。TPAMI，39（4）：773–787，201 [2] C. Liu。 超越像素：探索运动分析的新表示形式和应用。 博士论文。 麻省理工学院，2009。 训练步骤 步骤1。 安装at_learner_core cd /path/to/new/pip/environment

ARP缓存中毒攻击缓解器SDN POX SDN控制器上的ARP欺骗缓解模块。 产品特点 防止LAN攻击者以很少的开销中毒节点的缓存表条目。 防止恶意数据包进入网络。 建立 ARPspoofperf.py使用检测模块创建测试设置。 ARPspoofperfwithoutsol.py创建没有检测模块的测试设置。 l2_learning_arp_mitigation.py在POX控制器上具有ARP缓解模块。 算法： 请参考 怎么跑 使用./pox.py log.level --DEBUG proto.dhcpd --network = 10.1.1.0 / 24 --ip = 10.1.1

欺骗工具用于dvwa实验平台

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