关于cookie和session估计很多程序员面试的时候都会被问到，这两个概念在写web以及爬虫中都会涉及，并且两者可能很多人直接回答也不好说的特别清楚，所以整理这样一篇文章，也帮助自己加深理解 什么是Cookie 其实简单的说就是当用户通过http协议访问一个服务器的时候，这个服务器会将一些Name/Value键值对返回给客户端浏览器，并将这些数据加上一些限制条件。在条件符合时，这个用户下次再访问服务器的时候，数据又被完整的带给服务器。 因为http是一种无状态协议，用户首次访问web站点的时候，服务器对用户一无所知。而Cookie就像是服务器给每个来访问的用户贴的标签，而这些标签就是对来访

arpspoof工具，用于arp欺骗，选择正确的网卡后，点击“scan”扫描，勾选目标机，点击“open”开始欺骗。

matlab人脸特征定位代码SpecDiff欺骗检测器 该存储库包含一个示例代码，该示例代码计算出我们的IJCB论文中提出的SpecDiff描述符，以执行面部表情攻击（欺骗）检测。 SpecDiff描述符利用面部图像的镜面反射和漫反射，无需大型训练数据库或高性能计算系统，即可进行快速，准确的欺骗检测。 *十月2020年更新：我们的论文获得了IJCB 2020 Google PC Chairs Choice最佳论文奖。 经过测试的计算环境 MATLAB R2017b 示例代码教程 运行主脚本“ SpecDiff_main.m”。 该脚本会加载一对示例照片（使用闪光灯和不使用闪光灯拍摄），以计算SpecDiff描述符。 带有径向基函数（RBF）内核的支持向量机（SVM）将描述符分为实时或欺骗两种类别之一。 分类分数的正值和负值分别表示实时分类和欺骗分类。 结果图 文件和目录 SpecDiff_main.m 主脚本将预处理应用于示例照片对，并将其分类为实时或欺骗类。 load_facial_images.m 加载一对面部照片，一张带有闪光灯，另一张不带有闪光灯。 预处理程序 应用本文中描述的

安天ARP欺骗检测工具，一款检测局域网arp欺骗病毒的工具

面部防喷雾剂 使用CASIA-SURF CeFA数据集， 和脸反欺骗任务解决方案。 模型 M，参数 计算复杂度，MFLOP 红绿蓝 深度 红外 损失函数 最佳LR 最低ACER（CASIA-SURF值） 快照 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :cross_mark: :cross_mark: 交叉熵 3e-6 0.0242 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :check_mark: :cross_mark: 交叉熵 3e-6 0.0174 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :check_mark: :check_mark: 交叉熵 1e-7 0.0397 下载 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :cross_mark: :cross_mark: 失焦 3e-6 0.0066 下载 MobileLiteNet 0.57 270.91 :check_mark: :cross_mark: :cross_m

WinArpAttacker是一个arp欺骗工具，可实现多种arp攻击。

闲来无事，用libnet写了个简单的ARP攻击。以前感觉ARP攻击不是特别常见，不过最近工作中倒是遇到过两次ARP欺骗的事件。其实ARP欺骗的原理灰常简单滴，大部分都是在局域网中发送伪造的ARP广播包， 广播包的目的是干嘛呢？很简单，欺骗内网的所有主机，告诉受害主机，“我”是网关。 内网机器接收到这种广播包之后，会刷新自己ARP缓存表，把网关的IP和广播包中的源MAC绑定。这样攻击机器就达到了冒充网关的目的。上次一所大学就是被ARP欺骗攻击，他们的学校主页一打开就会跳出其他很多乱七八糟的页面，，，，当时查看他们WEB服务器的源代码，发现没有被插入这些<iframe>会弹页面的代码，但是用浏览器

在激光角度欺骗仿真系统的需求分析和概要设计阶段,使用基于模糊故障模式、影响及危害性分析(FMECA)框架的分配法对该系统软件可靠性分配。首先建立影响因素集、评价集合;然后基于FMECA框架进行模糊综合评价;再利用层次分析法(AHP)得到权重集;最后通过量化手段得到各子系统的不可靠系数并将它们转化为平均无故障时间(MTBF)。最终得到的可靠性指标符合专家评估和类似软件系统的可靠性分配结果。

Cisco环境下解决ARP欺骗问题因为经常看到网上有看到求助ARP病毒防范办法，其实ARP欺骗原理简单，利用的是ARP协议的一个“缺陷”，免费ARP来达到欺骗主机上面的网关的ARP表项。

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