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机顶盒(酒店，家用)渗透测试总结 0x01 写在前面 今天是劳动节的最后一天，劳动节几天给自己放个假，今天终于可以闲下来，记录一下以前给某移做的酒店机顶盒的渗透测试，机顶盒的渗透测试也给我提升了很多的思路，同时也发现了很多机顶盒存在的漏洞风险，希望大家在酒店居住的时候，在不用的时候，尽量把电源关了。 此篇全程干货，请诸位认真看。 0x02 工具 酒店机顶盒 智慧机顶盒是某某物联网公司推出的一款搭载安卓系统的酒店智能终端设备。除了具备传统的电视机顶盒功能之外，还具备酒店应用管理系统功能，可应用于酒店、旅馆等服务场景。 显示器 用于接机顶盒用的 装有burpsuite等常用工具的笔记本 渗透用的

python写的IIS短目录名枚举漏洞复现代码，运行直接python iis.py + url

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AnomalyFilter 本项目应用孤立森林异常检测算法，过滤JMeter 在对Splunk 数据库进行压力测试过程中产生的异常性能数据。 背景 在压力测试和性能分析过程中，通常有两种情形会导致测试结果不准确： 一是由于JMeter 和LoadRunner 等工具在启动多线程是有一个爬坡过程，通常需要1-10秒钟左右，这个时间也不会很长。但在这个过程由于线程数量不定，导致了测试数据的可靠性降低。 二是由于现实测试中通常会存在网络异常的情形，极少量的异常值会大大影响对被测对象的性能评估。 在上述场景中，异常的数据与整个测试数据样本相比是很少的一部分，常见的分类算法例如：SVM、逻辑回归等都不合适。而孤立森林算法恰好非常适合上述场景，首先测试数据具备一定的连续性，其次异常数据具备显着的离群特征，最后异常数据的产生是小概率事件，因此，孤立森林算法在网络安全、交易欺诈、疾病监测等方面也有着广泛的

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