Anti BlueStacks Android模拟器演示 这是一个绕过bst模拟器内核屏蔽模拟器特征路径和特征文件的一个绕过方式，主要展示的是一个绕过手段，具体技术完善和规则完善需要自己去补充 反模拟器检测目前主要有两种手段，一种是定制libc，对open，stat，访问函数入口进行判断，常用C函数将无法进行判断，可使用svc进行绕过，第二种更直接的可以定制内核，通常情况下，应用层完全无法直接进行检测，此Demo主要针对他规则方面的缺陷进行的绕过手段 bst模拟器在内核层对常用的io函数针对的路径和特征文件绝对路径进行了强匹配，并且删除了/../绕过，通常的这种方式无法检测到特征文件， 如下代

BLE-RSSI-Sample ##蓝牙防丢器 ##可自行设定报警dBm＆报警距离

可用

为了提高防夹模块的可靠性，本课题采用基于模型 Model Based 的开发方法对汽车电动玻璃升降器的防夹控制算法进行建模与仿真 研究，提出了 改进的防夹控制算法，该算法能通过双重车窗玻璃受力大小的判定标准实现对车窗玻璃防夹控制的优化，提高防夹控制系统的可靠性。

爬山虎 一个简单的Python模块可以绕过Cloudflare的反机器人页面（也称为“我处于攻击模式”或IUAM），并通过实现。 Cloudflare会定期更改其技术，因此我将经常更新此存储库。 如果您希望抓取或抓取受Cloudflare保护的网站，此功能将非常有用。 Cloudflare的反漫游器页面目前仅检查客户端是否支持Javascript，尽管它们将来可能会添加其他技术。 由于Cloudflare不断更改和强化其保护页面，cloudcraper需要使用JavaScript引擎/解释器来解决Javascript难题。 这使脚本可以轻松模拟常规的Web浏览器，而无需明确地反混淆和解析Cloudflare的Javascript。 作为参考，这是Cloudflare用于以下页面的默认消息： Checking your browser before accessing websit

Abstract: An anti-windup scheme for proportional-integral-derivative controllers is presented. The approach is based on the combined use of back-calculation and conditional integration anti- windup techniques. In this way, the disadvantages that can hinder previously proposed strategies are overcome. Specifically, the method can guarantee a satisfactory performance for processes with different normalised dead times, without the tuning of additional parameters being required. Therefore, considering its simplicity, it is highly suitable for implementation in industrial regulators.

Anti-Windows-Update.zip 未验证

APEX-EAC绕过 用法： 编译出来重命名为“ EasyAntiCheat_launcher.exe”替换到游戏目录下，用橘子平台启动游戏 关于心跳 写个空的dll命名为“ EasyAntiCheat_x64.dll”替换到游戏目录下用你自己的方式加载到游戏里如果以后加强了怎么办？下，应该是断在检测到EAC未运行那个画面，执行到用户代码，发现是“ binkawin64.dll”这个模块的线程，然后，看是程序哪里起的这个线程，一层回溯上去。办法：柿子挑软的捏，那些同时使用UE和EAC的游戏，大部分裤子都被扒干净了，找到他们的SDK，其中引用EAC SDK的部分，看一看EAC的SDK整体的结构是怎么样的，大概有什么函数，dump下进程来看看反汇编的样子，然后可以在APEX里面找找看。不过这个游戏是起源改，不久后难逃被扒光的命运，毕竟起源引擎“约等于巧”办法2：游戏没加壳，拿起他的EAC键就跑

脸活体验证是人脸识别过程中重要的一环，主要区分真实的人脸与假脸图像，能够识别通过纸张打印，屏幕翻拍，3D模型等场景的欺骗行为。我们在算法设计阶段，尝试了不同的方法，包括SVM，LBP，深度学习等，针对单一场景或者摄像头，能够获得不错的效果，但是没有得到一个能够兼容多种摄像头的活体算法，我们将我们训练的其中一个模型开放出来，逆光等情况下效果不是很好，可以作为参考。 依赖 基于mobilenet-0.5 OpenCV 3.4.3以上 MTCNN人脸检测 凯拉斯，TF Python3 运行 python src / demo.py