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从爆破到篡改，完美闭环

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鲁棒的区域复制图像篡改检测技术

基于图像处理的网页篡改检测.pdf

生成对抗神经网络matlab代码犯罪现场调查谋杀案 描述 利用来自 Wi-Fi 信号的信道状态信息 (CSI) 的无设备被动定位正在Swift成为现实。 虽然此功能将启用新的应用程序和服务，但它也引发了对公民隐私的担忧。 在这项工作中，我们针对此类基于 CSI 的定位方法之一提出了一种精心设计的混淆技术。 特别是，我们通过利用不可逆的随机序列来修改传输的 I/Q 样本。 发射机处的 I/Q 符号操作会在保留通信的同时扭曲 CSI 中的位置特定信息，因此攻击者无法再获得有关用户位置的信息。 我们针对基于神经网络 (NN) 的定位系统测试了该技术，并表明 CSI 的随机化使得不需要的定位实际上不可行。 定位系统和随机化 CSI 管理都是在真实设备中实现的。 我们实验室获得的实验结果表明，所考虑的定位方法（首先在一篇硕士论文中提出）无论环境如何都能顺利运行，并且向 CSI 添加随机信息会扰乱定位，从而为社区提供了一个系统同时具有位置隐私和通信性能。 存储库中包含的内容 使用 Matlab WLAN 工具箱生成 WiFi 帧并使用 SDR 平台传输它们。 每个帧的 CSI 可以随意人为更改，以

传统的Web防篡改系统安装于受保护服务器中，无自身安全保护措施。为减少网站页面被篡改，确保Web页面的完整性和防篡改系统自身的安全，借鉴令牌环工作原理，在已有防篡改技术的基础上提出环形网页防篡改模型，模型中引入了三线程和轮询环双重保护技术，解决了防篡改系统自身的安全问题。详细描述了系统的设计方法、工作机制及实现过程。实验证明，该系统能有效自御，在网站安全性得到保障的同时不影响服务器的工作效率。

攻击者常以政府，校园网站为目标进行网页篡改，来达到抹黑国家形象，发展黑产等目的。现有对于网页篡改的检测研究主要以网站结构检测或者历史对比为主，存在误报率高的问题。该系统针对网页篡改，设计一个以网页页面为对象，从敏感词，违规图片特征，流量-时间特征三方面进行识别，并由基于决策树算法的分析器进行网页篡改判断的系统。最后进行了实验验证，在保证不同场景下识别篡改成功率均超过92%的同时，控制误报率未超过2.8%的检测目的。

HTTP请求报文拦截与篡改源码1 源码，使用代理服务器方式实现。代码分析参见 http://www.cnblogs.com/jivi/archive/2013/03/10/2952829.html

图像篡改检测算法研究.pdf