本文通过分析web指纹的检测对象、检测方法、检测原理及常用工具，设计了一个简易的指纹搜集脚本来协助发现新指纹，并提取了多个开源指纹识别工具的规则库并进行了规则重组，开发了一个简单快捷的指纹识别小工具TideFinger，希望能为大家带来方便。
指纹识别大家都不陌生，现在比较新的安卓手机大多都已经支持面部识别了，指纹识别更是主流安卓手机的标配功能。这两个功能可以说用过都说好，确实是方便快捷。
•形如： www.xxx.com www.xxx.com/bbs www.xxx.com/old•渗透思路：网站可能有多个cms或框架组成，那么对于渗透而言，相当于渗透目标是多个（一个cms一个思路）
CMS（Content Management System，内容管理系统），又称整站系统或文章系统，用于网站内容管理。用户只需下载对应的CMS软件包，部署、搭建后就可以直接使用CMS。各CMS具有独特的结构命名规则和特定的文件内容。
0x01 Web 应用技术概览 1.1 架构 大多数 web 应用可以粗略划分为三个组件(component)。 1、客户端, 大多数情况下是浏览器。 2、服务端, Web 服务器接收客户端的HTTP请求并进行响应。另外，有时候 Web服务器只转发请求到应用服务器(Application Server),由应用服务器来处理请求。 3、后端存储, 后端存储一般是DBMS,用于查询和存储数据。 所有组件都有不同行为，这些不同行为将影响漏洞的存在性和可利用性。所有组件(无论是客户端还是服务端)都有可能产生漏洞或者
对于web应用的渗透测试，一般分为三个阶段：信息收集、漏洞发现以及漏洞利用。下面我们就分别谈谈每个阶段需要做的事情。
当今时代，随着移动智能手机的普及，指纹解锁早已是手机不可或缺的一个功能。除了现在比较新款的iPhone或者部分手机采用了Face ID之外，人们几乎天天都会用到指纹解锁技术。但你知道指纹解锁技术背后的原理吗？
Scannerl是由Kudelski Securit开发的模块化分布式指纹识别引擎，它可以在单个主机上识别数以千计的目标指纹，也可以在多个主机上分布执行分布式的指纹识别。Scannerl会识别zmap到端口扫描的指纹内容。当前的Scannerl版本适用于Debian/Ubuntu/Arch（包括其他的一些发行版本），使用主/从（master/slave）架构，主节点会将工作（主机指纹）分配给其从节点（本地或远程），且整个部署对用户都是透明的。
作为一个渗透人员，在每次渗透网站的时候都要拿出一堆黑客工具，比如nmap, awvs, 御剑等工具进行测试，由于实在厌烦了一些低级重复性的工作，趁着2020年新年创建了一个工具集合平台，将渗透测试常见的域名扫描，端口扫描，目录扫描，漏洞扫描的工具集合在一起 目前平台还在持续开发中，肯定有不少问题和需要改进的地方，欢迎大佬们提交建议和Bug，也非常欢迎各位大佬Star或者是Fork
指纹识别技术是一种常见的生物识别技术，利用每个人指纹的唯一性进行身份认证。相比于传统的密码锁或者钥匙锁，指纹锁具有更高的安全性和便利性，以及防止钥匙丢失或密码泄露的优势。
浏览器指纹识别是继cookie和supercookie之后进行用户跟踪的第三条途径。指纹识别是由网站方发起的，这些网站分析HTTP客户端发送的请求，通过收集数字指纹来唯一标识特定计算机。以这种方式获取的数据即使在删除cookie后也可以用于持续跟踪用户。
基于功能连接组(FC)来独特描述个体特征的能力是迈向精确精神病学的关键要求。为此，神经成像界对FC指纹进行了越来越多的研究，开发了多种有效的FC指纹识别方法。最近的独立研究表明，在大样本尺寸和较粗的分区用于计算FC时，指纹识别的精度会受到影响。量化这一问题，了解这些因素影响指纹准确性的原因，对于开发更准确的大样本量指纹提取方法至关重要。指纹识别的部分挑战在于，FC既能捕捉通用信息，也能捕捉特定个体的信息。一种识别特定个体FC信息的系统方法对于解决指纹问题至关重要。在本研究中，我们解决了我们对FC指纹识别问题的理解中的三个空白。首先，我们研究了样本量和分区粒度的联合效应。其次，我们解释了随着样本量的增加和分区粒度的减小，指纹识别精度降低的原因。为此，我们使用了来自数据挖掘社区的聚类质量指标。第三，我们开发了一个通用的特征选择框架，用于系统地识别静止状态功能连接(RSFC)元素，该元素捕获信息，以唯一地识别主体。综上所述，我们从这个框架中评估了六种不同的方法，通过量化受试者特定指纹的准确性和随着样本量增加而降低的准确性，以确定哪种方法对质量指标的改善最大。
作者 Taskiller 操作系统指纹识别一般用来帮助用户识别某台设备上运行的操作系统类型。通过分析设备往网络发送的数据包中某些协议标记、选项和数据，我们可以推断发送这些数据包的操作系统。 只有确定了
作为一个渗透人员，在每次渗透网站的时候都要拿出一堆黑客工具，比如nmap, awvs, 御剑等工具进行测试，由于实在厌烦了一些低级重复性的工作，趁着2020年新年创建了一个工具集合平台，将渗透测试常见的域名扫描，端口扫描，目录扫描，漏洞扫描的工具集合在一起
前 言 信息收集为渗透测试环节一个非常重要的阶段，它关系到后序列策划攻击的成功性。快速收集目标服务信息则需要测试人员熟练运用指纹识别技术。 指纹识别概念 组件是网络空间最小单元，Web应用程序、数据库、中间件等都属于组件。指纹是组件上能标识对象类型的一段特征信息，用来在渗透测试信息收集环节中快速识别目标服务。互联网随时代的发展逐渐成熟，大批应用组件等产品在厂商的引导下走向互联网，这些应用程序因功能性、易用性被广大用户所采用。大部分应用组件存在足以说明当前服务名称和版本的特征，识别这些特征获取当前服务信息
指纹识别技术是目前最成熟且价格便宜的生物特征识别技术。目前来说指纹识别的技术应用最为广泛，我们不仅在门禁、考勤系统中可以看到指纹识别技术的身影，市场上有了更多指纹识别的应用：如笔记本电脑、手机、汽车、银行支付都可应用指纹识别的技术。
毕业设计完成于2012年，现阶段关于图像的东西都是走神经网络了，本文仅可以作为背景知识和简单的课程设计参考,本文另附一个MFC演示程序见文末下载链接
EHole是一款对资产中重点系统指纹识别的工具，在红队作战中，信息收集是必不可少的环节，如何才能从大量的资产中提取有用的系统(如OA、VPN、Weblogic等)，EHole旨在帮助红队人员在信息收集期间能够快速从C段、大量杂乱的资产中精准定位到易被攻击的系统，从而实施进一步攻击
光学指纹当前随着成本的下降，各大厂商都在低中高端旗舰用上了光学指纹。有别于传统的电容指纹，光学指纹在解锁性能上目前都进行了优化，性能接近电容指纹。
当我们回首手机圈不难发现两个关键词——金属机身以及指纹识别。虽然指纹识别功能并不是直到今年才出现在智能手机之上，在这一年中，各大手机厂商先是采用了与iPhone相同的正面指纹识别方案，然而没过多久便有厂商提出，指纹识别功能放在机身背面更好用(成本低才是真相)；一时间，关于“内裤到底该正着穿，还是反着穿？”的争论，成为各大手机发布会必谈的话题之一。直到侧面指纹识别方案的出现，广大的手机用户才发现，原来指纹识别按钮也可以放在侧面，尤其是对于索尼Z系列这样拥有全平衡设计的机型，侧面指纹识别方案简直就像是为其量身定做一般，既最大限度的保留了手机原有的美感，又能够获得极佳的使用体验。
说起指纹芯片，必须要提汇顶科技，这家一度是指纹芯片行业的王者。眼见它因为指纹芯片技术风靡起高楼，又眼见它因为指纹芯片的快速规模化商用，楼塌了。
https://github.com/EnableSecurity/wafw00f
本论文标题《A Contactless Fingerprint Recognition System》
如今，一部手机就可以解决支付问题，因此有越来越多的人出门不带钱包了。从密码付款到扫码付款，再到指纹付款。但是苹果在近日的新品发布会上展示的Face ID，使刷脸付款成为了热点话题。 但是大家有没有想过，如果你在超市购物付款的时候，既没有带钱包也没有带手机怎么办？近期，英国的一家超市就可以实现用户动动手指完成付款了！ 英国超市在全球首先实现通过静脉付款 据央视新闻报道，日前，英国伦敦布鲁内尔大学内的一家商店开始提供指静脉识别付款。说得简单一点，就是再对手指进行了相关设置之后，就能够动动手指轻松完成付款
最初，小程序文档中只有具体接口调用方法，并没有给出小程序中调用指纹识别的最佳实践。
随着深度学习等AI技术的成熟，生物识别成为了关注度较高的领域，指纹、人脸、虹膜等识别技术，正在越来越多的场景中得到应用。根据前瞻产业研究院的数据，目前中国生物识别技术的市场规模已超过300亿元，到2023年，这一数字将达到379亿元。虽然人脸识别、虹膜识别近几年大有成为「后起新贵」之势，但指纹识别凭借其“证据之王”的权威性和较高的安全性，仍然占据整个生物识别领域的半壁江山（52%）。
智能核心是对认知能力的升级革命，从感知、认知到决策执行，目前基础理论层、技术层的发展已经达到认知层面的建模与分析，应用层则体现为利用智能技术解决各种多模态目标识别的速度和精度，本文整理了目前市场上智能识别领域的典型应用进展及部分厂商。
三星 2 月 20 日将发表年度旗舰机种 S 系列，据市场传出，Galaxy S10 的终端售价将比 S9 更高，突破 1000 美元大关，外界预测，S10 将搭载高通专利的超声波(Ultra- Sonic)指纹识别，而 A 系列则将首度采用光学式(Optical)指纹识别技术。去年机种都还采用电容式方案的三星，今年依照不同等级机型采用不同方案，让超声波、光学、电容式同时并存在今年产品当中，这也让指纹识别技术引起市场讨论。当中，光学式指纹识别技术更是市场讨论的焦点，更有分析师认为，今年光学式渗透率将明显提高，2019 年将是元年。
每个人的皮肤纹路在图案、断点、交叉点上各不相同，指纹识别技术依靠皮肤纹路的唯一性、稳定性，把个体身份同指纹对应起来，通过与预存指纹对比进行身份识别。在实现方式上，指纹识别技术主要分为：电容式、光学式、超声波式。
相信很多朋友都有过上述经历。为了让笔记本更安全，于是设置了一个开机密码。并且为了提高密码的安全性，时常需要过段时间就更新一次，所以经常一着急就给忘了。
指纹识别这个名词听起来并不陌生，Google从Android6.0（api23）开始提供标准指纹识别支持，并对外提供指纹识别相关的接口。越来越多的应用支持指纹登录、认证、支付等功能。今天一起来研究一下。
EHole是一款对资产中重点系统指纹识别的工具，在红队作战中，信息收集是必不可少的环节，如何才能从大量的资产中提取有用的系统(如OA、V**、Weblogic...)。EHole旨在帮助红队人员在信息收集期间能够快速从C段、大量杂乱的资产中精准定位到易被攻击的系统，从而实施进一步攻击。
但凡一个有点追求的iOS开发，总得会点加密技术，要不然用户信息就有可能被其他人获取用来做一些对我们不利的事情。 视频地址： 密码学 一、base64 base64是一种完全可反编译的编码方式，因为编码算法完全公开，所以分分钟就会被破解，所以这个一定不能用于密码的“加密”，一些不需要特别加密的，例如用户名，我们可以用base64进行编码，让人不是一眼就能看出来是什么。 Base64 是网络上最常见的用于传输8Bit 字节代码的编码方式之一，Base64 要求把每三个8Bit 的字节转换为四个6Bit 的字节（
不管指纹识别的流程和传感器原理发展得有多快，如果需要商用到手机及终端设备这种民用产品上，还是有好多问题需要克服。比如我们会看到指纹模块在正面，在背面，在侧面，其原因都是sensor性能、模组结构设计、手机ID设计以及量产工艺的限制多重因素辅助、妥协形成的。
3月10日消息，自从苹果推出 Face ID人脸识别取代 Touch ID指纹之后，外界也依然猜测苹果iPhone未来可能会重新加入指纹识别。据外媒报道，本周苹果获得了一项新的屏下指纹识别专利，不仅支持屏下指纹识别，还加入了对于血氧、心率、手指静脉的识别功能。
语言：jsp、php、asp、python。。。 中间件：apache、iis、tomcat、jboss 数据库：mysql、oracle、sqlserver、access） 操作系统：linux、windows
参数污染（HTTP Parameter Pollution，HPP），通过下面的例子来看一下参数污染。
渗透测试流程中最重要的就是进行信息收集，在这个阶段，我们要尽可能多的收集目标组织的信息。所谓“知己知彼，百战不殆”，我们越是了解测试目标，渗透测试的工作就越容易。
指纹识别技术作为生物识别技术之一，指纹识别技术是通过取像设备读取指纹图像，然后在用识别软件提取指纹特征数据，最后在进行匹配识别算法得到结果，以确认指纹所有人身份的生物特征识别技术。
好久没写文章了，最近也比较偷懒，今天继续讨论我实际开发中遇到的需求，那就是关于APP解锁，大家都知道。现在越来越多的APP在填入账号密码后，第二次登录后，基本不会再次重复输入账号密码了。而是快捷登录，而常用的就是 指纹解锁 和 手势解锁 二种.
据 Patently Apple 消息，近日，苹果在欧洲和美国被授予了一件专利，根据专利介绍，这是一种特殊设计的OLED屏幕，能够读取感应到的指纹。据了解这一专利与全新一代集成硅 OLED 显示屏有关。而这一显示屏可以用于 iPhone、iPad 和 iPod。这或许表明苹果对屏下指纹技术尚未死心，未来仍然有可能在 iOS 设备中采用这种技术。所以指纹识别技术真的要在面部识别大热的势头中死去吗？ 指纹识别原理 指纹，由于其具有终身不变性、唯一性和方便性，已几乎成为生物特征识别的代名词。指纹是指人的手指末
如果有一种特殊的指纹，可以和绝大多数人的指纹对上号，大概率破解身边的几乎所有的指纹锁，会发生什么？
指纹识别作为最新兴起的用户身份验证机制，已经被越来越多的应用程序所采用，相比传统的密码九宫格等验证方法，指纹识别更加安全，如今越来越多的安卓手机配备了指纹识别模块，我们就来尝试一下这一项新兴的技术
关于Hunt-Sleeping-Beacons Hunt-Sleeping-Beacons项目的主要功能是帮助广大研究人员在运行时或其他正在运行进程的上下文场景中识别休眠的Beacon。为了实现这个目标，我们通过观察发现，Beacon会在回调过程中尝试调用sleep函数。在调用sleep的过程中，会将线程的状态设置为“DelayExecution”，而我们就可以将其作为第一个指标来识别线程是否在执行某个Beacon。 将所有状态为“DelayExecution”的线程全部枚举出来之后，我们就可以通过多种
使用指纹识别功能，只需要关心 FingerprintVerifyManager 和 FingerprintCallback 两个类：
攻击者最常用的方法是首先覆盖目标的网络存在并枚举尽可能多的信息。利用此信息，攻击者可以製定出准确的攻击方案，这将有效利用目标主机正在使用的软件类型/版本中的漏洞。
简介: Nemo是用来进行自动化信息收集的一个简单平台，通过集成常用的信息收集工具和技术，实现对内网及互联网资产信息的自动收集，提高隐患排查和渗透测试的工作效率，用Go语言完全重构了原Python版本
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