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CycleTLS: 用GO和JavaScript模仿TLSJA3指纹并增强代理支持

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简介：
CycleTLS是一款使用Go和JavaScript编写的工具，能够模拟TLS JA3指纹，并增强了代理功能，便于安全测试与研究。 循环TLS 正在积极开发中的工作包括：修复TS API、重做套接字请求API以及错误修正（如不正确的HTTPS代理及JA3问题）。状态检查使用golang，并进行并发与速度测试。 安装指南如下： - 使用npm install --dev命令。 - 构建时，根据操作系统执行相应指令： - Windows: npm run build:windows - Linux: npm run build:linux - Mac: npm run build:mac Golang示例如下： ```go package main import ( log github.com/Danny-Dasilva/cycletls ) var FirefoxAuto = cycletls.Browser{ JA3 : 771,4865-4867-4866-49195-49199-52393-52392-49196-4, } ```

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  • CycleTLS: 用GO和JavaScript模仿TLSJA3指纹并增强代理支持
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    CycleTLS是一款使用Go和JavaScript编写的工具，能够模拟TLS JA3指纹，并增强了代理功能，便于安全测试与研究。 循环TLS 正在积极开发中的工作包括：修复TS API、重做套接字请求API以及错误修正（如不正确的HTTPS代理及JA3问题）。状态检查使用golang，并进行并发与速度测试。 安装指南如下： - 使用npm install --dev命令。 - 构建时，根据操作系统执行相应指令： - Windows: npm run build:windows - Linux: npm run build:linux - Mac: npm run build:mac Golang示例如下： ```go package main import ( log github.com/Danny-Dasilva/cycletls ) var FirefoxAuto = cycletls.Browser{ JA3 : 771,4865-4867-4866-49195-49199-52393-52392-49196-4, } ```
     
  • Skynet_TS：增强的 TypeScript 和 JavaScript 支持
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    Skynet_TS是一款专为开发者设计的工具或框架，它提供了增强版的TypeScript和JavaScript支持，旨在提升编程效率与代码质量。 在使用 Skynet 和 TypeScript/Javascript 脚本支持的构建过程中，需要下载 V8 代码，并配置代理环境变量如下： ```bash export https_proxy=192.168.163.1:10809 export http_proxy=192.168.163.1:10809 ``` 下载 V8 代码的命令为： ```bash git submodule update --init --recursive ``` 最后，设置环境变量并构建 V8： ```bash export V8_FROM_SOURCE=/data/skynet_ts/rusty_v8/v8 cargo build --release ```
     
  • 指纹图像增强代码.rar
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    这段资料包含了一套用于处理和增强指纹图像质量的源代码。它能够帮助用户在进行模式识别或身份验证时改善图像清晰度与细节。 文章中的源码下载代码是用Python编写的。
     
  • 【指纹增强】利用Gabor滤波器的图像增强方法及MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一种基于Gabor滤波器的先进图像处理技术，专注于提升指纹识别中的图像质量。包含详尽的MATLAB实现代码，适合研究与学习使用。 基于Gabor滤波器实现指纹增强的Matlab源码包含在名为“【图像增强】基于gabor滤波器实现指纹增强含Matlab源码.zip”的文件中。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理（指纹增强）代码.zip
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    本资源包含利用MATLAB进行数字图像处理的代码，特别针对指纹图像的增强技术。通过一系列算法优化和细节强化，提高指纹识别系统的准确性和效率。适合研究与学习使用。 资源包含文件：课程报告word文档、源码及数据、项目截图。通过多种形态学算法进行分割和细化，并对细化后的结果进行后处理，以找到其中的端点和分叉点，同时去除指纹周边的伪细节点。详细介绍可参考相关文献或资料。
     
  • GoProxy：功能强大的Go语言HTTP(S)代理库，支持中间人解密HTTPS
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    GoProxy是一款专为Go语言设计的强大HTTP(S)代理库，具备中间人解密能力，能够高效解析和处理HTTPS通信。 goproxy 是一个用于 Go 语言的 HTTP(S) 代理库，支持中间人代理解密 HTTPS 功能。 安装方法如下： ``` go get github.com/ouqiang/goproxy ``` 示例代码： ```go package main import ( net/http time github.com/ouqiang/goproxy ) func main() { proxy := goproxy.New() server := &http.Server{ Addr: :8080, Handler: proxy, ReadTimeout: 1 * time.Minute, WriteTimeout: 1 * time.Minute, } err := server.ListenAndServe() if err != nil { panic(err) } } ```
     
  • 基于Gabor滤波的指纹图像增强MATLAB仿真及代码操作视频
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    本视频详细介绍了使用MATLAB进行基于Gabor滤波的指纹图像增强技术的仿真过程，并提供完整的代码操作演示。 领域：matlab 内容：基于Gabor滤波的指纹图像增强算法的matlab仿真，并附有代码操作视频。 用处：用于学习如何使用Gabor滤波进行指纹图像增强编程。 指向人群：适用于本科、硕士及博士等教研人员的学习和研究。 运行注意事项： - 使用Matlab 2021a或更高版本进行测试。 - 运行工程中的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 确保在matlab左侧的当前文件夹窗口中选择正确的路径。具体操作可以参考提供的视频教程。
     
  • 增强版Qcharts曲线支持散点图
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    本软件推出增强版Qcharts功能，新增散点图展示方式，为用户数据可视化提供更丰富、灵活的选择，助力深度数据分析与洞察。 对原有功能进行增强后的新版Qcharts曲线支持散点图的展示，欢迎朋友们提出宝贵建议。
     
  • Illusion-Overlay-Mods：增强Illusion游戏的纹身纹理效果
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    Illusion-Overlay-Mods是一款专为《Illusion》系列游戏设计的模组，旨在通过增加高质量纹身纹理来提升游戏角色的细节与真实感。 幻影叠加模组是一款插件，在Illusion制作的游戏中可以为角色面部、身体及衣物添加额外纹理（例如纹身）。这使用户能够轻松地创建独特的人物形象与服饰，而无需专门为此游戏开发mod。这些附加纹理存储在卡中，并由主游戏和工作室使用。 该插件以前被称为Koikatsu Overlay Mods和KSOX（KoiSkinOverlayX）+ KCOX（KoiClothesOverlayX）。支持的游戏包括： - Koikatu / Koikatsu Party - 情感创造者 - AI少女/ AI乙女 - HoneySelect2 使用方法： 1. 确保已安装插件，并且游戏已经更新。 2. 下载最新版本的插件。只需下载特定于您所玩游戏的版本即可。 3. 解压缩文件，将dll文件放置在Koikatu\BepIn目录下。 遵循这些步骤后，您可以开始使用幻影叠加模组为角色添加独特的纹理了。
     
  • 关于RSSI强度和指纹库仿真的教学研究代码
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    本简介提供了一段用于教学研究的代码，专注于无线通信中的RSSI（接收信号强度指示）强度分析与室内定位技术中指纹库仿真方法的学习。通过实践操作，学生能够深入了解信号传播特性及基于位置的服务开发基础。 在现代无线通信领域，室内定位已经成为重要的研究方向之一。随着物联网技术的发展，人们对室内环境中物体位置感知的需求日益增长，在智能物流、紧急救援等领域尤其明显。本段落将探讨基于RSSI（Received Signal Strength Indicator）强度及指纹库的室内定位技术，并使用MATLAB进行仿真演示。 一、RSSI强度与室内定位 在无线通信中，RSSI表示接收信号的强度，它受到设备到信号源的距离、障碍物和环境等因素的影响。在进行室内定位时，通过测量多个接入点（Access Point）至目标设备之间的RSSI值可以推断出该设备的位置。其基本原理是利用多路径衰落特性来建立一个包含已知AP位置及其对应RSSI值的指纹数据库。 二、构建和匹配指纹库 指纹库记录了特定环境中每个地点上所有接入点的RSSI数据，通常分为离线采集阶段与在线服务两个步骤完成。在离线阶段中，需要遍历整个区域并收集各个定位点上的AP RSSI信息；而在实际应用时，则是通过比较实时测量得到的数据来寻找最匹配的位置。 三、MATLAB仿真实现 作为一款强大的数学计算和仿真软件，MATLAB非常适合用于室内定位算法的模拟。在相关压缩包中可以找到一系列相关的代码文件，这些代码可能包含以下几个部分： 1. **数据预处理**：对原始RSSI数据进行清洗和平滑滤波等操作以减少噪声干扰。 2. **指纹库构建**：根据经过预处理的数据创建指纹数据库，其中包括了位置坐标和相应的RSSI向量信息。 3. **定位算法实现**：例如KNN（K最近邻）或DBSCAN（密度聚类）之类的算法，在测试阶段用于寻找与当前RSSI数据最相似的记录以确定目标地点。 4. **误差分析及优化**：根据仿真结果评估定位精度，进一步调优参数或者引入额外信息提高准确性。 四、MATLAB仿真实验流程 1. **读取数据**：加载离线采集得到的AP位置和RSSI值等原始资料。 2. **建立指纹库**：转化并存储每个地点上的RSSI特征向量作为参考数据库。 3. **实时定位计算**：模拟获取新的RSSI样本，利用选定算法找到最接近的数据项以确定目标设备的位置。 4. **性能评估**：通过均方根误差（RMSE）、定位成功率等指标评价系统的有效性。 5. **可视化展示**：绘制实际位置与预测结果的对比图直观展现效果。 综上所述，基于RSSI强度和指纹库技术是当前室内定位研究中的热点领域。MATLAB提供的强大计算能力和图形界面使得这项技术的研发变得相对容易得多。通过深入理解并实践相关代码案例，我们能够更好地掌握该方法，并为实际应用提供有价值的参考信息。