长话短说，开宗明义，验证码是 *** 安全的一个重要组成部分，进步了暴力检验破解的本钱，而验证码辨认是其不和，本文将带领我们看看怎么运用深度学习进行验证码的辨认，各厂可以通过本文来知道图形验证码的缺点和不可靠性。

　　最新更新（2019/01/21）：假如关于DLL调用感兴趣或是其他言语的TensorFlow API感兴趣的移步以下两个项目：

　　https://github.com/kerlomz/captcha_library_c

　　https://github.com/kerlomz/captcha_demo_csharp

　　笔者选用的时下最为盛行的CNN+BLSTM+CTC进行端到端的不定长验证码辨认，代码中预留了DenseNet+BLSTM+CTC的选项，可以在配备中直接选用。首要，介绍个大约吧。

　　网格结构predict-CPUpredict-GPU模型巨细

　　CNN5+Bi-LSTM+H64+CTC15ms28ms2mb

　　CNN5+Bi-LSTM+H16+CTC8ms28ms1.5mb

　　DenseNet+Bi-LSTM+H64+CTC60ms60ms6.5mb

 

　　H16/H64指的是Bi-LSTM的躲藏神经元个数num_units，这儿留心，你没有看错，也没有写反，LSTM有时序依靠，tf.contrib.rnn.LSTMCell的完结没能很充沛的运用GPU的核算资源，底层kernel函数之间的空隙非常大，不利于充沛的运用 GPU 的并行性来进行核算。所以本项目运用GPU练习，运用CPU进行猜测。猜测服务安置项目源码请移步此处：https://github.com/kerlomz/captcha_platform

　　二 环境依靠：

　　关于CUDA和cuDNN版别的问题，不少人很纠结，这儿就列出官方通过pip设备的TensorFlow的版别对应表：

　　Linux

　　VersionPython versionCompilerBuild toolscuDNNCUDA

　　tensorflow_gpu-1.12.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.079

　　tensorflow_gpu-1.11.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.079

　　tensorflow_gpu-1.10.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.079

　　tensorflow_gpu-1.9.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.11.079

　　tensor授权：不记名flow_gpu-1.8.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.10.079

　　tensorflow_gpu-1.7.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.9.079

　　tensorflow_gpu-1.6.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.9.079

 

　　Windows

　　VersionPython versionCompilerBuild toolscuDNNCUDA

　　tensorflow_gpu-1.12.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Bazel 0.15.079

　　tensorflow_gpu-1.11.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Bazel 0.15.079

　　tensorflow_gpu-1.10.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379

　　tensorflow_gpu-1.9.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379

　　tensorflow_gpu-1.8.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379

　　tensorflow_gpu-1.7.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379

　　tensorflow_gpu-1.6.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379

 

　　假如期望运用上面对应之外的调配的CUDA和cuDNN，可以自行编译TensorFlow，或许去Github上搜索TensorFlow Wheel找到第三方编译的对应版别的whl设备包。提早预警，若是自己编译将会磨难重重，坑许多，这儿就不打开了。

　　2.1 本项目环境依靠

　　现在在以下干流操作系统渠道均检验通过：| 操作系统 | 更低支撑版别 || ——– | ———— || Ubuntu | 16.04 || Windows | 7 SP1 || MacOS | N/A |

　　本练习项目首要的环境依靠清单如下| 依靠 | 更低支撑版别 || ———- | ———— || Python | 3.6 || TensorFlow-GPU | 1.6.0 || Opencv-Python | 3.3.0.10 || Numpy | 1.14.1 || Pillow | 4.3.0 || PyYaml | 3.13 |

　　2.1.1 Ubuntu 16.04 下的 Python 3.6

　　1)先设备Python环境

　　sudo apt-get install openssl

　　sudo apt-get install libssl-dev

　　sudo apt-get install libc6-dev gcc

　　sudo apt-get install -y make build-essential zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev $ libsqlite3-dev wget curl llvm tk-dev

　　wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.6/Python-3.6.6.tgz

　　tar -vxf Python-3.6.6.tar.xz

　　cd Python-3.6.6

　　./configure --prefix=/usr/local --enable-shared

　　make -j8

　　sudo make install -j8

 

　　通过上面指令就设备好Python3.6环境了，假如提示找不到libpython3.6m.so.1.0就到/usr/local/lib途径下将该文件仿制一份到/usr/lib和/usr/lib64途径下。2)设备相关依靠(这一步Windows和Linux通用)可以直接在项目途径下实行pip3 install -r requirements.txt设备全部依靠，留心这一步是设备在大局Python环境下的，强烈建议运用虚拟环境进行项目间的环境阻隔，如Virtualenv或Anaconda等等。我一般运用的是Virtualenv，有修正代码需求的，建议设备PyCharm作为Python IDE

　　virtualenv -p /usr/bin/python3 venv # venv is the name of the virtual environment.

　　cd venv/ # venv is the name of the virtual environment.

　　source bin/activate # to activate the current virtual environment.

　　cd captcha_trainer # captcha_trainer is the project path.

　　pip3 install -r requirements.txt

 

　　2.1.2 Ubuntu 16.04 下的 CUDA/cuDNN

　　网上看到过许多教程，我自己也安置过许屡次，UbuBackdoorme有着一系列内置的Backdoors（后门）、Modules（模块）和Auxiliaries（辅佐模块）。Backdoors是用来创建和安置特定后门的组件，比方一个nc或许msfvenom后门。Modules可以用来应用到任何后门里，让它们变得更加躲藏，作用更加地好。而Auxiliaries，则能有用地前进您后门的持久性。ntu 16.04遇到的坑仍是比较少的。14.04支撑就没那么好，假如主板不支撑封闭SecureBoot的话千万不要设备Desktop版，由于设备好之后必定会无限循环在登陆界面无法进入桌面。网上教程说要加驱动黑名单什么的我直接越过了，亲测没那个必要。就简略的几步：

　　1. 下载好设备包留心下载runfile类型的设备包，deb设备会主动设备默许驱动，极有或许导致登陆循环

　　NVIDIA 驱动下载：https://www.geforce.cn/drivers

　　CUDA 下载地址：https://developer.nvidi *** /cuda-downloads

　　cuDNN 下载地址：https://developer.nvidi *** /cudnn (需求注册NVIDIA账号且登陆，下载deb设备包)

　　2. 封闭图形界面Ctrl+alt+F1进入字符界面，封闭图形界面

　　sudo service lightdm stop

 

　　3. 设备Nvidia Driver

　　指令中的版别自己对应下载的版别改，在上面的下载地址根据自己的显卡类型下载最新版，牢记是runfile格局的设备包。

　　sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run //获取实行权限

　　sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run –no-x-check –no-nouveau-check –no-opengl-files //设备驱动

 

　　设备成功今后运用以下指令验证，假如闪现显卡信息则表明设备成功

　　nvidia- *** i

 

　　4. 设备CUDA

　　1)先设备一些系统依靠库

　　sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

 

　　2) 实行设备程序，按指示无脑持续就好了，假如提示是否设备驱动选不设备。

　　sudo sh cuda_9.0.2176_384.81_linux.run

 

　　设备完假如环境变量没配上去，就写到 ~/.bashrc 文件的尾部

　　export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}

　　export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

 

　　然后在终端实行 sudo ldconfig更新，设备完毕就可以重启机器重启图形界面了。

　　sudo service lightdm start

 

　　2.1.3 Windows 系统

　　在Windows其实简略许多，只需到官网下载设备包无脑设备就可以了，下载衔接同Ubuntu，先设备Python，显卡驱动，CUDA，然后下载对应的cuDNN替换到对应途径即可。

　　花了超长篇幅介绍了练习环境的根本建立，首要是给没有入门的读者看的，老鸟们随意越过

　　三 运用

　　下手的之一步环境建立好了，那便是预备跑代码了，仍是有几个必要的条件，巧妇难为无米之炊，首要，既然是练习，要先有练习集，笔者不满百度云不开会员龟速10kb限速很久了，所以上传到 *** 群857149419同享里，有一个新手尝鲜的练习集，是mnist手写辨认的比方，现在万事俱备，只欠东风。

　　243.1 界说一个模型

　　本项目选用的是参数化配备，不需求改动任何代码，可以练习简直任何字符型图片验证码，下面从两个配备文件说起：config.yaml # 系统配备

　　# - requirement.txt - GPU: tensorflow-gpu, CPU: tensorflow

　　# - If you use the GPU version, you need to install some additional applications.

　　# TrainRegex and TestRegex: Default matching apple_20181010121212.jpg file.

　　# - The Default is .*?(?=_.*.)

　　# TrainsPath and TestPath: The local a// 不断的检测2号引脚的状况bsolute path of your training and testing set.

　　# TestSetNum: This is an optional parameter that is used when you want to extract some of the test set

　　# - from the training set when you are not preparing the test set separately.

　　System:

　　DeviceUsage: 0.7

　　TrainsPath: 'E:TaskTrainsYourModelName'

　　TrainRegex: '.*?(?=_)'

　　TestPath: 'E:TaskTestGroupYourModelName'

　　TestRegex: '.*?(?=_)'

　　TestSetNum: 1000

 

　　# CNNNetwork: [CNN5, DenseNet]

　　# RecurrentNetwork: [BLSTM, LSTM]

　　# - The recommended configuration is CNN5+BLSTM / DenseNet+BLSTM

　　# HiddenNum: [64, 128, 256]

　　# - This parameter indicates the number of nodes used to remember and store past states.

　　NeuralNet:

　　CNNNetwork: CNN5

　　RecurrentNetwork: BLSTM

　　HiddenNum: 64

　　KeepProb: 0.98

 

　　# SavedSteps: A Session.run() execution is called a Steps,

　　# - Used to save training progress, Default value is 100.

　　# ValidationSteps: Used to calculate accuracy, Default value is 100.

　　# TestNum: The number of samples for each test batch.

　　# - A test for every saved steps.

　　# EndAcc: Finish the training when the accuracy reaches [EndAcc*100]%.

　　# EndEpochs: Finish the training when the epoch is greater than the defined epoch.

　　Trains:

　　SavedSteps: 100

　　ValidationSteps: 500

　　EndAcc: 0.975

　　EndEpochs: 1

　　BatchSize: 64

　　TestBatchSize: 400

　　LearningRate: 0.01

　　DecayRate: 0.98

　　DecaySteps: 10000

 

　　上面看起来许多许多参数，其实大部分可以不用改动，你需求修正的只是是练习集途径就可以了，留心：假如练习集的命名格局和我供给的新手练习集不相同，请根据实践状况修正TrainRegex和TestRegex的正则表达式。，TrainsPath和TestPath途径支撑list参数，答应多个途径，这种操作适用于需求将多种样本练习为一个模型，或许期望练习一套通用模型的人。为了加速练习速度，进步练习集读取功率，特别供给了make_dataset.py来支撑将练习集打包为tfrecords格局输入，通过make_dataset.py打包之后的练习集将输出到本项目的dataset途径下，只需修正TrainsPath键的配备如下即可

　　TrainsPath: './dataset/xxx.tfrecords'

 

　　TestPath是答应为空的，假如TestPath为空将会运用TestSetNum参数主动区别出对应个数的检验集。假如运用主动区别机制，那么TestSetNum检验集总数参数有必要大于等于TestBatchSize检验集每次读取的批次巨细。神经 *** 这块可以讲一讲，默许供给的组合是CNN5(CNN5层模型)+BLSTM(Bidirectional LSTM)+CTC，亲测收敛最快，可是练习集过小，实践图片改变很大特征许多的状况下容易发生过拟合。DenseNet可以碰命运在样本量很小的状况下很好的练习出高精度的模型，为什么是碰命运呢，由于收敛快不快随机的初始权重很重要，命运好前500步或许对检验集就有40-60%准确率，命运欠好2000步之后仍是0，收敛快慢是有必定的命运成分的。

　　NeuralNet:

　　CNNNetwork: CNN5

　　RecurrentNetwork: BLSTM

　　HiddenNum: 64

　　KeepProb: 0.99

 

　　躲藏层HiddenNum笔者检验过8~64，都能操控在很小的模型巨细之内，假如想运用DenseNet替代CNN5直接修正如上配备中的CNNNetwork参数替换为：

　　NeuralNet:

　　CNNNetwork: DenseNet

　　......

 

　　model.yaml # 模型配备

　　# ModelName: Corresponding to the model file in the model directory,

　　# - such as YourModelName.pb, fill in YourModelName here.

　　# CharSet: Provides a default optional built-in solution:

　　# - [ALPHANUMERIC, ALPHANUMERIC_LOWER, ALPHANUMERIC_UPPER,

　　# -- NUMERIC, ALPHABET_LOWER, ALPHABET_UPPER, ALPHABET]

　　# - Or you can use your own customized character set like: ['a', '1', '2'].

　　# CharExclude: CharExclude should be a list, like: ['a', '1', '2']

　　# - which is convenient for users to freely combine character sets.

　　# - If you don't want to manually define the character set manually,

　　# - you can choose a built-in character set

　　# - and set the characters to be excluded by CharExclude parameter.

　　Model:

　　Sites: []

　　ModelName: YourModelName-CNN5-H64-150x50

　　ModelType: 150x50

　　CharSet: ALPHANUMERIC_LOWER

　　CharExclude: []

　　CharReplace: {}

　　ImageWidth: 150

　　ImageHeight: 50

 

　　# Binaryzation: [-1: Off, >0 and < 255: On].

　　# Smoothing: [-1: Off, >0: On].

　　# Blur: [-1: Off, >0: On].

　　# Resize: [WIDTH, HEIGHT]

　　# - If the image size is too *** all, the training effect will be poor and you need to zoom in.

　　# - ctc_loss error "No valid path found." happened

　　Pretreatment:

　　Binaryzation: -1

　　Smoothing: -1

　　Blur: -1

 

　　上述的配备只需重视ModelName、CharSet、ImageWidth、ImageHeight首要给模型取一个好名字是成功的之一步，字符集CharSet其实大多数状况下不需求修正，一般的图形验证码离不开数字和英文，并且一般来说是巨细写不灵敏的，不区别巨细写，由于打码渠道搜集的练习集质量良莠不齐，有些大写有些小写，不如悉数一致为小写，默许ALPHANUMERIC_LOWER则会主动将大写的转为小写，字符集可定制化很灵敏，除了配备备注上供给的几种类型，还可以练习中文，自界说字符集用list表明，示例如下：

　　CharSet: ['常', '世', '宁', '慢', '南', '制', '根', '难']

 

　　可以自己根据搜集练习集的实践字符集运用率来界说，也可以无脑网上找3500常用字来练习，留心：中文字符集一般比数字英文大许多，刚开端收敛比较慢，需求更久的练习时刻，也需求更多的样本量，请力所能及

形如上图的图片能轻松练习到95%以上的辨认率。ImageWidth、ImageHeight只需和当时图片尺度匹配即可，其实这儿的配备首要是为了便利后边的安置智能战略。其他的如Pretreatment之下的参数是用来做图片预处理的，由于笔者致力于做一套通用模型，模型只运用了灰度做预处理。其间可选的二值化、均值滤波、高斯含糊均未敞开，即便不进行那些预处理该结构现已可以到达很抱负的辨认作用了，笔者自用的大多数模型都是98%以上的辨认率。

 

　　3.2 开端练习

　　依照上面的介绍，配备只需修正极少数的参数对应的值，就可以敞开正式的练习之旅了，详细操作如下：可以直接运用PyCharm的Run，实行trains.py，也可以在激活Virtualenv下运用终端亦或在设备依靠的大局环境下实行

　　python3 trains.py

 

　　剩余的便是等了，看进程，等成果。正常开端练习的容貌应该是这样的：

练习完毕会在项目的out途径下生成一个pb和yaml文件，下面该到安置环节了。

 

　　3.3 安置

　　真的很有必要仔细的介绍一下安置项目，比起练习，这个安置项目倾泻了笔者更多的汗水，为什么呢?项目地址：https://github.com/kerlomz/captcha_platform

　　真的值得了解的几点

　　一同处理多个模型，支撑模型热拔插

　　灵敏的版别操控

　　支撑批量辨认

　　服务智能路由战略

　　首要笔者重写了Tensor Flow的Graph会话处理，规划会话池，答应一同处理多模型，完结多模型动态安置方案。1）练习好的pb模型只需放在安置项目的graph途径下，yaml模型配备文件放在model，即可被服务发现并加载，2）假如需求卸载一个正在服务的模型，只需求在model中删去该模型的yaml配备文件，在graph中删去对应的pb模型即可。3）假如需求更新一个现已服务中的模型，只需修正新版的模型yaml配备文件的版别号高于原模型的版别号，按先放pb后放yaml的次序，服务便会主动发现新版的模型并加载运用，旧的模型将因版别低于新版模型不会被调用，可以依照上述的卸载 *** 卸载已被弃用的模型开释内存。上面的操作中无需重启服务，彻底的无缝切换

　　其次，一套服务想要服务于林林总总的图画辨认需求，可以界说一套战略，练习时将全部尺度相同的图片练习成一个模型，服务根据图片尺度主动挑选运用哪个模型，这样的规划使定制化和通用性共存，等堆集到必定多样的练习集时可以将全部的练习 *** 到一同练习一个通用模型，亦可以互相独立，每个模型的叠加只是增加了少数的内存或显存，网上的方案大多是不同的模型独自安置一套服务，每个进程加载了一整套TensorFlow结构势必是过于庞大和剩余的。

　　用到批量辨认需求的人相对少许多这儿就不打开介绍了。辨认项目供给了多套可选的服务有：gRPC，Flask，Tornado，Sanic，其间Flask和Tornado供给了加密接口，类似于微信公众号开发接口的SecretKey和AccessKey接口，感兴趣的可以在demo.py中阅览调用源码了解。

　　安置的运用可以通过package.py编译为可实行文件，这样可以免除替换机器环境设备的烦恼，安置项目设备流程同练习项目，项目中供给的requirements.txt现已将所需的依靠都列清楚了，强烈建议安置项目设备cpu版TensorFlow。

　　Linux：

　　Tornado：

　　# 端口 19952

　　python3 tornado_server.py

 

　　Flask

　　# 方案1，裸发动， 端口 19951

　　python flask_server.py

　　# 方案2，运用gunicorn，端口 5000

　　pip install gunicorn

　　gunicorn -c deploy.conf.py flask_server:app

 

　　Sanic：

　　# 端口 19953

　　python3 sanic_server.py

 

　　gRPC:

　　# 端口 50054

　　python3 grpc_server.py

 

　　Windows：Windows渠道下都是通过python3 xxx_server.py发动对应的服务，留心，Tornado、Flask、Sanic的功能在Windows渠道都大打折扣，gRPC是Google开源的RPC服务，有较为优胜的功能。

　　3.4 调用/检验

　　1. Flask服务：

　　恳求地址Content-Type参数 *** 恳求 ***

　　http://localhost:19951/captcha/v1application/json *** ONPOST

 

　　详细参数：| 参数名 | 必选 | 类型 | 阐明 || ———- | —- | —— | ———————— || image | Yes | String | Base64 编码 || model_site | No | String | 网站名，yaml配备中可绑定 || model_type | No | String | 类别，yaml配备中可绑定 |恳求为 *** ON格局，形如：{“image”: “base64编码后的图画二进制流”}

　　回来成果：| 参数名 | 类型 | 阐明 || ——- | —— | —————— || message | String | 辨认成果或过错消息 || code | String | 状况码 || success | String | 是否恳求成功 |该回来为 *** ON格局，形如：{“message”: “xxxx”, “code”: 0, “success”: true}

　　2. Tornado服务：

　　恳求地址Content-Type参数 *** 恳求 ***

　　http://localhost:19952/captcha/v1application/json *** ONPOST

 

　　恳求参数和回来格局同上

　　3. Sanic服务：| 恳求地址 | Content-Type | 参数 *** | 恳求 *** || ———– | —————- | ——– | ——– || http://localhost:19953/captcha/v1 | application/json | *** ON | POST |恳求参数和回来格局同上

　　4. gRPC服务：需求设备依靠，grpcio、grpcio_tools和对应的grpc.proto文件，可以直接从项目中的示例代码demo.py中提取。

　　class GoogleRPC(object):

 

　　def __init__(self, host: str):

　　self._url = '{}:50054'.format(host)

　　self.true_count = 0

　　self.total_count = 0

 

　　def request(self, image, model_type=None, model_site=None):

 

　　import grpc

　　import grpc_pb2

　　import grpc_pb2_grpc

　　channel = grpc.insecure_channel(self._url)

　　stub = grpc_pb2_grpc.PredictStub(channel)

　　response = stub.predict(grpc_pb2.PredictRequest(

　　image=image, split_char=',', model_type=model_type, model_site=model_site

　　))

　　return {"message": response.result, "code": response.code, "success": response.success}

 

　　if __name__ == '__main__':

　　result = GoogleRPC().request("base64编码后的图片二进制流")

　　print(result)

 

　　3.5 奇技淫巧

　　该项目还可以直接用于辨认带色彩的图片，实质是不同的色彩别离练习，调用的时分通过传参区别，假如期望获得图片中赤色的文字，就直接通过参数定位到练习赤色的模型，期望获取图片中蓝色的图片就通过参数定位到蓝色模型，如：

　　

　　不过这种操刁难样本量要求较高，且功率不高，当色彩参数越来越多时就不适用，可以选用色彩提取的 *** ，这样所需求的样本量将大大削减，但关于色彩提取算法作用要求高了。还有一种方案是一同猜检验证码和每个字符对应的色彩，不过这需求修正现有的神经 *** 进行支撑，在最终一层修正为双输出，一个输出色彩，一个输出对应字符，这关于样本标示的要求较高，也进步的本钱，所以假如能用无限生成样本，那问题就方便的解决了，比方上图，笔者就写了样本生成代码，感兴趣的可以移步：https://www.jianshu.com/p/da1b972e24f2其实还有许多许多技巧，例如，用生成的样本替代练习集，其实网上的图片验证码大多是选用开源的，稍作修正罢了，大多数状况都能被近似生成出来，笔者搜集了不少源代码，上述展现的验证码图片不代表任何实践的网站，如有雷同，笔者不承当职责，该项目只能用于学习和沟通用处，不得用于不合法用处。

　　跋文

　　假如各位豪杰对深度学习、OCR感兴趣的，欢迎我们一同学习和沟通。走过路过点个星在此谢谢我们了!

　　https://github.com/kerlomz/captcha_trainer

　　https://github.com/kerlomz/captcha_platform

　　*本文原创作者：kerlomz，本文属FreeBuf原创奖赏方案，未经许可制止转载

盗号怎样盗啊:CNN+BLSTM+CTC的验证码识别从训练到布置

进程躲藏两种 *** ：分析hWndMain窗口创建完结后，代码会调用TrackPopupMenuEx()来闪现hMenuRoot，目的是为了将窗口消息存储至hWndMain的消息栈中，而main()函数的消息循环可以通过GetMessageW()和TranslateMessage()来直接获取消息栈中的信息，并实行窗口进程钩子，然后调用WindowHookProc()：BOOL bOnDraging = FALSE;

[1][2][3]黑客接单网

puts(a);CNN+BLSTM+CTC的验证码识别从训练到部署

盗号怎么盗啊找到暗码，检验并获得特权 *** ：毕竟，服务端也要有共同性保证、可用性保证，关于许多Agent的处理，有必要能结束任务分摊，并行处理任务，且保证数据的共同性。考虑到公司规划不断地扩展，业务不断地增多，特别是美团和大众点评吞并后，面对的各种操作系统问题，产品还要具有出色的兼容性、可保护性等。update-rc.d iodine enable

{$header[HEADER_OFF_ACTION]= $act; //Action-a exclude,always -F msgtype=CONFIG_CHANGE盗号怎么盗啊

SCREENSHOT=no 设备 Mobile Assiatant 有两种 *** ，首要是运用 Cydia 设备：display cpu-defend statistics all Statistics on mainboard: -------------------------------------------------------------------------------- Packet Type Pass(Packet/Byte) Drop(Packet/Byte) Last-dropping-time -------------------------------------------------------------------------------- arp-mff 0 0 - 0 0 arp-miss 0 0 - 0 0 arp-reply 0 0 - 0 0 arp-request 8423 1284 2017-05-10 14:23:10

7、配备服务器防火墙及侵犯检测服务。

全部类型的iPod Touchs 丰盛的陈说功用，包括 VISA PCI 依从性陈说CNN+BLSTM+CTC的验证码识别从训练到部署

盗号怎么盗啊这儿IDA关于LaunchUninstallStringAndWait这个 *** 的几个参数辨认有误.之一个参数是this指针,可以暂时不用答理,第二,第三,第四个参数的含义我们可以通过ReadUninstallStringFromRegistry这个函数的内部完结来进行揣摩.该函数的功用根据函数称谓字面的意思应该是从注册表中读取卸载字符串.反编译代码如下:-通过Shell签名数据库来检测Shell脚本的文件名；Entitlements

让我们再来看一下是否有squirtle出现问题。3.3、 *** 指令

ip

　　骗子会盗取 *** ，以熟人身份跟你说“我生病了，先借我些钱”的字眼，诱使汇款。还有假充教师给家长发成绩单链接，或许发这儿是聚会的合影，有你老公的出轨根据等。而你一旦点进去，手机银行的钱就被盗走了。

盗号怎么盗啊

找到其导出表

vm_write(rtask, rAddress, &code, (mach_msg_type_number_t)codeSize);安全建议CNN+BLSTM+CTC的验证码识别从训练到部署

permission java.util.PropertyPermission "java.class.version", "read";

作者：Jack Wallen，2015年11月11号；翻译：PurpleEndurer，2015年12月4号

图3闪现了可实行文件被成功下载后Temp文件夹的内容;留心下载的文件的名字——0CD8，是随机生成的：工作缓慢的库
本文标题:盗号怎样盗啊:CNN+BLSTM+CTC的验证码识别从训练到布置