完美测试通过，WIN10、WIN11直接运行可修改系统里所有硬盘物理序列号，修改机器码，运行后可通过cmd的wmic diskdrive get serialnumber查看。原始代码源自github，进行了错误修复、更新了WIN10/WIN11支持，增加了停止和卸载驱动代码。 hdd-serial-spoofer是一个专门设计用于修改硬盘物理序列号的内核级驱动程序。该项目主要目标是通过软件手段改变硬盘的序列号，这样的操作通常用于那些需要绕过某些软件限制的场景，比如软件激活、机器码检测等情况。利用该项目，用户能够在Windows 10和Windows 11操作系统上直接修改硬盘的物理序列号，并且通过命令提示符（cmd）内的wmic diskdrive get serialnumber命令来验证序列号是否已经被成功修改。 该项目的原始代码是开源的，可以从github上获取。开发者在原有的开源项目基础上进行了一系列的改进，包括但不限于修复代码中存在的错误，更新了对Windows 10和Windows 11操作系统的支持，以及增加了停止和卸载驱动的功能。这样的改进无疑提高了工具的可用性和兼容性，降低了用户的使用门槛，使得即使是非专业人士也能够轻松地在自己的系统上实现硬盘序列号的修改。 在计算机系统中，硬盘序列号是硬盘制造时被赋予的全球唯一标识符，通常被用于硬盘的识别和管理。硬盘序列号通常存储在硬盘的固件中，尽管它们可以被软件修改，但是通常情况下用户是没有权限或者方法来改变它们的。hdd-serial-spoofer项目通过内核驱动级别的代码，提供了修改硬盘序列号的能力，这在某些特定的应用场景中可能会非常有用。 该项目的标签包括机器码（HWID）、硬盘序列号、内核驱动以及硬盘特征等关键词。这些标签准确地指向了该项目的核心功能和使用场景。机器码或HWID通常是指软件中用于识别硬件设备的唯一编码，而硬盘特征则涵盖了硬盘的各种属性和标识信息，序列号作为其中重要的一环，它的修改会影响到硬盘的识别过程和软件行为。 hdd-serial-spoofer项目的开发和维护涉及到深入的计算机系统和操作系统内核的理解。内核驱动开发要求开发者必须具备在操作系统底层编写代码的能力，以及对硬件和软件的交互有深刻的认识。这种能力让开发者能够在内核层面上执行复杂的操作，比如修改硬盘的序列号。同时，因为涉及到系统内核级别的操作，这类工具的使用需要谨慎，错误的操作可能会导致系统不稳定甚至崩溃。 该项目文件包含了多个组成部分，包括hwid.cpp、serial_gen.cpp等源代码文件，hwid.vcxproj.filters、hwid.vcxproj.user和hwid.vcxproj等项目文件，以及.gitignore、defs.h、fnv.hpp等其他辅助文件。这些文件共同构成了hdd-serial-spoofer的完整代码库，从源代码到项目配置，再到辅助开发工具，一应俱全，方便开发者进行修改、编译和部署。 该项目的存在和技术特性展示了在现代计算机系统中，通过软件手段对硬件属性进行操控的可能性。然而，这种技术的滥用可能会导致一些非法或者不道德的行为，比如绕过软件授权验证、修改系统文件、窃取他人数据等。因此，这类工具的使用需要在遵守相关法律法规和道德规范的前提下进行。

随着人工智能技术的快速发展，深度学习模型在诸多领域展现出了卓越的性能，其中活体检测技术就是其应用的代表之一。活体检测旨在区分图像或视频中的人类面部是否属于真实在场的个体，而非照片、视频或其他替代品的展示，这对于提升安全系统的可靠性具有重要意义。 在本项研究中，开发者选择了一个名为CelebA-Spoof的数据集进行活体检测模型的训练。CelebA-Spoof数据集是由真实人脸图像和各类伪造的人脸图像组成，包含了丰富的面部变化，如不同的表情、角度、光照条件等，这为模型提供了充分的学习材料。通过训练这一数据集，模型能够学习到区分真实与伪造面部的关键特征。 在训练过程中，使用了深度学习中的卷积神经网络（CNN）架构，这是一种在图像识别领域表现出色的神经网络结构。经过多次迭代训练，模型逐渐学会了从输入的面部图像中提取有效的信息，并最终达到了在验证集上的高准确率——93.47%。这一准确率表明了模型在区分真实面部和伪造面部方面具有很高的判别能力。 为了进一步提高模型的实用性，研究者将训练好的模型导出为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。ONNX是一种开放式的模型格式，它使得模型能够在不同的深度学习框架之间自由转换，便于部署到各种硬件和软件平台上。例如，一个ONNX模型可以在Windows系统上通过Caffe2或ONNX Runtime运行，也可以在Android设备上通过NCNN库运行，大大提高了模型的应用灵活性和便利性。 在实际应用中，一个训练有素且高效易用的活体检测模型能够在门禁、支付验证、在线考试监控等多个场景中发挥作用。例如，在智能门禁系统中，系统通过活体检测技术可以有效防止不法分子利用照片或其他伪造手段进行欺骗；在在线支付场景中，通过活体检测确保交易双方身份的真实性，增加交易的安全性。 本项研究通过深度学习方法，利用CelebA-Spoof数据集训练出一个高准确率的活体检测模型，并成功将其转换为ONNX格式，为后续的模型应用提供了极大的便利。这不仅展示了深度学习在活体检测领域的巨大潜力，也为相关技术的落地应用提供了新的可能。

ArpSpoof是一款用于网络嗅探和中间人攻击（Man-in-the-Middle, MITM）的工具，它属于Linux下的开源软件项目。该工具的主要功能是通过篡改ARP（Address Resolution Protocol）表来实现网络流量的重定向，使得攻击者可以拦截、分析或者篡改网络中的数据包。 ARP协议是局域网中实现IP地址到物理MAC地址映射的关键协议。当主机发送数据到网络时，如果不知道目标设备的MAC地址，会广播一个ARP请求，请求目标IP对应的MAC地址。正常情况下，正确的目标设备会回应这个请求，提供自己的MAC地址。然而，ArpSpoof工具能够伪装成网络中的任意设备，响应这些ARP请求，将所有流量重定向到攻击者的设备上，从而实现MITM攻击。 在ArpSpoof的使用过程中，有以下几个重要的知识点： 1. ARP缓存中毒：ArpSpoof通过向目标主机发送虚假的ARP响应，将攻击者的MAC地址与目标IP地址绑定在受害主机的ARP缓存中。这样，受害者的所有数据包都会被发往攻击者的设备，而不是真正的目标。 2. 中间人攻击：MITM攻击是一种网络攻击方式，攻击者在通信双方之间秘密地插入自己，截取并可能修改双方的通信内容。ArpSpoof常用于这种攻击，使得攻击者可以监听、分析甚至篡改网络通信。 3. 网络嗅探：在MITM攻击中，攻击者可以使用其他网络嗅探工具（如Wireshark）配合ArpSpoof，捕获未加密的网络流量，获取敏感信息，如用户名、密码、信用卡号等。 4. 防御措施：防止ArpSpoof攻击的方法包括使用静态ARP配置，即手动为每个网络设备设置IP与MAC地址的对应关系；启用ARP验证，要求设备在响应ARP请求前进行身份验证；以及使用安全的网络协议，如HTTPS，来加密通信内容。 5. 实际应用：除了恶意攻击，ArpSpoof也有合法的用途，例如在网络管理员进行故障排查或性能测试时，可能会使用类似的技术来监控网络流量。 6. 操作步骤：使用ArpSpoof通常需要root权限。基本命令格式是`arp-spoof -i -t `，其中``是攻击者的网络接口，``是要欺骗的目标主机，``是网络的网关。 7. 风险与法律：进行ArpSpoof操作可能侵犯他人的隐私权，甚至触犯法律。因此，任何未经授权的网络监测和数据拦截都是违法的，必须在合法授权和适当的网络安全研究环境下进行。 ArpSpoof是一个强大的工具，它揭示了网络中潜在的安全隐患，同时也提醒我们在日常网络使用中加强安全防护，避免成为此类攻击的受害者。了解和掌握这些知识对于提升网络安全意识和技能至关重要。

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常见的ｗｉｎｄｏｗｓ　ＤＮＳ漏洞利用工具，小巧好用的一款工具。

arpspoof工具，用于arp欺骗，选择正确的网卡后，点击“scan”扫描，勾选目标机，点击“open”开始欺骗。

matlab人脸特征定位代码SpecDiff欺骗检测器 该存储库包含一个示例代码，该示例代码计算出我们的IJCB论文中提出的SpecDiff描述符，以执行面部表情攻击（欺骗）检测。 SpecDiff描述符利用面部图像的镜面反射和漫反射，无需大型训练数据库或高性能计算系统，即可进行快速，准确的欺骗检测。 *十月2020年更新：我们的论文获得了IJCB 2020 Google PC Chairs Choice最佳论文奖。 经过测试的计算环境 MATLAB R2017b 示例代码教程 运行主脚本“ SpecDiff_main.m”。 该脚本会加载一对示例照片（使用闪光灯和不使用闪光灯拍摄），以计算SpecDiff描述符。 带有径向基函数（RBF）内核的支持向量机（SVM）将描述符分为实时或欺骗两种类别之一。 分类分数的正值和负值分别表示实时分类和欺骗分类。 结果图 文件和目录 SpecDiff_main.m 主脚本将预处理应用于示例照片对，并将其分类为实时或欺骗类。 load_facial_images.m 加载一对面部照片，一张带有闪光灯，另一张不带有闪光灯。 预处理程序 应用本文中描述的

面部防喷雾剂 使用CASIA-SURF CeFA数据集， 和脸反欺骗任务解决方案。 模型 M，参数 计算复杂度，MFLOP 红绿蓝 深度 红外 损失函数 最佳LR 最低ACER（CASIA-SURF值） 快照 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :cross_mark: :cross_mark: 交叉熵 3e-6 0.0242 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :check_mark: :cross_mark: 交叉熵 3e-6 0.0174 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :check_mark: :check_mark: 交叉熵 1e-7 0.0397 下载 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :cross_mark: :cross_mark: 失焦 3e-6 0.0066 下载 MobileLiteNet 0.57 270.91 :check_mark: :cross_mark: :cross_m

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脸部活跃度检测 描述 深度学习管道，能够发现人脸与合法人脸，并在人脸识别系统中执行反人脸欺骗。 它是在Keras，Tensorflow和OpenCV帮助下构建的。 样本数据集已上传到sample_dataset_folder中。 方法 检测伪造的面Kong与真实/合法面Kong的问题被视为二进制分类任务。 基本上，给定输入图像，我们将训练一个卷积神经网络，该卷积神经网络能够将真实面Kong与伪造/欺骗面Kong区分开。 该任务涉及四个主要步骤： 构建图像数据集本身。 实现一个能够执行活动检测器（Livenessnet）的CNN。 训练活动度检测器网络。 创建一个能够采用我们训练有素的活动检测器模型的Python + OpenCV脚本，并将其应用于实时视频。 创建一个Web平台以交互方式访问活动度检测算法。 该存储库的内容 sample_liveness_data：包含样本数据集。