HTTPリクエスト・スマグリング検出ツールの仕組みを理解する - Shikata Ga Nai
Hello there, ('ω')ノ HTTPリクエスト・スマグリング（HRS）は、フロントエンドとバックエンドの リクエスト解釈の食い違い を突いて「隠れたリクエスト」を密輸する攻撃です。2005年に最初に報告され、2019年には James Kettle（@albinowax）が DEF CON / Black Hat で再び注目させました。 ここでは、攻撃者がどのように脆弱性を検出するか、そして紹介されている Python ツールがどのように動作するのかを、初心者にもわかりやすく解説します。 なぜ時間遅延で検出できるのか？ 攻撃者は「フロントとバックでリクエストの終わりをどう解釈するか」を揺さぶります。その結果、サーバーが次のリクエストを待ち続けて応答が遅れることがあります。これが検出のサインです。 代表的な2つの手法 1. CL.TE（Content-Length と Trans
Detecting Malicious Requests with Keras & Tensorflow
Security is a concern for any public facing web application. Good development practices can assist with defending against attempts from users looking to expose data or bring down an app. However, sometimes not all attack vectors are handled and new exploits are bound to be discovered. This is where security software can assist with monitoring and preventing unforeseen attacks. So what if you could
GitHub - m57/dnsteal: DNS Exfiltration tool for stealthily sending files over DNS requests.
This is a fake DNS server that allows you to stealthily extract files from a victim machine through DNS requests. Below are a couple of different images showing examples of multiple file transfer and single verbose file transfer: Support for multiple files Gzip compression supported Now supports the customisation of subdomains and bytes per subdomain and the length of filename See help below: If y
How to avoid HTTP error 429 (Too Many Requests) python
I am trying to use Python to login to a website and gather information from several webpages and I get the following error: Traceback (most recent call last): File "extract_test.py", line 43, in <module> response=br.open(v) File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/mechanize/_mechanize.py", line 203, in open return self._mech_open(url, data, timeout=timeout) File "/usr/local/lib/python2.7/dist-
scrapy - parsing items that are paginated
I have a url of the form: example.com/foo/bar/page_1.html There are a total of 53 pages, each one of them has ~20 rows. I basically want to get all the rows from all the pages, i.e. ~53*20 items. I have working code in my parse method, that parses a single page, and also goes one page deeper per item, to get more info about the item: def parse(self, response): hxs = HtmlXPathSelector(response) res
Send Post Request in Scrapy
I am trying to crawl the latest reviews from google play store and to get that I need to make a post request. With the Postman, it works and I get desired response. but a post request in terminal gives me a server error For ex: this page https://play.google.com/store/apps/details?id=com.supercell.boombeach curl -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{"id": "com.supercell.boombeach", "revi
pythonで複数のhttp requestを同時に投げる方法(requests)について - podhmo's diary
時折、ちょっとしたスピードアップにhttp(https) requestを並列で投げたい場合がある。aiohttpなどを使っても良いが既存のコードを書き換えるのもめんどくさい。そのようなときの方法のメモ。 concurrent.futuresを使う方法も考えられるけれど。今回はasyncioだけに絞った話。 いわゆるpythonでのhttp requestのデファクトスタンダードはrequestsだと思う。ところでこのrequestsはnon blockingではないのでasyncio上で使おうとすると処理がblockしてしまう。run_in_executor()を使うと処理を外部の環境に移せる。 試しに、run_in_executor()を使ってみよう。動作確認自体は直接のhttp requestではなく、requestを模したfakeの関数を使って行う。以下の様な関数。この処理はtim
Pythonで見つけたヤフオクの闇、１円スタートのからくり - sakapunのブログ
スノーボードを少しでも安く買いたかった そこで目を付けたのがヤフオクで開催されている１円スタートのスノボである 終了直前までの価格をみていると結構お得に買える！と、思っていた 少しの間、１円商品のスタートを見ていると入札されている価格帯が同じだということに気づいた だとすれば自分もその価格帯付近で入札すれば買えるんじゃないかと思い、価格帯を調べることにした 最近スクレイピングではPythonを使う NodeJSだと非同期を少しでも考えるのが嫌なので、できるだけ使いたくない 実行環境はColaboratoryを用いた スクレイピングして表形式で出力したいだけだからだ 簡単にPythonの実行環境にできるのでスゴイおすすめである colab.research.google.com スクレイピングには定番のBeautiful Soupを使って集計するコードを書き始め、できた結果が下記のようなコー
PythonでFilmarksから映画レビューを全件取得する - sushi.py
はじめに 本記事では、Python, BeautifulSoup4, requestsをつかってFilmarksから特定の映画のレビューをすべて取得する方法について説明します。 Filmarksは「国内最大級の映画レビューサービス」です。現時点(2018年8月23日22時頃)で5314万3638件のレビューが掲載されています。 よほどマイナーか人気のない映画でない限りレビューが投稿されている、と思います。 映画レビューサイトはFilmarks以外にもYahoo!映画や映画.com、みんなのシネマレビューなどがあります。 ほかにも映画レビューサイトはあるのになぜFilmarksからレビューを取得するのかというとまず「HTMLの構造が単純でスクレイピングしやすい」というのがあります。複雑なHTML構造をしていないため、スクレイピング初心者の方やPython初心者の方がスクレイピングを学ぶ入り口
[python]pandasでデータの読み込み方法まとめ - おじさんAのプログラムメモ
まずはインポート import pandas as pd CSV, TSV pd.reed_csv(filename, header=None, names=['A', 'B'], index_col='A', ...) # filename以外は省略可能 # pd.reed_table()というメソッドもある。これは、sep=""パラメーターで区切り文字を指定できる。デフォルトはタブ Excel xls = pd.ExcelFile(filename) df = xls.parse('sheet_name') JSON import json json_data = json.loads(json_text) name = json_data[0]['name'] XML from lxml import objectify parsed = objectify.parse(open(x
![[python]pandasでデータの読み込み方法まとめ - おじさんAのプログラムメモ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7a3b9688ad1a8c574d47d6201631e22aad068ba4/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F8454420450090616909%2F8454420450093701210%2F1433208652)
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - defparam/smuggler: Smuggler - An HTTP Request Smuggling / Desync testing tool written in Python 3
Python爬虫：Scrapy的get请求和post请求_scrapy get请求相关参数-CSDN博客
How to pass arguments to pytest fixtures?
Scrapy Get Redirect URLs and Request URL - Tech Monger
Setting headers on Scrapy to request JSON versions of websites/APIs
How to speed up multiple http requsts in Python