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本文介绍了如何使用Python的curl_cffi库绕过Claude API的指纹识别防护，实现高效稳定的API调用。通过模拟浏览器指纹（如TLS指纹、HTTP/2指纹等），curl_cffi库能够有效避免风控拦截，并提供完整的实战代码示例和高级技巧，帮助开发者轻松应对Claude API的调用挑战。
本文深入探讨了使用Python的curl_cffi库模拟Chrome浏览器指纹以稳定调用Claude API的技术方案。通过分析现代反爬虫机制中的指纹识别技术，详细介绍了curl_cffi库如何模拟TLS指纹、HTTP行为等关键特征，并提供了一套完整的防封策略和最佳实践，帮助开发者避免账号封禁风险。
在网络安全领域，指纹识别是资产发现与风险评估的基础技术，其原理是通过分析网络服务返回的特定特征（如HTTP响应头、页面内容、协议Banner等），与特征库进行匹配，从而精准识别目标运行的服务类型、版本及组件。这项技术的核心价值在于将海量、模糊的网络资产转化为结构化的、可评估的威胁情报，是构建主动防御体系、缩小攻击暴露面的关键环节。其典型应用场景包括企业资产梳理、渗透测试信息收集、红蓝对抗中的攻击面
在 Web 渗透过程中，Web 指纹识别是信息收集环节中一个比较重要的步骤，通过一些开源的工具、平台或者手工检测 CMS 系统是公开的 CMS 程序还是二次开发至关重要，能准确的获取 CMS 类型、Web 服务组件类型及版本信息可以帮助安全工程师快速有效的去验证已知漏洞。本文并无技术上的创新和突破，只是把一些指纹库重新进行了整合和梳理并进行了开源。tips：文末有福利我们将搜集到的一些指纹工具、指
本文探讨了红队实战中如何利用指纹识别技术快速筛选脆弱资产，重点介绍了Ehole和Finger工具在识别OA系统和Weblogic中间件中的应用。通过自动化指纹工具，红队可大幅提升目标筛选效率，结合智能分析实现攻击面收敛，为渗透测试节省宝贵时间。
本文详细介绍了EHole(棱洞)3.0在红队渗透测试中的实战应用，重点解析其精准指纹识别与重点资产定位功能。通过跨平台部署指南、FOFA API联动模式及高级技巧分享，帮助安全人员快速识别高价值目标，提升渗透测试效率。文章还包含防御视角下的对抗策略，为蓝队提供有效防护建议。
本文是转载，出自：blog.csdn.net/carson2005点击打开链接经常碰到朋友问我国内从事计算机视觉（CV）领域的公司的发展情况，产品情况，甚至找工作等问题，这里，我给出自己收集的国内从事CV相关领域的公司网址及其主要产品，有兴趣的朋友可以去看看。另外，资料整理的不是很完善，后续我会继续更新和添加，并及时在我博客进行更新（blog.csdn.net/carson2005）。（1
本选题提出了一种基于深度学习的指纹识别智能门禁系统，采用孪生神经网络(Siamese Network)结合三元组损失(Triplet Loss)的方法实现高精度指纹识别。系统集成OpenCV图像处理、PyQt5界面和MySQL数据库，构建了完整的端到端解决方案。关键技术包括：1)设计轻量化卷积网络提取128维指纹特征；2)采用动态三元组采样策略优化特征空间；3)实现多层次重复检测机制。实验使用自建
本次设计确定了控制系统的总体框架如图2.1所示，其中包括了以STM32单片机为主控中心处理器，外围电路模块主要由温湿度传感器，液晶，蓝牙模块，风扇,烟雾传感器等模块构成，其可以实现温湿度，烟雾的检测，并且通过蓝牙传输到手机上，方便用户可以管理和监测，同时可以通过液晶进行显示相关参数，还可以控制风扇的启动和关闭。2.可以将检测到的温湿度，烟雾浓度等信息通过蓝色传输到手机APP；1.可以实现家居环境温
本文详细介绍了渗透测试中的信息收集方法，主要包括以下步骤：1. 域名探测，使用AWVS、Nmap等工具；2. 子域名探测，通过DNS域传送、备案号查询、SSL证书等方法；3. 敏感信息收集，包括Web源代码泄露、邮箱信息、历史漏洞等；4. 指纹识别和Waf/CDN识别；5. 旁站与C段探测；6. 资产梳理。文章还提供了GoogleHack、Nmap扫描、DirBuster等工具的使用方法，以及Gi
FVC（国际指纹识别竞赛）是全球最具权威性的指纹识别算法评测平台，由国际顶尖高校联合发起，自2000年起每两年举办一届。竞赛设置Light和Open两类，通过FMR、FNMR等核心指标评估算法性能，并使用标准测试库确保公平性。中国科研机构和企业多次取得优异成绩，如2004年中科院夺冠、2025年熵基科技获全球第三。FVC不仅推动了指纹识别技术从传统方法向深度学习的演进，更为行业建立了统一评测标准，
指纹识别是生物特征认证的核心技术之一，其原理基于指纹图像采集、方向图增强与细节点（minutiae）匹配等数字图像处理流程。该技术具备非接触性弱、活体适应性强、算法成熟度高等工程优势，在门禁考勤、智能锁具、身份核验等嵌入式场景中广泛应用。AS608作为国产高集成光学指纹SoC，内置DSP加速引擎与完整识别算法栈，显著降低主控MCU算力负担；结合GD32E230这类资源受限的Cortex-M23微控
本文详细介绍了如何利用AS608指纹模块和STM32F103C8T6主控芯片DIY智能门锁系统，涵盖指纹录入、识别、删除等核心功能实现，以及权限管理、低功耗设计和安全增强方案。通过优化流程和分级权限控制，打造高可靠性、易用的智能门锁解决方案，适合智能家居爱好者参考实践。
指纹识别是生物特征识别中成熟度高、部署成本低的核心技术，其原理基于指纹图像采集、方向图增强与细节点（minutiae）匹配算法。该技术具备防代打、不可复制、非接触等显著优势，广泛应用于企事业单位考勤管理、门禁控制与身份核验等场景。本方案采用嵌入式轻量级终端（STM32F103RCT6 + AS608）与PC端Qt上位机协同架构，通过UART串口实现安全、低带宽的指纹ID传输，规避原始生物数据外泄风
指纹识别是生物特征认证的核心技术，依托光学传感器与本地特征匹配算法，实现高唯一性、低误识率的身份验证。其原理在于采集指纹图像，经Gabor滤波与 minutiae 特征点提取后，在设备端完成1:N模板比对，仅返回整型ID，兼顾安全性与实时性。该技术显著提升考勤管理的抗抵赖性与操作可追溯性，广泛应用于工厂、办公及教育等需精准人员管控的场景。本文基于STM32F103与AS608模块构建软硬解耦的嵌入
本文详细介绍了基于STM32的多模态智能门锁系统设计与实现，整合指纹识别、IC卡和密码三种验证方式，显著提升安全性和用户体验。通过STM32F103C8T6主控、AS608指纹模块和RC522读卡器等硬件选型，结合FreeRTOS多任务调度和指纹匹配算法优化，打造高效可靠的门锁解决方案。文章还分享了硬件调试、软件优化及低功耗设计的实战经验。
本文详细介绍了基于AS608光学指纹模块与ColorEasyDuino开发板构建嵌入式指纹识别系统的完整实战教程。内容涵盖硬件连接、Adafruit Fingerprint库安装、核心代码解析，并手把手指导实现指纹录入、识别与删除三大功能，为DIY门禁、保险箱等项目提供了一套简单可靠的解决方案。
本文详细介绍了将AS608光学指纹模块驱动代码移植到STM32F103系列微控制器的实战过程。内容涵盖硬件连接、串口配置、中断处理及核心功能实现，重点解析了基于串口指令的指纹录入、搜索与删除流程，并提供了常见问题排查方法，帮助开发者快速构建嵌入式指纹识别系统。
嵌入式门禁系统是物联网边缘设备的典型应用，其核心在于多模态生物识别与射频识别的实时融合。原理上需解决异步硬件事件（GPIO中断、SPI就绪、定时器超时）与GUI刷新帧率之间的调度冲突，依赖FreeRTOS多任务隔离与跨核状态同步机制提升响应确定性。技术价值体现在低功耗、高可靠性与工业级EMC适应性，支撑员工无感打卡、管理员离线配置等关键能力。典型应用场景覆盖智能办公、工厂考勤与社区安防。本文以ES
指纹识别是生物特征认证的核心技术之一，其原理基于指纹图像采集、特征点提取与模板比对。在嵌入式系统中，该技术依托低功耗MCU（如STM32）与专用指纹模块（如FM-11）协同实现本地化处理，显著降低算法开发门槛与实时性压力。其技术价值体现在高安全性、免密码交互及边缘端自主决策能力，广泛应用于智能门禁、考勤终端与物联网身份核验等场景。本文以STM32F103C8T6与正点原子FM-11模块为硬件基础，
本文介绍如何使用ESP32与指纹模块构建离线智能门锁系统，实现本地化指纹识别与权限控制，无需联网即可完成毫秒级响应的开锁操作，保障隐私安全，适用于DIY及嵌入式开发场景。
MIPS架构指纹应用开发
🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩毕业设计 机器视觉指纹识别特征对比算法（源码+论文）(源码+论文)🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点
该酒精考勤打卡机系统由硬件端和APP端组成。硬件端以STM32F103C8T6为中控，协调各模块的工作。设备配有0.96寸OLED显示屏，用于实时显示设备状态；指纹模块（AS608）实现指纹录入和开锁功能；4X4矩阵键盘支持密码开锁以及模式选择；语音播报模块提供设备状态的语音提示；蜂鸣器用于异常状态提示；MQ-3酒精传感器用于检测是否有饮酒情况；舵机控制车门的开锁与关闭。APP端通过MQTT协议与
🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩pythonopencv深度学习指纹识别算法实现🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数3分工作量4分创新点4分🧿httpsht
深入探索Kasada反自动化技术的核心架构与Bot检测机制。从客户端挑战生成、行为分析算法、指纹识别技术到动态防护策略，全面解析Kasada如何运用创新的反自动化技术构建强大的Bot防护体系。结合实时威胁检测、自适应防护、机器学习分析等前沿方法，为企业在复杂自动化攻击环境中构建有效的反Bot防护提供专业技术指导。
Fingerprint R307是一款高性价比光学指纹识别模块，支持本地特征提取与比对，具备低误识率、抗干扰强、开发简单等优势，适用于门禁、保险柜、考勤等嵌入式场景，结合STM32或ESP32可快速构建安全可靠的生物识别系统。
本文详解基于FPM10A指纹模组的嵌入式驱动开发，涵盖通信协议解析、UART指令封装、驱动抽象接口设计及注册验证Demo实现，适用于STM32平台，探讨实际部署中的稳定性、安全性和优化策略。
React Native登录之指纹登录篇最近在做react-native的APP，项目登录使用了普通账号密码登录、短信登录、手势登陆、指纹登录和人脸识别登录五种方式，所以准备做一个登录方式的合集。本篇是指纹登录篇，通过手机调用指纹传感器来获取用户指纹并做校验，校验成功则自动登录。首先展示我们最后达成的成果，毕竟无图无真相，下方是真机录屏gif：分析下gif所展示的功能点：1，通过点击操作选项来弹出
随着移动互联网的应用不断深入，特别是互联网金融、电商、IoT行业的迅猛崛起，黑产的欺诈技术也快速发展。他们通过模拟器、群控平台、刷号软件、自动化脚本、打码平台、短信接口和代理服务器等一整套技术，实现自动化作业流程，可以在短时间内给企业造成巨大的经济损失，阻碍互联网公司业务的良性发展。因此，能够实现设备识别与追踪的设备指纹，成了保护业务安全必不可少的基础技术。基于这个背景，网易易盾于今日发布了全新.
摘要： 生物侧信道攻击利用人体生理信号（如脑电波、肌电信号、眼动等）或行为特征窃取敏感信息，涵盖7类技术：神经信号攻击（通过EEG识别PIN码）、肌电信号攻击（还原键盘输入）、眼动追踪（定位密码输入坐标）、生理节律（反推心理压力）、声学分析（触屏声波定位）、热成像（屏幕热残留解析）及静脉模式攻击（红外透视）。攻击设备趋向微型化、多模态融合与AI增强（如LSTM解码脑电波）。防御需多层级措施，如信号
深入分析Akamai Bot Manager的多维度指纹识别技术与检测机制，包括设备指纹生成、行为模式分析、网络特征检测等核心技术，提供完整的Python对抗实现方案，助力安全研究人员理解企业级CDN防护体系。
芯片采用 32 位内核，片内集成多种安全密码模块，包括SM1、 SM2、 SM3、 SM4、 SSF33 算法以及RSA/ECC、 ECDSA、 DES/3DES、AES128/192/256、SHA1/256/384/512 等安全算法，芯片提供了多种外围接口： USB2.0、UART、SDIO、 ISO7816、 I2C、 SPI、 NFM， MIM 等。产品应用：大容量存储。
智能门禁系统集成了人脸、指纹、密码及蓝牙等多种开锁方式，硬件端采用STM32F103RET6作为中控，配合蓝牙模块HC-05实现用户交互，0.96寸OLED显示状态，TX510模块实现人脸录入与开锁，4X4矩阵键盘用于密码开锁及模式切换，AS608指纹识别模块实现指纹开锁，舵机控制开关门，震动传感器监测晃动，蜂鸣器提示异常。APP端通过MQTT协议与设备通信，展示设备数据，支持用户和管理员双权限登
在OpenCV中，指纹验证是一种图像处理技术，用于识别和验证人类指纹。指纹是一种独特的生物特征，每个人的指纹都具有独特的纹路和图案。指纹验证使用这些独特的特征来确认一个人的身份。指纹图像的提取和指纹图像的匹配。在指纹图像提取阶段，OpenCV会处理输入的图像，通过一系列的图像处理和特征提取算法，提取出指纹图像中的纹路和图案。在指纹图像匹配阶段，OpenCV会将提取的指纹图像与一个或多个预先存储的指
一、为什么要关注指纹识别生物识别技术源远流长，比如人脸识别，我们进化了精细的双眼系统进行识别，但是如果让计算机来做精确的人脸识别，却是一件比较困难的事。而相比指纹识别，可以认为在人类文明史上才开始有所作用，比如我们看到的古代的按手印、掌印画押，不过跟人脸识别不同的是，计算机做指纹识别相对容易一些。如果说得笼统一点，可以认为指纹的数据量小易处理。所以，在IPhone 5s之后，指纹识别用在手机等终端
合成真实且多样化的指纹图像对于指纹识别技术的测试和研发很重要。
我的报告题目是《指纹识别现状与进展》。今天报告分两个部分，首先介绍的是指纹识别的基本概念和方法，然后主要介绍我们实验室在指纹识别方面最新的一些工作进展。一、指纹识别基础图 1. 手指皮肤和身体皮肤人类手指上的皮肤和身体的皮肤有很大不同。其一，手指皮肤有凸纹，没有毛发，不会有油脂，但却有很多汗孔；其二，指纹具有唯一性和稳定性，随着年龄的增长指纹上虽然会起皱，但是图案基本不变；其三，人手接触各种物体表
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指纹识别在攻防演练中是必不可少的一个环节，利用指纹识别出来目标资产使用了哪些框架、OA、CMS等，就可以尝试利用专项漏洞工具或者网上搜索相关漏洞从而实现快速打点目的。
随着指纹识别系统在各种商业和政府应用中的部署越来越多，指纹系统本身的安全性越来越受到关注。
指纹识别技术的原理和其它生物识别技术的原理相似。它是利用人体的指纹特征对个体身份进行区分和鉴定。在所有的生物识别技术中指纹识别技术是目前最为成熟，也被应用最广的生物识别技术。这主要因为指纹采用的过程对人们来讲非常简单，指纹识别的准确率高的原因。严格来讲，指纹识别的原理包括指纹采集原理、指纹特征提取原理和指纹特征匹配原理三大部分。指纹采集原理主要是根据指纹的几何特性或生理特性，通过各种传感技术把指纹
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指纹识别
——指纹识别
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