2024-08-23

DDoS(Distributed Denial of Service,分布式拒绝服务)攻击、Web漏洞、CC(Challenge Collapsar,挑战崩溃,一种DDoS变种)攻击和恶意爬虫是网络安全领域常见的威胁。以下是针对这些不同安全问题的简要解决方案:

  1. DDoS攻击:

    • 使用高防服务:购买和使用提供高防御能力的服务器或网络设备。
    • 清除恶意流量:使用DDoS保护服务或专业工具来清理攻击流量。
    • 流量分散:通过负载均衡技术将流量分散到多个服务器。
  2. Web漏洞:

    • 安装安全补丁:及时应用操作系统和应用程序的安全更新和补丁。
    • 使用Web应用防火墙(WAF):部署WAF来检测并阻止已知的Web攻击。
    • 加强输入验证:对用户输入进行验证和清理,以防止代码注入攻击。
  3. CC攻击:

    • 使用高防服务:同DDoS攻击。
    • 限速:设置合理的请求速率限制,以防止恶意请求。
    • 认证机制:增加登录和其他关键流程的验证步骤。
  4. 恶意爬虫:

    • robots.txt协议:配置robots.txt文件限制爬虫爬取范围。
    • 访问控制:实施IP访问控制列表或API密钥来限制爬虫。
    • 法律策略:通知爬虫站点所有者违反了法律法规或者隐私政策。

在实际操作中,应当结合具体情况和安全策略,选择合适的防护措施。

2024-08-23

在Burp Suite中,主动扫描通常是通过Intruder模块进行的,而被动爬虫则可以使用Repeater、Intruder、Scanner等模块来辅助。以下是使用Burp Suite进行主动扫描和被动爬虫的简单示例:

主动扫描示例

  1. 首先,你需要发现应用程序的一个输入点,比如一个查询字符串参数。
  2. 将该参数标记为“attack”并添加到Payloads设置中。
  3. 开始扫描,通过Intruder模块发起攻击载荷。



http://example.com/search?query={attack}

被动爬虫示例

  1. 使用Repeater模块手动访问一个URL,并观察返回的响应。
  2. 分析响应中的链接和表单,手动添加新的URL到Burp Suite的目标站点地图中。
  3. 使用Spider模块来自动爬取站点地图中的所有链接。



http://example.com/

请注意,实际的主动扫描和被动爬虫策略会根据目标应用程序、策略指导和其他安全限制有所不同。始终遵守法律和伦理规范,并确保你的行动不违反使用条款。

2024-08-23



from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from scrapy.utils.project import get_project_settings
 
# 定义一个Pydantic模型来接收API请求参数
class ScrapeRequest(BaseModel):
    url: str
    callback: str = None
 
# 初始化FastAPI应用
app = FastAPI()
 
@app.post("/scrape/")
async def scrape(request: ScrapeRequest):
    # 使用Scrapy的CrawlerProcess运行爬虫
    process = CrawlerProcess(get_project_settings())
    process.crawl(spider_name='my_spider', start_urls=[request.url], callback=request.callback)
    process.start()  # 这将是异步的,因为Scrapy是异步的
 
    # 这里可以添加代码来获取爬取结果并返回给客户端,但是由于Scrapy是异步的,
    # 我们需要一个方式来异步获取爬取结果,这通常涉及到消息队列或者数据库存储爬取结果。
    # 这里我们暂时跳过这部分,只是运行爬虫。
 
    return {"message": "Scrape request received"}
 
# 注意:这个代码示例假设你已经有一个Scrapy项目,并且定义了一个名为'my_spider'的爬虫。
# 实际使用时,你需要根据你的项目具体情况来调整。

这个代码示例展示了如何使用FastAPI和Scrapy来创建一个简单的API,用户可以通过POST请求发送爬取任务。这个示例只是启动了爬虫,并没有包含获取爬取结果的步骤,这部分通常需要结合消息队列或数据库来异步处理爬取的数据。

2024-08-23

为了创建一个Scrapy爬虫,您需要遵循以下步骤:

  1. 使用scrapy startproject命令创建一个新的Scrapy项目。
  2. 使用scrapy genspider命令创建一个新的爬虫。
  3. 定义爬虫的行为,通常是修改items.pymiddlewares.pypipelines.py和爬虫文件本身。
  4. 运行爬虫。

以下是一个简单的例子:




# 创建一个新的Scrapy项目
scrapy startproject myproject
 
# 进入项目目录
cd myproject
 
# 创建一个新的爬虫
scrapy genspider myspider example.com

接下来,您需要编辑myspider.py文件来定义爬虫的行为。例如:




import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://example.com/']
 
    def parse(self, response):
        # 提取信息的逻辑
        for title in response.css('.product_title'):
            yield {
                'title': title.css('a::attr(title)').extract_first(),
                'price': title.css('::attr(data-price)').extract_first(),
                'url': title.css('a::attr(href)').extract_first(),
            }
 
        # 跟踪下一页的链接
        next_page_url = response.css('a.next_page::attr(href)').extract_first()
        if next_page_url is not None:
            yield response.follow(next_page_url, self.parse)

最后,运行爬虫:




scrapy crawl myspider

这个例子中的爬虫会抓取example.com的产品信息,包括标题、价格和URL,并且会跟踪下一页的链接。您需要根据实际的网站结构来修改CSS选择器和提取的数据。

2024-08-23



from drission.dr import *
 
# 初始化浏览器驱动
init_chrome()
 
# 打开网页
page = open_url('https://www.example.com')
 
# 等待网页加载完毕
page.wait_load()
 
# 输出网页标题
print(page.title)
 
# 关闭浏览器
close_browser()

这段代码演示了如何使用DrissionPage库来打开一个网页,等待其加载完成,并获取该页面的标题。最后,代码关闭了浏览器。这是一个很好的入门级练习,展示了基本的爬虫流程。

2024-08-23

抖音直播数据采集可以使用Open-Spider开源爬虫工具来实现。以下是一个简单的使用示例:

首先,确保你已经安装了Open-Spider。如果没有安装,可以通过pip进行安装:




pip install open-spider

接下来,你可以创建一个简单的爬虫脚本来采集抖音直播数据。以下是一个基本的爬虫脚本示例:




import open_spider
 
# 初始化爬虫对象
spider = open_spider.Spider()
 
# 定义要爬取的抖音直播URL
douyin_live_url = 'https://www.douyin.com/live'
 
# 添加爬虫任务
spider.add_task(
    url=douyin_live_url,
    method='GET',
    # 提取直播间数据的回调函数
    callback=live_data_extractor
)
 
# 定义回调函数来提取直播数据
def live_data_extractor(task):
    # 这里可以编写解析直播数据的逻辑
    # 例如,可以提取主播名字、直播标题、观众人数等信息
    # 这些信息可以保存到数据库或文件中
    print(f"Live Data Extracted: {task.result}")
 
# 运行爬虫
spider.run()

在这个脚本中,我们定义了一个基本的回调函数live_data_extractor来提取直播间的数据。你需要根据实际的页面结构来编写解析逻辑,提取你需要的数据。

请注意,爬取抖音或任何其他平台的数据时,应遵守相关的法律法规,并尊重版权及隐私设置。此外,过度爬取可能会对服务器造成不必要的压力,并可能违反平台的robots.txt协议,导致你的爬虫被封禁。使用Open-Spider时,请确保你的爬虫行为符合相关法律法规和平台政策。

2024-08-23



import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 设置请求头,伪装为浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
 
def get_html(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    titles = soup.find_all('div', class_='title')
    for title in titles:
        yield {
            'title': title.a.string,
            'href': title.a['href'],
            'score': title.find_next('span', class_='rating_num').string
        }
 
def save_data(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8')
 
def main():
    url = 'https://movie.douban.com/top250'
    html = get_html(url)
    data = parse_html(html)
    save_data(data, 'douban_movies.csv')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码使用了Pandas库来保存解析后的数据,而不是之前的CSV格式。这样做的好处是可以直接将数据存储为.csv文件,并且可以方便地进行后续的数据分析工作。同时,代码中的parse_html函数使用生成器,这是一种更为高效的数据处理方式。

2024-08-23



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 获取网页内容的函数
def get_html(url):
    try:
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        return None
    except requests.RequestException:
        return None
 
# 解析网页并提取数据的函数
def parse_data(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    data_list = soup.select('div.item')
    for data in data_list:
        title = data.select('a')[0].text
        detail_url = data.select('a')[0]['href']
        print(title, detail_url)
 
# 主函数
def main():
    url = 'https://www.qiushibaike.com/'
    html = get_html(url)
    parse_data(html)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码首先定义了一个获取网页内容的函数get_html,使用了requests库来发送HTTP请求,并设置了请求头来伪装浏览器访问。然后定义了一个解析网页并提取数据的函数parse_data,使用了BeautifulSoup库和CSS选择器来选取页面元素。最后,在main函数中调用了这两个函数,实现了简单的爬虫功能。

2024-08-23

要爬取百度图片的大量图片,可以使用Python的requests和beautifulsoup库。以下是一个简单的示例代码,用于爬取一个关键词的多张图片。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os
 
def download_image(image_url, file_path):
    response = requests.get(image_url, stream=True)
    if response.status_code == 200:
        with open(file_path, 'wb') as file:
            for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
                if chunk:
                    file.write(chunk)
                    print(f"Image saved: {file_path}")
    else:
        print(f"Failed to download: {image_url}")
 
def crawl_baidu_images(keyword, max_images):
    download_dir = 'images/'
    os.makedirs(download_dir, exist_ok=True)
    base_url = 'https://image.baidu.com/search/flip?tn=baiduimage&ie=utf-8&word='
    url = base_url + keyword
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    image_urls = [img['src'] for img in soup.find_all('img', class_='main_img')][:max_images]
 
    for i, image_url in enumerate(image_urls):
        file_path = download_dir + f'{i+1}.jpg'
        download_image(image_url, file_path)
 
if __name__ == '__main__':
    keyword = 'tiananmen'  # 替换为你想要的关键词
    max_images = 20  # 最多下载的图片数量
    crawl_baidu_images(keyword, max_images)

请注意,这个代码仅用作学习和演示目的,实际使用时应遵守相关法律法规,并遵守网站的爬虫政策。对于大规模爬取,应设置适当的请求间隔,并考虑使用代理和session对象以维持会话。

2024-08-23



import requests
import execjs
 
# 目标URL
url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list'
 
# 请求头部
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.163 Safari/537.36',
    'Referer': 'https://movie.douban.com/chart'
}
 
# 请求参数
params = {
    'type': '24',
    'interval_id': '100:90',
    'action': '',
    'start': '0',
    'limit': '20'
}
 
# 用于解析JavaScript加密的函数
def get_sign(params):
    with open('jssdk.js', 'r', encoding='utf-8') as f:
        js_content = f.read()
    ctx = execjs.compile(js_content)
    sign = ctx.call('get_sign', params)
    return sign
 
# 加密参数 'sign'
params['sign'] = get_sign(params)
 
# 发送请求
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
 
# 打印响应内容
print(response.json())

这段代码首先定义了目标URL、请求头部和请求参数。然后定义了一个函数get_sign,用于读取JavaScript文件并调用其中的get_sign函数来获取加密的sign参数。接着,将加密后的参数加入到请求参数中,并发送请求。最后打印出响应内容。这个过程展示了如何逆向解析加密参数和响应数据的基本方法。