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webpack中swipe的安装和使用
npm
npm install swipervue组件引入swipe
需要在swipe.vue组件中的script里引入swiper和swiper的css文件
<script>
import { mapGetters } from "vuex";
import Swiper from swiper
import swiper/css/swiper.css
export default {mounted: function() {new…
js+css实现瀑布流
瀑布流是一种很常见的布局，实现的方法也有很多，以下是仿照花瓣网的瀑布流展示，希望能帮到各位小主们。 <!DOCTYPE html>
<html lang"en"><head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewpo…
【Kotlin】FarawayPlayer
下载预览
Github:https://github.com/kirikaTowa/FarawayPlayer 部分网络接口可能已过期补充资料：MediaStore.MediaColumns 与 MediaStore.Audio.AudioColumns,从字段来看，父MediaColumn更加的全面，子AudioColumns多了id与key等字段。 2.1 从…
Wallpaper Engine壁纸推荐，让程序猿的桌面优美起来
下载Steam，在Steam平台上支付19元买下Wallpaper Engine即可使用Wallpaper Engine的创意工坊拥有无限可能分享击中我灵魂的动态壁纸
持续更新~~~
部分壁纸，我提供了gif作为预览图
动态壁纸
强烈推荐（各种风格都有） 标题&#x…
 跨站请求伪造)
DVWA —— Cross Site Request Forgery (CSRF) 跨站请求伪造
目录
漏洞原理
Low
渗透思路
Burpsuit 生成 CSRF POC
Medium
渗透思路
未进行根域名校验绕过 Referer 校验
源码对比
Low 源码
Medium 源码
对比小结
High
渗透思路
XSS 劫持 token 发送 CSRF
任意文件上传写入 CSRF POC
源码对比
Medium 源码
High 源码 …
![[论文笔记]Face X-ray for More General Face Forgery Detection](http://pic.002.xiahunao.cn/mzlw/[论文笔记]Face X-ray for More General Face Forgery Detection)
[论文笔记]Face X-ray for More General Face Forgery Detection
Face X-ray for More General Face Forgery Detection
创新点
提出了一种名为Face X-ray的人脸伪造检测方法，该方法不仅能够检测伪造方法还能定位相应的伪造区域；该方法具备极其良好的泛化性能，并且能够在只有真实人脸图片的条件下进行训练…
【Face x-ray】Face X-ray for More General Face Forgery Detection
文章目录 Face X-ray for More General Face Forgery Detection创新定义检测实验局限性结论Face X-ray for More General Face Forgery Detection
会议：CVPR 2020 作者：
创新
新的图片表示：face x-ray 只假设混合步骤的存在，不依赖于与特定面部操作技术相关的工件的任何…
 ——一个新的大规模人脸伪造检测数据集)
Diffusion Facial Forgery (DiFF) ——一个新的大规模人脸伪造检测数据集
1. 概述
近年来，条件扩散模型（CDM）在图像生成领域备受关注。它能够通过简单的输入（如自然语言提示）生成令人惊讶的忠实图像。然而，这一进步也引发了新的安全和隐私问题。例如，怀有恶意的个人现…
![[论文阅读]Representative Forgery Mining for Fake Face Detection](http://pic.002.xiahunao.cn/mzlw/[论文阅读]Representative Forgery Mining for Fake Face Detection)
[论文阅读]Representative Forgery Mining for Fake Face Detection
Representative Forgery Mining for Fake Face Detection
文章创新点
提出了一种基于注意力引导的数据增强方法 FAM：一种可以定位出对检测器而言最敏感的面部区域的方法，用于知道后续的数据增强。SFE：一种基于attention的数据增强方法&…
CVPR-2024-Forgery-aware Adaptive Transformer for Generalizable Synthetic Image Detection
一、研究背景 1.前沿方法开始探索预训练模型的优点，且只训练一个单独的分类器，例如，结合冻结的CLIP-ViT与可学习的线性层。 2.由于缺乏对伪造任务的适应，上述固定的范式不能充分学习得到伪造相关表征。
二、研究目标 1.提升泛化性。
三、研究动机 1.由于图像和频率分析对…
《Exploiting Fine-Grained Face Forgery Clues via Progressive Enhancement Learning》
2022AAAI
目的：虽然现阶段大多数方法，会采用频域信息，但是使用的频域信息确实粗粒度的，故作者提出了增量学习，去捕捉细粒度的伪造痕迹
模型的整体框架： 1.细粒度的频域信息
通过8*8的卷积块对图像进行DC…
：Transcending Forgery Specificity with Latent Space Augmentation)
deepfake detection论文阅读笔记(一)：Transcending Forgery Specificity with Latent Space Augmentation
Transcending Forgery Specificity with Latent Space Augmentation论文阅读笔记 一、论文针对的问题及解决思路
deepfake检测面临泛化性问题，检测器只能检测特定伪造的伪影，对此过拟合，对不同的伪影不适用，跨数据集的场景表现不…
)
OWASP A10 Server-Side Request Forgery(服务器端请求伪造)
Server-Side Request Forgery(服务器端请求伪造)
这是在2021年中新出的类别,这是种看着不起眼,但是要是配置不当,就容易引发严重的后果.
SSRF 定义
SSRF 全称是服务器端请求伪造（Server-Side Request Forgery）
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)
SSRF(Server-Side Request Forgery:服务器端请求伪造)
是一种由内部系统访问的，所以可以通过它攻击外网无法访问的内部系统，也就是把目标网站当中间人）
一.原理：
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【LipForensics】Lips Don’t Lie: A Generalisable and Robust Approach to Face Forgery Detection
文章目录 Lips Don’t Lie: A Generalisable and Robust Approach to Face Forgery Detection关键LipForensics方法Lips Don’t Lie: A Generalisable and Robust Approach to Face Forgery Detection
会议：CVPR2021 作者：
code未给train.py 关键
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【人脸伪造检测后门攻击】 POISONED FORGERY FACE: TOWARDS BACKDOOR ATTACKS ON FACE FORGERY DETECTION
一、研究动机
虽然目前在图像识别任务中有许多有效后门攻击方法，直接扩展到人脸伪造检测领域却存在着一定的问题，例如存在一些伪造人脸检测的算法（SBI, Face X-ray）是通过真实图像合并转换为负样本进行模型训练的，…
)
DVWA Cross Site Request Forgery (CSRF)
DVWA Cross Site Request Forgery (CSRF)
Low
先修改一下密码抓个包看看 发现是get方式传参 我们伪造一个请求把密码改成2试一下
http：//192.168.221.136/DVWA/vulnerabilities/csrf/password_new2&password_conf2&ChangeChange 成功
这里我们也试一下同…
Thinking in Frequency: Face Forgery Detection by Mining Frequency-aware Clues
F3-Net 商汤Deepfake检测模型 - 知乎前言这篇论文是商汤团队在ECCV2020的一个工作： Thinking in Frequency: Face Forgery Detection by Mining Frequency-aware Clues，通过引入两种提取频域特征的方法FAD (Frequency-Aware Decomposition) 和LFS (L…ht…
DomainForensics: Exposing Face Forgery across Domains via Bi-directional Adaptation
一、论文信息
论文题目：DomainForensics: Exposing Face Forgery across Domains via Bi-directional Adaptation
作者团队：IEEE会员 二、动机与创新
1、动机：泛化性弱 以前的工作通过数据增强、频率线索和迁移学习等方法来提高面部伪造检测的泛化能力。然而，这些方法都…
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