如何阻止网站被恶意反向代理访问_PHP教程
最近有人用小站数据,利用反向代理技术,做了个小偷站。用户访问的是他的网址,但实质上内容数据确是我的,这是一起恶意反向代理事件
什么是反向代理? 先说说正向代理的概念: 正向代理,也就是传说中的代理,他的工作原理就像一个跳板。简单的说,我是一个用户,我访问不了某网站,但是我能访问一个代理服务器。这个代理服务器呢,他能访问那个我不能访问的网站,于是我先连上代理服务器,告诉他我需要那个无法访问网站的内容,代理服务器去取回来,然后返回给我。从网站的角度,只在代理服务器来取内容的时候有一次记录,有时候并不知道是用户的请求,也隐藏了用户的资料,这取决于代理告不告诉网站。 结论就是,正向代理是一个位于客户端和原始服务器(origin server)之间的服务器,为了从原始服务器取得内容,客户端向代理发送一个请求并指定目标(原始服务器),然后代理向原始服务器转交请求并将获得的内容返回给客户端。客户端必须要进行一些特别的设置才能使用正向代理。 那么反向代理的概念呢? 比如用户访问 http://www.nowamagic.net/librarys/veda 这个页面,但www.nowamagic.net实际上并不存在这个页面,他是偷偷从另外一台服务器上取回来,然后作为自己的内容吐给用户。 但用户并不知情,这很正常,用户一般都很笨。这里所提到的 www.nowamagic.net 这个域名对应的服务器就设置了反向代理功能。 结论就是反向代理正好相反,对于客户端而言它就像是原始服务器,并且客户端不需要进行任何特别的设置。客户端向反向代理 的命名空间(name-space)中的内容发送普通请求,接着反向代理将判断向何处(原始服务器)转交请求,并将获得的内容返回给客户端,就像这些内容原本就是它自己的一样。 恶意反向代理的危害 网站被恶意反向代理有什么危害呢?这里列举一下: •首先肯定会占用服务器资源,网站打开速度受影响。 •其次,别人通过代理盗用你的网站数据,对用户与不是那么智能的搜索引擎而言,相当于建了一个与你一模一样的站点,那么很有可能你的站点会进搜索引擎沙箱,甚至被降权。 •如果被恶意代理的页面,还挂有你的联盟广告(比如Adsense),这就十分危险了,如果有人点击了上面的广告,很容易被Adsense封号。 •还有很多危害,读者可以自行脑补…… js 级别的解决方案 代码如下: 脚本很简单,如果地址栏中的网址不是 nowamagic.net 和 www.nowamagic.net 中的任何一个,那么就把地址栏转向 http://www.nowamagic.net/ 。这段代码同样可以避免被人使用反向代理技术“伪造”一个跟自己一模一样的网站。 题外话:如何防止网站被iframe嵌入。有些人用iframe做了个框架,把我们网站嵌入其中,访客来浏览的时候,好像是在浏览他自己的网站一样,那么如何解决呢?以下方法可破: 代码如下: php 级别的解决方案 js 级别的解决方案虽然能够让恶意代理页面跳回来,但是对搜索引擎不怎么友好。下面是服务器端(PHP)的解决方案,代码比较简单,就不多说了。 代码如下: $proxy_rs = $this -> proxy_filter(); if( $proxy_rs != 'nowamagic.net' || $proxy_rs != 'www.nowamagic.net' ) { echo '非法反向代理访问'; //header('Location: http://www.nowamagic.net/'); exit; } public function proxy_filter() { /* $svrUrl = 'http://' . $_SERVER['SERVER_NAME'].$_SERVER["PHP_SELF"]; if (!empty($_SERVER["QUERY_STRING"])) { $svrUrl .= "?".$_SERVER["QUERY_STRING"]; } return $svrUrl; */ return $_SERVER['SERVER_NAME']; } htaccess 级别的解决方案 .htaccess 代码如下: RewriteEngine On RewriteBase / php_value auto_append_file proxy.php proxy.php 代码如下: 这个由于我网站的特殊性,没试验过,但是网上常用这种方法。 Apache httpd.conf 级别的解决方案 这个 Apache 上如何禁止我还没捣鼓出来, Nginx 倒可以,但是我用的是 Apache,如果你知道,请告诉我下~
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DDREASE ist ein Tool zum Wiederherstellen von Daten von Datei- oder Blockgeräten wie Festplatten, SSDs, RAM-Disks, CDs, DVDs und USB-Speichergeräten. Es kopiert Daten von einem Blockgerät auf ein anderes, wobei beschädigte Blöcke zurückbleiben und nur gute Blöcke verschoben werden. ddreasue ist ein leistungsstarkes Wiederherstellungstool, das vollständig automatisiert ist, da es während der Wiederherstellungsvorgänge keine Unterbrechungen erfordert. Darüber hinaus kann es dank der ddasue-Map-Datei jederzeit gestoppt und fortgesetzt werden. Weitere wichtige Funktionen von DDREASE sind: Es überschreibt die wiederhergestellten Daten nicht, füllt aber die Lücken im Falle einer iterativen Wiederherstellung. Es kann jedoch gekürzt werden, wenn das Tool explizit dazu aufgefordert wird. Stellen Sie Daten aus mehreren Dateien oder Blöcken in einer einzigen wieder her

0.Was bewirkt dieser Artikel? Wir schlagen DepthFM vor: ein vielseitiges und schnelles generatives monokulares Tiefenschätzungsmodell auf dem neuesten Stand der Technik. Zusätzlich zu herkömmlichen Tiefenschätzungsaufgaben demonstriert DepthFM auch hochmoderne Fähigkeiten bei nachgelagerten Aufgaben wie dem Tiefen-Inpainting. DepthFM ist effizient und kann Tiefenkarten innerhalb weniger Inferenzschritte synthetisieren. Lassen Sie uns diese Arbeit gemeinsam lesen ~ 1. Titel der Papierinformationen: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Autor: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Die von Google geförderte Leistung von JAX hat in jüngsten Benchmark-Tests die von Pytorch und TensorFlow übertroffen und belegt bei 7 Indikatoren den ersten Platz. Und der Test wurde nicht auf der TPU mit der besten JAX-Leistung durchgeführt. Obwohl unter Entwicklern Pytorch immer noch beliebter ist als Tensorflow. Aber in Zukunft werden möglicherweise mehr große Modelle auf Basis der JAX-Plattform trainiert und ausgeführt. Modelle Kürzlich hat das Keras-Team drei Backends (TensorFlow, JAX, PyTorch) mit der nativen PyTorch-Implementierung und Keras2 mit TensorFlow verglichen. Zunächst wählen sie eine Reihe von Mainstream-Inhalten aus

Ich weine zu Tode. Die Daten im Internet reichen überhaupt nicht aus. Das Trainingsmodell sieht aus wie „Die Tribute von Panem“, und KI-Forscher auf der ganzen Welt machen sich Gedanken darüber, wie sie diese datenhungrigen Esser ernähren sollen. Dieses Problem tritt insbesondere bei multimodalen Aufgaben auf. Zu einer Zeit, als sie ratlos waren, nutzte ein Start-up-Team der Abteilung der Renmin-Universität von China sein eigenes neues Modell, um als erstes in China einen „modellgenerierten Datenfeed selbst“ in die Realität umzusetzen. Darüber hinaus handelt es sich um einen zweigleisigen Ansatz auf der Verständnisseite und der Generierungsseite. Beide Seiten können hochwertige, multimodale neue Daten generieren und Datenrückmeldungen an das Modell selbst liefern. Was ist ein Modell? Awaker 1.0, ein großes multimodales Modell, das gerade im Zhongguancun-Forum erschienen ist. Wer ist das Team? Sophon-Motor. Gegründet von Gao Yizhao, einem Doktoranden an der Hillhouse School of Artificial Intelligence der Renmin University.

Stehen Sie vor einer Verzögerung oder einer langsamen mobilen Datenverbindung auf dem iPhone? Normalerweise hängt die Stärke des Mobilfunk-Internets auf Ihrem Telefon von mehreren Faktoren ab, wie z. B. der Region, dem Mobilfunknetztyp, dem Roaming-Typ usw. Es gibt einige Dinge, die Sie tun können, um eine schnellere und zuverlässigere Mobilfunk-Internetverbindung zu erhalten. Fix 1 – Neustart des iPhone erzwingen Manchmal werden durch einen erzwungenen Neustart Ihres Geräts viele Dinge zurückgesetzt, einschließlich der Mobilfunkverbindung. Schritt 1 – Drücken Sie einfach einmal die Lauter-Taste und lassen Sie sie los. Drücken Sie anschließend die Leiser-Taste und lassen Sie sie wieder los. Schritt 2 – Der nächste Teil des Prozesses besteht darin, die Taste auf der rechten Seite gedrückt zu halten. Lassen Sie das iPhone den Neustart abschließen. Aktivieren Sie Mobilfunkdaten und überprüfen Sie die Netzwerkgeschwindigkeit. Überprüfen Sie es erneut. Fix 2 – Datenmodus ändern 5G bietet zwar bessere Netzwerkgeschwindigkeiten, funktioniert jedoch besser, wenn das Signal schwächer ist

Kürzlich wurde die Militärwelt von der Nachricht überwältigt: US-Militärkampfflugzeuge können jetzt mithilfe von KI vollautomatische Luftkämpfe absolvieren. Ja, erst kürzlich wurde der KI-Kampfjet des US-Militärs zum ersten Mal der Öffentlichkeit zugänglich gemacht und sein Geheimnis gelüftet. Der vollständige Name dieses Jägers lautet „Variable Stability Simulator Test Aircraft“ (VISTA). Er wurde vom Minister der US-Luftwaffe persönlich geflogen, um einen Eins-gegen-eins-Luftkampf zu simulieren. Am 2. Mai startete US-Luftwaffenminister Frank Kendall mit einer X-62AVISTA auf der Edwards Air Force Base. Beachten Sie, dass während des einstündigen Fluges alle Flugaktionen autonom von der KI durchgeführt wurden! Kendall sagte: „In den letzten Jahrzehnten haben wir über das unbegrenzte Potenzial des autonomen Luft-Luft-Kampfes nachgedacht, aber es schien immer unerreichbar.“ Nun jedoch,

Neues SOTA für multimodale Dokumentverständnisfunktionen! Das Alibaba mPLUG-Team hat die neueste Open-Source-Arbeit mPLUG-DocOwl1.5 veröffentlicht, die eine Reihe von Lösungen zur Bewältigung der vier großen Herausforderungen der hochauflösenden Bildtexterkennung, des allgemeinen Verständnisses der Dokumentstruktur, der Befolgung von Anweisungen und der Einführung externen Wissens vorschlägt. Schauen wir uns ohne weitere Umschweife zunächst die Auswirkungen an. Ein-Klick-Erkennung und Konvertierung von Diagrammen mit komplexen Strukturen in das Markdown-Format: Es stehen Diagramme verschiedener Stile zur Verfügung: Auch eine detailliertere Texterkennung und -positionierung ist einfach zu handhaben: Auch ausführliche Erläuterungen zum Dokumentverständnis können gegeben werden: Sie wissen schon, „Document Understanding“. " ist derzeit ein wichtiges Szenario für die Implementierung großer Sprachmodelle. Es gibt viele Produkte auf dem Markt, die das Lesen von Dokumenten unterstützen. Einige von ihnen verwenden hauptsächlich OCR-Systeme zur Texterkennung und arbeiten mit LLM zur Textverarbeitung zusammen.

Das neueste Video von Teslas Roboter Optimus ist veröffentlicht und er kann bereits in der Fabrik arbeiten. Bei normaler Geschwindigkeit sortiert es Batterien (Teslas 4680-Batterien) so: Der Beamte hat auch veröffentlicht, wie es bei 20-facher Geschwindigkeit aussieht – auf einer kleinen „Workstation“, pflücken und pflücken und pflücken: Dieses Mal wird es freigegeben. Eines der Highlights Der Vorteil des Videos besteht darin, dass Optimus diese Arbeit in der Fabrik völlig autonom und ohne menschliches Eingreifen während des gesamten Prozesses erledigt. Und aus Sicht von Optimus kann es auch die krumme Batterie aufnehmen und platzieren, wobei der Schwerpunkt auf der automatischen Fehlerkorrektur liegt: In Bezug auf die Hand von Optimus gab der NVIDIA-Wissenschaftler Jim Fan eine hohe Bewertung ab: Die Hand von Optimus ist der fünffingrige Roboter der Welt am geschicktesten. Seine Hände sind nicht nur taktil
