python滲透測試入門之人臉識别

近期收到了電子工業出版社贈送的一本網絡安全書籍《python黑帽子》，書中一共24個實驗，今天複現第11個實驗（人臉識别），我的測試環境是mbp電腦+conda開發環境。這個實驗是緊接着上一個流量圖檔還原的，而流量圖檔還原可以接在中間人攻擊上，這樣就可以嗅探到目标正在浏覽什麼内容，比如說色情網站，進而為社會工程學欺詐勒索創造突破口～

ailx10

網絡安全優秀回答者

網絡安全碩士

去咨詢

1、先去網上随便搜尋若幹張人臉圖檔，本來打算全部放美女圖，這裡緻敬一下行業大佬

@腹黑

、

@kn1f3

2、下載下傳必備的xml配置檔案

wget https://eclecti.cc/files/2008/03/haarcascade_frontalface_alt.xml           

3、在mbp上運作腳本

4、在faces檔案夾中檢視人臉結果

參考代碼：

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2022/6/13 7:36 PM
# @Author  : ailx10
# @File    : detector.py

import cv2
import os

ROOT = "/Users/ailx10/py3hack/chapter4/picture"
FACES = "/Users/ailx10/py3hack/chapter4/faces"
TRAIN = "/Users/ailx10/py3hack/chapter4/training"

def detect(srcdir=ROOT,tgtdir=FACES,train_dir=TRAIN):
    for fname in os.listdir(srcdir):
        if not fname.upper().endswith(".JPG"):
            continue
        fullname = os.path.join(srcdir,fname)
        newname = os.path.join(tgtdir,fname)
        img = cv2.imread(fullname)
        if img is None:
            continue
        gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        training = os.path.join(train_dir,"haarcascade_frontalface_alt.xml")
        cascade = cv2.CascadeClassifier(training)
        rects = cascade.detectMultiScale(gray,1.3,5)
        try:
            if rects.any():
                print("Got a face")
                rects[:,2:] += rects[:,:2]
        except AttributeError:
            print(f"No face found in {fname}")
            continue

        for x1,y1,x2,y2 in rects:
            cv2.rectangle(img,(x1,y1),(x2,y2),(127,255,0),2)
        cv2.imwrite(newname,img)

if __name__ == "__main__":
    detect()           

釋出于 2022-06-13 19:52