diff --git a/2000/01/01/hello-world/index.html b/2000/01/01/hello-world/index.html
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index 2aad7383..dbbe86a5 100644
--- a/2018/12/15/miio-control/index.html
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index 445605da..e910ddd3 100644
--- a/2018/12/23/基于规则引擎发现IOT设备/index.html
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index 0174e403..9f36be01 100644
--- a/2018/12/25/TCPDUMP拒绝服务攻击漏洞/index.html
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diff --git a/2019/01/16/wifi半双工侧信道攻击学习笔记/index.html b/2019/01/16/wifi半双工侧信道攻击学习笔记/index.html
index 7be40a4e..440e7aff 100644
--- a/2019/01/16/wifi半双工侧信道攻击学习笔记/index.html
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index 49191870..0c7822c2 100644
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index 7218476c..86ee12d2 100644
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index 4c1d7dd1..6cd0171a 100644
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diff --git a/2019/03/28/逆向工程实验/index.html b/2019/03/28/逆向工程实验/index.html
index 3438785d..8c0072be 100644
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index 1e0f86f4..694ae770 100644
--- a/2019/04/15/Caving-db-storage/index.html
+++ b/2019/04/15/Caving-db-storage/index.html
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diff --git a/2019/04/21/XIAOMI-UPnP/index.html b/2019/04/21/XIAOMI-UPnP/index.html
index 367bf829..0675d772 100644
--- a/2019/04/21/XIAOMI-UPnP/index.html
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 </div>
 
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index 0e869428..5ddaafc9 100644
--- a/2019/05/13/PE-file/index.html
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-    <span title="Site words total count">74.5k</span>
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 </div>
 
diff --git a/2019/05/14/pack-and-unpack/index.html b/2019/05/14/pack-and-unpack/index.html
index 649d8acb..041aff70 100644
--- a/2019/05/14/pack-and-unpack/index.html
+++ b/2019/05/14/pack-and-unpack/index.html
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-                  <span class="site-state-item-count">24</span>
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                   <span class="site-state-item-name">日志</span>
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@@ -742,7 +742,7 @@
 
     <footer id="footer" class="footer">
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-        <div class="copyright">&copy; 2019 &mdash; <span itemprop="copyrightYear">2020</span>
+        <div class="copyright">&copy; 2019 &mdash; <span itemprop="copyrightYear">2021</span>
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-    <span title="Site words total count">74.5k</span>
+    <span title="Site words total count">90.4k</span>
   
 </div>
 
diff --git a/2019/07/01/AFL-first-learn/index.html b/2019/07/01/AFL-first-learn/index.html
index 75f209da..a482b449 100644
--- a/2019/07/01/AFL-first-learn/index.html
+++ b/2019/07/01/AFL-first-learn/index.html
@@ -479,7 +479,7 @@
 
 <hr>
 <h1 id="0x02-AFL快速入门"><a href="#0x02-AFL快速入门" class="headerlink" title="0x02 AFL快速入门"></a>0x02 <a href="http://lcamtuf.coredump.cx/afl/QuickStartGuide.txt" target="_blank" rel="noopener">AFL快速入门</a></h1><p>1）用<code>make</code>编译AFL。如果构建失败，请参阅docs / INSTALL以获取提示。<br>2）查找或编写一个相当快速和简单的程序，该程序从<strong><em>文件或标准输入</em></strong>中获取数据，以一种有价值的方式处理它，然后干净地退出。如果测试网络服务，请将其修改为在前台运行并从stdin读取。在对使用校验和的格式进行模糊测试时，也要注释掉校验和验证码。<br>遇到故障时，程序必须正常崩溃。注意自定义SIGSEGV或SIGABRT处理程序和后台进程。有关检测非崩溃缺陷的提示，请参阅<code>docs/README</code>中的第11节。<br>3）使用afl-gcc编译要模糊的程序/库。一种常见的方法是：<br><figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">$ CC = /path/to/afl-gcc CXX =/path/to/afl-g++ ./configure --disable-shared</span><br><span class="line">$ make clean all</span><br></pre></td></tr></table></figure></p>
-<p>如果程序构建失败，请联系 <a href="mailto:&#97;&#x66;&#x6c;&#45;&#x75;&#x73;&#x65;&#114;&#x73;&#64;&#103;&#x6f;&#x6f;&#103;&#108;&#x65;&#103;&#x72;&#111;&#x75;&#112;&#115;&#x2e;&#99;&#111;&#109;" target="_blank" rel="noopener">&#97;&#x66;&#x6c;&#45;&#x75;&#x73;&#x65;&#114;&#x73;&#64;&#103;&#x6f;&#x6f;&#103;&#108;&#x65;&#103;&#x72;&#111;&#x75;&#112;&#115;&#x2e;&#99;&#111;&#109;</a>。<br>4）获取一个对程序有意义的小而有效的输入文件。在模糊详细语法（SQL，HTTP等）时，也要创建字典，如<code>dictionaries/README.dictionaries</code>中所述。<br>5）如果程序从stdin读取，则运行<code>afl-fuzz</code>，如下所示：<br><code>./afl-fuzz -i testcase_dir -o findings_dir  -- /path/to/tested/program [... program&#39;s cmdline ...]</code><br>   如果程序从文件中获取输入，则可以在程序的命令行中输入@@; AFL会为您放置一个自动生成的文件名。</p>
+<p>如果程序构建失败，请联系 <a href="mailto:&#x61;&#x66;&#108;&#x2d;&#x75;&#115;&#101;&#x72;&#115;&#64;&#103;&#111;&#x6f;&#x67;&#x6c;&#101;&#x67;&#x72;&#111;&#117;&#x70;&#115;&#x2e;&#99;&#111;&#109;" target="_blank" rel="noopener">&#x61;&#x66;&#108;&#x2d;&#x75;&#115;&#101;&#x72;&#115;&#64;&#103;&#111;&#x6f;&#x67;&#x6c;&#101;&#x67;&#x72;&#111;&#117;&#x70;&#115;&#x2e;&#99;&#111;&#109;</a>。<br>4）获取一个对程序有意义的小而有效的输入文件。在模糊详细语法（SQL，HTTP等）时，也要创建字典，如<code>dictionaries/README.dictionaries</code>中所述。<br>5）如果程序从stdin读取，则运行<code>afl-fuzz</code>，如下所示：<br><code>./afl-fuzz -i testcase_dir -o findings_dir  -- /path/to/tested/program [... program&#39;s cmdline ...]</code><br>   如果程序从文件中获取输入，则可以在程序的命令行中输入@@; AFL会为您放置一个自动生成的文件名。</p>
 <p><strong>一些参考文档</strong></p>
 <blockquote>
 <p><a href="http://lcamtuf.coredump.cx/afl/README.txt" target="_blank" rel="noopener">docs/README</a>  -  AFL的一般介绍，<br><a href="https://github.com/mirrorer/afl/blob/master/docs/perf_tips.txt" target="_blank" rel="noopener">docs/perf_tips.txt</a>  - 关于如何快速模糊的简单提示，<br><a href="http://lcamtuf.coredump.cx/afl/status_screen.txt" target="_blank" rel="noopener">docs/status_screen.txt</a>  -  UI中显示的花絮的解释，<br><a href="https://github.com/mirrorer/afl/blob/master/docs/parallel_fuzzing.txt" target="_blank" rel="noopener">docs/parallel_fuzzing.txt</a>  - 关于在多个核上运行AFL的建议<br><a href="http://lcamtuf.coredump.cx/afl/demo/" target="_blank" rel="noopener">Generated test cases for common image formats</a> - 生成图像文件测试用例的demo<br><a href="http://lcamtuf.coredump.cx/afl/technical_details.txt" target="_blank" rel="noopener">Technical “whitepaper” for afl-fuzz</a> - 技术白皮书</p>
@@ -496,10 +496,10 @@
 </ol>
 <hr>
 <h1 id="0x04-AFL-README"><a href="#0x04-AFL-README" class="headerlink" title="0x04 AFL README"></a>0x04 <a href="http://lcamtuf.coredump.cx/afl/README.txt" target="_blank" rel="noopener">AFL README</a></h1><blockquote>
-<p>Written and maintained by Michal Zalewski <a href="mailto:&#108;&#99;&#x61;&#109;&#116;&#117;&#x66;&#x40;&#103;&#x6f;&#x6f;&#x67;&#x6c;&#101;&#46;&#x63;&#111;&#x6d;" target="_blank" rel="noopener">&#108;&#99;&#x61;&#109;&#116;&#117;&#x66;&#x40;&#103;&#x6f;&#x6f;&#x67;&#x6c;&#101;&#46;&#x63;&#111;&#x6d;</a></p>
+<p>Written and maintained by Michal Zalewski <a href="mailto:&#x6c;&#x63;&#x61;&#x6d;&#x74;&#x75;&#102;&#x40;&#x67;&#x6f;&#x6f;&#103;&#108;&#x65;&#46;&#99;&#111;&#x6d;" target="_blank" rel="noopener">&#x6c;&#x63;&#x61;&#x6d;&#x74;&#x75;&#102;&#x40;&#x67;&#x6f;&#x6f;&#103;&#108;&#x65;&#46;&#99;&#111;&#x6d;</a></p>
 <p>  Copyright 2013, 2014, 2015, 2016 Google Inc. All rights reserved.<br>  Released under terms and conditions of Apache License, Version 2.0.</p>
 <p>  For new versions and additional information, check out:<br>  <a href="http://lcamtuf.coredump.cx/afl/" target="_blank" rel="noopener">http://lcamtuf.coredump.cx/afl/</a></p>
-<p>  To compare notes with other users or get notified about major new features,<br>  send a mail to <a href="mailto:&#x61;&#x66;&#x6c;&#45;&#x75;&#x73;&#101;&#114;&#x73;&#x2b;&#x73;&#117;&#98;&#x73;&#99;&#114;&#105;&#98;&#101;&#x40;&#x67;&#111;&#x6f;&#103;&#108;&#x65;&#x67;&#x72;&#111;&#117;&#112;&#115;&#x2e;&#99;&#111;&#109;" target="_blank" rel="noopener">&#x61;&#x66;&#x6c;&#45;&#x75;&#x73;&#101;&#114;&#x73;&#x2b;&#x73;&#117;&#98;&#x73;&#99;&#114;&#105;&#98;&#101;&#x40;&#x67;&#111;&#x6f;&#103;&#108;&#x65;&#x67;&#x72;&#111;&#117;&#112;&#115;&#x2e;&#99;&#111;&#109;</a>.</p>
+<p>  To compare notes with other users or get notified about major new features,<br>  send a mail to <a href="mailto:&#97;&#x66;&#108;&#45;&#x75;&#115;&#x65;&#114;&#x73;&#x2b;&#115;&#x75;&#x62;&#115;&#99;&#x72;&#x69;&#98;&#101;&#64;&#103;&#111;&#111;&#103;&#108;&#x65;&#x67;&#114;&#x6f;&#117;&#112;&#115;&#x2e;&#x63;&#x6f;&#109;" target="_blank" rel="noopener">&#97;&#x66;&#108;&#45;&#x75;&#115;&#x65;&#114;&#x73;&#x2b;&#115;&#x75;&#x62;&#115;&#99;&#x72;&#x69;&#98;&#101;&#64;&#103;&#111;&#111;&#103;&#108;&#x65;&#x67;&#114;&#x6f;&#117;&#112;&#115;&#x2e;&#x63;&#x6f;&#109;</a>.</p>
 <p>  <strong>See QuickStartGuide.txt if you don’t have time to read this file.</strong></p>
 </blockquote>
 <h2 id="1）具有导向性的模糊测试的挑战"><a href="#1）具有导向性的模糊测试的挑战" class="headerlink" title="1）具有导向性的模糊测试的挑战"></a>1）具有导向性的模糊测试的挑战</h2><p>Fuzzing是用于识别真实软件中的安全问题的最强大且经过验证的策略之一;它负责安全关键软件中迄今为止发现的绝大多数远程代码执行和权限提升漏洞。<br>不幸的是，模糊测试也不够有力。盲目的、随机的变异使得它不太可能在测试代码中达到某些代码路径，从而使一些漏洞超出了这种技术的范围。<br>已经有许多尝试来解决这个问题。早期方法之一 - 由Tavis Ormandy开创 - 是一种 <strong>语义库蒸馏（corpus distillation）</strong> 。网上找到的一些大型语料库中往往包含大量的文件，这时就需要对其精简，该方法依赖于覆盖信号从大量高质量的候选文件语料库中选择有趣种子的子集，然后通过传统方式对其进行模糊处理。该方法非常有效，但需要这样的语料库随时可用。正因为如此，<strong>代码覆盖率</strong> 也只是衡量程序执行状态的一个简单化的度量，这种方式并不适合后续引导fuzzing测试的。<br>其他更复杂的研究集中在诸如 <strong>程序流分析（“concoic execution”），符号执行或静态分析</strong> 等技术上。所有这些方法在实验环境中都非常有前景，但在实际应用中往往会遇到可靠性和性能问题 - 部分高价值的程序都有非常复杂的内部状态和执行路径，在这一方面符号执行和concolic技术往往会显得不够健壮（如路径爆炸问题），所以仍然稍逊于传统的fuzzing技术。</p>
@@ -913,7 +913,7 @@
               
                 <a href="/archives/">
               
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                   <span class="site-state-item-name">日志</span>
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               </div>
@@ -935,7 +935,7 @@
               
               <div class="site-state-item site-state-tags">
                 <a href="/tags/index.html">
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@@ -1015,7 +1015,7 @@
 
     <footer id="footer" class="footer">
       <div class="footer-inner">
-        <div class="copyright">&copy; 2019 &mdash; <span itemprop="copyrightYear">2020</span>
+        <div class="copyright">&copy; 2019 &mdash; <span itemprop="copyrightYear">2021</span>
   <span class="with-love">
     <i class="fa fa-user"></i>
   </span>
@@ -1027,7 +1027,7 @@
       <i class="fa fa-area-chart"></i>
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-    <span title="Site words total count">74.5k</span>
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 </div>
 
diff --git a/2019/07/09/afl-first-try/index.html b/2019/07/09/afl-first-try/index.html
index d521bffd..fef365bf 100644
--- a/2019/07/09/afl-first-try/index.html
+++ b/2019/07/09/afl-first-try/index.html
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index e352ea74..ab420c7f 100644
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new file mode 100644
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+        <h1 id="海豚音攻击"><a href="#海豚音攻击" class="headerlink" title="海豚音攻击"></a>海豚音攻击</h1><p><a href="https://acmccs.github.io/papers/p103-zhangAemb.pdf" target="_blank" rel="noopener">https://acmccs.github.io/papers/p103-zhangAemb.pdf</a><br><a href="https://github.com/USSLab/DolphinAttack" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/USSLab/DolphinAttack</a><br><a href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/29306026" target="_blank" rel="noopener">https://zhuanlan.zhihu.com/p/29306026</a></p>
+<h2 id="Abstract"><a href="#Abstract" class="headerlink" title="Abstract"></a>Abstract</h2><p>诸如Siri或Google Now之类的语音识别（SR）系统已经成为一种越来越流行的人机交互方法，并将各种系统转变为语音可控系统（VCS）。先前对VCS进行攻击的工作表明，人们无法理解的隐藏语音命令可以控制系统。隐藏的语音命令尽管是“隐藏的”，但还是可以听到的。在这项工作中，我们设计了一个完全听不见的攻击DolphinAttack，它可以调制超声载波上的语音命令（例如f&gt; 20 kHz），以实现听不清。通过利用麦克风电路的非线性特性，语音识别系统可以成功地解调，恢复调制的低频音频命令，并对其进行更重要的解释。我们在流行的语音识别系统上验证了DolphinAttack，包括Siri，Google Now，三星S Voice，华为HiVoice，Cortana和Alexa。通过注入一系列听不见的语音命令，我们展示了一些概念验证攻击，包括激活Siri以在iPhone上发起FaceTime通话，激活Google Now以将手机切换为飞行模式，甚至操纵导航系统在奥迪汽车上。我们提出了硬件和软件防御解决方案。我们验证通过使用支持向量机（SVM）对音频进行分类来检测DolphinAttack是可行的，并建议重新设计语音可控系统，以应对听不见的语音命令攻击。</p>
+<p>关键字：语音可控系统，语音识别，MEMS麦克风，安全分析，防御</p>
+<h2 id="0x01-Introduction"><a href="#0x01-Introduction" class="headerlink" title="0x01 Introduction"></a>0x01 Introduction</h2><p>语音识别（SR）技术允许机器或程序识别口语单词并将其转换为机器可读格式。 由于它的可访问性，效率以及最近在识别精度方面的进步，它已成为越来越流行的人机交互机制。 结果，语音识别系统已将各种各样的系统变成语音可控系统（VCS）：Apple Siri [5]和Google Now [21]允许用户通过语音发起电话呼叫； Alexa [4]已使用户能够指示Amazon Echo订购外卖，安排Uber骑行等。随着研究人员将大量精力投入到改善SR系统的性能上，人们对语音识别和语音的了解程度却鲜为人知。 可控系统在故意和偷偷摸摸的攻击下表现良好。<br>先前的工作[10、61]已经表明，SR系统可以理解人类难以理解的混淆语音命令，因此可以控制系统而不会被检测到。 这些语音命令虽然是“隐藏的”，但仍然可以听见并且仍然很明显。 本文旨在研究难以检测到的攻击的可行性，并且本文受到以下关键问题的驱动：语音命令是否可以被人听不见，而仍然可以被设备听见，并且可以被语音识别系统理解？ 注入一系列听不见的语音命令是否会导致语音可控系统出现未注意到的安全漏洞？ 为了回答这些问题，我们设计了DolphinAttack，这是一种通过利用超声通道（即f&gt; 20 kHz）和基础音频硬件的漏洞在VCS处注入听不见的语音命令的方法。<br>由于以下疑问，听不见的语音命令似乎不可行。<br>（a）设备如何听到听不到的声音？人类声音和听力的上限频率为20 kHz。因此，大多数具有音频功能的设备（例如电话）采用低于44 kHz的音频采样率，并应用低通滤波器来消除高于20 kHz的信号[32]。先前的工作[61]认为不可能接收20 kHz以上的声音。<br>（b）SR系统如何理解听不见的声音？即使超声被硬件接收并正确采样，SR系统也不会识别与人的音调特征不匹配的信号，因此无法解释命令。<br>（c）听不见的声音如何导致VCS发生未注意到的安全漏洞？控制VCS的第一步是激活它们。许多VCS（例如，智能手机和智能家居设备）实现了始终在线功能，该功能可通过依赖于说话者的唤醒词来激活它们，即，此类系统利用语音识别来认证用户。随机语音命令不会通过语音识别。<br>我们解决了所有这些问题，并且我们证明了DolphinAttack语音命令虽然完全听不见，因此对于人类来说是听不见的，但是它们可以被设备的音频硬件接收，并且可以被语音识别系统正确理解。我们在主要的语音识别系统上验证了DolphinAttack，包括Siri，Google Now，三星S Voice [43]，华为HiVoice [65]，Cortana [37]和Alexa。<br>无法听见的语音命令质疑通用设计假设，即对手最多只能尝试以语音方式操纵VCS，并且可以被警报用户检测到。 此外，我们通过询问以下内容来表征这种假设的安全后果：一系列听不见的语音命令可以在多大程度上危害VCS的安全性。 为了说明这一点，我们展示了DolphinAttack可以完全通过一系列听不见的语音命令来实现以下偷偷摸摸的攻击：<br>（1）访问恶意网站。 该设备可以打开一个恶意网站，该网站可以发起按下载驱动器攻击或利用具有0天漏洞的设备。<br>（2）间谍。 攻击者可以使受害设备发起视频/电话呼叫，因此可以访问设备周围的图像/声音。<br>（3）注入虚假信息。 攻击者可以指示受害设备发送虚假的文本消息和电子邮件，发布虚假的在线帖子，向日历中添加虚假的事件等。<br>（4）拒绝服务。 对手可能会注入命令以开启飞行模式，从而断开所有无线通信。<br>（5）隐藏攻击。 屏幕显示和语音反馈可能会暴露攻击。 对手可以通过调暗屏幕和降低音量来降低失败率。<br>我们已经在16种VCS型号上测试了这些攻击，包括Apple iPhone，Google Nexus，Amazon Echo和汽车。 每次攻击至少在一个SR系统上成功。 我们认为该列表到目前为止还不够全面。 尽管如此，它还是一个预警，可以重新考虑在语音可控系统中应支持哪些功能和人类交互级别。<br>总而言之，我们的贡献如下：<br>•我们展示了DolphinAttack，它可以利用无法听见的声音和音频电路的特性，在最先进的语音识别系统中注入隐蔽的语音命令。 我们在16个常见的语音可控系统平台上的7种流行语音识别系统（例如Siri，Google Now，Alexa）上验证了DolphinAttack。<br>•我们证明了对手可以注入一系列听不见的语音命令来激活始终在线的系统并实现各种恶意攻击。 经过测试的攻击包括在iPhone上启动Facetime，在Amazon Echo上播放音乐以及操纵奥迪汽车中的导航系统。<br>•我们建议同时使用基于硬件和基于软件的防御策略来减轻攻击，并提供增强语音可控系统安全性的建议。</p>
+<h2 id="0x02-背景和威胁模型"><a href="#0x02-背景和威胁模型" class="headerlink" title="0x02 背景和威胁模型"></a>0x02 背景和威胁模型</h2><p>在本节中，我们介绍流行的语音可控系统，并以MEMS麦克风为重点讨论它们的体系结构。<br><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_23.png" alt></p>
+<h3 id="2-1-语音可控系统VCS"><a href="#2-1-语音可控系统VCS" class="headerlink" title="2.1 语音可控系统VCS"></a>2.1 语音可控系统VCS</h3><p>一个典型的语音可控系统由三个主要子系统组成：语音捕获，语音识别和命令执行，如图1所示。语音捕获子系统记录环境语音，这些环境语音在被传递到 语音识别子系统之前被放大，过滤和数字化。然后，首先对原始捕获的数字信号进行预处理，以去除超出声音范围的频率，并丢弃包含声音太弱而无法识别的信号段。 接下来，处理后的信号进入语音识别系统。<br>通常，语音识别系统在两个阶段工作：激活和识别。在激活阶段，系统无法接受任意语音输入，但会等待激活。要激活系统，用户必须说出预定义的唤醒词或按特殊键。例如，Amazon echo将“ Alexa”作为激活唤醒词。按住主屏幕按钮约一秒钟可以激活Apple Siri，如果启用了“ Allow Hey Siri”功能，则可以通过“ Hey Siri”激活。要识别唤醒词，麦克风会继续录制环境声音，直到发出声音为止。然后，系统将使用与说话者无关或与说话者无关的语音识别算法来识别语音。例如，只要声音清晰且响亮，Amazon Echo就会采用与说话者无关的算法，并接受任何人说的“ Alexa”。相比之下，Apple Siri取决于扬声器。 Siri需要接受用户培训，并且仅接受同一个人的“ Hey Siri”。激活后，SR系统将进入识别阶段，通常将使用与说话者无关的算法将语音转换为文本，即本例中的命令。<br>请注意，与说话者相关的SR通常在本地执行，与说话者无关的SR通过云服务执行[28]。 要使用云服务，已处理的信号将发送到服务器，服务器将提取特征（通常为Mel频率倒谱系数[10、27、62]）并通过机器学习算法（例如，隐马尔可夫模型或神经网络）识别命令 网络）。 最后，命令被发回。<br>给定已识别的命令，命令执行系统将启动相应的应用程序或执行操作。 可接受的命令和相应的动作取决于系统，并且是预先定义的。 流行的语音可控系统包括智能手机，可穿戴设备，智能家居设备和汽车。 智能手机允许用户通过语音命令执行广泛的操作，例如拨打电话号码，发送短信，打开网页，将手机设置为飞行模式等。现代汽车接受一系列精心设计的语音命令来激活 并控制一些车载功能，例如GPS，娱乐系统，环境控制和手机。 例如，如果识别出“呼叫1234567890”，则汽车或智能手机可能会开始拨打电话号码1234567890<br>关于语音可控系统的许多安全性研究都集中于攻击语音识别算法[10]或命令执行环境（例如恶意软件）。 本文针对语音捕获子系统，将在下一部分中对其进行详细介绍。</p>
+<h3 id="2-2-麦克风"><a href="#2-2-麦克风" class="headerlink" title="2.2 麦克风"></a>2.2 麦克风</h3><p>语音捕获子系统记录可听见的声音，并且主要是麦克风，其是将空气传播的声波（即声音）转换为电信号的换能器。最古老和最受欢迎的麦克风之一是电容式麦克风，它通过容量变化将声波转换为电信号。驻极体电容式麦克风（ECM）和微机电系统（MEMS）[2、3、29、52、53]版本都可以在市场上购买。由于微型封装尺寸和低功耗，MEMS麦克风主导了语音可控设备，包括智能手机，可穿戴设备。因此，本文主要关注MEMS麦克风，并将简要报告有关ECM的结果。不过，MEMS和ECM的工作原理相似。如图2（b）所示，MEMS麦克风包含薄膜（可移动板）和互补的带孔背板（固定板）[54]。在存在声波的情况下，由声波引起的气压穿过背板上的孔并到达隔膜，该隔膜是一种薄的固体结构，可响应气压的变化而弯曲[64]。这种机械变形导致电容变化。由于电容器上保持几乎恒定的电荷，因此电容变化将产生交流信号。这样，气压被转换成电信号以进行进一步处理。类似地，如图2（a）所示，ECM麦克风利用由柔性膜和固定板形成的电容来记录声波。<br><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_24.png" alt><br>语音捕获子系统中的麦克风，低通滤波器（LPF）和ADC旨在捕获可听声音，所有这些功能都旨在抑制超出可听声音频率范围（即20 Hz至20 kHz）的信号。 根据数据表，麦克风的灵敏度频谱在20 Hz至20 kHz之间，理想情况下，应过滤任何其他频率范围内的信号。 即使麦克风记录了高于20 kHz的信号，LPF也应将其删除。 最后，ADC的采样率通常为44.1 kHz，根据奈奎斯特采样定理，数字化信号的频率被限制在22 kHz以下。</p>
+<h3 id="2-3威胁模型"><a href="#2-3威胁模型" class="headerlink" title="2.3威胁模型"></a>2.3威胁模型</h3><p>攻击者的目标是在用户不知情的情况下将语音命令注入到语音可控系统中，并执行未经身份验证的操作。我们假设对手无法直接访问目标设备，拥有自己的传输声音信号的设备，并且无法要求所有者执行任何任务。</p>
+<ul>
+<li>没有目标设备访问权限。我们假设对手可以针对她选择的任何语音可控系统，但她无法直接访问目标设备。她无法实际触摸它们，更改设备设置或安装恶意软件。但是，我们假设她完全了解目标设备的特性。可以通过首先获取设备模型，然后在发起攻击之前分析相同模型的设备来获得此类知识。</li>
+<li>没有所有者交互。我们假设目标设备可能在所有者附近，但可能没有在使用中并且不引起注意（例如，在桌子的另一侧，屏幕遮盖的地方或放在口袋中）。此外，设备可能无人看管，这可能在所有者暂时不在时（例如，将Amazon Echo留在房间中）发生。或者，设备可能被盗，对手可能会尝试各种可能的方法来解锁屏幕。但是，对手不能要求所有者执行任何操作，例如按下按钮或解锁屏幕。</li>
+<li>听不见。由于对手的目标是在不被检测到的情况下注入语音命令，因此她将使用人类听不到的声音，即超声波（f&gt; 20 kHz）。请注意，我们没有使用高频声音（18 kHz &lt;f &lt;20 kHz），因为它们仍然可以被孩子听到。</li>
+<li>攻击装备。我们假设对手既可以获取用于发射超声波的扬声器，也可以获取用于播放声音的商品设备。攻击者在目标设备附近。例如，她可能会在受害人的桌子或家附近秘密地留下一个可远程控制的扬声器。或者，她可能在受害者走动时携带便携式扬声器。</li>
+</ul>
+<h2 id="0x03-可行性分析"><a href="#0x03-可行性分析" class="headerlink" title="0x03 可行性分析"></a>0x03 可行性分析</h2><p>DolphinAttack的基本思想是（a）在空中传输之前在超声载波上调制低频语音信号（即基带），以及（b）在接收器处用语音捕获硬件对调制后的语音信号进行解调。由于我们无法控制语音捕获硬件，因此我们必须以一种可以使用语音捕获硬件将其解调为基带信号的方式来调制信号。假设麦克风模块始终利用LPF抑制不想要的高频信号，则解调应在LPF之前完成。<br>由于语音捕获硬件的信号路径从麦克风，一个或多个放大器LPF到ADC开始，因此解调的潜在组件是麦克风和放大器。我们研究了完成DolphinAttack的原理。尽管诸如放大器之类的电子组件被设计为线性的，但实际上它们表现出非线性。利用这种非线性特性，电子元件能够创建新的频率[25]。尽管已经报道并利用了放大器模块的非线性，但包括ECM麦克风和MEMS麦克风在内的麦克风是否具有这种特性仍是未知的。<br>为了进行研究，我们首先在理论上对麦克风模块的非线性建模，然后显示非线性对实际麦克风模块的影响。</p>
+<h3 id="3-1非线性效应建模"><a href="#3-1非线性效应建模" class="headerlink" title="3.1非线性效应建模"></a>3.1非线性效应建模</h3><p>麦克风将机械声波转换为电信号。 从本质上讲，麦克风可以粗略地视为在输入/输出信号传输特性中具有平方律非线性的组件[1、13]。 众所周知，放大器具有非线性特性，可以产生低频范围内的解调信号[20]。 在本文中，我们研究了麦克风的非线性，可以将其建模如下。 假设输入信号为sin（t），输出信号sout（t）为：</p>
+<p><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_25.png" alt><br>其中A是输入信号的增益，B是二次项s2 in的增益。线性分量采用频率为f的正弦输入信号，并输出具有相同频率f的正弦信号。 相比之下，电气设备的非线性会产生谐波和叉积2。尽管通常将它们视为不希望的失真[31]，但具有非线性的设备能够生成新的频率，并且通过精心设计的输入信号，它们可以将信号下变频为 以及恢复基带信号。<br>假设所需的语音控制信号为m（t），我们选择中心频率为fc的载波上的调制信号为</p>
+<p><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_26.png" alt><br>即，使用幅度调制。 不失一般性，设m（t）为简单基调，即m（t）= cos（2πfmt）。 应用等式后。 （2）至 （1）并进行傅立叶变换，我们可以确认输出信号包含预期的频率分量fm以及sin的基本频率分量（即fc-fm，fc + fm和fc），谐波和其他交叉 乘积（即fm，2（fc-fm），2（fc + fm），2fc，2fc + fm和2fc-fm）。 经过LPF后，所有高频成分将被删除，而fm频率成分将保留下来，从而完成了下变频，如图3所示。</p>
+<p><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_25.png" alt></p>
+<h3 id="3-2-非线性效应评估"><a href="#3-2-非线性效应评估" class="headerlink" title="3.2 非线性效应评估"></a>3.2 非线性效应评估</h3><p>考虑到麦克风模块非线性效应的理论计算及其对调制后输入信号的影响，在本节中，我们将验证对真实麦克风的非线性效应。我们测试两种类型的麦克风：ECM和MEMS麦克风。</p>
+<p>3.2.1 实验设置<br>实验设置如图5所示。我们使用iPhone SE智能手机生成2 kHz语音控制信号，即基带信号。然后将基带信号输入到矢量信号发生器[57]，该信号发生器将基带信号调制到载波上。经功率放大器放大后，调制信号由高质量的全频带超声扬声器Vifa传输[9]。请注意，我们选择的载波范围为9 kHz至20 kHz，因为信号发生器无法生成低于9 kHz频率的信号。<br><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_26.png" alt>在接收器端，我们测试了从耳机中提取的ECM麦克风和ADMP401 MEMS麦克风[16]。如图5所示，ADMP401麦克风模块包含一个前置放大器。为了了解麦克风的特性，我们测量了麦克风而不是前置放大器输出的信号。</p>
+<p>3.2.2 结果<br>我们使用两种信号来研究非线性：单音和多音语音。<br>单音: 图4显示了当我们使用20 kHz载波时的结果，这证实了麦克风的非线性有助于解调基带信号。前两个图显示了来自扬声器的原始信号的时域和频域，从而很好地显示了载波频率（20 kHz）和上边带以及下边带（20±2 kHz）。第二行中的两个图显示了来自MEMS麦克风的输出信号，下面两个图显示了来自ECM麦克风的输出信号。即使信号被衰减，尤其是对于ECM麦克风，两个麦克风在频域中的基带（2 kHz）仍能证实解调成功。请注意，频域图包含多个高频谐波，这些谐波将被LPF过滤，并且不会影响语音识别。</p>
+<p><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_27.png" alt><br>声音: 尽管我们可以成功地解调出信号音，但语音是各种频率下无数音调的混合，并且未知解调后的语音信号是否仍与原始信号相似。因此，我们计算了三个“ Hey”声音片段中的Mel频率倒谱系数（MFCC），这是声音使用最广泛的功能之一：（a）由文本语音转换（TTS）引擎生成的原始语音，（b）三星Galaxy S6 Edge以iPhone 6 plus录制的语音播放了原始TTS语音，以及（c）三星S6 Edge以TTS语音调制的语音由全频带超声扬声器调制和播放Vifa [9]。如图6所示，这三种情况的MFCC都是相似的。为了量化相似度，我们计算了原始和记录之间的梅尔倒谱失真（MCD），情况（b）为3.1，情况（c）为7.6。 MCD量化两个MFCC之间的失真，数值越小越好。通常，如果两个语音的MCD值小于8 [23]，则认为它们可以被语音识别系统接受，因此结果鼓励我们对DolphinAttack针对语音可控系统进行进一步的研究。</p>
+<p><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_28.png" alt></p>
+<h2 id="4-攻击设计"><a href="#4-攻击设计" class="headerlink" title="4 攻击设计"></a>4 攻击设计</h2><p>DolphinAttack利用听不见的语音注入来静默控制VCS。由于攻击者几乎无法控制VCS，因此成功进行攻击的关键是在攻击发送方生成听不见的语音命令。特别是，DolphinAttack必须为VCS的激活和识别阶段生成语音命令的基带信号，对基带信号进行调制，以便可以在VCS上对其进行有效解调，并设计一种可以在任何地方启动DolphinAttack的便携式发射机。 DolphinAttack的基本构建模块如图7所示，我们将在以下小节中讨论这些细节。在不失一般性的前提下，我们通过使用Siri作为案例研究来讨论设计细节，并且该技术可以轻松地应用于其他SR系统（例如Google Now，HiVoice）。</p>
+<h3 id="4-1语音命令生成"><a href="#4-1语音命令生成" class="headerlink" title="4.1语音命令生成"></a>4.1语音命令生成</h3><p>Siri的工作分为两个阶段：激活和识别。它在接受语音命令之前需要激活，因此我们生成两种类型的语音命令：激活命令和常规控制命令。为了控制VCS，DolphinAttack必须在注入常规控制命令之前生成激活命令。</p>
+<p>4.1.1 激活命令生成。<br>成功的激活命令必须满足两个要求：（a）包含唤醒词“ Hey Siri”，以及（b）调成接受Siri训练的用户的特定语音。创建具有这两个要求的激活命令具有挑战性，除非攻击者在附近并设法创建清晰的记录时用户碰巧说“ Hey Siri”。实际上，攻击者最多可以偶然记录任意单词。如果可能的话，使用现有的语音合成技术[38]和从录音中提取的特征来生成特定语音的“嘿Siri”是极其不同的，因为目前尚不清楚Siri使用哪些特征集进行语音识别。因此，我们设计了两种方法来分别针对两种情况生成激活命令：（a）攻击者找不到Siri的所有者（例如，攻击者获得了被盗的智能手机），以及（b）攻击者可以获得一些录音主人的声音。<br>（1）基于TTS的蛮力。 TTS技术的最新进展使将文本转换为语音变得容易。 因此，即使攻击者没有机会从用户那里获得任何语音记录，攻击者也可以通过TTS（文本到语音）系统生成一组包含唤醒词的激活命令。 观察到的启发是，具有相似声调的两个用户可以激活另一个人的Siri。 因此，只要集合中的激活命令之一具有与所有者足够接近的声音，就足以激活Siri。 在DolphinAttack中，我们借助现有的TTS系统（如表1所示）准备了一组具有各种音调和音色的激活命令，其中包括Selvy Speech，Baidu，Google等。总共，我们获得了90种类型的TTS 声音。 我们选择Google TTS语音来训练Siri，其余的用于攻击</p>
+<p><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_29.png" alt><br>（2）级联综合。当攻击者可以录制来自Siri所有者的几个单词但不是必需的“嘿Siri”时，我们建议通过从可用录制中的其他单词中搜索相关的音素来合成所需的语音命令。英文大约有44个音素，而唤醒字“嘿Siri”使用6个音素（即HH，EY，S，IH，R，IY）。许多单词的发音与“ Hey”或“ Si”或“ ri”相同，可以将它们拼接在一起。例如，我们可以将“ he”和“ cake”连接起来以获得“ Hey”。同样，“ Siri”可以是“城市”和“携带”的组合。如图8所示，我们首先在记录的句子中搜索单个或组合的音素，然后如果找到匹配项，则提取感兴趣的片段。最后，将匹配的音素组合在一起。为了评估该方案的可行性，我们进行了以下实验。我们使用Google TTS生成用于训练SR系统的“ Hey Siri”，并生成两组候选语音以合成“ Hey Siri”：1.“ he”，“ cake”，“ city”，“ carry”； 2.“he is a boy”, “eat a cake”, “in the city”, “read after me”。合成激活命令后，我们使用如图5所示的相同实验设置在iPhone 4S上对其进行测试。两个合成的“ Hey Siri”都可以成功激活Siri。</p>
+<p><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_30.png" alt></p>
+<p>4.1.2 通用控制命令生成。<br>常规控制命令可以是启动应用程序（例如，“拨打911”，“打开<a href="http://www.google.com”）或配置设备（例如，“开启飞行模式”）的任何命令。与激活命令不同，SR系统不会验证控制命令的身份。因此，攻击者可以选择任何控制命令的文本，并利用TTS系统生成命令。" target="_blank" rel="noopener">www.google.com”）或配置设备（例如，“开启飞行模式”）的任何命令。与激活命令不同，SR系统不会验证控制命令的身份。因此，攻击者可以选择任何控制命令的文本，并利用TTS系统生成命令。</a></p>
+<p>4.1.3 评估。<br>我们测试激活和控制命令。在不失一般性的前提下，我们通过利用Tab中总结的TTS系统生成激活和控制命令。 1.特别是，我们从这些TTS系统的网站上下载了两个语音命令：“ Hey Siri”和“ call 1234567890”。对于激活，我们使用Google TTS系统中的“ Hey Siri”来训练Siri，其余的用于测试。我们通过iPhone 6 Plus和台式设备播放语音命令（如图5所示），并在iPhone 4S上进行测试。选项卡中汇总了这两个命令的激活和识别结果。结果表明，SR系统可以识别来自任何TTS系统的控制命令。在89种类型的激活命令中，有35种可以激活Siri，成功率为39％。</p>
+<h3 id="4-2-语音命令调制"><a href="#4-2-语音命令调制" class="headerlink" title="4.2 语音命令调制"></a>4.2 语音命令调制</h3><p>生成语音命令的基带信号后，我们需要在超声载波上对其进行调制，以使它们听不到。 为了利用麦克风的非线性，DolphinAttack必须利用幅度调制（AM）。</p>
+<p>4.2.1 AM调制参数。<br>在AM中，载波的幅度与基带信号成比例地变化，并且幅度调制产生一个信号，其功率集中在载波频率和两个相邻的边带上，如图9所示。 描述如何在DolphinAttack中选择AM参数。<br>（1）深度：调制深度m定义为m ＝ M / A，其中A是载波幅度，M是调制幅度，即，M是幅度从其未调制值起的峰值变化。 例如，如果m = 0.5，则载波幅度在其未调制电平之上（或之下）变化50％。 调制深度与麦克风非线性效应的利用直接相关，我们的实验表明，调制深度与硬件有关（在第5节中有详细介绍）。<br>（2）载波频率。载波频率的选择取决于几个因素：超声波的频率范围，基带信号的带宽，低通滤波器的截止频率以及VCS上麦克风的频率响应以及频率攻击者的回应。调制信号的最低频率应大于20 kHz，以确保听不见。假设语音命令的频率范围为w，则载波频率fc必须满足fc-w&gt; 20 kHz的条件。例如，假设基带的带宽为6 kHz，则载波频率必须大于26 kHz，以确保最低频率大于20 kHz。人们可能会考虑使用20 kHz以下的载波，因为这些频率对于大多数人来说是听不到的，除了小孩。但是，这样的载波（例如，＜20kHz）将无效。这是因为，当载波频率和下边带低于低通滤波器的截止频率时，它们将不会被滤波。因此，恢复的语音不同于原始信号，并且语音识别系统将无法识别命令。       类似于许多电子设备，麦克风是频率选择性的，例如，各种频率下的增益会变化。为了提高效率，载波频率应是扬声器和VCS麦克风上增益最高的乘积。为了发现最佳载波频率，我们测量扬声器和麦克风的频率响应，即，在相同的激励下，我们测量各种频率下的输出幅度。图10显示了Samsung Galaxy S6 Edge 3上的ADMP 401 MEMS麦克风和扬声器的频率响应。麦克风和扬声器的增益不一定随频率的增加而降低，因此有效载波频率可能不会单调。<br>（3）语音选择。 各种声音映射到各种基带频率范围。 例如，女性语音通常具有比男性语音更宽的频带，这导致在可听频率范围内频率泄漏的可能性更大，即，调制信号的最低频率可以小于20kHz。 因此，如果可能，应选择带宽较小的语音以创建基带语音信号<br><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_31.png" alt></p>
+<p><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_32.png" alt></p>
+<h3 id="4-3-语音命令发送器"><a href="#4-3-语音命令发送器" class="headerlink" title="4.3 语音命令发送器"></a>4.3 语音命令发送器</h3><p>我们设计了两个发射器：（a）由专用信号发生器驱动的强大发射器（如图5所示），以及（b）由智能手机驱动的便携式发射器（如图11所示）。 我们利用第一个来验证和量化DolphinAttack可以完成各种听不见的语音命令的程度，而我们使用第二个来验证步行攻击的可行性。 这两个发射机均由三个组件组成：信号源，调制器和扬声器。 信号源产生原始语音命令的基带信号，并输出到调制器，该调制器以幅度调制（AM）的形式将语音信号调制到频率为fc的载波上。 最后，扬声器将调制后的信号转换成声波，并请注意扬声器的采样率必须大于2（fc + w），以避免信号混叠。</p>
+<p><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_33.png" alt><br>4.3.1 具有信号发生器的强大变送器<br>我们将智能手机用作信号源，并将图5中描述的矢量信号发生器用作调制器。请注意，信号发生器的采样范围为300 MHz，远大于超声频率，并且可以使用预定义的参数调制信号。功能强大的发射器的扬声器是名为Vifa [9]的宽带动态超声扬声器。</p>
+<p>4.3.2 带有智能手机的便携式变送器<br>便携式发射器利用智能手机来发射调制信号。因为我们发现许多设备的最佳载波频率都大于24 kHz，如表3所示。 大多数智能手机无法完成任务。大多数智能手机最多支持48 kHz采样率，并且只能发送载波频率最高为24 kHz的调制窄带信号。为了构建适用于各种VCS的便携式发射器，我们购买了三星Galaxy S6 Edge，它支持高达192 kHz的采样率。不幸的是，三星Galaxy S6的车载扬声器会衰减频率大于20 kHz的信号。为了减轻这个问题，我们使用窄带超声换能器[56]作为扬声器，并在超声换能器之前添加了一个放大器，如图11所示。这样，有效的攻击范围得以扩展。<br><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_34.png" alt></p>
+<h2 id="5-VCS的可行性实验"><a href="#5-VCS的可行性实验" class="headerlink" title="5 VCS的可行性实验"></a>5 VCS的可行性实验</h2><p>我们在16种流行的语音可控系统和7种语音识别系统上通过实验验证了DolphinAttack，并寻求以下三个问题的答案：（a）攻击是否会针对各种操作系统和硬件平台上的不同语音识别系统起作用？ （b）不同的软件和硬件如何影响攻击的性能？ （c）成功实施攻击的关键参数是什么？ 本部分详细介绍了实验设计，设置和结果。</p>
+<h3 id="5-1-系统选择"><a href="#5-1-系统选择" class="headerlink" title="5.1 系统选择"></a>5.1 系统选择</h3><p>我们检查了针对各种先进的语音识别系统和现成的VCS的DolphinAttack攻击，这些攻击已在Tab 3.中列出。 该列表并非旨在详尽无遗，而是提供了一组具有代表性的VCS，可以尽我们最大的努力进行实验。<br>我们选择目标系统的方法是双重的-软件和硬件。首先，我们选择可公开使用的主要语音识别系统，例如Siri，Google Now，Alexa，Cortana等。与普通软件不同，SR系统（尤其是专有系统）高度依赖硬件和操作系统。例如，只能在Apple产品上找到和使用Siri。 Alexa仅限于Amazon设备； Cortana仅在Windows计算机上运行。尽管如此，我们还是选择了与SR系统兼容的硬件并进行了实验。为了探究硬件对攻击性能的影响，我们检查了运行同一SR系统的不同硬件模型（例如，各代iPhone上的Siri）受到的攻击。<br>总而言之，我们选择在活跃用户的消费市场上流行的VCS和SR系统，并涵盖各种应用领域和使用场景。在标签页中。参见Tab 3.，我们总结了用于实验的所选VCS，可以将其分为三类-个人设备（可穿戴设备，智能手机，平板电脑，计算机），智能家居设备和车辆。</p>
+<h3 id="5-2-实验设置"><a href="#5-2-实验设置" class="headerlink" title="5.2 实验设置"></a>5.2 实验设置</h3><p>我们使用相同的实验设置和设备测试对所选语音可控系统和语音识别系统的攻击，并在注入具有三个目标的不可听的语音命令时报告其行为：</p>
+<ul>
+<li>检查攻击的可行性。</li>
+<li>量化参数以调整成功的攻击。</li>
+<li>测量攻击性能。</li>
+</ul>
+<p>设备： 除非另有说明，否则所有实验均使用默认的实验设备：如图5所示的功能强大的发射器，其中包括智能手机作为信号源，信号发生器作为调制器以及名为Vifa的宽带动态超声扬声器[9]。 作为扬声器播放听不见的语音命令。 由于功能强大的发射器能够以多种载波（从9 kHz到50 kHz）发射信号，因此我们将其用于可行性研究。 相比之下，便携式发射机使用窄带扬声器，其传输频率受到可用的窄带扬声器的限制。 在我们的情况下，我们的便携式发射机可以以23 kHz，25 kHz，33 kHz，40 kHz和48 kHz的频率发送信号。</p>
+<p>设定：除非受到设备尺寸的限制，否则我们会将选定的设备放在台式攻击设备前面，并且桌子上的距离各不相同，并且设备麦克风朝向扬声器。将设备和扬声器都升高到相同的高度（即在桌子上方10厘米），以避免机械耦合。除带有汽车的测试外，所有实验均在我们的实验室中进行，平均背景噪声为55 dB SPL（声压级），并且我们确认在测试频段（20 kHz – 50 kHz）中没有干扰声。我们通过功能强大的发射器播放听不见的语音命令，并在设备屏幕或设备声学响应中观察结果。通常，设备上安装了多个麦克风以拾取来自各个方向的声音。通常所有麦克风都用于语音识别。在我们的实验中，我们专门测试了显示最佳解调效果的设备。</p>
+<p>语音命令： 针对两种类型的攻击（激活和识别）准备了两种语音命令。 对于那些支持语音激活的系统，我们尝试使用听不见的唤醒单词命令激活它们。 要检查语音识别系统是否可以正确识别听不见的语音命令，我们选择了一些可以理解的英语命令，如Tab 2中所示。 由于所有设备均不支持任何命令，因此我们准备了一组命令来覆盖所有设备。 对于每个命令，我们尝试两种音频来源：来自TTS引擎的合成声音，以及作者所说的真实人类声音。</p>
+<p><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_35.png" alt><br>声压级：尽管为攻击而产生的声音是人类无法听到的，但是我们仍然使用自由场测量麦克风[50]以分贝为单位测量声压级（SPL）。 在距Vifa [9]扬声器10 cm处测量的超声接收声压级为125 dB。</p>
+<p>攻击：在识别攻击中，SR系统是事先手动激活的。 在激活攻击中，不允许与设备进行物理交互。 仅当从SR系统识别的文本与攻击命令完全匹配时，才认为攻击成功，并且仅记录距离。</p>
+<p>调制参数： 我们认为调制参数可能会影响攻击性能。 我们考虑幅度调制中的两个因素：载波频率fc和调制深度。 为了量化其影响，我们使用Google TTS引擎作为基带音频源，将设备放置在距宽带超声扬声器Vifa [9] 10 cm处，并测量三个值：（a）fc range-载波范围 成功进行识别攻击且100％准确的频率。 （b）素数fc －解调后展现最高基带4幅度的fc。 （c）AM深度—成功进行识别攻击且100％准确时，在原始fc处的调制深度。</p>
+<h3 id="5-3-可行性结果"><a href="#5-3-可行性结果" class="headerlink" title="5.3 可行性结果"></a>5.3 可行性结果</h3><p>Tab. 3总结实验结果。 从Tab. 3所示，我们可以得出结论，DolphinAttack可与几乎所有经过检查的SR系统和设备一起使用。 特别是，SR系统可以在所有经过测试的硬件上正确解释听不到的语音命令，并且在需要激活的所有VCS上都可以成功激活。 但是，结果确实表明，设备和系统需要各种参数才能实现相同的攻击效果。 我们讨论以下结果：<br><strong>硬件依赖性：</strong>DolphinAttack的基本原理是在数字化组件之前注入听不见的语音命令。 因此，DolphinAttack的可行性在很大程度上取决于音频硬件，而不是语音识别系统。 例如，运行Siri的同一制造商的各种设备在攻击成功率，最大攻击距离和调制参数方面显示出很大的差异。 这是因为各种型号采用不同的硬件（例如，麦克风，放大器，滤波器），这导致输入到相同SR系统的数字化音频发生变化。 我们在两个相同设备（iPhone SE）上的实验显示出相似的攻击参数和结果。 因此，攻击者事先研究硬件以获得令人满意的攻击结果是可行的。<br><strong>SR系统依赖性：</strong>我们发现，各种SR系统可能会以不同方式处理相同的音频。 我们在运行iPhone SE的Google Chrome中测试了语音搜索。 表3中的结果表明，Google Chrome的fc范围与Siri实验中的fc范围重叠，这表明我们的攻击取决于硬件。 但是，fc，AM深度和识别距离的差异是由SR系统引起的<br><strong>识别与激活：</strong>根据攻击距离，各种设备和SR系统对识别和激活攻击的反应可能不同。 对于某些设备（8个设备），可以比识别攻击更大的距离实现激活攻击，而对于其他设备（6个设备），成功激活攻击的有效范围要比识别攻击小。 此外，我们观察到，对于许多设备而言，在控制命令之前附加激活命令（例如“ Hey Siri”）可能会增加正确识别的可能性，这可能是因为SR系统专门对激活命令进行了训练，使之成为可能。 在常开模式下识别。<br><strong>命令很重要：</strong> 语音命令的长度和内容会影响成功率和最大攻击距离。 在实验中，我们严格要求要求正确识别命令中的每个单词，尽管某些命令可能不需要这样做。 例如，“呼叫/ FaceTime 1234567890”和“打开dolphinattack.com”比“打开飞机模式”或“今天的天气如何”更难被识别。 在前一种情况下，必须正确识别执行字“ call”，“ open”和内容（数字，url）。 但是，对于后一种情况，仅识别诸如“飞机”和“天气”之类的关键字就足以执行原始命令。 如果攻击命令简短且对于SR系统通用，则可以提高攻击性能。<br><strong>载波频率：</strong> fc是影响攻击成功率的主要因素，并且在各个设备之间也显示出很大的差异。对于某些设备，成功进行识别攻击的fc范围可以宽至20-42 kHz（例如iPhone 4s），也可以窄至几个单个频率点（例如iPhone 5s）。我们将这种多样性归因于这些麦克风的频率响应和频率选择性的差异以及音频处理电路的非线性。例如，Nexus 7的fc范围是从24到39 kHz，这可以从两个方面进行解释。 fc不高于39 kHz，因为Vifa扬声器在39 kHz以上的频率响应较低，而Nexus 7麦克风之一也较低。因此，结合起来，高于39 kHz的载波不再足够有效以注入听不见的语音命令。由于麦克风频率响应的非线性，fc不能小于24 kHz。我们观察到，当基带谐波的幅度大于基带之一时，无法听到的语音命令对于SR系统变得不可接受。例如，在给定400 Hz音调的基带的情况下，我们测量Nexus 7上的解调信号（即400 Hz基带），并观察800 Hz（2次谐波），1200 Hz（3次谐波）甚至更高的谐波，这可能是由于音频处理电路的非线性所致。如图12所示，当fc小于23 kHz时，第二和第三谐波要强于第一谐波，这会使基带信号失真并使SR系统难以识别。导致最佳攻击性能的Prime fc是既显示高基带信号又显示低谐波的频率。在Nexus 7上，Prime fc为24.1 kHz<br><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_36.png" alt><br><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_37.png" alt><strong>调制深度：</strong> 调制深度会影响解调后的基带信号的幅度及其谐波，如图13所示。随着调制深度从0％逐渐增加到100％，解调后的信号会变得更强，进而提高SNR和攻击成功率， 除少数例外（例如，当谐波使基带信号失真的程度大于AM深度较低的情况时）。 我们在Tab 3 中报告了对每台设备成功进行识别攻击的最小深度。<br>攻击距离： 攻击距离从2厘米到最大175厘米不等，并且跨设备差异很大。 值得注意的是，我们在Amazon Echo上两次攻击都可以达到的最大距离为165厘米。 我们认为，可以使用可以产生更高压力水平的声音并表现出更好的声音指向性的设备来增加距离，或者使用更短和更易于识别的命令来增加距离。<br><strong>努力与挑战：</strong>在进行上述实验时，我们面临挑战。 除了获取设备以外，由于缺少音频测量反馈界面，因此测量每个参数非常耗时且费力。 例如，为测量Prime fc，我们使用不同平台上的音频频谱分析软件在各种设备上分析解调结果：iOS [30]，macOS [34]，Android [41]和Windows [35]。 对于不支持安装频谱软件的设备（例如Apple Watch和Amazon Echo），我们利用呼叫和命令日志回放功能，并在另一台中继设备上测量音频。</p>
+<h3 id="5-4-小结"><a href="#5-4-小结" class="headerlink" title="5.4 小结"></a>5.4 小结</h3><p>我们将实验总结如下。 （1）我们验证了跨越16种不同设备和7种语音识别系统的识别和激活攻击，并在几乎所有设备上均获得了成功。 （2）我们测量了所有设备的攻击性能，其中一些设备足以应付日常情况下的实际攻击。 例如，我们可以在距离iPhone 2s和Amazon Echo约2米的地方启动DolphinAttack。 （3）我们测量，检查并讨论了与攻击性能有关的参数，包括SR系统，设备硬件，语音命令，fc，AM深度等。</p>
+<h2 id="6-影响定量"><a href="#6-影响定量" class="headerlink" title="6 影响定量"></a>6 影响定量</h2><p>在本节中，我们将使用功能强大的发射器（即，图5中所示的台式机设置），根据语言，背景噪声，声压级和攻击距离评估DolphinAttack的性能。 此外，我们评估了使用便携式设备进行的漫游攻击的有效性。</p>
+<h3 id="6-1-语言的影响"><a href="#6-1-语言的影响" class="headerlink" title="6.1 语言的影响"></a>6.1 语言的影响</h3><p>为了检查DolphinAttack在语言方面的有效性，我们选择了五种语言中的三个语音命令。语音命令包括激活命令（“ Hey Siri”）和两个控制命令（“ Call 1234567890”和“ Turn onplane mode”），代表针对SR系统的三种攻击：激活SR系统，启动对用户的监视，和拒绝服务攻击。每个语音命令分别以英语，中文，德语，法语和西班牙语进行测试。我们针对与运行iOS 10.3.1的iPhone 6 Plus配对的Apple Watch推出DolphinAttack。对于每种语言的每种语音命令，我们将其重复10次并计算平均成功率。距离设置为20 cm，测得的背景噪声为55 dB。我们利用25 kHz载波频率和100％AM深度。图14示出了给定语言的三个语音命令的识别结果。我们可以看到，各种语言和语音命令的识别率几乎相同。特别地，英语和西班牙语中所有语音命令的识别率均为100％，并且三种语音命令在所有语言中的平均识别率分别为100％，96％和98％。此外，用于激活的识别率（即，“嘿Siri”）高于控制命令“呼叫1234567890”和“打开飞机模式”之一。这是因为激活命令的长度比控制命令的长度短。无论如何，结果表明我们的方法对于各种语言和语音命令都是有效的。</p>
+<p><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_38.png" alt></p>
+<h3 id="6-2-背景噪声的影响"><a href="#6-2-背景噪声的影响" class="headerlink" title="6.2 背景噪声的影响"></a>6.2 背景噪声的影响</h3><p>众所周知，语音识别对背景噪声敏感，建议在安静的环境中使用。因此，我们在以下三种情况下检查了通过DolphinAttack发出的听不见的语音命令注入：在办公室，咖啡馆，在街上。为确保实验可重复，我们通过以选定的SPL播放背景声音来模拟这三种情况，并评估它们对识别率的影响。我们选择Apple Watch作为攻击目标，并通过迷你声级计测量背景噪音。从表4可以看出，激活命令的识别率在所有三个场景中均超过90％，而控制命令（“飞机飞行模式”）的识别率则随着环境噪声水平的提高而降低。这是因为激活命令比控制命令短。随着控制命令的单词数增加，由于无法识别任何单词可能导致命令识别失败，因此识别率迅速下降。</p>
+<p><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_39.png" alt></p>
+<h3 id="6-3-声压级的影响"><a href="#6-3-声压级的影响" class="headerlink" title="6.3 声压级的影响"></a>6.3 声压级的影响</h3><p>对于可听和不可听的声音，较高的SPL会导致录制的语音质量更高，从而识别率也更高。这是因为对于给定的噪声水平，较高的SPL始终意味着较大的信噪比（SNR）。为了探索SPL对DolphinAttack的影响，我们在Apple Watch和Galaxy S6 Edge智能手机上测试了控制命令（“ Call 1234567890”）。在所有实验中，将扬声器放置在距目标设备10厘米的位置，并将迷你声级计放置在扬声器旁边以测量环境噪声。我们用两种粒度来量化SPL的影响：句子识别率和单词识别率。句子识别率计算成功识别的命令的百分比。只有正确识别了命令中的每个单词，才认为命令已被识别。单词识别率是正确解释的单词的百分比。例如，如果命令“ call 1234567890”被识别为“ call 1234567”，则单词识别率为63.6％（7/11）。图15（a）（b）显示了SPL对两种识别率的影响。毫不奇怪，给定相同的SPL，单词识别率始终大于句子识别率，直到两者都达到100％。对于Apple Watch，一旦SPL大于106.2 dB，两种识别率都将变为100％。相比之下，Galaxy S6 Edge达到100％识别率的最低SPL为113.96 dB，高于Apple Watch的最低声压级。这是因为在解调听不见的语音命令方面，Apple Watch胜过Galaxy S6 Edge。<br><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_40.png" alt></p>
+<h3 id="6-4-攻击距离的影响"><a href="#6-4-攻击距离的影响" class="headerlink" title="6.4 攻击距离的影响"></a>6.4 攻击距离的影响</h3><p>在本节中，将使用激活命令（“ Hey Siri”或“ Hi Galaxy”）和控制命令（“ Call 1234567890”）来测试各种距离下的识别率。 我们评估了Apple Watch和Galaxy S6 Edge上两个命令的识别率，并在图16中进行了描述。通常，激活命令的识别率高于控制命令的识别率，因为激活 该命令包含的单词数少于控制命令。 可以在100厘米远的地方以100％的成功率激活Apple Watch，从25厘米处以100％的成功率激活Galaxy S6 Edge。 我们认为，这两种设备之间的差异是因为Apple Watch戴在手腕上，并且可以接受比智能手机更长的语音命令。</p>
+<h3 id="6-5-便携式设备攻击评估"><a href="#6-5-便携式设备攻击评估" class="headerlink" title="6.5 便携式设备攻击评估"></a>6.5 便携式设备攻击评估</h3><p>在本节中，我们评估便携式设备攻击的有效性。设定。我们将运行Android 6.0.1的Galaxy S6 Edge智能手机用作攻击设备，将Apple Watch作为受害者设备，并将其与iPhone 6 Plus配对使用。攻击声音命令是“打开飞行模式”。我们将fc分别设置为{20、21、22、23、24} kHz。 AM深度为100％，采样率为192 kHz。基带信号的最大频率为3 kHz。结果，如表5所示，我们成功地在Apple Watch上以23 kHz载波频率“开启了飞行模式”。请注意，20 kHz和21 kHz也成功。但是，频率泄漏低于20 kHz，听起来像，可以听到。单词和句子的识别率是100％。随着fc的增加，由于扬声器的频率选择性，Apple Watch无法识别语音命令。为了扩展攻击距离，我们利用低功率音频放大器（3瓦）模块来驱动超声换能器，如图11所示。使用放大器模块，有效攻击的最大距离增加到27厘米。请注意，使用专业设备和功能更强大的放大器可以进一步扩大攻击距离。攻击者可以使用受害者的设备发起远程攻击。例如，对手可以上传音频或视频剪辑，其中语音命令嵌入在网站中，例如YouTube。当受害者的设备播放音频或视频时，可能会无意识地触发周围的语音可控系统，例如Google Home Assistant，Alexa和手机。</p>
+<p><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_41.png" alt></p>
+<h2 id="7-防御"><a href="#7-防御" class="headerlink" title="7 防御"></a>7 防御</h2><p>在本节中，我们将从硬件和软件角度讨论针对上述攻击的防御策略。</p>
+<h3 id="7-1-基于硬件的防御"><a href="#7-1-基于硬件的防御" class="headerlink" title="7.1 基于硬件的防御"></a>7.1 基于硬件的防御</h3><p>我们提出了两种基于硬件的防御策略：麦克风增强和基带消除。</p>
+<ul>
+<li>麦克风增强：语音命令听不到的根本原因是，麦克风可以感应到高于20 kHz的频率的声音，而理想的麦克风则不能。默认情况下，当今移动设备上的大多数MEMS麦克风都允许20 kHz以上的信号[2、3、29、52、53]。因此，应增强麦克风并设计其抑制任何频率在超声范围内的声音信号。例如，iPhone 6 Plus的麦克风可以很好地抵抗听不见的语音命令。</li>
+<li>语音命令取消听不见。在使用传统麦克风的情况下，我们可以在LPF之前添加一个模块，以检测调制后的语音命令并使用调制后的语音命令取消基带。特别是，我们可以检测到具有AM调制特性的超声频率范围内的信号，并对信号进行解调以获得基带。例如，在存在不可听见的语音命令注入的情况下，除了已解调的基带信号m（t）之外，记录的模拟语音信号还应包括原始调制信号：v（t）= Am（t）cos（2πfc t）+ cos（2πfc t），其中A是输入信号m（t）的增益。通过下变频v（t）以获得Am（t）并调整幅度，我们可以减去基带信号。请注意，这样的命令取消过程不会影响麦克风的正常操作，因为捕获的可听语音信号与超声范围内的噪声之间将不存在相关性。</li>
+</ul>
+<h3 id="7-2-基于软件的防御"><a href="#7-2-基于软件的防御" class="headerlink" title="7.2 基于软件的防御"></a>7.2 基于软件的防御</h3><p>基于软件的防御研究调制语音命令的独特功能，这些功能与真正的语音命令不同。如图17所示，恢复的（解调的）攻击信号在500到1000Hz的高频范围内显示出与原始信号和记录信号的差异。原始信号由Google TTS引擎产生，调制的载波频率为25 kHz。因此，我们可以通过分析500至1000 Hz频率范围内的信号来检测DolphinAttack。特别是，基于机器学习的分类器将对其进行检测。为了验证检测DolphinAttack的可行性，我们利用支持的矢量机（SVM）作为分类器，并从音频中提取了时域和频域中的15个特征。我们生成了12种语音命令（即“ Hey Siri”）：NeoSpeech TTS引擎提供了8种语音，Selvy TTS引擎提供了4种语音。对于每种类型，我们获得了两个样本：一个被记录，另一个被恢复。总共有24个样本。为了训练SVM分类器，我们使用5个录制的音频作为正样本，并使用5个恢复的音频作为负样本。其余14个样本用于测试。分类器可以以100％真实肯定率（7/7）和100％真实否定率（7/7）区分恢复的音频和录制的音频。使用简单SVM分类器的结果表明可以使用基于软件的防御策略来检测DolphinAttack。<br><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_42.png" alt></p>
+<h2 id="8-相关工作"><a href="#8-相关工作" class="headerlink" title="8 相关工作"></a>8 相关工作</h2><ul>
+<li>语音可控系统的安全性。越来越多的研究工作投入于研究语音可控系统的安全性[10、18、28、38、61]。 Kasmi等。 [28]通过在耳机电缆上施加有意的电磁干扰，对现代智能手机引入了语音命令注入攻击，而在本文中，我们通过利用超声波上的麦克风非线性来注入语音命令。 Mukhopadhyay等。 [38]展示了对最先进的自动说话人验证算法的语音模仿攻击。他们根据受害者的样本建立了受害者声音的模型。 [18]设计了一种权限绕过来自零许可Android应用程序通过电话扬声器的攻击。隐藏的语音命令和Cocaine noodles[10，61]使用可听和扭曲的音频命令来攻击语音识别系统。在这些攻击下，受害者有时可以观察到混淆的语音命令。 DolphinAttack受这些攻击的动机，但是完全听不见且听不到，我们展示了可以使用便携式设备启动DolphinAttack</li>
+<li>配备传感器的设备的安全性。配备有各种传感器的商业设备（例如，智能手机，可穿戴设备和平板电脑）正在逐渐普及。随着无处不在的移动设备的增长趋势，安全性成为人们关注的焦点。许多研究人员[14、15、46、60]专注于研究对智能设备上的传感器的可能攻击。其中，传感器欺骗（即，将恶意信号注入受害者传感器）引起了广泛关注，并被认为是对配备传感器的设备的最严重威胁之一。 Shin等。将传感器欺骗攻击[46]分为三类：常规信道攻击（重放攻击）[19、26、66]，传输信道攻击和侧信道攻击[11、14、15、47、49]。 Dean等。 [14，15]证明，当声频分量接近陀螺仪传感质量的共振频率时，MEMS陀螺仪容易受到大功率高频声噪声的影响。利用机载传感器，Gu等。 [24]设计了一种使用振动马达和加速度计的加密密钥生成机制。我们的工作重点是麦克风，可以将其视为一种传感器。</li>
+<li>通过传感器泄露隐私。 Michalevsky等。 [36]利用MEMS陀螺仪来测量声学信号，从而揭示扬声器信息。 Schlegel等。 [44]设计了一种木马程序，可以从智能手机的音频传感器中提取高价值数据。 Owusu等。 [40]利用加速度计的读数作为副通道，在智能手机触摸屏键盘上提取输入文本的整个序列，而无需特殊的特权。 Aviv等。 [6]证明了加速度传感器可以揭示用户的点击和基于手势的输入。 Dey等。 [17]研究了如何利用车载加速度计的缺陷对智能手机进行指纹识别，并且指纹可以用作识别智能手机所有者的标识符。西蒙等。 [48]利用摄像机和麦克风来推断在智能手机的仅数字软键盘上输入的PIN。 Li等。文献[33]可以根据照片中的阴影和相机的传感器读数，通过估计太阳位置来验证照片的捕获时间和位置。 Sun等。 [55]提出了一个视频辅助按键推论框架，以从平板电脑动作的秘密视频记录中推断出平板电脑用户的输入。 Backes等。 [7]显示，可以根据打印机的声音恢复处理英语的点阵打印机正在打印的内容。同样，我们研究了如何利用麦克风漏洞来破坏安全和隐私。罗伊等。 [42]提出了BackDoor，它在超声频带上的两个扬声器和麦克风之间建立了一个声音（但听不见）通信通道。特别是，BackDoor利用两个超声波扬声器传输两个频率。通过麦克风的非线性振膜和功率放大器后，这两个信号在可听频率范围内产生一个“阴影”，可以携带数据。但是，“阴影”是单一音调，而不是由丰富音调集组成的语音命令。相比之下，我们表明可以使用一个扬声器向SR系统注入听不见的命令，从而引起各种安全和隐私问题。</li>
+</ul>
+<h2 id="海豚攻击”的局限性分析"><a href="#海豚攻击”的局限性分析" class="headerlink" title="海豚攻击”的局限性分析"></a>海豚攻击”的局限性分析</h2><p>上面谈到了“海豚攻击”实现的基本原理。但是经过我们的分析，这种“漏洞”虽然理论上存在风险，但是实现代价较大，且整体可行性较低，大家不必过于恐惧。下面我们再来分析一下它能实现的效果的局限性：</p>
+<p>局限性1： 测试设备发射要求高，不易隐藏作案。<br>首先，该系统需要一个大功率且大尺寸的信号发生器来生成高质量的超声信号；同时，目前的普通麦克风对20KHz以上的信号频响衰减非常大，这就要求超声信号的发射功率有相当大的发射功率。<br>这篇文章中使用的超声发射器可以支持到300MHz的频率范围，超声播放的声压级达到了125dBL，这种情况下普通的简化装置的放大器和喇叭是实现不了的。</p>
+<p>局限性2： 攻击距离很短，智能家居产品不受影响。<br>同样是由于目前普通麦克风对20KHz以上的信号频响衰减非常大，在声压级是125dBL的播放的超声信号下（这个音量已经需要非常专业播放设备了），实验的最远冲击距离只有1.75m，对于大部分设备超过0.5m就没有响应了，再加上超声信号没有穿墙能力，因此对于放在家中的智能硬件设备是没有任何影响的。对于携带到公共场所的手机和可穿戴设备则有一定的“风险”。</p>
+<p>局限性3： 攻击语音质量很低，效果和单个硬件相关。<br>如前面我们的分析，由于解调后的信号毕竟是经过低通滤波器，导致各频带都是有不同程度衰减的，且大部分ADC都有抗混叠滤波，因此最终设备端解调进来的Baseband信号失真很严重，信噪比也不会很高。<br>攻击效果也跟硬件本身相关，比如麦克风型号、低通滤波器的实现方式和效果、ADC抗混叠效果和采样频率都是相关的。想要达到好的效果必须根据实际的硬件来调节载波频率，信号强度等参数，这对于公共场所游走作案，且不知道被攻击者使用的什么设备的情况下是比较难以实现的。</p>
+<h2 id="9-结论"><a href="#9-结论" class="headerlink" title="9 结论"></a>9 结论</h2><p>在本文中，我们提出了DolphinAttack，这是对SR系统的听不见的攻击。 DolphinAttack利用AM（振幅调制）技术来调制超声载波上的可听语音命令，从而使人无法感知命令信号。攻击者可以使用DolphinAttack攻击主要的SR系统，包括Siri，Google Now，Alexa等。为避免实际滥用DolphinAttack，我们从硬件和软件两个方面提出了两种防御解决方案。</p>
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+    var isfetched = false;
+    var isXml = true;
+    // Search DB path;
+    var search_path = "search.xml";
+    if (search_path.length === 0) {
+      search_path = "search.xml";
+    } else if (/json$/i.test(search_path)) {
+      isXml = false;
+    }
+    var path = "/" + search_path;
+    // monitor main search box;
+
+    var onPopupClose = function (e) {
+      $('.popup').hide();
+      $('#local-search-input').val('');
+      $('.search-result-list').remove();
+      $('#no-result').remove();
+      $(".local-search-pop-overlay").remove();
+      $('body').css('overflow', '');
+    }
+
+    function proceedsearch() {
+      $("body")
+        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay"></div>')
+        .css('overflow', 'hidden');
+      $('.search-popup-overlay').click(onPopupClose);
+      $('.popup').toggle();
+      var $localSearchInput = $('#local-search-input');
+      $localSearchInput.attr("autocapitalize", "none");
+      $localSearchInput.attr("autocorrect", "off");
+      $localSearchInput.focus();
+    }
+
+    // search function;
+    var searchFunc = function(path, search_id, content_id) {
+      'use strict';
+
+      // start loading animation
+      $("body")
+        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay">' +
+          '<div id="search-loading-icon">' +
+          '<i class="fa fa-spinner fa-pulse fa-5x fa-fw"></i>' +
+          '</div>' +
+          '</div>')
+        .css('overflow', 'hidden');
+      $("#search-loading-icon").css('margin', '20% auto 0 auto').css('text-align', 'center');
+
+      $.ajax({
+        url: path,
+        dataType: isXml ? "xml" : "json",
+        async: true,
+        success: function(res) {
+          // get the contents from search data
+          isfetched = true;
+          $('.popup').detach().appendTo('.header-inner');
+          var datas = isXml ? $("entry", res).map(function() {
+            return {
+              title: $("title", this).text(),
+              content: $("content",this).text(),
+              url: $("url" , this).text()
+            };
+          }).get() : res;
+          var input = document.getElementById(search_id);
+          var resultContent = document.getElementById(content_id);
+          var inputEventFunction = function() {
+            var searchText = input.value.trim().toLowerCase();
+            var keywords = searchText.split(/[\s\-]+/);
+            if (keywords.length > 1) {
+              keywords.push(searchText);
+            }
+            var resultItems = [];
+            if (searchText.length > 0) {
+              // perform local searching
+              datas.forEach(function(data) {
+                var isMatch = false;
+                var hitCount = 0;
+                var searchTextCount = 0;
+                var title = data.title.trim();
+                var titleInLowerCase = title.toLowerCase();
+                var content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g,"");
+                var contentInLowerCase = content.toLowerCase();
+                var articleUrl = decodeURIComponent(data.url);
+                var indexOfTitle = [];
+                var indexOfContent = [];
+                // only match articles with not empty titles
+                if(title != '') {
+                  keywords.forEach(function(keyword) {
+                    function getIndexByWord(word, text, caseSensitive) {
+                      var wordLen = word.length;
+                      if (wordLen === 0) {
+                        return [];
+                      }
+                      var startPosition = 0, position = [], index = [];
+                      if (!caseSensitive) {
+                        text = text.toLowerCase();
+                        word = word.toLowerCase();
+                      }
+                      while ((position = text.indexOf(word, startPosition)) > -1) {
+                        index.push({position: position, word: word});
+                        startPosition = position + wordLen;
+                      }
+                      return index;
+                    }
+
+                    indexOfTitle = indexOfTitle.concat(getIndexByWord(keyword, titleInLowerCase, false));
+                    indexOfContent = indexOfContent.concat(getIndexByWord(keyword, contentInLowerCase, false));
+                  });
+                  if (indexOfTitle.length > 0 || indexOfContent.length > 0) {
+                    isMatch = true;
+                    hitCount = indexOfTitle.length + indexOfContent.length;
+                  }
+                }
+
+                // show search results
+
+                if (isMatch) {
+                  // sort index by position of keyword
+
+                  [indexOfTitle, indexOfContent].forEach(function (index) {
+                    index.sort(function (itemLeft, itemRight) {
+                      if (itemRight.position !== itemLeft.position) {
+                        return itemRight.position - itemLeft.position;
+                      } else {
+                        return itemLeft.word.length - itemRight.word.length;
+                      }
+                    });
+                  });
+
+                  // merge hits into slices
+
+                  function mergeIntoSlice(text, start, end, index) {
+                    var item = index[index.length - 1];
+                    var position = item.position;
+                    var word = item.word;
+                    var hits = [];
+                    var searchTextCountInSlice = 0;
+                    while (position + word.length <= end && index.length != 0) {
+                      if (word === searchText) {
+                        searchTextCountInSlice++;
+                      }
+                      hits.push({position: position, length: word.length});
+                      var wordEnd = position + word.length;
+
+                      // move to next position of hit
+
+                      index.pop();
+                      while (index.length != 0) {
+                        item = index[index.length - 1];
+                        position = item.position;
+                        word = item.word;
+                        if (wordEnd > position) {
+                          index.pop();
+                        } else {
+                          break;
+                        }
+                      }
+                    }
+                    searchTextCount += searchTextCountInSlice;
+                    return {
+                      hits: hits,
+                      start: start,
+                      end: end,
+                      searchTextCount: searchTextCountInSlice
+                    };
+                  }
+
+                  var slicesOfTitle = [];
+                  if (indexOfTitle.length != 0) {
+                    slicesOfTitle.push(mergeIntoSlice(title, 0, title.length, indexOfTitle));
+                  }
+
+                  var slicesOfContent = [];
+                  while (indexOfContent.length != 0) {
+                    var item = indexOfContent[indexOfContent.length - 1];
+                    var position = item.position;
+                    var word = item.word;
+                    // cut out 100 characters
+                    var start = position - 20;
+                    var end = position + 80;
+                    if(start < 0){
+                      start = 0;
+                    }
+                    if (end < position + word.length) {
+                      end = position + word.length;
+                    }
+                    if(end > content.length){
+                      end = content.length;
+                    }
+                    slicesOfContent.push(mergeIntoSlice(content, start, end, indexOfContent));
+                  }
+
+                  // sort slices in content by search text's count and hits' count
+
+                  slicesOfContent.sort(function (sliceLeft, sliceRight) {
+                    if (sliceLeft.searchTextCount !== sliceRight.searchTextCount) {
+                      return sliceRight.searchTextCount - sliceLeft.searchTextCount;
+                    } else if (sliceLeft.hits.length !== sliceRight.hits.length) {
+                      return sliceRight.hits.length - sliceLeft.hits.length;
+                    } else {
+                      return sliceLeft.start - sliceRight.start;
+                    }
+                  });
+
+                  // select top N slices in content
+
+                  var upperBound = parseInt('1');
+                  if (upperBound >= 0) {
+                    slicesOfContent = slicesOfContent.slice(0, upperBound);
+                  }
+
+                  // highlight title and content
+
+                  function highlightKeyword(text, slice) {
+                    var result = '';
+                    var prevEnd = slice.start;
+                    slice.hits.forEach(function (hit) {
+                      result += text.substring(prevEnd, hit.position);
+                      var end = hit.position + hit.length;
+                      result += '<b class="search-keyword">' + text.substring(hit.position, end) + '</b>';
+                      prevEnd = end;
+                    });
+                    result += text.substring(prevEnd, slice.end);
+                    return result;
+                  }
+
+                  var resultItem = '';
+
+                  if (slicesOfTitle.length != 0) {
+                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + highlightKeyword(title, slicesOfTitle[0]) + "</a>";
+                  } else {
+                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + title + "</a>";
+                  }
+
+                  slicesOfContent.forEach(function (slice) {
+                    resultItem += "<a href='" + articleUrl + "'>" +
+                      "<p class=\"search-result\">" + highlightKeyword(content, slice) +
+                      "...</p>" + "</a>";
+                  });
+
+                  resultItem += "</li>";
+                  resultItems.push({
+                    item: resultItem,
+                    searchTextCount: searchTextCount,
+                    hitCount: hitCount,
+                    id: resultItems.length
+                  });
+                }
+              })
+            };
+            if (keywords.length === 1 && keywords[0] === "") {
+              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-search fa-5x" /></div>'
+            } else if (resultItems.length === 0) {
+              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-frown-o fa-5x" /></div>'
+            } else {
+              resultItems.sort(function (resultLeft, resultRight) {
+                if (resultLeft.searchTextCount !== resultRight.searchTextCount) {
+                  return resultRight.searchTextCount - resultLeft.searchTextCount;
+                } else if (resultLeft.hitCount !== resultRight.hitCount) {
+                  return resultRight.hitCount - resultLeft.hitCount;
+                } else {
+                  return resultRight.id - resultLeft.id;
+                }
+              });
+              var searchResultList = '<ul class=\"search-result-list\">';
+              resultItems.forEach(function (result) {
+                searchResultList += result.item;
+              })
+              searchResultList += "</ul>";
+              resultContent.innerHTML = searchResultList;
+            }
+          }
+
+          if ('auto' === 'auto') {
+            input.addEventListener('input', inputEventFunction);
+          } else {
+            $('.search-icon').click(inputEventFunction);
+            input.addEventListener('keypress', function (event) {
+              if (event.keyCode === 13) {
+                inputEventFunction();
+              }
+            });
+          }
+
+          // remove loading animation
+          $(".local-search-pop-overlay").remove();
+          $('body').css('overflow', '');
+
+          proceedsearch();
+        }
+      });
+    }
+
+    // handle and trigger popup window;
+    $('.popup-trigger').click(function(e) {
+      e.stopPropagation();
+      if (isfetched === false) {
+        searchFunc(path, 'local-search-input', 'local-search-result');
+      } else {
+        proceedsearch();
+      };
+    });
+
+    $('.popup-btn-close').click(onPopupClose);
+    $('.popup').click(function(e){
+      e.stopPropagation();
+    });
+    $(document).on('keyup', function (event) {
+      var shouldDismissSearchPopup = event.which === 27 &&
+        $('.search-popup').is(':visible');
+      if (shouldDismissSearchPopup) {
+        onPopupClose();
+      }
+    });
+  </script>
+
+
+
+
+
+  
+
+  
+  <script src="https://cdn1.lncld.net/static/js/av-core-mini-0.6.4.js"></script>
+  <script>AV.initialize("EWwoJgHNdlj6iBjiFlMcabUO-gzGzoHsz", "x8FxDrYG79C8YFrTww9ljo8K");</script>
+  <script>
+    function showTime(Counter) {
+      var query = new AV.Query(Counter);
+      var entries = [];
+      var $visitors = $(".leancloud_visitors");
+
+      $visitors.each(function () {
+        entries.push( $(this).attr("id").trim() );
+      });
+
+      query.containedIn('url', entries);
+      query.find()
+        .done(function (results) {
+          var COUNT_CONTAINER_REF = '.leancloud-visitors-count';
+
+          if (results.length === 0) {
+            $visitors.find(COUNT_CONTAINER_REF).text(0);
+            return;
+          }
+
+          for (var i = 0; i < results.length; i++) {
+            var item = results[i];
+            var url = item.get('url');
+            var time = item.get('time');
+            var element = document.getElementById(url);
+
+            $(element).find(COUNT_CONTAINER_REF).text(time);
+          }
+          for(var i = 0; i < entries.length; i++) {
+            var url = entries[i];
+            var element = document.getElementById(url);
+            var countSpan = $(element).find(COUNT_CONTAINER_REF);
+            if( countSpan.text() == '') {
+              countSpan.text(0);
+            }
+          }
+        })
+        .fail(function (object, error) {
+          console.log("Error: " + error.code + " " + error.message);
+        });
+    }
+
+    function addCount(Counter) {
+      var $visitors = $(".leancloud_visitors");
+      var url = $visitors.attr('id').trim();
+      var title = $visitors.attr('data-flag-title').trim();
+      var query = new AV.Query(Counter);
+
+      query.equalTo("url", url);
+      query.find({
+        success: function(results) {
+          if (results.length > 0) {
+            var counter = results[0];
+            counter.fetchWhenSave(true);
+            counter.increment("time");
+            counter.save(null, {
+              success: function(counter) {
+                var $element = $(document.getElementById(url));
+                $element.find('.leancloud-visitors-count').text(counter.get('time'));
+              },
+              error: function(counter, error) {
+                console.log('Failed to save Visitor num, with error message: ' + error.message);
+              }
+            });
+          } else {
+            var newcounter = new Counter();
+            /* Set ACL */
+            var acl = new AV.ACL();
+            acl.setPublicReadAccess(true);
+            acl.setPublicWriteAccess(true);
+            newcounter.setACL(acl);
+            /* End Set ACL */
+            newcounter.set("title", title);
+            newcounter.set("url", url);
+            newcounter.set("time", 1);
+            newcounter.save(null, {
+              success: function(newcounter) {
+                var $element = $(document.getElementById(url));
+                $element.find('.leancloud-visitors-count').text(newcounter.get('time'));
+              },
+              error: function(newcounter, error) {
+                console.log('Failed to create');
+              }
+            });
+          }
+        },
+        error: function(error) {
+          console.log('Error:' + error.code + " " + error.message);
+        }
+      });
+    }
+
+    $(function() {
+      var Counter = AV.Object.extend("Counter");
+      if ($('.leancloud_visitors').length == 1) {
+        addCount(Counter);
+      } else if ($('.post-title-link').length > 1) {
+        showTime(Counter);
+      }
+    });
+  </script>
+
+
+
+  
+
+  
+<script>
+(function(){
+    var bp = document.createElement('script');
+    var curProtocol = window.location.protocol.split(':')[0];
+    if (curProtocol === 'https') {
+        bp.src = 'https://zz.bdstatic.com/linksubmit/push.js';
+    }
+    else {
+        bp.src = 'http://push.zhanzhang.baidu.com/push.js';
+    }
+    var s = document.getElementsByTagName("script")[0];
+    s.parentNode.insertBefore(bp, s);
+})();
+</script>
+
+
+  
+  
+
+  
+
+  
+
+  
+
+</body>
+</html>
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                   <span class="site-state-item-name">日志</span>
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-        嗯..! 目前共计 24 篇日志。 继续努力。
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-        嗯..! 目前共计 24 篇日志。 继续努力。
+        嗯..! 目前共计 25 篇日志。 继续努力。
       </span>
 
       
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-        嗯..! 目前共计 24 篇日志。 继续努力。
+        嗯..! 目前共计 25 篇日志。 继续努力。
       </span>
 
       
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-        嗯..! 目前共计 24 篇日志。 继续努力。
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       </span>
 
       
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-        嗯..! 目前共计 24 篇日志。 继续努力。
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       </span>
 
       
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-        嗯..! 目前共计 24 篇日志。 继续努力。
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       </span>
 
       
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-    <span title="Site words total count">74.5k</span>
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-        嗯..! 目前共计 24 篇日志。 继续努力。
+        嗯..! 目前共计 25 篇日志。 继续努力。
       </span>
 
       
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+        嗯..! 目前共计 25 篇日志。 继续努力。
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+  <div class="powered-by">由 <a class="theme-link" target="_blank" href="https://hexo.io">Hexo</a> 强力驱动</div>
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+<div class="busuanzi-count">
+    <script async src="//busuanzi.ibruce.info/busuanzi/2.3/busuanzi.pure.mini.js"></script>
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+      <i class="fa fa-user"></i>
+      <span class="busuanzi-value" id="busuanzi_value_site_uv"></span>
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+      <i class="fa fa-eye"></i>
+      <span class="busuanzi-value" id="busuanzi_value_site_pv"></span>
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+    </span>
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+</div>
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+    </footer>
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+      </div>
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+  </div>
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+<script type="text/javascript">
+  if (Object.prototype.toString.call(window.Promise) !== '[object Function]') {
+    window.Promise = null;
+  }
+</script>
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+	
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+<!-- LOCAL: You can save these files to your site and update links -->
+    
+        
+        <link rel="stylesheet" href="https://jjeejj.github.io/css/gitment.css">
+        <script src="https://jjeejj.github.io/js/gitment.js"></script>
+    
+<!-- END LOCAL -->
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+  <script type="text/javascript">
+    // Popup Window;
+    var isfetched = false;
+    var isXml = true;
+    // Search DB path;
+    var search_path = "search.xml";
+    if (search_path.length === 0) {
+      search_path = "search.xml";
+    } else if (/json$/i.test(search_path)) {
+      isXml = false;
+    }
+    var path = "/" + search_path;
+    // monitor main search box;
+
+    var onPopupClose = function (e) {
+      $('.popup').hide();
+      $('#local-search-input').val('');
+      $('.search-result-list').remove();
+      $('#no-result').remove();
+      $(".local-search-pop-overlay").remove();
+      $('body').css('overflow', '');
+    }
+
+    function proceedsearch() {
+      $("body")
+        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay"></div>')
+        .css('overflow', 'hidden');
+      $('.search-popup-overlay').click(onPopupClose);
+      $('.popup').toggle();
+      var $localSearchInput = $('#local-search-input');
+      $localSearchInput.attr("autocapitalize", "none");
+      $localSearchInput.attr("autocorrect", "off");
+      $localSearchInput.focus();
+    }
+
+    // search function;
+    var searchFunc = function(path, search_id, content_id) {
+      'use strict';
+
+      // start loading animation
+      $("body")
+        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay">' +
+          '<div id="search-loading-icon">' +
+          '<i class="fa fa-spinner fa-pulse fa-5x fa-fw"></i>' +
+          '</div>' +
+          '</div>')
+        .css('overflow', 'hidden');
+      $("#search-loading-icon").css('margin', '20% auto 0 auto').css('text-align', 'center');
+
+      $.ajax({
+        url: path,
+        dataType: isXml ? "xml" : "json",
+        async: true,
+        success: function(res) {
+          // get the contents from search data
+          isfetched = true;
+          $('.popup').detach().appendTo('.header-inner');
+          var datas = isXml ? $("entry", res).map(function() {
+            return {
+              title: $("title", this).text(),
+              content: $("content",this).text(),
+              url: $("url" , this).text()
+            };
+          }).get() : res;
+          var input = document.getElementById(search_id);
+          var resultContent = document.getElementById(content_id);
+          var inputEventFunction = function() {
+            var searchText = input.value.trim().toLowerCase();
+            var keywords = searchText.split(/[\s\-]+/);
+            if (keywords.length > 1) {
+              keywords.push(searchText);
+            }
+            var resultItems = [];
+            if (searchText.length > 0) {
+              // perform local searching
+              datas.forEach(function(data) {
+                var isMatch = false;
+                var hitCount = 0;
+                var searchTextCount = 0;
+                var title = data.title.trim();
+                var titleInLowerCase = title.toLowerCase();
+                var content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g,"");
+                var contentInLowerCase = content.toLowerCase();
+                var articleUrl = decodeURIComponent(data.url);
+                var indexOfTitle = [];
+                var indexOfContent = [];
+                // only match articles with not empty titles
+                if(title != '') {
+                  keywords.forEach(function(keyword) {
+                    function getIndexByWord(word, text, caseSensitive) {
+                      var wordLen = word.length;
+                      if (wordLen === 0) {
+                        return [];
+                      }
+                      var startPosition = 0, position = [], index = [];
+                      if (!caseSensitive) {
+                        text = text.toLowerCase();
+                        word = word.toLowerCase();
+                      }
+                      while ((position = text.indexOf(word, startPosition)) > -1) {
+                        index.push({position: position, word: word});
+                        startPosition = position + wordLen;
+                      }
+                      return index;
+                    }
+
+                    indexOfTitle = indexOfTitle.concat(getIndexByWord(keyword, titleInLowerCase, false));
+                    indexOfContent = indexOfContent.concat(getIndexByWord(keyword, contentInLowerCase, false));
+                  });
+                  if (indexOfTitle.length > 0 || indexOfContent.length > 0) {
+                    isMatch = true;
+                    hitCount = indexOfTitle.length + indexOfContent.length;
+                  }
+                }
+
+                // show search results
+
+                if (isMatch) {
+                  // sort index by position of keyword
+
+                  [indexOfTitle, indexOfContent].forEach(function (index) {
+                    index.sort(function (itemLeft, itemRight) {
+                      if (itemRight.position !== itemLeft.position) {
+                        return itemRight.position - itemLeft.position;
+                      } else {
+                        return itemLeft.word.length - itemRight.word.length;
+                      }
+                    });
+                  });
+
+                  // merge hits into slices
+
+                  function mergeIntoSlice(text, start, end, index) {
+                    var item = index[index.length - 1];
+                    var position = item.position;
+                    var word = item.word;
+                    var hits = [];
+                    var searchTextCountInSlice = 0;
+                    while (position + word.length <= end && index.length != 0) {
+                      if (word === searchText) {
+                        searchTextCountInSlice++;
+                      }
+                      hits.push({position: position, length: word.length});
+                      var wordEnd = position + word.length;
+
+                      // move to next position of hit
+
+                      index.pop();
+                      while (index.length != 0) {
+                        item = index[index.length - 1];
+                        position = item.position;
+                        word = item.word;
+                        if (wordEnd > position) {
+                          index.pop();
+                        } else {
+                          break;
+                        }
+                      }
+                    }
+                    searchTextCount += searchTextCountInSlice;
+                    return {
+                      hits: hits,
+                      start: start,
+                      end: end,
+                      searchTextCount: searchTextCountInSlice
+                    };
+                  }
+
+                  var slicesOfTitle = [];
+                  if (indexOfTitle.length != 0) {
+                    slicesOfTitle.push(mergeIntoSlice(title, 0, title.length, indexOfTitle));
+                  }
+
+                  var slicesOfContent = [];
+                  while (indexOfContent.length != 0) {
+                    var item = indexOfContent[indexOfContent.length - 1];
+                    var position = item.position;
+                    var word = item.word;
+                    // cut out 100 characters
+                    var start = position - 20;
+                    var end = position + 80;
+                    if(start < 0){
+                      start = 0;
+                    }
+                    if (end < position + word.length) {
+                      end = position + word.length;
+                    }
+                    if(end > content.length){
+                      end = content.length;
+                    }
+                    slicesOfContent.push(mergeIntoSlice(content, start, end, indexOfContent));
+                  }
+
+                  // sort slices in content by search text's count and hits' count
+
+                  slicesOfContent.sort(function (sliceLeft, sliceRight) {
+                    if (sliceLeft.searchTextCount !== sliceRight.searchTextCount) {
+                      return sliceRight.searchTextCount - sliceLeft.searchTextCount;
+                    } else if (sliceLeft.hits.length !== sliceRight.hits.length) {
+                      return sliceRight.hits.length - sliceLeft.hits.length;
+                    } else {
+                      return sliceLeft.start - sliceRight.start;
+                    }
+                  });
+
+                  // select top N slices in content
+
+                  var upperBound = parseInt('1');
+                  if (upperBound >= 0) {
+                    slicesOfContent = slicesOfContent.slice(0, upperBound);
+                  }
+
+                  // highlight title and content
+
+                  function highlightKeyword(text, slice) {
+                    var result = '';
+                    var prevEnd = slice.start;
+                    slice.hits.forEach(function (hit) {
+                      result += text.substring(prevEnd, hit.position);
+                      var end = hit.position + hit.length;
+                      result += '<b class="search-keyword">' + text.substring(hit.position, end) + '</b>';
+                      prevEnd = end;
+                    });
+                    result += text.substring(prevEnd, slice.end);
+                    return result;
+                  }
+
+                  var resultItem = '';
+
+                  if (slicesOfTitle.length != 0) {
+                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + highlightKeyword(title, slicesOfTitle[0]) + "</a>";
+                  } else {
+                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + title + "</a>";
+                  }
+
+                  slicesOfContent.forEach(function (slice) {
+                    resultItem += "<a href='" + articleUrl + "'>" +
+                      "<p class=\"search-result\">" + highlightKeyword(content, slice) +
+                      "...</p>" + "</a>";
+                  });
+
+                  resultItem += "</li>";
+                  resultItems.push({
+                    item: resultItem,
+                    searchTextCount: searchTextCount,
+                    hitCount: hitCount,
+                    id: resultItems.length
+                  });
+                }
+              })
+            };
+            if (keywords.length === 1 && keywords[0] === "") {
+              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-search fa-5x" /></div>'
+            } else if (resultItems.length === 0) {
+              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-frown-o fa-5x" /></div>'
+            } else {
+              resultItems.sort(function (resultLeft, resultRight) {
+                if (resultLeft.searchTextCount !== resultRight.searchTextCount) {
+                  return resultRight.searchTextCount - resultLeft.searchTextCount;
+                } else if (resultLeft.hitCount !== resultRight.hitCount) {
+                  return resultRight.hitCount - resultLeft.hitCount;
+                } else {
+                  return resultRight.id - resultLeft.id;
+                }
+              });
+              var searchResultList = '<ul class=\"search-result-list\">';
+              resultItems.forEach(function (result) {
+                searchResultList += result.item;
+              })
+              searchResultList += "</ul>";
+              resultContent.innerHTML = searchResultList;
+            }
+          }
+
+          if ('auto' === 'auto') {
+            input.addEventListener('input', inputEventFunction);
+          } else {
+            $('.search-icon').click(inputEventFunction);
+            input.addEventListener('keypress', function (event) {
+              if (event.keyCode === 13) {
+                inputEventFunction();
+              }
+            });
+          }
+
+          // remove loading animation
+          $(".local-search-pop-overlay").remove();
+          $('body').css('overflow', '');
+
+          proceedsearch();
+        }
+      });
+    }
+
+    // handle and trigger popup window;
+    $('.popup-trigger').click(function(e) {
+      e.stopPropagation();
+      if (isfetched === false) {
+        searchFunc(path, 'local-search-input', 'local-search-result');
+      } else {
+        proceedsearch();
+      };
+    });
+
+    $('.popup-btn-close').click(onPopupClose);
+    $('.popup').click(function(e){
+      e.stopPropagation();
+    });
+    $(document).on('keyup', function (event) {
+      var shouldDismissSearchPopup = event.which === 27 &&
+        $('.search-popup').is(':visible');
+      if (shouldDismissSearchPopup) {
+        onPopupClose();
+      }
+    });
+  </script>
+
+
+
+
+
+  
+
+  
+  <script src="https://cdn1.lncld.net/static/js/av-core-mini-0.6.4.js"></script>
+  <script>AV.initialize("EWwoJgHNdlj6iBjiFlMcabUO-gzGzoHsz", "x8FxDrYG79C8YFrTww9ljo8K");</script>
+  <script>
+    function showTime(Counter) {
+      var query = new AV.Query(Counter);
+      var entries = [];
+      var $visitors = $(".leancloud_visitors");
+
+      $visitors.each(function () {
+        entries.push( $(this).attr("id").trim() );
+      });
+
+      query.containedIn('url', entries);
+      query.find()
+        .done(function (results) {
+          var COUNT_CONTAINER_REF = '.leancloud-visitors-count';
+
+          if (results.length === 0) {
+            $visitors.find(COUNT_CONTAINER_REF).text(0);
+            return;
+          }
+
+          for (var i = 0; i < results.length; i++) {
+            var item = results[i];
+            var url = item.get('url');
+            var time = item.get('time');
+            var element = document.getElementById(url);
+
+            $(element).find(COUNT_CONTAINER_REF).text(time);
+          }
+          for(var i = 0; i < entries.length; i++) {
+            var url = entries[i];
+            var element = document.getElementById(url);
+            var countSpan = $(element).find(COUNT_CONTAINER_REF);
+            if( countSpan.text() == '') {
+              countSpan.text(0);
+            }
+          }
+        })
+        .fail(function (object, error) {
+          console.log("Error: " + error.code + " " + error.message);
+        });
+    }
+
+    function addCount(Counter) {
+      var $visitors = $(".leancloud_visitors");
+      var url = $visitors.attr('id').trim();
+      var title = $visitors.attr('data-flag-title').trim();
+      var query = new AV.Query(Counter);
+
+      query.equalTo("url", url);
+      query.find({
+        success: function(results) {
+          if (results.length > 0) {
+            var counter = results[0];
+            counter.fetchWhenSave(true);
+            counter.increment("time");
+            counter.save(null, {
+              success: function(counter) {
+                var $element = $(document.getElementById(url));
+                $element.find('.leancloud-visitors-count').text(counter.get('time'));
+              },
+              error: function(counter, error) {
+                console.log('Failed to save Visitor num, with error message: ' + error.message);
+              }
+            });
+          } else {
+            var newcounter = new Counter();
+            /* Set ACL */
+            var acl = new AV.ACL();
+            acl.setPublicReadAccess(true);
+            acl.setPublicWriteAccess(true);
+            newcounter.setACL(acl);
+            /* End Set ACL */
+            newcounter.set("title", title);
+            newcounter.set("url", url);
+            newcounter.set("time", 1);
+            newcounter.save(null, {
+              success: function(newcounter) {
+                var $element = $(document.getElementById(url));
+                $element.find('.leancloud-visitors-count').text(newcounter.get('time'));
+              },
+              error: function(newcounter, error) {
+                console.log('Failed to create');
+              }
+            });
+          }
+        },
+        error: function(error) {
+          console.log('Error:' + error.code + " " + error.message);
+        }
+      });
+    }
+
+    $(function() {
+      var Counter = AV.Object.extend("Counter");
+      if ($('.leancloud_visitors').length == 1) {
+        addCount(Counter);
+      } else if ($('.post-title-link').length > 1) {
+        showTime(Counter);
+      }
+    });
+  </script>
+
+
+
+  
+
+  
+<script>
+(function(){
+    var bp = document.createElement('script');
+    var curProtocol = window.location.protocol.split(':')[0];
+    if (curProtocol === 'https') {
+        bp.src = 'https://zz.bdstatic.com/linksubmit/push.js';
+    }
+    else {
+        bp.src = 'http://push.zhanzhang.baidu.com/push.js';
+    }
+    var s = document.getElementsByTagName("script")[0];
+    s.parentNode.insertBefore(bp, s);
+})();
+</script>
+
+
+  
+  
+
+  
+
+  
+
+  
+
+</body>
+</html>
diff --git a/archives/2021/index.html b/archives/2021/index.html
new file mode 100644
index 00000000..3abb34bd
--- /dev/null
+++ b/archives/2021/index.html
@@ -0,0 +1,1163 @@
+<!DOCTYPE html>
+
+
+
+  
+
+
+<html class="theme-next gemini use-motion" lang="zh-Hans">
+<head><meta name="generator" content="Hexo 3.8.0">
+  <meta charset="UTF-8">
+<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
+<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1">
+<meta name="theme-color" content="#222">
+
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+<meta http-equiv="Cache-Control" content="no-transform">
+<meta http-equiv="Cache-Control" content="no-siteapp">
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+  <link href="/lib/fancybox/source/jquery.fancybox.css?v=2.1.5" rel="stylesheet" type="text/css">
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+<link href="/lib/font-awesome/css/font-awesome.min.css?v=4.6.2" rel="stylesheet" type="text/css">
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+  <link rel="apple-touch-icon" sizes="180x180" href="/images/hackerrank.png?v=5.1.4">
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+  <link rel="icon" type="image/png" sizes="16x16" href="/images/hackerrank.png?v=5.1.4">
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+  <link rel="mask-icon" href="/images/logo.svg?v=5.1.4" color="#222">
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+  <meta name="keywords" content="Hexo, NexT">
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+<meta name="description" content="没人比我更懂中医#MAGA">
+<meta property="og:type" content="website">
+<meta property="og:title" content="混元霹雳手">
+<meta property="og:url" content="https://cool-y.github.io/archives/2021/index.html">
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+<meta property="og:locale" content="zh-Hans">
+<meta name="twitter:card" content="summary">
+<meta name="twitter:title" content="混元霹雳手">
+<meta name="twitter:description" content="没人比我更懂中医#MAGA">
+
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+
+<script type="text/javascript" id="hexo.configurations">
+  var NexT = window.NexT || {};
+  var CONFIG = {
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+    scheme: 'Gemini',
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+      applicationID: '',
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+</script>
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+  <link rel="canonical" href="https://cool-y.github.io/archives/2021/">
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+  <title>归档 | 混元霹雳手</title>
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+</head>
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+<body itemscope itemtype="http://schema.org/WebPage" lang="zh-Hans">
+
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+  <div class="container sidebar-position-left page-archive">
+    <div class="headband"></div>
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+        
+        
+          
+        
+        嗯..! 目前共计 25 篇日志。 继续努力。
+      </span>
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+                    <a href="https://github.com/Cool-Y" target="_blank" title="GitHub">
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+<script type="text/javascript">
+  if (Object.prototype.toString.call(window.Promise) !== '[object Function]') {
+    window.Promise = null;
+  }
+</script>
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+	
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+  
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+
+
+<!-- LOCAL: You can save these files to your site and update links -->
+    
+        
+        <link rel="stylesheet" href="https://jjeejj.github.io/css/gitment.css">
+        <script src="https://jjeejj.github.io/js/gitment.js"></script>
+    
+<!-- END LOCAL -->
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+    
+
+    
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+
+
+
+
+
+  
+
+  <script type="text/javascript">
+    // Popup Window;
+    var isfetched = false;
+    var isXml = true;
+    // Search DB path;
+    var search_path = "search.xml";
+    if (search_path.length === 0) {
+      search_path = "search.xml";
+    } else if (/json$/i.test(search_path)) {
+      isXml = false;
+    }
+    var path = "/" + search_path;
+    // monitor main search box;
+
+    var onPopupClose = function (e) {
+      $('.popup').hide();
+      $('#local-search-input').val('');
+      $('.search-result-list').remove();
+      $('#no-result').remove();
+      $(".local-search-pop-overlay").remove();
+      $('body').css('overflow', '');
+    }
+
+    function proceedsearch() {
+      $("body")
+        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay"></div>')
+        .css('overflow', 'hidden');
+      $('.search-popup-overlay').click(onPopupClose);
+      $('.popup').toggle();
+      var $localSearchInput = $('#local-search-input');
+      $localSearchInput.attr("autocapitalize", "none");
+      $localSearchInput.attr("autocorrect", "off");
+      $localSearchInput.focus();
+    }
+
+    // search function;
+    var searchFunc = function(path, search_id, content_id) {
+      'use strict';
+
+      // start loading animation
+      $("body")
+        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay">' +
+          '<div id="search-loading-icon">' +
+          '<i class="fa fa-spinner fa-pulse fa-5x fa-fw"></i>' +
+          '</div>' +
+          '</div>')
+        .css('overflow', 'hidden');
+      $("#search-loading-icon").css('margin', '20% auto 0 auto').css('text-align', 'center');
+
+      $.ajax({
+        url: path,
+        dataType: isXml ? "xml" : "json",
+        async: true,
+        success: function(res) {
+          // get the contents from search data
+          isfetched = true;
+          $('.popup').detach().appendTo('.header-inner');
+          var datas = isXml ? $("entry", res).map(function() {
+            return {
+              title: $("title", this).text(),
+              content: $("content",this).text(),
+              url: $("url" , this).text()
+            };
+          }).get() : res;
+          var input = document.getElementById(search_id);
+          var resultContent = document.getElementById(content_id);
+          var inputEventFunction = function() {
+            var searchText = input.value.trim().toLowerCase();
+            var keywords = searchText.split(/[\s\-]+/);
+            if (keywords.length > 1) {
+              keywords.push(searchText);
+            }
+            var resultItems = [];
+            if (searchText.length > 0) {
+              // perform local searching
+              datas.forEach(function(data) {
+                var isMatch = false;
+                var hitCount = 0;
+                var searchTextCount = 0;
+                var title = data.title.trim();
+                var titleInLowerCase = title.toLowerCase();
+                var content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g,"");
+                var contentInLowerCase = content.toLowerCase();
+                var articleUrl = decodeURIComponent(data.url);
+                var indexOfTitle = [];
+                var indexOfContent = [];
+                // only match articles with not empty titles
+                if(title != '') {
+                  keywords.forEach(function(keyword) {
+                    function getIndexByWord(word, text, caseSensitive) {
+                      var wordLen = word.length;
+                      if (wordLen === 0) {
+                        return [];
+                      }
+                      var startPosition = 0, position = [], index = [];
+                      if (!caseSensitive) {
+                        text = text.toLowerCase();
+                        word = word.toLowerCase();
+                      }
+                      while ((position = text.indexOf(word, startPosition)) > -1) {
+                        index.push({position: position, word: word});
+                        startPosition = position + wordLen;
+                      }
+                      return index;
+                    }
+
+                    indexOfTitle = indexOfTitle.concat(getIndexByWord(keyword, titleInLowerCase, false));
+                    indexOfContent = indexOfContent.concat(getIndexByWord(keyword, contentInLowerCase, false));
+                  });
+                  if (indexOfTitle.length > 0 || indexOfContent.length > 0) {
+                    isMatch = true;
+                    hitCount = indexOfTitle.length + indexOfContent.length;
+                  }
+                }
+
+                // show search results
+
+                if (isMatch) {
+                  // sort index by position of keyword
+
+                  [indexOfTitle, indexOfContent].forEach(function (index) {
+                    index.sort(function (itemLeft, itemRight) {
+                      if (itemRight.position !== itemLeft.position) {
+                        return itemRight.position - itemLeft.position;
+                      } else {
+                        return itemLeft.word.length - itemRight.word.length;
+                      }
+                    });
+                  });
+
+                  // merge hits into slices
+
+                  function mergeIntoSlice(text, start, end, index) {
+                    var item = index[index.length - 1];
+                    var position = item.position;
+                    var word = item.word;
+                    var hits = [];
+                    var searchTextCountInSlice = 0;
+                    while (position + word.length <= end && index.length != 0) {
+                      if (word === searchText) {
+                        searchTextCountInSlice++;
+                      }
+                      hits.push({position: position, length: word.length});
+                      var wordEnd = position + word.length;
+
+                      // move to next position of hit
+
+                      index.pop();
+                      while (index.length != 0) {
+                        item = index[index.length - 1];
+                        position = item.position;
+                        word = item.word;
+                        if (wordEnd > position) {
+                          index.pop();
+                        } else {
+                          break;
+                        }
+                      }
+                    }
+                    searchTextCount += searchTextCountInSlice;
+                    return {
+                      hits: hits,
+                      start: start,
+                      end: end,
+                      searchTextCount: searchTextCountInSlice
+                    };
+                  }
+
+                  var slicesOfTitle = [];
+                  if (indexOfTitle.length != 0) {
+                    slicesOfTitle.push(mergeIntoSlice(title, 0, title.length, indexOfTitle));
+                  }
+
+                  var slicesOfContent = [];
+                  while (indexOfContent.length != 0) {
+                    var item = indexOfContent[indexOfContent.length - 1];
+                    var position = item.position;
+                    var word = item.word;
+                    // cut out 100 characters
+                    var start = position - 20;
+                    var end = position + 80;
+                    if(start < 0){
+                      start = 0;
+                    }
+                    if (end < position + word.length) {
+                      end = position + word.length;
+                    }
+                    if(end > content.length){
+                      end = content.length;
+                    }
+                    slicesOfContent.push(mergeIntoSlice(content, start, end, indexOfContent));
+                  }
+
+                  // sort slices in content by search text's count and hits' count
+
+                  slicesOfContent.sort(function (sliceLeft, sliceRight) {
+                    if (sliceLeft.searchTextCount !== sliceRight.searchTextCount) {
+                      return sliceRight.searchTextCount - sliceLeft.searchTextCount;
+                    } else if (sliceLeft.hits.length !== sliceRight.hits.length) {
+                      return sliceRight.hits.length - sliceLeft.hits.length;
+                    } else {
+                      return sliceLeft.start - sliceRight.start;
+                    }
+                  });
+
+                  // select top N slices in content
+
+                  var upperBound = parseInt('1');
+                  if (upperBound >= 0) {
+                    slicesOfContent = slicesOfContent.slice(0, upperBound);
+                  }
+
+                  // highlight title and content
+
+                  function highlightKeyword(text, slice) {
+                    var result = '';
+                    var prevEnd = slice.start;
+                    slice.hits.forEach(function (hit) {
+                      result += text.substring(prevEnd, hit.position);
+                      var end = hit.position + hit.length;
+                      result += '<b class="search-keyword">' + text.substring(hit.position, end) + '</b>';
+                      prevEnd = end;
+                    });
+                    result += text.substring(prevEnd, slice.end);
+                    return result;
+                  }
+
+                  var resultItem = '';
+
+                  if (slicesOfTitle.length != 0) {
+                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + highlightKeyword(title, slicesOfTitle[0]) + "</a>";
+                  } else {
+                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + title + "</a>";
+                  }
+
+                  slicesOfContent.forEach(function (slice) {
+                    resultItem += "<a href='" + articleUrl + "'>" +
+                      "<p class=\"search-result\">" + highlightKeyword(content, slice) +
+                      "...</p>" + "</a>";
+                  });
+
+                  resultItem += "</li>";
+                  resultItems.push({
+                    item: resultItem,
+                    searchTextCount: searchTextCount,
+                    hitCount: hitCount,
+                    id: resultItems.length
+                  });
+                }
+              })
+            };
+            if (keywords.length === 1 && keywords[0] === "") {
+              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-search fa-5x" /></div>'
+            } else if (resultItems.length === 0) {
+              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-frown-o fa-5x" /></div>'
+            } else {
+              resultItems.sort(function (resultLeft, resultRight) {
+                if (resultLeft.searchTextCount !== resultRight.searchTextCount) {
+                  return resultRight.searchTextCount - resultLeft.searchTextCount;
+                } else if (resultLeft.hitCount !== resultRight.hitCount) {
+                  return resultRight.hitCount - resultLeft.hitCount;
+                } else {
+                  return resultRight.id - resultLeft.id;
+                }
+              });
+              var searchResultList = '<ul class=\"search-result-list\">';
+              resultItems.forEach(function (result) {
+                searchResultList += result.item;
+              })
+              searchResultList += "</ul>";
+              resultContent.innerHTML = searchResultList;
+            }
+          }
+
+          if ('auto' === 'auto') {
+            input.addEventListener('input', inputEventFunction);
+          } else {
+            $('.search-icon').click(inputEventFunction);
+            input.addEventListener('keypress', function (event) {
+              if (event.keyCode === 13) {
+                inputEventFunction();
+              }
+            });
+          }
+
+          // remove loading animation
+          $(".local-search-pop-overlay").remove();
+          $('body').css('overflow', '');
+
+          proceedsearch();
+        }
+      });
+    }
+
+    // handle and trigger popup window;
+    $('.popup-trigger').click(function(e) {
+      e.stopPropagation();
+      if (isfetched === false) {
+        searchFunc(path, 'local-search-input', 'local-search-result');
+      } else {
+        proceedsearch();
+      };
+    });
+
+    $('.popup-btn-close').click(onPopupClose);
+    $('.popup').click(function(e){
+      e.stopPropagation();
+    });
+    $(document).on('keyup', function (event) {
+      var shouldDismissSearchPopup = event.which === 27 &&
+        $('.search-popup').is(':visible');
+      if (shouldDismissSearchPopup) {
+        onPopupClose();
+      }
+    });
+  </script>
+
+
+
+
+
+  
+
+  
+  <script src="https://cdn1.lncld.net/static/js/av-core-mini-0.6.4.js"></script>
+  <script>AV.initialize("EWwoJgHNdlj6iBjiFlMcabUO-gzGzoHsz", "x8FxDrYG79C8YFrTww9ljo8K");</script>
+  <script>
+    function showTime(Counter) {
+      var query = new AV.Query(Counter);
+      var entries = [];
+      var $visitors = $(".leancloud_visitors");
+
+      $visitors.each(function () {
+        entries.push( $(this).attr("id").trim() );
+      });
+
+      query.containedIn('url', entries);
+      query.find()
+        .done(function (results) {
+          var COUNT_CONTAINER_REF = '.leancloud-visitors-count';
+
+          if (results.length === 0) {
+            $visitors.find(COUNT_CONTAINER_REF).text(0);
+            return;
+          }
+
+          for (var i = 0; i < results.length; i++) {
+            var item = results[i];
+            var url = item.get('url');
+            var time = item.get('time');
+            var element = document.getElementById(url);
+
+            $(element).find(COUNT_CONTAINER_REF).text(time);
+          }
+          for(var i = 0; i < entries.length; i++) {
+            var url = entries[i];
+            var element = document.getElementById(url);
+            var countSpan = $(element).find(COUNT_CONTAINER_REF);
+            if( countSpan.text() == '') {
+              countSpan.text(0);
+            }
+          }
+        })
+        .fail(function (object, error) {
+          console.log("Error: " + error.code + " " + error.message);
+        });
+    }
+
+    function addCount(Counter) {
+      var $visitors = $(".leancloud_visitors");
+      var url = $visitors.attr('id').trim();
+      var title = $visitors.attr('data-flag-title').trim();
+      var query = new AV.Query(Counter);
+
+      query.equalTo("url", url);
+      query.find({
+        success: function(results) {
+          if (results.length > 0) {
+            var counter = results[0];
+            counter.fetchWhenSave(true);
+            counter.increment("time");
+            counter.save(null, {
+              success: function(counter) {
+                var $element = $(document.getElementById(url));
+                $element.find('.leancloud-visitors-count').text(counter.get('time'));
+              },
+              error: function(counter, error) {
+                console.log('Failed to save Visitor num, with error message: ' + error.message);
+              }
+            });
+          } else {
+            var newcounter = new Counter();
+            /* Set ACL */
+            var acl = new AV.ACL();
+            acl.setPublicReadAccess(true);
+            acl.setPublicWriteAccess(true);
+            newcounter.setACL(acl);
+            /* End Set ACL */
+            newcounter.set("title", title);
+            newcounter.set("url", url);
+            newcounter.set("time", 1);
+            newcounter.save(null, {
+              success: function(newcounter) {
+                var $element = $(document.getElementById(url));
+                $element.find('.leancloud-visitors-count').text(newcounter.get('time'));
+              },
+              error: function(newcounter, error) {
+                console.log('Failed to create');
+              }
+            });
+          }
+        },
+        error: function(error) {
+          console.log('Error:' + error.code + " " + error.message);
+        }
+      });
+    }
+
+    $(function() {
+      var Counter = AV.Object.extend("Counter");
+      if ($('.leancloud_visitors').length == 1) {
+        addCount(Counter);
+      } else if ($('.post-title-link').length > 1) {
+        showTime(Counter);
+      }
+    });
+  </script>
+
+
+
+  
+
+  
+<script>
+(function(){
+    var bp = document.createElement('script');
+    var curProtocol = window.location.protocol.split(':')[0];
+    if (curProtocol === 'https') {
+        bp.src = 'https://zz.bdstatic.com/linksubmit/push.js';
+    }
+    else {
+        bp.src = 'http://push.zhanzhang.baidu.com/push.js';
+    }
+    var s = document.getElementsByTagName("script")[0];
+    s.parentNode.insertBefore(bp, s);
+})();
+</script>
+
+
+  
+  
+
+  
+
+  
+
+  
+
+</body>
+</html>
diff --git a/archives/index.html b/archives/index.html
index cd981435..da7d47cb 100644
--- a/archives/index.html
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@@ -312,7 +312,7 @@
         
           
         
-        嗯..! 目前共计 24 篇日志。 继续努力。
+        嗯..! 目前共计 25 篇日志。 继续努力。
       </span>
 
       
@@ -323,6 +323,46 @@
 
         
           
+          <div class="collection-title">
+            <h1 class="archive-year" id="archive-year-2021">2021</h1>
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+  <article class="post post-type-normal" itemscope itemtype="http://schema.org/Article">
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+      <h2 class="post-title">
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+            <a class="post-title-link" href="/2021/01/08/Dolphin-Attack/" itemprop="url">
+              
+                <span itemprop="name">Dolphin Attack 论文翻译</span>
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+        
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+        <time class="post-time" itemprop="dateCreated" datetime="2021-01-08T11:58:55+08:00" content="2021-01-08">
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           <div class="collection-title">
             <h1 class="archive-year" id="archive-year-2020">2020</h1>
           </div>
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-  <article class="post post-type-normal" itemscope itemtype="http://schema.org/Article">
-    <header class="post-header">
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-            <a class="post-title-link" href="/2019/07/01/AFL-first-learn/" itemprop="url">
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-                <span itemprop="name">模糊测试与AFL</span>
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-        <time class="post-time" itemprop="dateCreated" datetime="2019-07-01T17:25:36+08:00" content="2019-07-01">
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                 <a href="/archives/">
               
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                   <span class="site-state-item-name">标签</span>
                 </a>
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     <footer id="footer" class="footer">
       <div class="footer-inner">
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+        <div class="copyright">&copy; 2019 &mdash; <span itemprop="copyrightYear">2021</span>
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index 6583fa5a..8474a8a4 100644
--- a/archives/page/2/index.html
+++ b/archives/page/2/index.html
@@ -312,7 +312,7 @@
         
           
         
-        嗯..! 目前共计 24 篇日志。 继续努力。
+        嗯..! 目前共计 25 篇日志。 继续努力。
       </span>
 
       
@@ -331,6 +331,41 @@
 
         
 
+  <article class="post post-type-normal" itemscope itemtype="http://schema.org/Article">
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+                <span itemprop="name">模糊测试与AFL</span>
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@@ -637,41 +672,6 @@
 
       
 
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-        嗯..! 目前共计 24 篇日志。 继续努力。
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\ No newline at end of file
+https://cool-y.github.io/2019/07/25/Debug-a-router-firmware/
\ No newline at end of file
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+Abstract诸如Siri或Goo
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-          TCP侧信道分析及利用的学习报告论文来源：USENIX SECURITY 2018：Off-Path TCP Exploit: How Wireless Routers Can Jeopardize Your Secrets下载：原文pdf中文slides
-背景知识测信道香农信息论
-
-什么是信息？ 
-          ...
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+          TCP侧信道分析及利用的学习报告论文来源：USENIX SECURITY 2018：Off-Path TCP Exploit: How Wireless Routers Can Jeopardize Your Secrets下载：原文pdf中文slides
+背景知识测信道香农信息论
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+什么是信息？ 
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+    <content type="text"><![CDATA[海豚音攻击https://acmccs.github.io/papers/p103-zhangAemb.pdfhttps://github.com/USSLab/DolphinAttackhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/29306026 Abstract诸如Siri或Google Now之类的语音识别（SR）系统已经成为一种越来越流行的人机交互方法，并将各种系统转变为语音可控系统（VCS）。先前对VCS进行攻击的工作表明，人们无法理解的隐藏语音命令可以控制系统。隐藏的语音命令尽管是“隐藏的”，但还是可以听到的。在这项工作中，我们设计了一个完全听不见的攻击DolphinAttack，它可以调制超声载波上的语音命令（例如f&gt; 20 kHz），以实现听不清。通过利用麦克风电路的非线性特性，语音识别系统可以成功地解调，恢复调制的低频音频命令，并对其进行更重要的解释。我们在流行的语音识别系统上验证了DolphinAttack，包括Siri，Google Now，三星S Voice，华为HiVoice，Cortana和Alexa。通过注入一系列听不见的语音命令，我们展示了一些概念验证攻击，包括激活Siri以在iPhone上发起FaceTime通话，激活Google Now以将手机切换为飞行模式，甚至操纵导航系统在奥迪汽车上。我们提出了硬件和软件防御解决方案。我们验证通过使用支持向量机（SVM）对音频进行分类来检测DolphinAttack是可行的，并建议重新设计语音可控系统，以应对听不见的语音命令攻击。 关键字：语音可控系统，语音识别，MEMS麦克风，安全分析，防御 0x01 Introduction语音识别（SR）技术允许机器或程序识别口语单词并将其转换为机器可读格式。 由于它的可访问性，效率以及最近在识别精度方面的进步，它已成为越来越流行的人机交互机制。 结果，语音识别系统已将各种各样的系统变成语音可控系统（VCS）：Apple Siri [5]和Google Now [21]允许用户通过语音发起电话呼叫； Alexa [4]已使用户能够指示Amazon Echo订购外卖，安排Uber骑行等。随着研究人员将大量精力投入到改善SR系统的性能上，人们对语音识别和语音的了解程度却鲜为人知。 可控系统在故意和偷偷摸摸的攻击下表现良好。先前的工作[10、61]已经表明，SR系统可以理解人类难以理解的混淆语音命令，因此可以控制系统而不会被检测到。 这些语音命令虽然是“隐藏的”，但仍然可以听见并且仍然很明显。 本文旨在研究难以检测到的攻击的可行性，并且本文受到以下关键问题的驱动：语音命令是否可以被人听不见，而仍然可以被设备听见，并且可以被语音识别系统理解？ 注入一系列听不见的语音命令是否会导致语音可控系统出现未注意到的安全漏洞？ 为了回答这些问题，我们设计了DolphinAttack，这是一种通过利用超声通道（即f&gt; 20 kHz）和基础音频硬件的漏洞在VCS处注入听不见的语音命令的方法。由于以下疑问，听不见的语音命令似乎不可行。（a）设备如何听到听不到的声音？人类声音和听力的上限频率为20 kHz。因此，大多数具有音频功能的设备（例如电话）采用低于44 kHz的音频采样率，并应用低通滤波器来消除高于20 kHz的信号[32]。先前的工作[61]认为不可能接收20 kHz以上的声音。（b）SR系统如何理解听不见的声音？即使超声被硬件接收并正确采样，SR系统也不会识别与人的音调特征不匹配的信号，因此无法解释命令。（c）听不见的声音如何导致VCS发生未注意到的安全漏洞？控制VCS的第一步是激活它们。许多VCS（例如，智能手机和智能家居设备）实现了始终在线功能，该功能可通过依赖于说话者的唤醒词来激活它们，即，此类系统利用语音识别来认证用户。随机语音命令不会通过语音识别。我们解决了所有这些问题，并且我们证明了DolphinAttack语音命令虽然完全听不见，因此对于人类来说是听不见的，但是它们可以被设备的音频硬件接收，并且可以被语音识别系统正确理解。我们在主要的语音识别系统上验证了DolphinAttack，包括Siri，Google Now，三星S Voice [43]，华为HiVoice [65]，Cortana [37]和Alexa。无法听见的语音命令质疑通用设计假设，即对手最多只能尝试以语音方式操纵VCS，并且可以被警报用户检测到。 此外，我们通过询问以下内容来表征这种假设的安全后果：一系列听不见的语音命令可以在多大程度上危害VCS的安全性。 为了说明这一点，我们展示了DolphinAttack可以完全通过一系列听不见的语音命令来实现以下偷偷摸摸的攻击：（1）访问恶意网站。 该设备可以打开一个恶意网站，该网站可以发起按下载驱动器攻击或利用具有0天漏洞的设备。（2）间谍。 攻击者可以使受害设备发起视频/电话呼叫，因此可以访问设备周围的图像/声音。（3）注入虚假信息。 攻击者可以指示受害设备发送虚假的文本消息和电子邮件，发布虚假的在线帖子，向日历中添加虚假的事件等。（4）拒绝服务。 对手可能会注入命令以开启飞行模式，从而断开所有无线通信。（5）隐藏攻击。 屏幕显示和语音反馈可能会暴露攻击。 对手可以通过调暗屏幕和降低音量来降低失败率。我们已经在16种VCS型号上测试了这些攻击，包括Apple iPhone，Google Nexus，Amazon Echo和汽车。 每次攻击至少在一个SR系统上成功。 我们认为该列表到目前为止还不够全面。 尽管如此，它还是一个预警，可以重新考虑在语音可控系统中应支持哪些功能和人类交互级别。总而言之，我们的贡献如下：•我们展示了DolphinAttack，它可以利用无法听见的声音和音频电路的特性，在最先进的语音识别系统中注入隐蔽的语音命令。 我们在16个常见的语音可控系统平台上的7种流行语音识别系统（例如Siri，Google Now，Alexa）上验证了DolphinAttack。•我们证明了对手可以注入一系列听不见的语音命令来激活始终在线的系统并实现各种恶意攻击。 经过测试的攻击包括在iPhone上启动Facetime，在Amazon Echo上播放音乐以及操纵奥迪汽车中的导航系统。•我们建议同时使用基于硬件和基于软件的防御策略来减轻攻击，并提供增强语音可控系统安全性的建议。 0x02 背景和威胁模型在本节中，我们介绍流行的语音可控系统，并以MEMS麦克风为重点讨论它们的体系结构。 2.1 语音可控系统VCS一个典型的语音可控系统由三个主要子系统组成：语音捕获，语音识别和命令执行，如图1所示。语音捕获子系统记录环境语音，这些环境语音在被传递到 语音识别子系统之前被放大，过滤和数字化。然后，首先对原始捕获的数字信号进行预处理，以去除超出声音范围的频率，并丢弃包含声音太弱而无法识别的信号段。 接下来，处理后的信号进入语音识别系统。通常，语音识别系统在两个阶段工作：激活和识别。在激活阶段，系统无法接受任意语音输入，但会等待激活。要激活系统，用户必须说出预定义的唤醒词或按特殊键。例如，Amazon echo将“ Alexa”作为激活唤醒词。按住主屏幕按钮约一秒钟可以激活Apple Siri，如果启用了“ Allow Hey Siri”功能，则可以通过“ Hey Siri”激活。要识别唤醒词，麦克风会继续录制环境声音，直到发出声音为止。然后，系统将使用与说话者无关或与说话者无关的语音识别算法来识别语音。例如，只要声音清晰且响亮，Amazon Echo就会采用与说话者无关的算法，并接受任何人说的“ Alexa”。相比之下，Apple Siri取决于扬声器。 Siri需要接受用户培训，并且仅接受同一个人的“ Hey Siri”。激活后，SR系统将进入识别阶段，通常将使用与说话者无关的算法将语音转换为文本，即本例中的命令。请注意，与说话者相关的SR通常在本地执行，与说话者无关的SR通过云服务执行[28]。 要使用云服务，已处理的信号将发送到服务器，服务器将提取特征（通常为Mel频率倒谱系数[10、27、62]）并通过机器学习算法（例如，隐马尔可夫模型或神经网络）识别命令 网络）。 最后，命令被发回。给定已识别的命令，命令执行系统将启动相应的应用程序或执行操作。 可接受的命令和相应的动作取决于系统，并且是预先定义的。 流行的语音可控系统包括智能手机，可穿戴设备，智能家居设备和汽车。 智能手机允许用户通过语音命令执行广泛的操作，例如拨打电话号码，发送短信，打开网页，将手机设置为飞行模式等。现代汽车接受一系列精心设计的语音命令来激活 并控制一些车载功能，例如GPS，娱乐系统，环境控制和手机。 例如，如果识别出“呼叫1234567890”，则汽车或智能手机可能会开始拨打电话号码1234567890关于语音可控系统的许多安全性研究都集中于攻击语音识别算法[10]或命令执行环境（例如恶意软件）。 本文针对语音捕获子系统，将在下一部分中对其进行详细介绍。 2.2 麦克风语音捕获子系统记录可听见的声音，并且主要是麦克风，其是将空气传播的声波（即声音）转换为电信号的换能器。最古老和最受欢迎的麦克风之一是电容式麦克风，它通过容量变化将声波转换为电信号。驻极体电容式麦克风（ECM）和微机电系统（MEMS）[2、3、29、52、53]版本都可以在市场上购买。由于微型封装尺寸和低功耗，MEMS麦克风主导了语音可控设备，包括智能手机，可穿戴设备。因此，本文主要关注MEMS麦克风，并将简要报告有关ECM的结果。不过，MEMS和ECM的工作原理相似。如图2（b）所示，MEMS麦克风包含薄膜（可移动板）和互补的带孔背板（固定板）[54]。在存在声波的情况下，由声波引起的气压穿过背板上的孔并到达隔膜，该隔膜是一种薄的固体结构，可响应气压的变化而弯曲[64]。这种机械变形导致电容变化。由于电容器上保持几乎恒定的电荷，因此电容变化将产生交流信号。这样，气压被转换成电信号以进行进一步处理。类似地，如图2（a）所示，ECM麦克风利用由柔性膜和固定板形成的电容来记录声波。语音捕获子系统中的麦克风，低通滤波器（LPF）和ADC旨在捕获可听声音，所有这些功能都旨在抑制超出可听声音频率范围（即20 Hz至20 kHz）的信号。 根据数据表，麦克风的灵敏度频谱在20 Hz至20 kHz之间，理想情况下，应过滤任何其他频率范围内的信号。 即使麦克风记录了高于20 kHz的信号，LPF也应将其删除。 最后，ADC的采样率通常为44.1 kHz，根据奈奎斯特采样定理，数字化信号的频率被限制在22 kHz以下。 2.3威胁模型攻击者的目标是在用户不知情的情况下将语音命令注入到语音可控系统中，并执行未经身份验证的操作。我们假设对手无法直接访问目标设备，拥有自己的传输声音信号的设备，并且无法要求所有者执行任何任务。 没有目标设备访问权限。我们假设对手可以针对她选择的任何语音可控系统，但她无法直接访问目标设备。她无法实际触摸它们，更改设备设置或安装恶意软件。但是，我们假设她完全了解目标设备的特性。可以通过首先获取设备模型，然后在发起攻击之前分析相同模型的设备来获得此类知识。 没有所有者交互。我们假设目标设备可能在所有者附近，但可能没有在使用中并且不引起注意（例如，在桌子的另一侧，屏幕遮盖的地方或放在口袋中）。此外，设备可能无人看管，这可能在所有者暂时不在时（例如，将Amazon Echo留在房间中）发生。或者，设备可能被盗，对手可能会尝试各种可能的方法来解锁屏幕。但是，对手不能要求所有者执行任何操作，例如按下按钮或解锁屏幕。 听不见。由于对手的目标是在不被检测到的情况下注入语音命令，因此她将使用人类听不到的声音，即超声波（f&gt; 20 kHz）。请注意，我们没有使用高频声音（18 kHz &lt;f &lt;20 kHz），因为它们仍然可以被孩子听到。 攻击装备。我们假设对手既可以获取用于发射超声波的扬声器，也可以获取用于播放声音的商品设备。攻击者在目标设备附近。例如，她可能会在受害人的桌子或家附近秘密地留下一个可远程控制的扬声器。或者，她可能在受害者走动时携带便携式扬声器。 0x03 可行性分析DolphinAttack的基本思想是（a）在空中传输之前在超声载波上调制低频语音信号（即基带），以及（b）在接收器处用语音捕获硬件对调制后的语音信号进行解调。由于我们无法控制语音捕获硬件，因此我们必须以一种可以使用语音捕获硬件将其解调为基带信号的方式来调制信号。假设麦克风模块始终利用LPF抑制不想要的高频信号，则解调应在LPF之前完成。由于语音捕获硬件的信号路径从麦克风，一个或多个放大器LPF到ADC开始，因此解调的潜在组件是麦克风和放大器。我们研究了完成DolphinAttack的原理。尽管诸如放大器之类的电子组件被设计为线性的，但实际上它们表现出非线性。利用这种非线性特性，电子元件能够创建新的频率[25]。尽管已经报道并利用了放大器模块的非线性，但包括ECM麦克风和MEMS麦克风在内的麦克风是否具有这种特性仍是未知的。为了进行研究，我们首先在理论上对麦克风模块的非线性建模，然后显示非线性对实际麦克风模块的影响。 3.1非线性效应建模麦克风将机械声波转换为电信号。 从本质上讲，麦克风可以粗略地视为在输入/输出信号传输特性中具有平方律非线性的组件[1、13]。 众所周知，放大器具有非线性特性，可以产生低频范围内的解调信号[20]。 在本文中，我们研究了麦克风的非线性，可以将其建模如下。 假设输入信号为sin（t），输出信号sout（t）为： 其中A是输入信号的增益，B是二次项s2 in的增益。线性分量采用频率为f的正弦输入信号，并输出具有相同频率f的正弦信号。 相比之下，电气设备的非线性会产生谐波和叉积2。尽管通常将它们视为不希望的失真[31]，但具有非线性的设备能够生成新的频率，并且通过精心设计的输入信号，它们可以将信号下变频为 以及恢复基带信号。假设所需的语音控制信号为m（t），我们选择中心频率为fc的载波上的调制信号为 即，使用幅度调制。 不失一般性，设m（t）为简单基调，即m（t）= cos（2πfmt）。 应用等式后。 （2）至 （1）并进行傅立叶变换，我们可以确认输出信号包含预期的频率分量fm以及sin的基本频率分量（即fc-fm，fc + fm和fc），谐波和其他交叉 乘积（即fm，2（fc-fm），2（fc + fm），2fc，2fc + fm和2fc-fm）。 经过LPF后，所有高频成分将被删除，而fm频率成分将保留下来，从而完成了下变频，如图3所示。 3.2 非线性效应评估考虑到麦克风模块非线性效应的理论计算及其对调制后输入信号的影响，在本节中，我们将验证对真实麦克风的非线性效应。我们测试两种类型的麦克风：ECM和MEMS麦克风。 3.2.1 实验设置实验设置如图5所示。我们使用iPhone SE智能手机生成2 kHz语音控制信号，即基带信号。然后将基带信号输入到矢量信号发生器[57]，该信号发生器将基带信号调制到载波上。经功率放大器放大后，调制信号由高质量的全频带超声扬声器Vifa传输[9]。请注意，我们选择的载波范围为9 kHz至20 kHz，因为信号发生器无法生成低于9 kHz频率的信号。在接收器端，我们测试了从耳机中提取的ECM麦克风和ADMP401 MEMS麦克风[16]。如图5所示，ADMP401麦克风模块包含一个前置放大器。为了了解麦克风的特性，我们测量了麦克风而不是前置放大器输出的信号。 3.2.2 结果我们使用两种信号来研究非线性：单音和多音语音。单音: 图4显示了当我们使用20 kHz载波时的结果，这证实了麦克风的非线性有助于解调基带信号。前两个图显示了来自扬声器的原始信号的时域和频域，从而很好地显示了载波频率（20 kHz）和上边带以及下边带（20±2 kHz）。第二行中的两个图显示了来自MEMS麦克风的输出信号，下面两个图显示了来自ECM麦克风的输出信号。即使信号被衰减，尤其是对于ECM麦克风，两个麦克风在频域中的基带（2 kHz）仍能证实解调成功。请注意，频域图包含多个高频谐波，这些谐波将被LPF过滤，并且不会影响语音识别。 声音: 尽管我们可以成功地解调出信号音，但语音是各种频率下无数音调的混合，并且未知解调后的语音信号是否仍与原始信号相似。因此，我们计算了三个“ Hey”声音片段中的Mel频率倒谱系数（MFCC），这是声音使用最广泛的功能之一：（a）由文本语音转换（TTS）引擎生成的原始语音，（b）三星Galaxy S6 Edge以iPhone 6 plus录制的语音播放了原始TTS语音，以及（c）三星S6 Edge以TTS语音调制的语音由全频带超声扬声器调制和播放Vifa [9]。如图6所示，这三种情况的MFCC都是相似的。为了量化相似度，我们计算了原始和记录之间的梅尔倒谱失真（MCD），情况（b）为3.1，情况（c）为7.6。 MCD量化两个MFCC之间的失真，数值越小越好。通常，如果两个语音的MCD值小于8 [23]，则认为它们可以被语音识别系统接受，因此结果鼓励我们对DolphinAttack针对语音可控系统进行进一步的研究。 4 攻击设计DolphinAttack利用听不见的语音注入来静默控制VCS。由于攻击者几乎无法控制VCS，因此成功进行攻击的关键是在攻击发送方生成听不见的语音命令。特别是，DolphinAttack必须为VCS的激活和识别阶段生成语音命令的基带信号，对基带信号进行调制，以便可以在VCS上对其进行有效解调，并设计一种可以在任何地方启动DolphinAttack的便携式发射机。 DolphinAttack的基本构建模块如图7所示，我们将在以下小节中讨论这些细节。在不失一般性的前提下，我们通过使用Siri作为案例研究来讨论设计细节，并且该技术可以轻松地应用于其他SR系统（例如Google Now，HiVoice）。 4.1语音命令生成Siri的工作分为两个阶段：激活和识别。它在接受语音命令之前需要激活，因此我们生成两种类型的语音命令：激活命令和常规控制命令。为了控制VCS，DolphinAttack必须在注入常规控制命令之前生成激活命令。 4.1.1 激活命令生成。成功的激活命令必须满足两个要求：（a）包含唤醒词“ Hey Siri”，以及（b）调成接受Siri训练的用户的特定语音。创建具有这两个要求的激活命令具有挑战性，除非攻击者在附近并设法创建清晰的记录时用户碰巧说“ Hey Siri”。实际上，攻击者最多可以偶然记录任意单词。如果可能的话，使用现有的语音合成技术[38]和从录音中提取的特征来生成特定语音的“嘿Siri”是极其不同的，因为目前尚不清楚Siri使用哪些特征集进行语音识别。因此，我们设计了两种方法来分别针对两种情况生成激活命令：（a）攻击者找不到Siri的所有者（例如，攻击者获得了被盗的智能手机），以及（b）攻击者可以获得一些录音主人的声音。（1）基于TTS的蛮力。 TTS技术的最新进展使将文本转换为语音变得容易。 因此，即使攻击者没有机会从用户那里获得任何语音记录，攻击者也可以通过TTS（文本到语音）系统生成一组包含唤醒词的激活命令。 观察到的启发是，具有相似声调的两个用户可以激活另一个人的Siri。 因此，只要集合中的激活命令之一具有与所有者足够接近的声音，就足以激活Siri。 在DolphinAttack中，我们借助现有的TTS系统（如表1所示）准备了一组具有各种音调和音色的激活命令，其中包括Selvy Speech，Baidu，Google等。总共，我们获得了90种类型的TTS 声音。 我们选择Google TTS语音来训练Siri，其余的用于攻击 （2）级联综合。当攻击者可以录制来自Siri所有者的几个单词但不是必需的“嘿Siri”时，我们建议通过从可用录制中的其他单词中搜索相关的音素来合成所需的语音命令。英文大约有44个音素，而唤醒字“嘿Siri”使用6个音素（即HH，EY，S，IH，R，IY）。许多单词的发音与“ Hey”或“ Si”或“ ri”相同，可以将它们拼接在一起。例如，我们可以将“ he”和“ cake”连接起来以获得“ Hey”。同样，“ Siri”可以是“城市”和“携带”的组合。如图8所示，我们首先在记录的句子中搜索单个或组合的音素，然后如果找到匹配项，则提取感兴趣的片段。最后，将匹配的音素组合在一起。为了评估该方案的可行性，我们进行了以下实验。我们使用Google TTS生成用于训练SR系统的“ Hey Siri”，并生成两组候选语音以合成“ Hey Siri”：1.“ he”，“ cake”，“ city”，“ carry”； 2.“he is a boy”, “eat a cake”, “in the city”, “read after me”。合成激活命令后，我们使用如图5所示的相同实验设置在iPhone 4S上对其进行测试。两个合成的“ Hey Siri”都可以成功激活Siri。 4.1.2 通用控制命令生成。常规控制命令可以是启动应用程序（例如，“拨打911”，“打开www.google.com”）或配置设备（例如，“开启飞行模式”）的任何命令。与激活命令不同，SR系统不会验证控制命令的身份。因此，攻击者可以选择任何控制命令的文本，并利用TTS系统生成命令。 4.1.3 评估。我们测试激活和控制命令。在不失一般性的前提下，我们通过利用Tab中总结的TTS系统生成激活和控制命令。 1.特别是，我们从这些TTS系统的网站上下载了两个语音命令：“ Hey Siri”和“ call 1234567890”。对于激活，我们使用Google TTS系统中的“ Hey Siri”来训练Siri，其余的用于测试。我们通过iPhone 6 Plus和台式设备播放语音命令（如图5所示），并在iPhone 4S上进行测试。选项卡中汇总了这两个命令的激活和识别结果。结果表明，SR系统可以识别来自任何TTS系统的控制命令。在89种类型的激活命令中，有35种可以激活Siri，成功率为39％。 4.2 语音命令调制生成语音命令的基带信号后，我们需要在超声载波上对其进行调制，以使它们听不到。 为了利用麦克风的非线性，DolphinAttack必须利用幅度调制（AM）。 4.2.1 AM调制参数。在AM中，载波的幅度与基带信号成比例地变化，并且幅度调制产生一个信号，其功率集中在载波频率和两个相邻的边带上，如图9所示。 描述如何在DolphinAttack中选择AM参数。（1）深度：调制深度m定义为m ＝ M / A，其中A是载波幅度，M是调制幅度，即，M是幅度从其未调制值起的峰值变化。 例如，如果m = 0.5，则载波幅度在其未调制电平之上（或之下）变化50％。 调制深度与麦克风非线性效应的利用直接相关，我们的实验表明，调制深度与硬件有关（在第5节中有详细介绍）。（2）载波频率。载波频率的选择取决于几个因素：超声波的频率范围，基带信号的带宽，低通滤波器的截止频率以及VCS上麦克风的频率响应以及频率攻击者的回应。调制信号的最低频率应大于20 kHz，以确保听不见。假设语音命令的频率范围为w，则载波频率fc必须满足fc-w&gt; 20 kHz的条件。例如，假设基带的带宽为6 kHz，则载波频率必须大于26 kHz，以确保最低频率大于20 kHz。人们可能会考虑使用20 kHz以下的载波，因为这些频率对于大多数人来说是听不到的，除了小孩。但是，这样的载波（例如，＜20kHz）将无效。这是因为，当载波频率和下边带低于低通滤波器的截止频率时，它们将不会被滤波。因此，恢复的语音不同于原始信号，并且语音识别系统将无法识别命令。 类似于许多电子设备，麦克风是频率选择性的，例如，各种频率下的增益会变化。为了提高效率，载波频率应是扬声器和VCS麦克风上增益最高的乘积。为了发现最佳载波频率，我们测量扬声器和麦克风的频率响应，即，在相同的激励下，我们测量各种频率下的输出幅度。图10显示了Samsung Galaxy S6 Edge 3上的ADMP 401 MEMS麦克风和扬声器的频率响应。麦克风和扬声器的增益不一定随频率的增加而降低，因此有效载波频率可能不会单调。（3）语音选择。 各种声音映射到各种基带频率范围。 例如，女性语音通常具有比男性语音更宽的频带，这导致在可听频率范围内频率泄漏的可能性更大，即，调制信号的最低频率可以小于20kHz。 因此，如果可能，应选择带宽较小的语音以创建基带语音信号 4.3 语音命令发送器我们设计了两个发射器：（a）由专用信号发生器驱动的强大发射器（如图5所示），以及（b）由智能手机驱动的便携式发射器（如图11所示）。 我们利用第一个来验证和量化DolphinAttack可以完成各种听不见的语音命令的程度，而我们使用第二个来验证步行攻击的可行性。 这两个发射机均由三个组件组成：信号源，调制器和扬声器。 信号源产生原始语音命令的基带信号，并输出到调制器，该调制器以幅度调制（AM）的形式将语音信号调制到频率为fc的载波上。 最后，扬声器将调制后的信号转换成声波，并请注意扬声器的采样率必须大于2（fc + w），以避免信号混叠。 4.3.1 具有信号发生器的强大变送器我们将智能手机用作信号源，并将图5中描述的矢量信号发生器用作调制器。请注意，信号发生器的采样范围为300 MHz，远大于超声频率，并且可以使用预定义的参数调制信号。功能强大的发射器的扬声器是名为Vifa [9]的宽带动态超声扬声器。 4.3.2 带有智能手机的便携式变送器便携式发射器利用智能手机来发射调制信号。因为我们发现许多设备的最佳载波频率都大于24 kHz，如表3所示。 大多数智能手机无法完成任务。大多数智能手机最多支持48 kHz采样率，并且只能发送载波频率最高为24 kHz的调制窄带信号。为了构建适用于各种VCS的便携式发射器，我们购买了三星Galaxy S6 Edge，它支持高达192 kHz的采样率。不幸的是，三星Galaxy S6的车载扬声器会衰减频率大于20 kHz的信号。为了减轻这个问题，我们使用窄带超声换能器[56]作为扬声器，并在超声换能器之前添加了一个放大器，如图11所示。这样，有效的攻击范围得以扩展。 5 VCS的可行性实验我们在16种流行的语音可控系统和7种语音识别系统上通过实验验证了DolphinAttack，并寻求以下三个问题的答案：（a）攻击是否会针对各种操作系统和硬件平台上的不同语音识别系统起作用？ （b）不同的软件和硬件如何影响攻击的性能？ （c）成功实施攻击的关键参数是什么？ 本部分详细介绍了实验设计，设置和结果。 5.1 系统选择我们检查了针对各种先进的语音识别系统和现成的VCS的DolphinAttack攻击，这些攻击已在Tab 3.中列出。 该列表并非旨在详尽无遗，而是提供了一组具有代表性的VCS，可以尽我们最大的努力进行实验。我们选择目标系统的方法是双重的-软件和硬件。首先，我们选择可公开使用的主要语音识别系统，例如Siri，Google Now，Alexa，Cortana等。与普通软件不同，SR系统（尤其是专有系统）高度依赖硬件和操作系统。例如，只能在Apple产品上找到和使用Siri。 Alexa仅限于Amazon设备； Cortana仅在Windows计算机上运行。尽管如此，我们还是选择了与SR系统兼容的硬件并进行了实验。为了探究硬件对攻击性能的影响，我们检查了运行同一SR系统的不同硬件模型（例如，各代iPhone上的Siri）受到的攻击。总而言之，我们选择在活跃用户的消费市场上流行的VCS和SR系统，并涵盖各种应用领域和使用场景。在标签页中。参见Tab 3.，我们总结了用于实验的所选VCS，可以将其分为三类-个人设备（可穿戴设备，智能手机，平板电脑，计算机），智能家居设备和车辆。 5.2 实验设置我们使用相同的实验设置和设备测试对所选语音可控系统和语音识别系统的攻击，并在注入具有三个目标的不可听的语音命令时报告其行为： 检查攻击的可行性。 量化参数以调整成功的攻击。 测量攻击性能。 设备： 除非另有说明，否则所有实验均使用默认的实验设备：如图5所示的功能强大的发射器，其中包括智能手机作为信号源，信号发生器作为调制器以及名为Vifa的宽带动态超声扬声器[9]。 作为扬声器播放听不见的语音命令。 由于功能强大的发射器能够以多种载波（从9 kHz到50 kHz）发射信号，因此我们将其用于可行性研究。 相比之下，便携式发射机使用窄带扬声器，其传输频率受到可用的窄带扬声器的限制。 在我们的情况下，我们的便携式发射机可以以23 kHz，25 kHz，33 kHz，40 kHz和48 kHz的频率发送信号。 设定：除非受到设备尺寸的限制，否则我们会将选定的设备放在台式攻击设备前面，并且桌子上的距离各不相同，并且设备麦克风朝向扬声器。将设备和扬声器都升高到相同的高度（即在桌子上方10厘米），以避免机械耦合。除带有汽车的测试外，所有实验均在我们的实验室中进行，平均背景噪声为55 dB SPL（声压级），并且我们确认在测试频段（20 kHz – 50 kHz）中没有干扰声。我们通过功能强大的发射器播放听不见的语音命令，并在设备屏幕或设备声学响应中观察结果。通常，设备上安装了多个麦克风以拾取来自各个方向的声音。通常所有麦克风都用于语音识别。在我们的实验中，我们专门测试了显示最佳解调效果的设备。 语音命令： 针对两种类型的攻击（激活和识别）准备了两种语音命令。 对于那些支持语音激活的系统，我们尝试使用听不见的唤醒单词命令激活它们。 要检查语音识别系统是否可以正确识别听不见的语音命令，我们选择了一些可以理解的英语命令，如Tab 2中所示。 由于所有设备均不支持任何命令，因此我们准备了一组命令来覆盖所有设备。 对于每个命令，我们尝试两种音频来源：来自TTS引擎的合成声音，以及作者所说的真实人类声音。 声压级：尽管为攻击而产生的声音是人类无法听到的，但是我们仍然使用自由场测量麦克风[50]以分贝为单位测量声压级（SPL）。 在距Vifa [9]扬声器10 cm处测量的超声接收声压级为125 dB。 攻击：在识别攻击中，SR系统是事先手动激活的。 在激活攻击中，不允许与设备进行物理交互。 仅当从SR系统识别的文本与攻击命令完全匹配时，才认为攻击成功，并且仅记录距离。 调制参数： 我们认为调制参数可能会影响攻击性能。 我们考虑幅度调制中的两个因素：载波频率fc和调制深度。 为了量化其影响，我们使用Google TTS引擎作为基带音频源，将设备放置在距宽带超声扬声器Vifa [9] 10 cm处，并测量三个值：（a）fc range-载波范围 成功进行识别攻击且100％准确的频率。 （b）素数fc －解调后展现最高基带4幅度的fc。 （c）AM深度—成功进行识别攻击且100％准确时，在原始fc处的调制深度。 5.3 可行性结果Tab. 3总结实验结果。 从Tab. 3所示，我们可以得出结论，DolphinAttack可与几乎所有经过检查的SR系统和设备一起使用。 特别是，SR系统可以在所有经过测试的硬件上正确解释听不到的语音命令，并且在需要激活的所有VCS上都可以成功激活。 但是，结果确实表明，设备和系统需要各种参数才能实现相同的攻击效果。 我们讨论以下结果：硬件依赖性：DolphinAttack的基本原理是在数字化组件之前注入听不见的语音命令。 因此，DolphinAttack的可行性在很大程度上取决于音频硬件，而不是语音识别系统。 例如，运行Siri的同一制造商的各种设备在攻击成功率，最大攻击距离和调制参数方面显示出很大的差异。 这是因为各种型号采用不同的硬件（例如，麦克风，放大器，滤波器），这导致输入到相同SR系统的数字化音频发生变化。 我们在两个相同设备（iPhone SE）上的实验显示出相似的攻击参数和结果。 因此，攻击者事先研究硬件以获得令人满意的攻击结果是可行的。SR系统依赖性：我们发现，各种SR系统可能会以不同方式处理相同的音频。 我们在运行iPhone SE的Google Chrome中测试了语音搜索。 表3中的结果表明，Google Chrome的fc范围与Siri实验中的fc范围重叠，这表明我们的攻击取决于硬件。 但是，fc，AM深度和识别距离的差异是由SR系统引起的识别与激活：根据攻击距离，各种设备和SR系统对识别和激活攻击的反应可能不同。 对于某些设备（8个设备），可以比识别攻击更大的距离实现激活攻击，而对于其他设备（6个设备），成功激活攻击的有效范围要比识别攻击小。 此外，我们观察到，对于许多设备而言，在控制命令之前附加激活命令（例如“ Hey Siri”）可能会增加正确识别的可能性，这可能是因为SR系统专门对激活命令进行了训练，使之成为可能。 在常开模式下识别。命令很重要： 语音命令的长度和内容会影响成功率和最大攻击距离。 在实验中，我们严格要求要求正确识别命令中的每个单词，尽管某些命令可能不需要这样做。 例如，“呼叫/ FaceTime 1234567890”和“打开dolphinattack.com”比“打开飞机模式”或“今天的天气如何”更难被识别。 在前一种情况下，必须正确识别执行字“ call”，“ open”和内容（数字，url）。 但是，对于后一种情况，仅识别诸如“飞机”和“天气”之类的关键字就足以执行原始命令。 如果攻击命令简短且对于SR系统通用，则可以提高攻击性能。载波频率： fc是影响攻击成功率的主要因素，并且在各个设备之间也显示出很大的差异。对于某些设备，成功进行识别攻击的fc范围可以宽至20-42 kHz（例如iPhone 4s），也可以窄至几个单个频率点（例如iPhone 5s）。我们将这种多样性归因于这些麦克风的频率响应和频率选择性的差异以及音频处理电路的非线性。例如，Nexus 7的fc范围是从24到39 kHz，这可以从两个方面进行解释。 fc不高于39 kHz，因为Vifa扬声器在39 kHz以上的频率响应较低，而Nexus 7麦克风之一也较低。因此，结合起来，高于39 kHz的载波不再足够有效以注入听不见的语音命令。由于麦克风频率响应的非线性，fc不能小于24 kHz。我们观察到，当基带谐波的幅度大于基带之一时，无法听到的语音命令对于SR系统变得不可接受。例如，在给定400 Hz音调的基带的情况下，我们测量Nexus 7上的解调信号（即400 Hz基带），并观察800 Hz（2次谐波），1200 Hz（3次谐波）甚至更高的谐波，这可能是由于音频处理电路的非线性所致。如图12所示，当fc小于23 kHz时，第二和第三谐波要强于第一谐波，这会使基带信号失真并使SR系统难以识别。导致最佳攻击性能的Prime fc是既显示高基带信号又显示低谐波的频率。在Nexus 7上，Prime fc为24.1 kHz调制深度： 调制深度会影响解调后的基带信号的幅度及其谐波，如图13所示。随着调制深度从0％逐渐增加到100％，解调后的信号会变得更强，进而提高SNR和攻击成功率， 除少数例外（例如，当谐波使基带信号失真的程度大于AM深度较低的情况时）。 我们在Tab 3 中报告了对每台设备成功进行识别攻击的最小深度。攻击距离： 攻击距离从2厘米到最大175厘米不等，并且跨设备差异很大。 值得注意的是，我们在Amazon Echo上两次攻击都可以达到的最大距离为165厘米。 我们认为，可以使用可以产生更高压力水平的声音并表现出更好的声音指向性的设备来增加距离，或者使用更短和更易于识别的命令来增加距离。努力与挑战：在进行上述实验时，我们面临挑战。 除了获取设备以外，由于缺少音频测量反馈界面，因此测量每个参数非常耗时且费力。 例如，为测量Prime fc，我们使用不同平台上的音频频谱分析软件在各种设备上分析解调结果：iOS [30]，macOS [34]，Android [41]和Windows [35]。 对于不支持安装频谱软件的设备（例如Apple Watch和Amazon Echo），我们利用呼叫和命令日志回放功能，并在另一台中继设备上测量音频。 5.4 小结我们将实验总结如下。 （1）我们验证了跨越16种不同设备和7种语音识别系统的识别和激活攻击，并在几乎所有设备上均获得了成功。 （2）我们测量了所有设备的攻击性能，其中一些设备足以应付日常情况下的实际攻击。 例如，我们可以在距离iPhone 2s和Amazon Echo约2米的地方启动DolphinAttack。 （3）我们测量，检查并讨论了与攻击性能有关的参数，包括SR系统，设备硬件，语音命令，fc，AM深度等。 6 影响定量在本节中，我们将使用功能强大的发射器（即，图5中所示的台式机设置），根据语言，背景噪声，声压级和攻击距离评估DolphinAttack的性能。 此外，我们评估了使用便携式设备进行的漫游攻击的有效性。 6.1 语言的影响为了检查DolphinAttack在语言方面的有效性，我们选择了五种语言中的三个语音命令。语音命令包括激活命令（“ Hey Siri”）和两个控制命令（“ Call 1234567890”和“ Turn onplane mode”），代表针对SR系统的三种攻击：激活SR系统，启动对用户的监视，和拒绝服务攻击。每个语音命令分别以英语，中文，德语，法语和西班牙语进行测试。我们针对与运行iOS 10.3.1的iPhone 6 Plus配对的Apple Watch推出DolphinAttack。对于每种语言的每种语音命令，我们将其重复10次并计算平均成功率。距离设置为20 cm，测得的背景噪声为55 dB。我们利用25 kHz载波频率和100％AM深度。图14示出了给定语言的三个语音命令的识别结果。我们可以看到，各种语言和语音命令的识别率几乎相同。特别地，英语和西班牙语中所有语音命令的识别率均为100％，并且三种语音命令在所有语言中的平均识别率分别为100％，96％和98％。此外，用于激活的识别率（即，“嘿Siri”）高于控制命令“呼叫1234567890”和“打开飞机模式”之一。这是因为激活命令的长度比控制命令的长度短。无论如何，结果表明我们的方法对于各种语言和语音命令都是有效的。 6.2 背景噪声的影响众所周知，语音识别对背景噪声敏感，建议在安静的环境中使用。因此，我们在以下三种情况下检查了通过DolphinAttack发出的听不见的语音命令注入：在办公室，咖啡馆，在街上。为确保实验可重复，我们通过以选定的SPL播放背景声音来模拟这三种情况，并评估它们对识别率的影响。我们选择Apple Watch作为攻击目标，并通过迷你声级计测量背景噪音。从表4可以看出，激活命令的识别率在所有三个场景中均超过90％，而控制命令（“飞机飞行模式”）的识别率则随着环境噪声水平的提高而降低。这是因为激活命令比控制命令短。随着控制命令的单词数增加，由于无法识别任何单词可能导致命令识别失败，因此识别率迅速下降。 6.3 声压级的影响对于可听和不可听的声音，较高的SPL会导致录制的语音质量更高，从而识别率也更高。这是因为对于给定的噪声水平，较高的SPL始终意味着较大的信噪比（SNR）。为了探索SPL对DolphinAttack的影响，我们在Apple Watch和Galaxy S6 Edge智能手机上测试了控制命令（“ Call 1234567890”）。在所有实验中，将扬声器放置在距目标设备10厘米的位置，并将迷你声级计放置在扬声器旁边以测量环境噪声。我们用两种粒度来量化SPL的影响：句子识别率和单词识别率。句子识别率计算成功识别的命令的百分比。只有正确识别了命令中的每个单词，才认为命令已被识别。单词识别率是正确解释的单词的百分比。例如，如果命令“ call 1234567890”被识别为“ call 1234567”，则单词识别率为63.6％（7/11）。图15（a）（b）显示了SPL对两种识别率的影响。毫不奇怪，给定相同的SPL，单词识别率始终大于句子识别率，直到两者都达到100％。对于Apple Watch，一旦SPL大于106.2 dB，两种识别率都将变为100％。相比之下，Galaxy S6 Edge达到100％识别率的最低SPL为113.96 dB，高于Apple Watch的最低声压级。这是因为在解调听不见的语音命令方面，Apple Watch胜过Galaxy S6 Edge。 6.4 攻击距离的影响在本节中，将使用激活命令（“ Hey Siri”或“ Hi Galaxy”）和控制命令（“ Call 1234567890”）来测试各种距离下的识别率。 我们评估了Apple Watch和Galaxy S6 Edge上两个命令的识别率，并在图16中进行了描述。通常，激活命令的识别率高于控制命令的识别率，因为激活 该命令包含的单词数少于控制命令。 可以在100厘米远的地方以100％的成功率激活Apple Watch，从25厘米处以100％的成功率激活Galaxy S6 Edge。 我们认为，这两种设备之间的差异是因为Apple Watch戴在手腕上，并且可以接受比智能手机更长的语音命令。 6.5 便携式设备攻击评估在本节中，我们评估便携式设备攻击的有效性。设定。我们将运行Android 6.0.1的Galaxy S6 Edge智能手机用作攻击设备，将Apple Watch作为受害者设备，并将其与iPhone 6 Plus配对使用。攻击声音命令是“打开飞行模式”。我们将fc分别设置为{20、21、22、23、24} kHz。 AM深度为100％，采样率为192 kHz。基带信号的最大频率为3 kHz。结果，如表5所示，我们成功地在Apple Watch上以23 kHz载波频率“开启了飞行模式”。请注意，20 kHz和21 kHz也成功。但是，频率泄漏低于20 kHz，听起来像，可以听到。单词和句子的识别率是100％。随着fc的增加，由于扬声器的频率选择性，Apple Watch无法识别语音命令。为了扩展攻击距离，我们利用低功率音频放大器（3瓦）模块来驱动超声换能器，如图11所示。使用放大器模块，有效攻击的最大距离增加到27厘米。请注意，使用专业设备和功能更强大的放大器可以进一步扩大攻击距离。攻击者可以使用受害者的设备发起远程攻击。例如，对手可以上传音频或视频剪辑，其中语音命令嵌入在网站中，例如YouTube。当受害者的设备播放音频或视频时，可能会无意识地触发周围的语音可控系统，例如Google Home Assistant，Alexa和手机。 7 防御在本节中，我们将从硬件和软件角度讨论针对上述攻击的防御策略。 7.1 基于硬件的防御我们提出了两种基于硬件的防御策略：麦克风增强和基带消除。 麦克风增强：语音命令听不到的根本原因是，麦克风可以感应到高于20 kHz的频率的声音，而理想的麦克风则不能。默认情况下，当今移动设备上的大多数MEMS麦克风都允许20 kHz以上的信号[2、3、29、52、53]。因此，应增强麦克风并设计其抑制任何频率在超声范围内的声音信号。例如，iPhone 6 Plus的麦克风可以很好地抵抗听不见的语音命令。 语音命令取消听不见。在使用传统麦克风的情况下，我们可以在LPF之前添加一个模块，以检测调制后的语音命令并使用调制后的语音命令取消基带。特别是，我们可以检测到具有AM调制特性的超声频率范围内的信号，并对信号进行解调以获得基带。例如，在存在不可听见的语音命令注入的情况下，除了已解调的基带信号m（t）之外，记录的模拟语音信号还应包括原始调制信号：v（t）= Am（t）cos（2πfc t）+ cos（2πfc t），其中A是输入信号m（t）的增益。通过下变频v（t）以获得Am（t）并调整幅度，我们可以减去基带信号。请注意，这样的命令取消过程不会影响麦克风的正常操作，因为捕获的可听语音信号与超声范围内的噪声之间将不存在相关性。 7.2 基于软件的防御基于软件的防御研究调制语音命令的独特功能，这些功能与真正的语音命令不同。如图17所示，恢复的（解调的）攻击信号在500到1000Hz的高频范围内显示出与原始信号和记录信号的差异。原始信号由Google TTS引擎产生，调制的载波频率为25 kHz。因此，我们可以通过分析500至1000 Hz频率范围内的信号来检测DolphinAttack。特别是，基于机器学习的分类器将对其进行检测。为了验证检测DolphinAttack的可行性，我们利用支持的矢量机（SVM）作为分类器，并从音频中提取了时域和频域中的15个特征。我们生成了12种语音命令（即“ Hey Siri”）：NeoSpeech TTS引擎提供了8种语音，Selvy TTS引擎提供了4种语音。对于每种类型，我们获得了两个样本：一个被记录，另一个被恢复。总共有24个样本。为了训练SVM分类器，我们使用5个录制的音频作为正样本，并使用5个恢复的音频作为负样本。其余14个样本用于测试。分类器可以以100％真实肯定率（7/7）和100％真实否定率（7/7）区分恢复的音频和录制的音频。使用简单SVM分类器的结果表明可以使用基于软件的防御策略来检测DolphinAttack。 8 相关工作 语音可控系统的安全性。越来越多的研究工作投入于研究语音可控系统的安全性[10、18、28、38、61]。 Kasmi等。 [28]通过在耳机电缆上施加有意的电磁干扰，对现代智能手机引入了语音命令注入攻击，而在本文中，我们通过利用超声波上的麦克风非线性来注入语音命令。 Mukhopadhyay等。 [38]展示了对最先进的自动说话人验证算法的语音模仿攻击。他们根据受害者的样本建立了受害者声音的模型。 [18]设计了一种权限绕过来自零许可Android应用程序通过电话扬声器的攻击。隐藏的语音命令和Cocaine noodles[10，61]使用可听和扭曲的音频命令来攻击语音识别系统。在这些攻击下，受害者有时可以观察到混淆的语音命令。 DolphinAttack受这些攻击的动机，但是完全听不见且听不到，我们展示了可以使用便携式设备启动DolphinAttack 配备传感器的设备的安全性。配备有各种传感器的商业设备（例如，智能手机，可穿戴设备和平板电脑）正在逐渐普及。随着无处不在的移动设备的增长趋势，安全性成为人们关注的焦点。许多研究人员[14、15、46、60]专注于研究对智能设备上的传感器的可能攻击。其中，传感器欺骗（即，将恶意信号注入受害者传感器）引起了广泛关注，并被认为是对配备传感器的设备的最严重威胁之一。 Shin等。将传感器欺骗攻击[46]分为三类：常规信道攻击（重放攻击）[19、26、66]，传输信道攻击和侧信道攻击[11、14、15、47、49]。 Dean等。 [14，15]证明，当声频分量接近陀螺仪传感质量的共振频率时，MEMS陀螺仪容易受到大功率高频声噪声的影响。利用机载传感器，Gu等。 [24]设计了一种使用振动马达和加速度计的加密密钥生成机制。我们的工作重点是麦克风，可以将其视为一种传感器。 通过传感器泄露隐私。 Michalevsky等。 [36]利用MEMS陀螺仪来测量声学信号，从而揭示扬声器信息。 Schlegel等。 [44]设计了一种木马程序，可以从智能手机的音频传感器中提取高价值数据。 Owusu等。 [40]利用加速度计的读数作为副通道，在智能手机触摸屏键盘上提取输入文本的整个序列，而无需特殊的特权。 Aviv等。 [6]证明了加速度传感器可以揭示用户的点击和基于手势的输入。 Dey等。 [17]研究了如何利用车载加速度计的缺陷对智能手机进行指纹识别，并且指纹可以用作识别智能手机所有者的标识符。西蒙等。 [48]利用摄像机和麦克风来推断在智能手机的仅数字软键盘上输入的PIN。 Li等。文献[33]可以根据照片中的阴影和相机的传感器读数，通过估计太阳位置来验证照片的捕获时间和位置。 Sun等。 [55]提出了一个视频辅助按键推论框架，以从平板电脑动作的秘密视频记录中推断出平板电脑用户的输入。 Backes等。 [7]显示，可以根据打印机的声音恢复处理英语的点阵打印机正在打印的内容。同样，我们研究了如何利用麦克风漏洞来破坏安全和隐私。罗伊等。 [42]提出了BackDoor，它在超声频带上的两个扬声器和麦克风之间建立了一个声音（但听不见）通信通道。特别是，BackDoor利用两个超声波扬声器传输两个频率。通过麦克风的非线性振膜和功率放大器后，这两个信号在可听频率范围内产生一个“阴影”，可以携带数据。但是，“阴影”是单一音调，而不是由丰富音调集组成的语音命令。相比之下，我们表明可以使用一个扬声器向SR系统注入听不见的命令，从而引起各种安全和隐私问题。 海豚攻击”的局限性分析上面谈到了“海豚攻击”实现的基本原理。但是经过我们的分析，这种“漏洞”虽然理论上存在风险，但是实现代价较大，且整体可行性较低，大家不必过于恐惧。下面我们再来分析一下它能实现的效果的局限性： 局限性1： 测试设备发射要求高，不易隐藏作案。首先，该系统需要一个大功率且大尺寸的信号发生器来生成高质量的超声信号；同时，目前的普通麦克风对20KHz以上的信号频响衰减非常大，这就要求超声信号的发射功率有相当大的发射功率。这篇文章中使用的超声发射器可以支持到300MHz的频率范围，超声播放的声压级达到了125dBL，这种情况下普通的简化装置的放大器和喇叭是实现不了的。 局限性2： 攻击距离很短，智能家居产品不受影响。同样是由于目前普通麦克风对20KHz以上的信号频响衰减非常大，在声压级是125dBL的播放的超声信号下（这个音量已经需要非常专业播放设备了），实验的最远冲击距离只有1.75m，对于大部分设备超过0.5m就没有响应了，再加上超声信号没有穿墙能力，因此对于放在家中的智能硬件设备是没有任何影响的。对于携带到公共场所的手机和可穿戴设备则有一定的“风险”。 局限性3： 攻击语音质量很低，效果和单个硬件相关。如前面我们的分析，由于解调后的信号毕竟是经过低通滤波器，导致各频带都是有不同程度衰减的，且大部分ADC都有抗混叠滤波，因此最终设备端解调进来的Baseband信号失真很严重，信噪比也不会很高。攻击效果也跟硬件本身相关，比如麦克风型号、低通滤波器的实现方式和效果、ADC抗混叠效果和采样频率都是相关的。想要达到好的效果必须根据实际的硬件来调节载波频率，信号强度等参数，这对于公共场所游走作案，且不知道被攻击者使用的什么设备的情况下是比较难以实现的。 9 结论在本文中，我们提出了DolphinAttack，这是对SR系统的听不见的攻击。 DolphinAttack利用AM（振幅调制）技术来调制超声载波上的可听语音命令，从而使人无法感知命令信号。攻击者可以使用DolphinAttack攻击主要的SR系统，包括Siri，Google Now，Alexa等。为避免实际滥用DolphinAttack，我们从硬件和软件两个方面提出了两种防御解决方案。]]></content>
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+        <tag>硬件攻击</tag>
+        <tag>传感器</tag>
+        <tag>语音助手</tag>
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     <title><![CDATA[DataCon Coremail邮件安全第三题 Writeup]]></title>
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     <title><![CDATA[模糊测试与AFL]]></title>
     <url>%2F2019%2F07%2F01%2FAFL-first-learn%2F</url>
-    <content type="text"><![CDATA[接触这个词语已经有一年了，但还没有学习过更没有上手实践过，正好趁这个机会好好弄弄AFL。提起模糊测试，我们总会联想起这样或那样的专业术语——测试用例、代码覆盖率、执行路径等等，你可能和我一样一头雾水，这次我们就来看个明白 0x01 模糊测试首先，模糊测试（Fuzzing）是一种测试手段，它把系统看成一个摸不清内部结构的黑盒，只是向其输入接口随机地发送合法测试用例，这些用例并不是开发者所预期的输入，所以极有可能会造成系统的崩溃，通过分析崩溃信息，测试人员（黑客）就可以评估系统是否存在可利用的漏洞。模糊测试的过程，就好像是一个不断探测系统可以承受的输入极限的过程，让我想起学电子的时候对一个滤波器进行带宽的评估，如果我们知道内部电路原理，那么这个器件对于我们就是白盒了，可以直接通过公式计算理论带宽，现在系统对于我们而言是一个黑盒，我们通过在足够大频率范围内对其不断输入信号，就能测试出其实际带宽。 模糊测试方法一览 基于变种的Fuzzer 基于模板的Fuzzer 基于反馈演进的Fuzzer 基于追踪路径覆盖率 基于分支覆盖率 在已知合法的输入的基础上，对该输入进行随机变种或者依据某种经验性的变种，从而产生不可预期的测试输入。 此类Fuzzer工具的输入数据，依赖于安全人员结合自己的知识，给出输入数据的模板，构造丰富的输入测试数据。 此类Fuzzer会实时的记录当前对于目标程序测试的覆盖程度，从而调整自己的fuzzing输入。 PAP:路径编码的算法;后面会产生路径爆炸的问题 漏洞的爆发往往由于触发了非预期的分支 Taof, GPF, ProxyFuzz, Peach Fuzzer SPIKE, Sulley, Mu‐4000, Codenomicon AFL 0x02 AFL快速入门1）用make编译AFL。如果构建失败，请参阅docs / INSTALL以获取提示。2）查找或编写一个相当快速和简单的程序，该程序从文件或标准输入中获取数据，以一种有价值的方式处理它，然后干净地退出。如果测试网络服务，请将其修改为在前台运行并从stdin读取。在对使用校验和的格式进行模糊测试时，也要注释掉校验和验证码。遇到故障时，程序必须正常崩溃。注意自定义SIGSEGV或SIGABRT处理程序和后台进程。有关检测非崩溃缺陷的提示，请参阅docs/README中的第11节。3）使用afl-gcc编译要模糊的程序/库。一种常见的方法是：12$ CC = /path/to/afl-gcc CXX =/path/to/afl-g++ ./configure --disable-shared$ make clean all 如果程序构建失败，请联系 &#97;&#x66;&#x6c;&#45;&#x75;&#x73;&#x65;&#114;&#x73;&#64;&#103;&#x6f;&#x6f;&#103;&#108;&#x65;&#103;&#x72;&#111;&#x75;&#112;&#115;&#x2e;&#99;&#111;&#109;。4）获取一个对程序有意义的小而有效的输入文件。在模糊详细语法（SQL，HTTP等）时，也要创建字典，如dictionaries/README.dictionaries中所述。5）如果程序从stdin读取，则运行afl-fuzz，如下所示：./afl-fuzz -i testcase_dir -o findings_dir -- /path/to/tested/program [... program&#39;s cmdline ...] 如果程序从文件中获取输入，则可以在程序的命令行中输入@@; AFL会为您放置一个自动生成的文件名。 一些参考文档 docs/README - AFL的一般介绍，docs/perf_tips.txt - 关于如何快速模糊的简单提示，docs/status_screen.txt - UI中显示的花絮的解释，docs/parallel_fuzzing.txt - 关于在多个核上运行AFL的建议Generated test cases for common image formats - 生成图像文件测试用例的demoTechnical “whitepaper” for afl-fuzz - 技术白皮书 适用环境该工具已确认适用于32位和64位的x86 Linux，OpenBSD，FreeBSD和NetBSD。 它也适用于MacOS X和Solaris，但有一些限制。 它支持用C，C ++或Objective C编写的程序，使用gcc或clang编译。 在Linux上，可选的QEMU模式也允许对黑盒二进制文件进行模糊测试。 AFL的变体和衍生物允许您模糊Python，Go，Rust，OCaml，GCJ Java，内核系统调用，甚至整个虚拟机。 还有一个密切启发的进程模糊器，它在LLVM中运行，并且是一个在Windows上运行的分支。 最后，AFL是OSS-Fuzz背后的模糊引擎之一。 哦 - 如果你安装了gnuplot，你可以使用afl-plot来获得漂亮的进度图。 0x03 AFL特点 非常复杂。它是一种插桩器（instrumentation）引导的遗传模糊器，能够在各种非平凡的目标中合成复杂的文件语义，减少了对专用的语法识别工具的需求。它还带有一个独特的崩溃浏览器，一个测试用例最小化器，一个故障触发分配器和一个语法分析器 - 使评估崩溃错误的影响变得简单。 智能。它围绕一系列经过精心研究，高增益的测试用例预处理和模糊测试策略而构建，在其他模糊测试框架中很少采用与之相当的严格性。结果，它发现了真正的漏洞。 它很快。由于其低级编译时间或仅二进制检测和其他优化，该工具提供了针对常见现实世界目标的近原生或优于原生的模糊测试速度。新增的持久模式允许在最少的代码修改的帮助下，对许多程序进行异常快速的模糊测试。 可以链接到其他工具。模糊器可以生成优质，紧凑的测试语料库，可以作为更专业，更慢或劳动密集型流程和测试框架的种子。它还能够与任何其他软件进行即时语料库同步。 0x04 AFL README Written and maintained by Michal Zalewski &#108;&#99;&#x61;&#109;&#116;&#117;&#x66;&#x40;&#103;&#x6f;&#x6f;&#x67;&#x6c;&#101;&#46;&#x63;&#111;&#x6d; Copyright 2013, 2014, 2015, 2016 Google Inc. All rights reserved. Released under terms and conditions of Apache License, Version 2.0. For new versions and additional information, check out: http://lcamtuf.coredump.cx/afl/ To compare notes with other users or get notified about major new features, send a mail to &#x61;&#x66;&#x6c;&#45;&#x75;&#x73;&#101;&#114;&#x73;&#x2b;&#x73;&#117;&#98;&#x73;&#99;&#114;&#105;&#98;&#101;&#x40;&#x67;&#111;&#x6f;&#103;&#108;&#x65;&#x67;&#x72;&#111;&#117;&#112;&#115;&#x2e;&#99;&#111;&#109;. See QuickStartGuide.txt if you don’t have time to read this file. 1）具有导向性的模糊测试的挑战Fuzzing是用于识别真实软件中的安全问题的最强大且经过验证的策略之一;它负责安全关键软件中迄今为止发现的绝大多数远程代码执行和权限提升漏洞。不幸的是，模糊测试也不够有力。盲目的、随机的变异使得它不太可能在测试代码中达到某些代码路径，从而使一些漏洞超出了这种技术的范围。已经有许多尝试来解决这个问题。早期方法之一 - 由Tavis Ormandy开创 - 是一种 语义库蒸馏（corpus distillation） 。网上找到的一些大型语料库中往往包含大量的文件，这时就需要对其精简，该方法依赖于覆盖信号从大量高质量的候选文件语料库中选择有趣种子的子集，然后通过传统方式对其进行模糊处理。该方法非常有效，但需要这样的语料库随时可用。正因为如此，代码覆盖率 也只是衡量程序执行状态的一个简单化的度量，这种方式并不适合后续引导fuzzing测试的。其他更复杂的研究集中在诸如 程序流分析（“concoic execution”），符号执行或静态分析 等技术上。所有这些方法在实验环境中都非常有前景，但在实际应用中往往会遇到可靠性和性能问题 - 部分高价值的程序都有非常复杂的内部状态和执行路径，在这一方面符号执行和concolic技术往往会显得不够健壮（如路径爆炸问题），所以仍然稍逊于传统的fuzzing技术。 2）afl-fuzz方法American Fuzzy Lop是一种暴力模糊测试，配有极其简单但坚如磐石的 引导遗传算法 。它使用修改后的边覆盖率，轻松地获取程序控制流程的细微局部变化。简化一下，整体算法可以概括为： 1）将用户提供的初始测试用例加载到队列中， 2）从队列中获取下一个输入文件， 3）尝试将测试用例修剪到不会改变程序测量行为的最小尺寸， 4）使用平衡且经过充分研究的各种传统模糊测试策略反复改变文件， 5）如果任何生成的编译导致由instrumentation记录的新状态转换，则将变异输出添加为队列中的新条目。 6）转到2。 发现的测试用例也会定期被淘汰，以消除那些被更新，更高覆盖率的发现所淘汰的测试用例。并经历其他几个插桩驱动（instrumentation-driven）的努力最小化步骤。作为模糊测试过程的一个副作用，该工具创建了一个小型，独立的有趣测试用例集。这些对于播种其他劳动力或资源密集型测试方案非常有用 - 例如，用于压力测试浏览器，办公应用程序，图形套件或闭源工具。该模糊器经过全面测试，可提供远远优于盲目模糊或仅覆盖工具的开箱即用性能。 3）用于AFL的插桩（instrumentation）程序当源代码可用时，可以通过配套工具 注入instrumentation ，该工具可作为第三方代码的任何标准构建过程中gcc或clang的替代品。instrumentation具有相当适度的性能影响;与afl-fuzz实现的其他优化相结合，大多数程序可以像传统工具一样快速或甚至更快地进行模糊测试。 重新编译目标程序 的正确方法可能会有所不同，具体取决于构建过程的具体情况，但几乎通用的方法是：123$ CC = /path/to/afl/afl-gcc ./configure$ make clean all对于C ++程序，您还需要将CXX = / path /设置为/ afl / afl g ++。 clang组件（afl-clang和afl-clang ++）可以以相同的方式使用; clang用户也可以选择利用更高性能的检测模式，如llvm_mode / README.llvm中所述。 在测试库时，您需要查找或编写一个简单的程序，该程序从stdin或文件中读取数据并将其传递给测试的库。在这种情况下，必须 将此可执行文件与已检测库的静态版本相链接 ，或者确保在运行时加载正确的.so文件（通常通过设置LD_LIBRARY_PATH）。最简单的选项是 静态构建 ，通常可以通过以下方式实现：1$ CC = /path/to/afl/afl-gcc ./configure --disable-shared 调用make时设置AFL_HARDEN = 1将导致CC组件自动启用代码强化选项，以便更容易检测到简单的内存错误。 Libdislocator，AFL附带的帮助程序库（请参阅libdislocator / README.dislocator）也可以帮助发现堆损坏问题。PS。建议ASAN用户查看notes_for_asan.txt文件以获取重要警告。 4）检测仅二进制应用程序当源代码为不可得时，afl为黑盒二进制文件的快速、即时检测提供实验支持。 这是通过在较不为人知的“用户空间仿真”模式下运行的QEMU版本来实现的。QEMU是一个独立于AFL的项目，但您可以通过以下方式方便地构建该功能：12$ cd qemu_mode$ ./build_qemu_support.sh 有关其他说明和注意事项，请参阅qemu_mode / README.qemu。该模式比编译时插桩（instrumentation）慢约2-5倍，对并行化的兼容较差，并且可能有一些其他的不同。 5）选择初始测试用例为了正确操作，模糊器需要一个或多个起始文件，其中包含目标应用程序通常所需的输入数据的良好示例。 有两个基本规则： 测试用例足够小。 1 kB以下是理想的，尽管不是绝对必要的。 有关大小重要性的讨论，请参阅perf_tips.txt。 只有在功能上彼此不同时才使用多个测试用例。 使用五十张不同的度假照片来模糊图像库是没有意义的。您可以在此工具附带的testcases/子目录中找到许多启动文件的好例子。PS。 如果有大量数据可用于筛选，您可能希望使用afl-cmin实用程序来识别在目标二进制文件中使用不同代码路径的功能不同的文件的子集。 6）模糊测试二进制文件测试过程本身由afl-fuzz实用程序执行。该程序需要一个带有初始测试用例的只读目录，一个存储其输出结果的独立位置，以及要测试的二进制文件的路径。对于直接从 stdin 接受输入的目标二进制文件，通常的语法是：1$ ./afl-fuzz -i testcase_dir -o findings_dir /path/to/program [... params ...] 对于从 文件 中获取输入的程序，使用“@@”标记目标命令行中应放置输入文件名的位置。模糊器将替换为您：1$ ./afl-fuzz -i testcase_dir -o findings_dir /path/to/program @@ 您还可以使用-f选项将变异数据写入特定文件。如果程序需要特定的文件扩展名，那么这很有用。非插桩二进制文件可以在QEMU模式下（在命令行中添加-Q）或在传统的盲目模糊模式（指定-n）中进行模糊测试。您可以使用-t和-m覆盖已执行进程的默认超时和内存限制;perf_tips.txt中讨论了优化模糊测试性能的技巧。 请注意，afl-fuzz首先执行一系列确定性模糊测试步骤，这可能需要几天时间，但往往会产生整齐的测试用例。如果你想要快速结果 - 类似于zzuf和其他传统的模糊器 - 在命令行中添加-d选项。 7）解释输出有关如何解释显示的统计信息以及监视进程运行状况的信息，请参阅status_screen.txt文件。请务必查阅此文件，尤其是如果任何UI元素以红色突出显示。模糊过程将持续到按Ctrl-C为止。至少，您希望允许模糊器完成一个队列周期，这可能需要几个小时到一周左右的时间。在输出目录中创建了三个子目录并实时更新： 队列queue/ - 测试每个独特执行路径的案例，以及用户提供的所有起始文件。这是第2节中提到的合成语料库。在将此语料库用于任何其他目的之前，您可以使用afl-cmin工具将其缩小到较小的大小。该工具将找到一个较小的文件子集，提供相同的边缘覆盖。 崩溃crash/ - 导致被测程序接收致命信号的独特测试用例（例如，SIGSEGV，SIGILL，SIGABRT）。条目按接收信号分组。 挂起hang/ - 导致测试程序超时的独特测试用例。将某些内容归类为挂起之前的默认时间限制是1秒内的较大值和-t参数的值。可以通过设置AFL_HANG_TMOUT来微调该值，但这很少是必需的。崩溃和挂起被视为“唯一” “如果相关的执行路径涉及在先前记录的故障中未见的任何状态转换。如果可以通过多种方式达到单个错误，那么在此过程中会有一些计数通货膨胀，但这应该会迅速逐渐减少。 崩溃和挂起的文件名与父、非错误的队列条目相关联。这应该有助于调试。如果无法重现 afl-fuzz 发现的崩溃，最可能的原因是您没有设置与工具使用的内存限制相同的内存限制。尝试：12$ LIMIT_MB = 50$（ulimit -Sv $ [LIMIT_MB &lt;&lt; 10]; /path/to/tested_binary ...） 更改LIMIT_MB以匹配传递给afl-fuzz的-m参数。在OpenBSD上，也将-Sv更改为-Sd。任何现有的输出目录也可用于恢复中止的作业;尝试：$ ./afl-fuzz -i-o_ existing_output_dir [...etc...]如果安装了gnuplot，您还可以使用afl-plot为任何活动的模糊测试任务生成一些漂亮的图形。有关如何显示的示例，请参阅 http://lcamt​​uf.coredump.cx/afl/plot/ 。 8）并行模糊测试每个afl-fuzz的实例大约占用一个核。 这意味着在多核系统上，并行化是充分利用硬件所必需的。有关如何在多个核心或多个联网计算机上模糊常见目标的提示，请参阅parallel_fuzzing.txt。并行模糊测试模式 还提供了一种简单的方法，用于将AFL连接到其他模糊器，动态符号执行（concrete and symbolic， concolic execution）引擎等等; 再次，请参阅 parallel_fuzzing.txt的最后一节以获取提示。 9）Fuzzer词典默认情况下，afl-fuzz变异引擎针对紧凑数据格式进行了优化 - 例如，图像，多媒体，压缩数据，正则表达式语法或shell脚本。它有点不太适合具有特别冗长和冗余的语言的语言 - 特别是包括HTML，SQL或JavaScript。为了避免构建语法感知工具的麻烦，afl-fuzz提供了一种方法，使用与目标数据类型相关联的其他特殊标记的语言关键字，魔术头或可选字典为模糊测试过程设定种子，并使用它来重建底层随时随地的语法：http://lcamt​​uf.blogspot.com/2015/01/afl-fuzz-making-up-grammar-with.html要使用此功能，首先需要使用dictionaries/README.dictionaries中讨论的两种格式之一创建字典;然后通过命令行中的-x选项将模糊器指向它。（该子目录中也已提供了几个常用字典。）没有办法提供基础语法的更多结构化描述，但模糊器可能会根据instrumentation反馈单独找出一些。这实际上在实践中有效，比如说：http://lcamt​​uf.blogspot.com/2015/04/finding-bugs-in-sqlite-easy-way.htmlPS。即使没有给出明确的字典，afl-fuzz也会尝试通过在确定性字节翻转期间非常接近地观察instrumentation来提取输入语料库中的现有语法标记。这适用于某些类型的解析器和语法，但不如-x模式好。如果字典真的很难找到，另一个选择是让AFL运行一段时间，然后使用作为AFL伴随实用程序的令牌捕获库。为此，请参阅libtokencap/README.tokencap。 10）崩溃分类基于coverage的崩溃分组通常会生成一个小型数据集，可以手动或使用非常简单的GDB或Valgrind脚本快速进行分类。每次崩溃都可以追溯到队列中的父级非崩溃测试用例，从而更容易诊断故障。话虽如此，重要的是要承认，如果没有大量的调试和代码分析工作，一些模糊的崩溃很难快速评估可利用性。为了帮助完成这项任务，afl-fuzz支持使用-C标志启用的非常独特的“崩溃探索”模式。在此模式下，模糊器将一个或多个崩溃测试用例作为输入，并使用其反馈驱动的模糊测试策略，非常快速地枚举程序中可以达到的所有代码路径，同时使其保持在崩溃状态。不会导致崩溃的变异会被拒绝;任何不影响执行路径的更改也是如此。输出是一个小文件集，可以非常快速地检查以查看攻击者对错误地址的控制程度，或者是否有可能超过初始越界读取，并查看下面的内容。 哦，还有一件事：对于测试用例最小化，请尝试afl-tmin。该工具可以以非常简单的方式操作：$ ./afl-tmin -i test_case -o minimize_result - /path/to/program [...] 该工具适用于崩溃和非崩溃的测试用例。在崩溃模式下，它将很乐意接受 instrumented 和 non-instrumented 的二进制文件。在非崩溃模式下，最小化器依赖于标准AFL检测来使文件更简单而不改变执行路径。minimizer与afl-fuzz兼容的方式接受-m，-t，-f和@@语法。如果指定了参数-x，即crash mode，会把导致程序非正常退出的文件直接剔除。 AFL的另一个新成员是afl-analyze工具。需要输入文件，尝试按顺序翻转字节，并观察测试程序的行为。然后根据哪些部分看起来是关键的，哪些部分不是关键的，对输入进行颜色编码;虽然不是万能，但它通常可以提供对复杂文件格式的快速见解。有关其操作的更多信息可以在technical_details.txt的末尾找到。 11）超越崩溃模糊测试是一种很好的，未充分利用的技术，用于发现非崩溃的设计和实现错误。通过修改目标程序调用abort()时发现了一些有趣的错误，比如： 当给出相同的模糊输入时，两个bignum库产生不同的输出， 当要求连续多次解码相同的输入图像时，图像库会产生不同的输出， 在对模糊提供的数据进行迭代序列化和反序列化时，序列化/反序列化库无法生成稳定的输出， 当要求压缩然后解压缩特定blob时，压缩库会生成与输入文件不一致的输出。实施这些或类似的健全性检查通常只需要很少的时间;如果你是特定包的维护者，你可以使用#ifdef FUZZING_BUILD_MODE_UNSAFE_FOR_PRODUCTION（一个也与libfuzzer共享的标志）或#ifdef __AFL_COMPILER（这个只适用于AFL）来使这个代码成为条件。 12）常识性风险请记住，与许多其他计算密集型任务类似，模糊测试可能会给您的硬件和操作系统带来压力。特别是： 你的CPU会很热，需要充分冷却。在大多数情况下，如果冷却不足或停止正常工作，CPU速度将自动受到限制。也就是说，尤其是在不太合适的硬件（笔记本电脑，智能手机等）上进行模糊测试时，某些事情并非完全不可能爆发。 有针对性的程序可能最终不正常地抓取千兆字节的内存或用垃圾文件填满磁盘空间。 AFL试图强制执行基本的内存限制，但不能阻止每一个可能的事故。最重要的是，您不应该对数据丢失前景不可接受的系统进行模糊测试。 模糊测试涉及数十亿次对文件系统的读写操作。在现代系统中，这通常会被高度缓存，导致相当适度的“物理”I/O - 但是有许多因素可能会改变这个等式。您有责任监控潜在的问题; I / O非常繁重，许多HDD和SSD的使用寿命可能会缩短。监视Linux上磁盘I/O的一种好方法是’iostat’命令：$ iostat -d 3 -x -k [...可选磁盘ID ...] 13）已知的限制和需要改进的领域以下是AFL的一些最重要的警告： AFL通过检查由于信号（SIGSEGV，SIGABRT等）而导致的第一个衍生过程死亡来检测故障。为这些信号安装自定义处理程序的程序可能需要注释掉相关代码。同样，由模糊目标产生的子处理中的故障可能会逃避检测，除非您手动添加一些代码来捕获它。 与任何其他强力工具一样，如果使用加密，校验和，加密签名或压缩来完全包装要测试的实际数据格式，则模糊器提供有限的覆盖范围。要解决这个问题，你可以注释掉相关的检查（参见experimental / libpng_no_checksum /获取灵感）;如果这是不可能的，你也可以编写一个后处理器，如experimental / post_library /中所述。 ASAN和64位二进制文​​件存在一些不幸的权衡。这不是因为任何特定的模糊错误;请参阅notes_for_asan.txt以获取提示。 没有直接支持模糊网络服务，后台守护程序或需要UI交互才能工作的交互式应用程序。您可能需要进行简单的代码更改，以使它们以更传统的方式运行。 Preeny也可以提供一个相对简单的选项 - 请参阅：https://github.com/zardus/preeny有关修改基于网络的服务的一些有用提示也可以在以下位置找到：https://www.fastly.com/blog/how-to-fuzz-server-american-fuzzy-lop AFL不输出人类可读的覆盖数据。如果你想监控覆盖，请使用Michael Rash的afl-cov：https：//github.com/mrash/afl-cov 偶尔，敏感的机器会对抗他们的创造者。如果您遇到这种情况，请访问http://lcamt​​uf.coredump.cx/prep/。除此之外，请参阅安装以获取特定于平台的提示。 0x05 afl-fuzz白皮书本文档提供了American Fuzzy Lop的简单的概述。想了解一般的使用说明，请参见 README 。想了解AFL背后的动机和设计目标，请参见 historical_notes.txt。 0）设计说明(Design statement)American Fuzzy Lop 不关注任何单一的操作规则(singular principle of operation)，也不是一个针对任何特定理论的概念验证(proof of concept)。这个工具可以被认为是一系列在实践中测试过的hacks行为，我们发现这个工具惊人的有效。我们用目前最simple且最robust的方法实现了这个工具。唯一的设计宗旨在于速度、可靠性和易用性。 1）覆盖率计算(Coverage measurements)在编译过的程序中插桩能够捕获分支（边缘）的覆盖率，并且还能检测到粗略的分支执行命中次数(branch-taken hit counts)。在分支点注入的代码大致如下： 123cur_location = &lt;COMPILE_TIME_RANDOM&gt;; //用一个随机数标记当前基本块shared_mem[cur_location ^ prev_location]++; //将当前块和前一块异或保存到shared_mem[]prev_location = cur_location &gt;&gt; 1; //cur_location右移1位区分从当前块到当前块的转跳 cur_location 的值是随机产生的，为的是简化连接复杂对象的过程和保持XOR输出分布是均匀的。shared_mem[] 数组是一个调用者 (caller) 传给被插桩的二进制程序的64kB的共享空间。其中的每一字节可以理解成对于插桩代码中特别的元组(branch_src, branch_dst)的一次命中（hit）。选择这个数组大小的原因是让冲突(collisions)尽可能减少。这样通常能处理2k到10k的分支点。同时，它的大小也足以使输出图能在接受端达到毫秒级的分析。 Branch cnt Colliding tuples Example targets 1,000 0.75% giflib, lzo 2,000 1.5% zlib, tar, xz 5,000 3.5% libpng, libwebp 10,000 7% libxml 20,000 14% sqlite 50,000 30% - 这种形式的覆盖率，相对于简单的基本块覆盖率来说，对程序运行路径提供了一个更好的描述(insight)。特别地，它能很好地区分以下两个执行路径： A -&gt; B -&gt; C -&gt; D -&gt; E (tuples: AB, BC, CD, DE) A -&gt; B -&gt; D -&gt; C -&gt; E (tuples: AB, BD, DC, CE) 这有助于发现底层代码的微小错误条件。因为 安全漏洞通常是一些非预期(或不正确)的语句转移(一个tuple就是一个语句转移) ，而不是没覆盖到某块代码。上边伪代码的最后一行移位操作是为了让tuple具有定向性(没有这一行的话，A^B和B^A就没区别了，同样，A^A和B^B也没区别了)。采用右移的原因跟Intel CPU的一些特性有关。 2）发现新路径(Detecting new behaviors)AFL的fuzzers使用一个全局Map来存储之前执行时看到的tuple。这些数据可以被用来对不同的trace进行快速对比，从而可以计算出是否新执行了一个dword指令/一个qword-wide指令/一个简单的循环。当一个变异的输入产生了一个包含新tuple的执行路径时，对应的输入文件就被保存，然后被发送到下一过程(见第3部分)。对于那些没有产生新路径的输入，就算他们的instrumentation输出模式是不同的，也会被抛弃掉。这种算法考虑了一个非常细粒度的、长期的对程序状态的探索，同时它还不必执行复杂的计算，不必对整个复杂的执行流进行对比，也避免了路径爆炸的影响。为了说明这个算法是怎么工作的，考虑下面的两个路径，第二个路径出现了新的tuples(CA, AE):12#1: A -&gt; B -&gt; C -&gt; D -&gt; E#2: A -&gt; B -&gt; C -&gt; A -&gt; E 因为#2的原因，以下的路径就不认为是不同的路径了，尽管看起来非常不同：#3: A -&gt; B -&gt; C -&gt; A -&gt; B -&gt; C -&gt; A -&gt; B -&gt; C -&gt; D -&gt; E 除了检测新的tuple之外，AFL的fuzzer也会粗略地记录tuple的命中数(hit counts)。这些被分割成几个buckets：1, 2, 3, 4-7, 8-15, 16-31, 32-127, 128+ 从某种意义来说，buckets里边的数目是有实际意义的：它是一个8-bit counter和一个8-position bitmap的映射。8-bit counter是由桩生成的，8-position bitmap则依赖于每个fuzzer记录的已执行的tuple的命中数。单个bucket的改变会被忽略掉: 在程序控制流中，bucket的转换会被标记成一个interesting change，传入evolutionary(见第三部分)进行处理。通过命中次数(hit count)，我们能够分辨控制流是否发生变化。例如一个代码块被执行了两次，但只命中了一次。并且这种方法对循环的次数不敏感(循环47次和48次没区别)。这种算法通过限制内存和运行时间来保证效率。 另外，算法通过设置执行超时，来避免效率过低的fuzz。从而进一步发现效率比较高的fuzz方式。 3）输入队列的进化(Evolving the input queue)经变异的测试用例，会使程序产生 新的状态转移 。这些测试用例稍后被添加到 input 队列中，用作下一个 fuzz 循环。它们补充但不替换现有的发现。这种算法允许工具可以持续探索不同的代码路径，即使底层的数据格式可能是完全不同的。如下图： 这里有一些这种算法在实际情况下例子： pulling-jpegs-out-of-thin-air afl-fuzz-nobody-expects-cdata-sections 这种过程下产生的语料库基本上是这些输入文件的集合：它们都能触发一些新的执行路径。产生的语料库，可以被用来作为其他测试的种子。使用这种方法，大多数目标程序的队列会增加到大概1k到10k个entry。大约有10-30%归功于对新tupe的发现，剩下的和hit counts改变有关。下表比较了不同 fuzzing 方法在发现文件句法(file syntax)和探索程序执行路径的能力。插桩的目标程序是 GNU patch 2.7.3 compiled with -O3 and seeded with a dummy text file: Fuzzer guidance strategy used Blocks reached Edges reached Edge hit cnt var Highest-coverage test case generated (Initial file) 156 163 1.00 (none) Blind fuzzing S 182 205 2.23 First 2 B of RCS diff Blind fuzzing L 228 265 2.23 First 4 B of -c mode diff Block coverage 855 1,130 1.57 Almost-valid RCS diff Edge coverage 1,452 2,070 2.18 One-chunk -c mode diff AFL model 1,765 2,597 4.99 Four-chunk -c mode diff 第一行的blind fuzzing (“S”)代表仅仅执行了一个回合的测试。第二行的Blind fuzzing L表示在一个循环中执行了几个回合的测试，但是没有进行改进。和插桩运行相比，需要更多时间全面处理增长队列。 在另一个独立的实验中也取得了大致相似的结果。在新实验中，fuzzer被修改成所有随机fuzzing 策略，只留下一系列基本、连续的操作，例如位反转(bit flips)。因为这种模式（mode）将不能改变输入文件的的大小，会话使用一个合法的合并格式（unified diff）作为种子。 Queue extension strategy used Blocks reached Edges reached Edge hit cnt var Number of unique crashes found (Initial file) 624 717 1.00 - Blind fuzzing 1,101 1,409 1.60 0 Block coverage 1,255 1,649 1.48 0 Edge coverage 1,259 1,734 1.72 0 AFL model 1,452 2,040 3.16 1 在之前提到的基于遗传算法的fuzzing，是通过一个test case的进化(这里指的是用遗传算法进行变异)来实现最大覆盖。在上述实验看来，这种“贪婪”的方法似乎没有为盲目的模糊策略带来实质性的好处。 4）语料筛选（Culling the corpus）上文提到的渐进式语句探索路径的方法意味着：假设A和B是测试用例(test cases)，且B是由A变异产生的。那么测试用例B达到的边缘覆盖率(edge coverage)是测试用例A达到的边缘覆盖率的严格超集(superset)。为了优化fuzzing，AFL会用一个快速算法周期性的重新评估(re-evaluates)队列，这种算法会选择队列的一个更小的子集，并且这个子集仍能覆盖所有的tuple。算法的这个特性对这个工具特别有利(favorable)。算法通过指定每一个队列入口(queue entry)，根据执行时延（execution latency）和文件大小分配一个分值比例（score proportional）。然后为每一个tuple选择最低分值的entry。这些tuples按下述流程进行处理： 12345671) Find next tuple not yet in the temporary working set,2) Locate the winning queue entry for this tuple,3) Register *all* tuples present in that entry&apos;s trace in the working set,4) Go to #1 if there are any missing tuples in the set. “favored” entries 产生的语料，会比初始的数据集小5到10倍。没有被选择的也没有被扔掉，而是在遇到下列对队列时，以一定概率略过：12345678- If there are new, yet-to-be-fuzzed favorites present in the queue, 99% of non-favored entries will be skipped to get to the favored ones.- If there are no new favorites:- If the current non-favored entry was fuzzed before, it will be skipped 95% of the time.- If it hasn&apos;t gone through any fuzzing rounds yet, the odds of skipping drop down to 75%. 基于以往的实验经验，这种方法能够在队列周期速度(queue cycling speed)和测试用例多样性(test case diversity)之间达到一个合理的平衡。使用afl-cmin工具能够对输入或输出的语料库进行稍微复杂但慢得多的的处理。这一工具将永久丢弃冗余entries，产生适用于afl-fuzz或者外部工具的更小的语料库。 5）输入文件修剪（Trimming input files）文件的大小对fuzzing的性能有着重大影响(dramatic impact)。因为大文件会让目标二进制文件运行变慢；大文件还会减少变异触及重要格式控制结构(format control structures)的可能性(我们希望的是变异要触及冗余代码块(redundant data blocks))。这个问题将在perf_tips.txt细说。用户可能提供低质量初始语料(starting corpus)，某些类型的变异会迭代地增加生成文件的大小。所以要抑制这种趋势(counter this trend)。幸运的是，插桩反馈(instrumentation feedback)提供了一种简单的方式自动削减（trim down）输入文件，并确保这些改变能使得文件对执行路径没有影响。afl-fuzz内置的修剪器(trimmer)使用变化的长度和步距(variable length and stepover)来连续地(sequentially)删除数据块；任何不影响trace map的校验和(checksum)的删除块将被提交到disk。这个修剪器的设计并不算特别地周密(thorough)，相反地，它试着在精确度(precision)和进程调用execve()的次数之间选取一个平衡，找到一个合适的block size和stepover。平均每个文件将增大约5-20%。独立的afl-tmin工具使用更完整(exhaustive)、迭代次数更多(iteractive)的算法，并尝试对被修剪的文件采用字母标准化的方式处理。 6) 模糊测试策略(Fuzzing strategies)插桩提供的反馈(feedback)使得我们更容易理解各种不同fuzzing策略的价值，从而优化(optimize)他们的参数。使得他们对不同的文件类型都能同等地进行工作。afl-fuzz用的策略通常是与格式无关（format-agnostic），详细说明在下边的连接中：binary-fuzzing-strategies-what-works值得注意的一点是，afl-fuzz大部分的(尤其是前期的)工作都是高度确定的(highly deterministic)，随机性修改和测试用例拼接(random stacked modifications和test case splicing)只在后期的部分进行。 确定性的策略 包括：12345- Sequential bit flips with varying lengths and stepovers,使用变化的长度和步距来连续进行位反转- Sequential addition and subtraction of small integers,对小的整型数来连续进行加法和减法- Sequential insertion of known interesting integers (0, 1, INT_MAX, etc),对已知的感兴趣的整型数连续地插入 使用这些确定步骤的目的在于，生成紧凑的(compact)测试用例，以及在产生non-crashing的输入和产生crashing的输入之间，有很小的差异(small diffs)。非确定性(non-deterministic)策略 的步骤包括：stacked bit flips、插入(insertions)、删除(deletions)、算数(arithmetics)和不同测试用例之间的拼接(splicing)。 由于在historical_notes.txt 中提到的原因(性能、简易性、可靠性)，AFL通常不试图去推断某个特定的变异(specific mutations)和程序状态(program states)的关系。 fuzzing的步骤名义上来说是盲目的(nominally blind)，只被输入队列的进化方式的设计所影响(见第三部分)。 这意味着，这条规则有一个例外：当一个新的队列条目，经过初始的确定性fuzzing步骤集合时，并且文件的部分区域被观测到对执行路径的校验和没有影响，这些队列条目在接下来的确定性fuzzing阶段可能会被排除。尤其是对那些冗长的数据格式，这可以在保持覆盖率不变的情况下，减少10-40%的执行次数。在一些极端情况下，比如一些block-aligned的tar文件，这个数字可以达到90%。 7) 字典(Dictionaries)插桩提供的反馈能够让它自动地识别出一些输入文件中的语法(syntax)符号(tokens)，并且能够为测试器(tested parser)检测到一些组合，这些组合是由预定义(predefined)的或自动检测到的(auto-detected)字典项(dictionary terms)构成的合法语法(valid grammar)。关于这些特点在afl-fuzz是如何实现的，可以看一下这个链接：afl-fuzz-making-up-grammar-with大体上，当基本的(basic, typically easily-obtained)句法(syntax)符号(tokens)以纯粹随机的方式组合在一起时，插桩和队列进化这两种方法共同提供了一种反馈机制，这种反馈机制能够区分无意义的变异和在插桩代码中触发新行为的变异。这样能增量地构建更复杂的句法(syntax)。这样构建的字典能够让fuzzer快速地重构非常详细(highly verbose)且复杂的(complex)语法，比如JavaScript, SQL,XML。一些生成SQL语句的例子已经在之前提到的博客中给出了。有趣的是，AFL的插桩也允许fuzzer自动地隔离(isolate)已经在输入文件中出现过的句法(syntax)符号(tokens)。 8) 崩溃去重（De-duping crashes）崩溃去重是fuzzing工具里很重要的问题之一。很多naive的解决方式都会有这样的问题：如果这个错误发生在一个普通的库函数中(如say, strcmp, strcpy)，只关注出错地址(faulting address)的话，那么可能导致一些完全不相关的问题被分在一类(clustered together)。如果错误发生在一些不同的、可能递归的代码路径中，那么校验和(checksumming)调用栈回溯(call stack backtraces)时可能导致crash count inflation(通胀)。 afl-fuzz的解决方案认为满足一下两个条件，那么这个crash就是唯一的(unique)：12- The crash trace includes a tuple not seen in any of the previous crashes,这个crash的路径包括一个之前crash从未见到过的tuple。- The crash trace is missing a tuple that was always present in earlier faults.这个crash的路径不包含一个总在之前crash中出现的tuple。 这种方式一开始容易受到count inflation的影响，但实验表明其有很强的自我限制效果。和执行路径分析一样，这种 崩溃去重 的方式是afl-fuzz的基石(cornerstone)。 9) 崩溃调查(Investigating crashes)不同的crash的可用性(exploitability)是不同的。afl-fuzz提供一个crash的探索模式(exploration mode)来解决这个问题。对一个已知的出错测试用例，它被fuzz的方式和正常fuzz的操作没什么不同，但是有一个限制能让任何non-crashing 的变异(mutations)会被丢弃(thrown away)。这种方法的意义在以下链接中会进一步讨论：afl-fuzz-crash-exploration-mode这种方法利用instrumentation的反馈，探索crash程序的状态，从而进一步通过歧义性的失败条件，找到了最新发现的input。对于crashes来说，值得注意的是和正常的队列条目对比，导致crash的input没有被去掉，为了和它们的父条目（队列中没有导致crash的条目）对比，它们被保存下来，这就是说afl-tmin可以被用来随意缩减它们。 10) The fork server为了提升性能，afl-fuzz使用了一个”fork server”，fuzz的进程只进行一次execve(), 连接(linking), 库初始化(libc initialization)。fuzz进程通过copy-on-write(写时拷贝技术)从已停止的fuzz进程中clone下来。实现细节在以下链接中：fuzzing-binaries-without-execvefork server被集成在了instrumentation的程序下，在第一个instrument函数执行时，fork server就停止并等待afl-fuzz的命令。对于需要快速发包的测试，fork server可以提升1.5到2倍的性能。 11) 并行机制实现并行的机制是，定期检查不同cpu core或不同机器产生的队列，然后有选择性的把队列中的条目放到test cases中。详见： parallel_fuzzing.txt. 12）二进制instrumentationAFL-Fuzz对二进制黑盒目标程序的instrumentation是通过QEMU的“user emulation”模式实现的。这样我们就可以允许跨架构的运行，比如ARM binaries运行在X86的架构上。QEMU使用basic blocks作为翻译单元，利用QEMU做instrumentation，再使用一个和编译期instrumentation类似的guided fuzz的模型。1234567if (block_address &gt; elf_text_start &amp;&amp; block_address &lt; elf_text_end) &#123; cur_location = (block_address &gt;&gt; 4) ^ (block_address &lt;&lt; 8); shared_mem[cur_location ^ prev_location]++; prev_location = cur_location &gt;&gt; 1;&#125; 像QEMU, DynamoRIO, and PIN这样的二进制翻译器，启动是很慢的。QEMU mode同样使用了一个fork server，和编译期一样，通过把一个已经初始化好的进程镜像，直接拷贝到新的进程中。当然第一次翻译一个新的basic block还是有必要的延迟，为了解决这个问题AFL fork server在emulator和父进程之间提供了一个频道。这个频道用来通知父进程新添加的blocks的地址，之后吧这些blocks放到一个缓存中，以便直接复制到将来的子进程中。这样优化之后，QEMU模式对目标程序造成2-5倍的减速，相比之下，PIN造成100倍以上的减速。 13）afl-analyze工具文件格式分析器是最小化算法的简单扩展前面讨论过; 该工具执行一系列步行字节翻转，然后在输入文件中注释字节运行，而不是尝试删除无操作块。]]></content>
+    <content type="text"><![CDATA[接触这个词语已经有一年了，但还没有学习过更没有上手实践过，正好趁这个机会好好弄弄AFL。提起模糊测试，我们总会联想起这样或那样的专业术语——测试用例、代码覆盖率、执行路径等等，你可能和我一样一头雾水，这次我们就来看个明白 0x01 模糊测试首先，模糊测试（Fuzzing）是一种测试手段，它把系统看成一个摸不清内部结构的黑盒，只是向其输入接口随机地发送合法测试用例，这些用例并不是开发者所预期的输入，所以极有可能会造成系统的崩溃，通过分析崩溃信息，测试人员（黑客）就可以评估系统是否存在可利用的漏洞。模糊测试的过程，就好像是一个不断探测系统可以承受的输入极限的过程，让我想起学电子的时候对一个滤波器进行带宽的评估，如果我们知道内部电路原理，那么这个器件对于我们就是白盒了，可以直接通过公式计算理论带宽，现在系统对于我们而言是一个黑盒，我们通过在足够大频率范围内对其不断输入信号，就能测试出其实际带宽。 模糊测试方法一览 基于变种的Fuzzer 基于模板的Fuzzer 基于反馈演进的Fuzzer 基于追踪路径覆盖率 基于分支覆盖率 在已知合法的输入的基础上，对该输入进行随机变种或者依据某种经验性的变种，从而产生不可预期的测试输入。 此类Fuzzer工具的输入数据，依赖于安全人员结合自己的知识，给出输入数据的模板，构造丰富的输入测试数据。 此类Fuzzer会实时的记录当前对于目标程序测试的覆盖程度，从而调整自己的fuzzing输入。 PAP:路径编码的算法;后面会产生路径爆炸的问题 漏洞的爆发往往由于触发了非预期的分支 Taof, GPF, ProxyFuzz, Peach Fuzzer SPIKE, Sulley, Mu‐4000, Codenomicon AFL 0x02 AFL快速入门1）用make编译AFL。如果构建失败，请参阅docs / INSTALL以获取提示。2）查找或编写一个相当快速和简单的程序，该程序从文件或标准输入中获取数据，以一种有价值的方式处理它，然后干净地退出。如果测试网络服务，请将其修改为在前台运行并从stdin读取。在对使用校验和的格式进行模糊测试时，也要注释掉校验和验证码。遇到故障时，程序必须正常崩溃。注意自定义SIGSEGV或SIGABRT处理程序和后台进程。有关检测非崩溃缺陷的提示，请参阅docs/README中的第11节。3）使用afl-gcc编译要模糊的程序/库。一种常见的方法是：12$ CC = /path/to/afl-gcc CXX =/path/to/afl-g++ ./configure --disable-shared$ make clean all 如果程序构建失败，请联系 &#x61;&#x66;&#108;&#x2d;&#x75;&#115;&#101;&#x72;&#115;&#64;&#103;&#111;&#x6f;&#x67;&#x6c;&#101;&#x67;&#x72;&#111;&#117;&#x70;&#115;&#x2e;&#99;&#111;&#109;。4）获取一个对程序有意义的小而有效的输入文件。在模糊详细语法（SQL，HTTP等）时，也要创建字典，如dictionaries/README.dictionaries中所述。5）如果程序从stdin读取，则运行afl-fuzz，如下所示：./afl-fuzz -i testcase_dir -o findings_dir -- /path/to/tested/program [... program&#39;s cmdline ...] 如果程序从文件中获取输入，则可以在程序的命令行中输入@@; AFL会为您放置一个自动生成的文件名。 一些参考文档 docs/README - AFL的一般介绍，docs/perf_tips.txt - 关于如何快速模糊的简单提示，docs/status_screen.txt - UI中显示的花絮的解释，docs/parallel_fuzzing.txt - 关于在多个核上运行AFL的建议Generated test cases for common image formats - 生成图像文件测试用例的demoTechnical “whitepaper” for afl-fuzz - 技术白皮书 适用环境该工具已确认适用于32位和64位的x86 Linux，OpenBSD，FreeBSD和NetBSD。 它也适用于MacOS X和Solaris，但有一些限制。 它支持用C，C ++或Objective C编写的程序，使用gcc或clang编译。 在Linux上，可选的QEMU模式也允许对黑盒二进制文件进行模糊测试。 AFL的变体和衍生物允许您模糊Python，Go，Rust，OCaml，GCJ Java，内核系统调用，甚至整个虚拟机。 还有一个密切启发的进程模糊器，它在LLVM中运行，并且是一个在Windows上运行的分支。 最后，AFL是OSS-Fuzz背后的模糊引擎之一。 哦 - 如果你安装了gnuplot，你可以使用afl-plot来获得漂亮的进度图。 0x03 AFL特点 非常复杂。它是一种插桩器（instrumentation）引导的遗传模糊器，能够在各种非平凡的目标中合成复杂的文件语义，减少了对专用的语法识别工具的需求。它还带有一个独特的崩溃浏览器，一个测试用例最小化器，一个故障触发分配器和一个语法分析器 - 使评估崩溃错误的影响变得简单。 智能。它围绕一系列经过精心研究，高增益的测试用例预处理和模糊测试策略而构建，在其他模糊测试框架中很少采用与之相当的严格性。结果，它发现了真正的漏洞。 它很快。由于其低级编译时间或仅二进制检测和其他优化，该工具提供了针对常见现实世界目标的近原生或优于原生的模糊测试速度。新增的持久模式允许在最少的代码修改的帮助下，对许多程序进行异常快速的模糊测试。 可以链接到其他工具。模糊器可以生成优质，紧凑的测试语料库，可以作为更专业，更慢或劳动密集型流程和测试框架的种子。它还能够与任何其他软件进行即时语料库同步。 0x04 AFL README Written and maintained by Michal Zalewski &#x6c;&#x63;&#x61;&#x6d;&#x74;&#x75;&#102;&#x40;&#x67;&#x6f;&#x6f;&#103;&#108;&#x65;&#46;&#99;&#111;&#x6d; Copyright 2013, 2014, 2015, 2016 Google Inc. All rights reserved. Released under terms and conditions of Apache License, Version 2.0. For new versions and additional information, check out: http://lcamtuf.coredump.cx/afl/ To compare notes with other users or get notified about major new features, send a mail to &#97;&#x66;&#108;&#45;&#x75;&#115;&#x65;&#114;&#x73;&#x2b;&#115;&#x75;&#x62;&#115;&#99;&#x72;&#x69;&#98;&#101;&#64;&#103;&#111;&#111;&#103;&#108;&#x65;&#x67;&#114;&#x6f;&#117;&#112;&#115;&#x2e;&#x63;&#x6f;&#109;. See QuickStartGuide.txt if you don’t have time to read this file. 1）具有导向性的模糊测试的挑战Fuzzing是用于识别真实软件中的安全问题的最强大且经过验证的策略之一;它负责安全关键软件中迄今为止发现的绝大多数远程代码执行和权限提升漏洞。不幸的是，模糊测试也不够有力。盲目的、随机的变异使得它不太可能在测试代码中达到某些代码路径，从而使一些漏洞超出了这种技术的范围。已经有许多尝试来解决这个问题。早期方法之一 - 由Tavis Ormandy开创 - 是一种 语义库蒸馏（corpus distillation） 。网上找到的一些大型语料库中往往包含大量的文件，这时就需要对其精简，该方法依赖于覆盖信号从大量高质量的候选文件语料库中选择有趣种子的子集，然后通过传统方式对其进行模糊处理。该方法非常有效，但需要这样的语料库随时可用。正因为如此，代码覆盖率 也只是衡量程序执行状态的一个简单化的度量，这种方式并不适合后续引导fuzzing测试的。其他更复杂的研究集中在诸如 程序流分析（“concoic execution”），符号执行或静态分析 等技术上。所有这些方法在实验环境中都非常有前景，但在实际应用中往往会遇到可靠性和性能问题 - 部分高价值的程序都有非常复杂的内部状态和执行路径，在这一方面符号执行和concolic技术往往会显得不够健壮（如路径爆炸问题），所以仍然稍逊于传统的fuzzing技术。 2）afl-fuzz方法American Fuzzy Lop是一种暴力模糊测试，配有极其简单但坚如磐石的 引导遗传算法 。它使用修改后的边覆盖率，轻松地获取程序控制流程的细微局部变化。简化一下，整体算法可以概括为： 1）将用户提供的初始测试用例加载到队列中， 2）从队列中获取下一个输入文件， 3）尝试将测试用例修剪到不会改变程序测量行为的最小尺寸， 4）使用平衡且经过充分研究的各种传统模糊测试策略反复改变文件， 5）如果任何生成的编译导致由instrumentation记录的新状态转换，则将变异输出添加为队列中的新条目。 6）转到2。 发现的测试用例也会定期被淘汰，以消除那些被更新，更高覆盖率的发现所淘汰的测试用例。并经历其他几个插桩驱动（instrumentation-driven）的努力最小化步骤。作为模糊测试过程的一个副作用，该工具创建了一个小型，独立的有趣测试用例集。这些对于播种其他劳动力或资源密集型测试方案非常有用 - 例如，用于压力测试浏览器，办公应用程序，图形套件或闭源工具。该模糊器经过全面测试，可提供远远优于盲目模糊或仅覆盖工具的开箱即用性能。 3）用于AFL的插桩（instrumentation）程序当源代码可用时，可以通过配套工具 注入instrumentation ，该工具可作为第三方代码的任何标准构建过程中gcc或clang的替代品。instrumentation具有相当适度的性能影响;与afl-fuzz实现的其他优化相结合，大多数程序可以像传统工具一样快速或甚至更快地进行模糊测试。 重新编译目标程序 的正确方法可能会有所不同，具体取决于构建过程的具体情况，但几乎通用的方法是：123$ CC = /path/to/afl/afl-gcc ./configure$ make clean all对于C ++程序，您还需要将CXX = / path /设置为/ afl / afl g ++。 clang组件（afl-clang和afl-clang ++）可以以相同的方式使用; clang用户也可以选择利用更高性能的检测模式，如llvm_mode / README.llvm中所述。 在测试库时，您需要查找或编写一个简单的程序，该程序从stdin或文件中读取数据并将其传递给测试的库。在这种情况下，必须 将此可执行文件与已检测库的静态版本相链接 ，或者确保在运行时加载正确的.so文件（通常通过设置LD_LIBRARY_PATH）。最简单的选项是 静态构建 ，通常可以通过以下方式实现：1$ CC = /path/to/afl/afl-gcc ./configure --disable-shared 调用make时设置AFL_HARDEN = 1将导致CC组件自动启用代码强化选项，以便更容易检测到简单的内存错误。 Libdislocator，AFL附带的帮助程序库（请参阅libdislocator / README.dislocator）也可以帮助发现堆损坏问题。PS。建议ASAN用户查看notes_for_asan.txt文件以获取重要警告。 4）检测仅二进制应用程序当源代码为不可得时，afl为黑盒二进制文件的快速、即时检测提供实验支持。 这是通过在较不为人知的“用户空间仿真”模式下运行的QEMU版本来实现的。QEMU是一个独立于AFL的项目，但您可以通过以下方式方便地构建该功能：12$ cd qemu_mode$ ./build_qemu_support.sh 有关其他说明和注意事项，请参阅qemu_mode / README.qemu。该模式比编译时插桩（instrumentation）慢约2-5倍，对并行化的兼容较差，并且可能有一些其他的不同。 5）选择初始测试用例为了正确操作，模糊器需要一个或多个起始文件，其中包含目标应用程序通常所需的输入数据的良好示例。 有两个基本规则： 测试用例足够小。 1 kB以下是理想的，尽管不是绝对必要的。 有关大小重要性的讨论，请参阅perf_tips.txt。 只有在功能上彼此不同时才使用多个测试用例。 使用五十张不同的度假照片来模糊图像库是没有意义的。您可以在此工具附带的testcases/子目录中找到许多启动文件的好例子。PS。 如果有大量数据可用于筛选，您可能希望使用afl-cmin实用程序来识别在目标二进制文件中使用不同代码路径的功能不同的文件的子集。 6）模糊测试二进制文件测试过程本身由afl-fuzz实用程序执行。该程序需要一个带有初始测试用例的只读目录，一个存储其输出结果的独立位置，以及要测试的二进制文件的路径。对于直接从 stdin 接受输入的目标二进制文件，通常的语法是：1$ ./afl-fuzz -i testcase_dir -o findings_dir /path/to/program [... params ...] 对于从 文件 中获取输入的程序，使用“@@”标记目标命令行中应放置输入文件名的位置。模糊器将替换为您：1$ ./afl-fuzz -i testcase_dir -o findings_dir /path/to/program @@ 您还可以使用-f选项将变异数据写入特定文件。如果程序需要特定的文件扩展名，那么这很有用。非插桩二进制文件可以在QEMU模式下（在命令行中添加-Q）或在传统的盲目模糊模式（指定-n）中进行模糊测试。您可以使用-t和-m覆盖已执行进程的默认超时和内存限制;perf_tips.txt中讨论了优化模糊测试性能的技巧。 请注意，afl-fuzz首先执行一系列确定性模糊测试步骤，这可能需要几天时间，但往往会产生整齐的测试用例。如果你想要快速结果 - 类似于zzuf和其他传统的模糊器 - 在命令行中添加-d选项。 7）解释输出有关如何解释显示的统计信息以及监视进程运行状况的信息，请参阅status_screen.txt文件。请务必查阅此文件，尤其是如果任何UI元素以红色突出显示。模糊过程将持续到按Ctrl-C为止。至少，您希望允许模糊器完成一个队列周期，这可能需要几个小时到一周左右的时间。在输出目录中创建了三个子目录并实时更新： 队列queue/ - 测试每个独特执行路径的案例，以及用户提供的所有起始文件。这是第2节中提到的合成语料库。在将此语料库用于任何其他目的之前，您可以使用afl-cmin工具将其缩小到较小的大小。该工具将找到一个较小的文件子集，提供相同的边缘覆盖。 崩溃crash/ - 导致被测程序接收致命信号的独特测试用例（例如，SIGSEGV，SIGILL，SIGABRT）。条目按接收信号分组。 挂起hang/ - 导致测试程序超时的独特测试用例。将某些内容归类为挂起之前的默认时间限制是1秒内的较大值和-t参数的值。可以通过设置AFL_HANG_TMOUT来微调该值，但这很少是必需的。崩溃和挂起被视为“唯一” “如果相关的执行路径涉及在先前记录的故障中未见的任何状态转换。如果可以通过多种方式达到单个错误，那么在此过程中会有一些计数通货膨胀，但这应该会迅速逐渐减少。 崩溃和挂起的文件名与父、非错误的队列条目相关联。这应该有助于调试。如果无法重现 afl-fuzz 发现的崩溃，最可能的原因是您没有设置与工具使用的内存限制相同的内存限制。尝试：12$ LIMIT_MB = 50$（ulimit -Sv $ [LIMIT_MB &lt;&lt; 10]; /path/to/tested_binary ...） 更改LIMIT_MB以匹配传递给afl-fuzz的-m参数。在OpenBSD上，也将-Sv更改为-Sd。任何现有的输出目录也可用于恢复中止的作业;尝试：$ ./afl-fuzz -i-o_ existing_output_dir [...etc...]如果安装了gnuplot，您还可以使用afl-plot为任何活动的模糊测试任务生成一些漂亮的图形。有关如何显示的示例，请参阅 http://lcamt​​uf.coredump.cx/afl/plot/ 。 8）并行模糊测试每个afl-fuzz的实例大约占用一个核。 这意味着在多核系统上，并行化是充分利用硬件所必需的。有关如何在多个核心或多个联网计算机上模糊常见目标的提示，请参阅parallel_fuzzing.txt。并行模糊测试模式 还提供了一种简单的方法，用于将AFL连接到其他模糊器，动态符号执行（concrete and symbolic， concolic execution）引擎等等; 再次，请参阅 parallel_fuzzing.txt的最后一节以获取提示。 9）Fuzzer词典默认情况下，afl-fuzz变异引擎针对紧凑数据格式进行了优化 - 例如，图像，多媒体，压缩数据，正则表达式语法或shell脚本。它有点不太适合具有特别冗长和冗余的语言的语言 - 特别是包括HTML，SQL或JavaScript。为了避免构建语法感知工具的麻烦，afl-fuzz提供了一种方法，使用与目标数据类型相关联的其他特殊标记的语言关键字，魔术头或可选字典为模糊测试过程设定种子，并使用它来重建底层随时随地的语法：http://lcamt​​uf.blogspot.com/2015/01/afl-fuzz-making-up-grammar-with.html要使用此功能，首先需要使用dictionaries/README.dictionaries中讨论的两种格式之一创建字典;然后通过命令行中的-x选项将模糊器指向它。（该子目录中也已提供了几个常用字典。）没有办法提供基础语法的更多结构化描述，但模糊器可能会根据instrumentation反馈单独找出一些。这实际上在实践中有效，比如说：http://lcamt​​uf.blogspot.com/2015/04/finding-bugs-in-sqlite-easy-way.htmlPS。即使没有给出明确的字典，afl-fuzz也会尝试通过在确定性字节翻转期间非常接近地观察instrumentation来提取输入语料库中的现有语法标记。这适用于某些类型的解析器和语法，但不如-x模式好。如果字典真的很难找到，另一个选择是让AFL运行一段时间，然后使用作为AFL伴随实用程序的令牌捕获库。为此，请参阅libtokencap/README.tokencap。 10）崩溃分类基于coverage的崩溃分组通常会生成一个小型数据集，可以手动或使用非常简单的GDB或Valgrind脚本快速进行分类。每次崩溃都可以追溯到队列中的父级非崩溃测试用例，从而更容易诊断故障。话虽如此，重要的是要承认，如果没有大量的调试和代码分析工作，一些模糊的崩溃很难快速评估可利用性。为了帮助完成这项任务，afl-fuzz支持使用-C标志启用的非常独特的“崩溃探索”模式。在此模式下，模糊器将一个或多个崩溃测试用例作为输入，并使用其反馈驱动的模糊测试策略，非常快速地枚举程序中可以达到的所有代码路径，同时使其保持在崩溃状态。不会导致崩溃的变异会被拒绝;任何不影响执行路径的更改也是如此。输出是一个小文件集，可以非常快速地检查以查看攻击者对错误地址的控制程度，或者是否有可能超过初始越界读取，并查看下面的内容。 哦，还有一件事：对于测试用例最小化，请尝试afl-tmin。该工具可以以非常简单的方式操作：$ ./afl-tmin -i test_case -o minimize_result - /path/to/program [...] 该工具适用于崩溃和非崩溃的测试用例。在崩溃模式下，它将很乐意接受 instrumented 和 non-instrumented 的二进制文件。在非崩溃模式下，最小化器依赖于标准AFL检测来使文件更简单而不改变执行路径。minimizer与afl-fuzz兼容的方式接受-m，-t，-f和@@语法。如果指定了参数-x，即crash mode，会把导致程序非正常退出的文件直接剔除。 AFL的另一个新成员是afl-analyze工具。需要输入文件，尝试按顺序翻转字节，并观察测试程序的行为。然后根据哪些部分看起来是关键的，哪些部分不是关键的，对输入进行颜色编码;虽然不是万能，但它通常可以提供对复杂文件格式的快速见解。有关其操作的更多信息可以在technical_details.txt的末尾找到。 11）超越崩溃模糊测试是一种很好的，未充分利用的技术，用于发现非崩溃的设计和实现错误。通过修改目标程序调用abort()时发现了一些有趣的错误，比如： 当给出相同的模糊输入时，两个bignum库产生不同的输出， 当要求连续多次解码相同的输入图像时，图像库会产生不同的输出， 在对模糊提供的数据进行迭代序列化和反序列化时，序列化/反序列化库无法生成稳定的输出， 当要求压缩然后解压缩特定blob时，压缩库会生成与输入文件不一致的输出。实施这些或类似的健全性检查通常只需要很少的时间;如果你是特定包的维护者，你可以使用#ifdef FUZZING_BUILD_MODE_UNSAFE_FOR_PRODUCTION（一个也与libfuzzer共享的标志）或#ifdef __AFL_COMPILER（这个只适用于AFL）来使这个代码成为条件。 12）常识性风险请记住，与许多其他计算密集型任务类似，模糊测试可能会给您的硬件和操作系统带来压力。特别是： 你的CPU会很热，需要充分冷却。在大多数情况下，如果冷却不足或停止正常工作，CPU速度将自动受到限制。也就是说，尤其是在不太合适的硬件（笔记本电脑，智能手机等）上进行模糊测试时，某些事情并非完全不可能爆发。 有针对性的程序可能最终不正常地抓取千兆字节的内存或用垃圾文件填满磁盘空间。 AFL试图强制执行基本的内存限制，但不能阻止每一个可能的事故。最重要的是，您不应该对数据丢失前景不可接受的系统进行模糊测试。 模糊测试涉及数十亿次对文件系统的读写操作。在现代系统中，这通常会被高度缓存，导致相当适度的“物理”I/O - 但是有许多因素可能会改变这个等式。您有责任监控潜在的问题; I / O非常繁重，许多HDD和SSD的使用寿命可能会缩短。监视Linux上磁盘I/O的一种好方法是’iostat’命令：$ iostat -d 3 -x -k [...可选磁盘ID ...] 13）已知的限制和需要改进的领域以下是AFL的一些最重要的警告： AFL通过检查由于信号（SIGSEGV，SIGABRT等）而导致的第一个衍生过程死亡来检测故障。为这些信号安装自定义处理程序的程序可能需要注释掉相关代码。同样，由模糊目标产生的子处理中的故障可能会逃避检测，除非您手动添加一些代码来捕获它。 与任何其他强力工具一样，如果使用加密，校验和，加密签名或压缩来完全包装要测试的实际数据格式，则模糊器提供有限的覆盖范围。要解决这个问题，你可以注释掉相关的检查（参见experimental / libpng_no_checksum /获取灵感）;如果这是不可能的，你也可以编写一个后处理器，如experimental / post_library /中所述。 ASAN和64位二进制文​​件存在一些不幸的权衡。这不是因为任何特定的模糊错误;请参阅notes_for_asan.txt以获取提示。 没有直接支持模糊网络服务，后台守护程序或需要UI交互才能工作的交互式应用程序。您可能需要进行简单的代码更改，以使它们以更传统的方式运行。 Preeny也可以提供一个相对简单的选项 - 请参阅：https://github.com/zardus/preeny有关修改基于网络的服务的一些有用提示也可以在以下位置找到：https://www.fastly.com/blog/how-to-fuzz-server-american-fuzzy-lop AFL不输出人类可读的覆盖数据。如果你想监控覆盖，请使用Michael Rash的afl-cov：https：//github.com/mrash/afl-cov 偶尔，敏感的机器会对抗他们的创造者。如果您遇到这种情况，请访问http://lcamt​​uf.coredump.cx/prep/。除此之外，请参阅安装以获取特定于平台的提示。 0x05 afl-fuzz白皮书本文档提供了American Fuzzy Lop的简单的概述。想了解一般的使用说明，请参见 README 。想了解AFL背后的动机和设计目标，请参见 historical_notes.txt。 0）设计说明(Design statement)American Fuzzy Lop 不关注任何单一的操作规则(singular principle of operation)，也不是一个针对任何特定理论的概念验证(proof of concept)。这个工具可以被认为是一系列在实践中测试过的hacks行为，我们发现这个工具惊人的有效。我们用目前最simple且最robust的方法实现了这个工具。唯一的设计宗旨在于速度、可靠性和易用性。 1）覆盖率计算(Coverage measurements)在编译过的程序中插桩能够捕获分支（边缘）的覆盖率，并且还能检测到粗略的分支执行命中次数(branch-taken hit counts)。在分支点注入的代码大致如下： 123cur_location = &lt;COMPILE_TIME_RANDOM&gt;; //用一个随机数标记当前基本块shared_mem[cur_location ^ prev_location]++; //将当前块和前一块异或保存到shared_mem[]prev_location = cur_location &gt;&gt; 1; //cur_location右移1位区分从当前块到当前块的转跳 cur_location 的值是随机产生的，为的是简化连接复杂对象的过程和保持XOR输出分布是均匀的。shared_mem[] 数组是一个调用者 (caller) 传给被插桩的二进制程序的64kB的共享空间。其中的每一字节可以理解成对于插桩代码中特别的元组(branch_src, branch_dst)的一次命中（hit）。选择这个数组大小的原因是让冲突(collisions)尽可能减少。这样通常能处理2k到10k的分支点。同时，它的大小也足以使输出图能在接受端达到毫秒级的分析。 Branch cnt Colliding tuples Example targets 1,000 0.75% giflib, lzo 2,000 1.5% zlib, tar, xz 5,000 3.5% libpng, libwebp 10,000 7% libxml 20,000 14% sqlite 50,000 30% - 这种形式的覆盖率，相对于简单的基本块覆盖率来说，对程序运行路径提供了一个更好的描述(insight)。特别地，它能很好地区分以下两个执行路径： A -&gt; B -&gt; C -&gt; D -&gt; E (tuples: AB, BC, CD, DE) A -&gt; B -&gt; D -&gt; C -&gt; E (tuples: AB, BD, DC, CE) 这有助于发现底层代码的微小错误条件。因为 安全漏洞通常是一些非预期(或不正确)的语句转移(一个tuple就是一个语句转移) ，而不是没覆盖到某块代码。上边伪代码的最后一行移位操作是为了让tuple具有定向性(没有这一行的话，A^B和B^A就没区别了，同样，A^A和B^B也没区别了)。采用右移的原因跟Intel CPU的一些特性有关。 2）发现新路径(Detecting new behaviors)AFL的fuzzers使用一个全局Map来存储之前执行时看到的tuple。这些数据可以被用来对不同的trace进行快速对比，从而可以计算出是否新执行了一个dword指令/一个qword-wide指令/一个简单的循环。当一个变异的输入产生了一个包含新tuple的执行路径时，对应的输入文件就被保存，然后被发送到下一过程(见第3部分)。对于那些没有产生新路径的输入，就算他们的instrumentation输出模式是不同的，也会被抛弃掉。这种算法考虑了一个非常细粒度的、长期的对程序状态的探索，同时它还不必执行复杂的计算，不必对整个复杂的执行流进行对比，也避免了路径爆炸的影响。为了说明这个算法是怎么工作的，考虑下面的两个路径，第二个路径出现了新的tuples(CA, AE):12#1: A -&gt; B -&gt; C -&gt; D -&gt; E#2: A -&gt; B -&gt; C -&gt; A -&gt; E 因为#2的原因，以下的路径就不认为是不同的路径了，尽管看起来非常不同：#3: A -&gt; B -&gt; C -&gt; A -&gt; B -&gt; C -&gt; A -&gt; B -&gt; C -&gt; D -&gt; E 除了检测新的tuple之外，AFL的fuzzer也会粗略地记录tuple的命中数(hit counts)。这些被分割成几个buckets：1, 2, 3, 4-7, 8-15, 16-31, 32-127, 128+ 从某种意义来说，buckets里边的数目是有实际意义的：它是一个8-bit counter和一个8-position bitmap的映射。8-bit counter是由桩生成的，8-position bitmap则依赖于每个fuzzer记录的已执行的tuple的命中数。单个bucket的改变会被忽略掉: 在程序控制流中，bucket的转换会被标记成一个interesting change，传入evolutionary(见第三部分)进行处理。通过命中次数(hit count)，我们能够分辨控制流是否发生变化。例如一个代码块被执行了两次，但只命中了一次。并且这种方法对循环的次数不敏感(循环47次和48次没区别)。这种算法通过限制内存和运行时间来保证效率。 另外，算法通过设置执行超时，来避免效率过低的fuzz。从而进一步发现效率比较高的fuzz方式。 3）输入队列的进化(Evolving the input queue)经变异的测试用例，会使程序产生 新的状态转移 。这些测试用例稍后被添加到 input 队列中，用作下一个 fuzz 循环。它们补充但不替换现有的发现。这种算法允许工具可以持续探索不同的代码路径，即使底层的数据格式可能是完全不同的。如下图： 这里有一些这种算法在实际情况下例子： pulling-jpegs-out-of-thin-air afl-fuzz-nobody-expects-cdata-sections 这种过程下产生的语料库基本上是这些输入文件的集合：它们都能触发一些新的执行路径。产生的语料库，可以被用来作为其他测试的种子。使用这种方法，大多数目标程序的队列会增加到大概1k到10k个entry。大约有10-30%归功于对新tupe的发现，剩下的和hit counts改变有关。下表比较了不同 fuzzing 方法在发现文件句法(file syntax)和探索程序执行路径的能力。插桩的目标程序是 GNU patch 2.7.3 compiled with -O3 and seeded with a dummy text file: Fuzzer guidance strategy used Blocks reached Edges reached Edge hit cnt var Highest-coverage test case generated (Initial file) 156 163 1.00 (none) Blind fuzzing S 182 205 2.23 First 2 B of RCS diff Blind fuzzing L 228 265 2.23 First 4 B of -c mode diff Block coverage 855 1,130 1.57 Almost-valid RCS diff Edge coverage 1,452 2,070 2.18 One-chunk -c mode diff AFL model 1,765 2,597 4.99 Four-chunk -c mode diff 第一行的blind fuzzing (“S”)代表仅仅执行了一个回合的测试。第二行的Blind fuzzing L表示在一个循环中执行了几个回合的测试，但是没有进行改进。和插桩运行相比，需要更多时间全面处理增长队列。 在另一个独立的实验中也取得了大致相似的结果。在新实验中，fuzzer被修改成所有随机fuzzing 策略，只留下一系列基本、连续的操作，例如位反转(bit flips)。因为这种模式（mode）将不能改变输入文件的的大小，会话使用一个合法的合并格式（unified diff）作为种子。 Queue extension strategy used Blocks reached Edges reached Edge hit cnt var Number of unique crashes found (Initial file) 624 717 1.00 - Blind fuzzing 1,101 1,409 1.60 0 Block coverage 1,255 1,649 1.48 0 Edge coverage 1,259 1,734 1.72 0 AFL model 1,452 2,040 3.16 1 在之前提到的基于遗传算法的fuzzing，是通过一个test case的进化(这里指的是用遗传算法进行变异)来实现最大覆盖。在上述实验看来，这种“贪婪”的方法似乎没有为盲目的模糊策略带来实质性的好处。 4）语料筛选（Culling the corpus）上文提到的渐进式语句探索路径的方法意味着：假设A和B是测试用例(test cases)，且B是由A变异产生的。那么测试用例B达到的边缘覆盖率(edge coverage)是测试用例A达到的边缘覆盖率的严格超集(superset)。为了优化fuzzing，AFL会用一个快速算法周期性的重新评估(re-evaluates)队列，这种算法会选择队列的一个更小的子集，并且这个子集仍能覆盖所有的tuple。算法的这个特性对这个工具特别有利(favorable)。算法通过指定每一个队列入口(queue entry)，根据执行时延（execution latency）和文件大小分配一个分值比例（score proportional）。然后为每一个tuple选择最低分值的entry。这些tuples按下述流程进行处理： 12345671) Find next tuple not yet in the temporary working set,2) Locate the winning queue entry for this tuple,3) Register *all* tuples present in that entry&apos;s trace in the working set,4) Go to #1 if there are any missing tuples in the set. “favored” entries 产生的语料，会比初始的数据集小5到10倍。没有被选择的也没有被扔掉，而是在遇到下列对队列时，以一定概率略过：12345678- If there are new, yet-to-be-fuzzed favorites present in the queue, 99% of non-favored entries will be skipped to get to the favored ones.- If there are no new favorites:- If the current non-favored entry was fuzzed before, it will be skipped 95% of the time.- If it hasn&apos;t gone through any fuzzing rounds yet, the odds of skipping drop down to 75%. 基于以往的实验经验，这种方法能够在队列周期速度(queue cycling speed)和测试用例多样性(test case diversity)之间达到一个合理的平衡。使用afl-cmin工具能够对输入或输出的语料库进行稍微复杂但慢得多的的处理。这一工具将永久丢弃冗余entries，产生适用于afl-fuzz或者外部工具的更小的语料库。 5）输入文件修剪（Trimming input files）文件的大小对fuzzing的性能有着重大影响(dramatic impact)。因为大文件会让目标二进制文件运行变慢；大文件还会减少变异触及重要格式控制结构(format control structures)的可能性(我们希望的是变异要触及冗余代码块(redundant data blocks))。这个问题将在perf_tips.txt细说。用户可能提供低质量初始语料(starting corpus)，某些类型的变异会迭代地增加生成文件的大小。所以要抑制这种趋势(counter this trend)。幸运的是，插桩反馈(instrumentation feedback)提供了一种简单的方式自动削减（trim down）输入文件，并确保这些改变能使得文件对执行路径没有影响。afl-fuzz内置的修剪器(trimmer)使用变化的长度和步距(variable length and stepover)来连续地(sequentially)删除数据块；任何不影响trace map的校验和(checksum)的删除块将被提交到disk。这个修剪器的设计并不算特别地周密(thorough)，相反地，它试着在精确度(precision)和进程调用execve()的次数之间选取一个平衡，找到一个合适的block size和stepover。平均每个文件将增大约5-20%。独立的afl-tmin工具使用更完整(exhaustive)、迭代次数更多(iteractive)的算法，并尝试对被修剪的文件采用字母标准化的方式处理。 6) 模糊测试策略(Fuzzing strategies)插桩提供的反馈(feedback)使得我们更容易理解各种不同fuzzing策略的价值，从而优化(optimize)他们的参数。使得他们对不同的文件类型都能同等地进行工作。afl-fuzz用的策略通常是与格式无关（format-agnostic），详细说明在下边的连接中：binary-fuzzing-strategies-what-works值得注意的一点是，afl-fuzz大部分的(尤其是前期的)工作都是高度确定的(highly deterministic)，随机性修改和测试用例拼接(random stacked modifications和test case splicing)只在后期的部分进行。 确定性的策略 包括：12345- Sequential bit flips with varying lengths and stepovers,使用变化的长度和步距来连续进行位反转- Sequential addition and subtraction of small integers,对小的整型数来连续进行加法和减法- Sequential insertion of known interesting integers (0, 1, INT_MAX, etc),对已知的感兴趣的整型数连续地插入 使用这些确定步骤的目的在于，生成紧凑的(compact)测试用例，以及在产生non-crashing的输入和产生crashing的输入之间，有很小的差异(small diffs)。非确定性(non-deterministic)策略 的步骤包括：stacked bit flips、插入(insertions)、删除(deletions)、算数(arithmetics)和不同测试用例之间的拼接(splicing)。 由于在historical_notes.txt 中提到的原因(性能、简易性、可靠性)，AFL通常不试图去推断某个特定的变异(specific mutations)和程序状态(program states)的关系。 fuzzing的步骤名义上来说是盲目的(nominally blind)，只被输入队列的进化方式的设计所影响(见第三部分)。 这意味着，这条规则有一个例外：当一个新的队列条目，经过初始的确定性fuzzing步骤集合时，并且文件的部分区域被观测到对执行路径的校验和没有影响，这些队列条目在接下来的确定性fuzzing阶段可能会被排除。尤其是对那些冗长的数据格式，这可以在保持覆盖率不变的情况下，减少10-40%的执行次数。在一些极端情况下，比如一些block-aligned的tar文件，这个数字可以达到90%。 7) 字典(Dictionaries)插桩提供的反馈能够让它自动地识别出一些输入文件中的语法(syntax)符号(tokens)，并且能够为测试器(tested parser)检测到一些组合，这些组合是由预定义(predefined)的或自动检测到的(auto-detected)字典项(dictionary terms)构成的合法语法(valid grammar)。关于这些特点在afl-fuzz是如何实现的，可以看一下这个链接：afl-fuzz-making-up-grammar-with大体上，当基本的(basic, typically easily-obtained)句法(syntax)符号(tokens)以纯粹随机的方式组合在一起时，插桩和队列进化这两种方法共同提供了一种反馈机制，这种反馈机制能够区分无意义的变异和在插桩代码中触发新行为的变异。这样能增量地构建更复杂的句法(syntax)。这样构建的字典能够让fuzzer快速地重构非常详细(highly verbose)且复杂的(complex)语法，比如JavaScript, SQL,XML。一些生成SQL语句的例子已经在之前提到的博客中给出了。有趣的是，AFL的插桩也允许fuzzer自动地隔离(isolate)已经在输入文件中出现过的句法(syntax)符号(tokens)。 8) 崩溃去重（De-duping crashes）崩溃去重是fuzzing工具里很重要的问题之一。很多naive的解决方式都会有这样的问题：如果这个错误发生在一个普通的库函数中(如say, strcmp, strcpy)，只关注出错地址(faulting address)的话，那么可能导致一些完全不相关的问题被分在一类(clustered together)。如果错误发生在一些不同的、可能递归的代码路径中，那么校验和(checksumming)调用栈回溯(call stack backtraces)时可能导致crash count inflation(通胀)。 afl-fuzz的解决方案认为满足一下两个条件，那么这个crash就是唯一的(unique)：12- The crash trace includes a tuple not seen in any of the previous crashes,这个crash的路径包括一个之前crash从未见到过的tuple。- The crash trace is missing a tuple that was always present in earlier faults.这个crash的路径不包含一个总在之前crash中出现的tuple。 这种方式一开始容易受到count inflation的影响，但实验表明其有很强的自我限制效果。和执行路径分析一样，这种 崩溃去重 的方式是afl-fuzz的基石(cornerstone)。 9) 崩溃调查(Investigating crashes)不同的crash的可用性(exploitability)是不同的。afl-fuzz提供一个crash的探索模式(exploration mode)来解决这个问题。对一个已知的出错测试用例，它被fuzz的方式和正常fuzz的操作没什么不同，但是有一个限制能让任何non-crashing 的变异(mutations)会被丢弃(thrown away)。这种方法的意义在以下链接中会进一步讨论：afl-fuzz-crash-exploration-mode这种方法利用instrumentation的反馈，探索crash程序的状态，从而进一步通过歧义性的失败条件，找到了最新发现的input。对于crashes来说，值得注意的是和正常的队列条目对比，导致crash的input没有被去掉，为了和它们的父条目（队列中没有导致crash的条目）对比，它们被保存下来，这就是说afl-tmin可以被用来随意缩减它们。 10) The fork server为了提升性能，afl-fuzz使用了一个”fork server”，fuzz的进程只进行一次execve(), 连接(linking), 库初始化(libc initialization)。fuzz进程通过copy-on-write(写时拷贝技术)从已停止的fuzz进程中clone下来。实现细节在以下链接中：fuzzing-binaries-without-execvefork server被集成在了instrumentation的程序下，在第一个instrument函数执行时，fork server就停止并等待afl-fuzz的命令。对于需要快速发包的测试，fork server可以提升1.5到2倍的性能。 11) 并行机制实现并行的机制是，定期检查不同cpu core或不同机器产生的队列，然后有选择性的把队列中的条目放到test cases中。详见： parallel_fuzzing.txt. 12）二进制instrumentationAFL-Fuzz对二进制黑盒目标程序的instrumentation是通过QEMU的“user emulation”模式实现的。这样我们就可以允许跨架构的运行，比如ARM binaries运行在X86的架构上。QEMU使用basic blocks作为翻译单元，利用QEMU做instrumentation，再使用一个和编译期instrumentation类似的guided fuzz的模型。1234567if (block_address &gt; elf_text_start &amp;&amp; block_address &lt; elf_text_end) &#123; cur_location = (block_address &gt;&gt; 4) ^ (block_address &lt;&lt; 8); shared_mem[cur_location ^ prev_location]++; prev_location = cur_location &gt;&gt; 1;&#125; 像QEMU, DynamoRIO, and PIN这样的二进制翻译器，启动是很慢的。QEMU mode同样使用了一个fork server，和编译期一样，通过把一个已经初始化好的进程镜像，直接拷贝到新的进程中。当然第一次翻译一个新的basic block还是有必要的延迟，为了解决这个问题AFL fork server在emulator和父进程之间提供了一个频道。这个频道用来通知父进程新添加的blocks的地址，之后吧这些blocks放到一个缓存中，以便直接复制到将来的子进程中。这样优化之后，QEMU模式对目标程序造成2-5倍的减速，相比之下，PIN造成100倍以上的减速。 13）afl-analyze工具文件格式分析器是最小化算法的简单扩展前面讨论过; 该工具执行一系列步行字节翻转，然后在输入文件中注释字节运行，而不是尝试删除无操作块。]]></content>
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diff --git a/tags/USENIX/index.html b/tags/USENIX/index.html
index 74302605..6a9493b1 100644
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index 076c3769..f429d919 100644
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diff --git a/tags/index.html b/tags/index.html
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+              <a href="/tags/AFL/" style="font-size: 21px; color: #6f6f6f">AFL</a> <a href="/tags/CTF/" style="font-size: 12px; color: #ccc">CTF</a> <a href="/tags/CVE/" style="font-size: 12px; color: #ccc">CVE</a> <a href="/tags/IoT/" style="font-size: 12px; color: #ccc">IoT</a> <a href="/tags/Linux/" style="font-size: 12px; color: #ccc">Linux</a> <a href="/tags/MiniUPnP/" style="font-size: 12px; color: #ccc">MiniUPnP</a> <a href="/tags/PE/" style="font-size: 12px; color: #ccc">PE</a> <a href="/tags/QQ/" style="font-size: 12px; color: #ccc">QQ</a> <a href="/tags/SSH/" style="font-size: 12px; color: #ccc">SSH</a> <a href="/tags/Samba/" style="font-size: 12px; color: #ccc">Samba</a> <a href="/tags/TCPDUMP/" style="font-size: 12px; color: #ccc">TCPDUMP</a> <a href="/tags/USENIX/" style="font-size: 12px; color: #ccc">USENIX</a> <a href="/tags/Windows/" style="font-size: 12px; color: #ccc">Windows</a> <a href="/tags/ctf/" style="font-size: 21px; color: #6f6f6f">ctf</a> <a href="/tags/itchat/" style="font-size: 12px; color: #ccc">itchat</a> <a href="/tags/linux/" style="font-size: 12px; color: #ccc">linux</a> <a href="/tags/miio/" style="font-size: 12px; color: #ccc">miio</a> <a href="/tags/phishing-email/" style="font-size: 12px; color: #ccc">phishing email</a> <a href="/tags/pwn/" style="font-size: 12px; color: #ccc">pwn</a> <a href="/tags/web/" style="font-size: 21px; color: #6f6f6f">web</a> <a href="/tags/wifi/" style="font-size: 12px; color: #ccc">wifi</a> <a href="/tags/中间人/" style="font-size: 12px; color: #ccc">中间人</a> <a href="/tags/二进制/" style="font-size: 21px; color: #6f6f6f">二进制</a> <a href="/tags/传感器/" style="font-size: 12px; color: #ccc">传感器</a> <a href="/tags/侧信道攻击/" style="font-size: 12px; color: #ccc">侧信道攻击</a> <a href="/tags/取证/" style="font-size: 12px; color: #ccc">取证</a> <a href="/tags/复原文件/" style="font-size: 12px; color: #ccc">复原文件</a> <a href="/tags/密码/" style="font-size: 12px; color: #ccc">密码</a> <a href="/tags/小米/" style="font-size: 30px; color: #111">小米</a> <a href="/tags/微信/" style="font-size: 12px; color: #ccc">微信</a> <a href="/tags/拒绝服务攻击/" style="font-size: 12px; color: #ccc">拒绝服务攻击</a> <a href="/tags/数据库/" style="font-size: 21px; color: #6f6f6f">数据库</a> <a href="/tags/数据挖掘/" style="font-size: 12px; color: #ccc">数据挖掘</a> <a href="/tags/文件格式/" style="font-size: 21px; color: #6f6f6f">文件格式</a> <a href="/tags/栈溢出/" style="font-size: 12px; color: #ccc">栈溢出</a> <a href="/tags/模糊测试/" style="font-size: 21px; color: #6f6f6f">模糊测试</a> <a href="/tags/漏洞/" style="font-size: 12px; color: #ccc">漏洞</a> <a href="/tags/破解/" style="font-size: 12px; color: #ccc">破解</a> <a href="/tags/硬件层/" style="font-size: 12px; color: #ccc">硬件层</a> <a href="/tags/硬件攻击/" style="font-size: 12px; color: #ccc">硬件攻击</a> <a href="/tags/自然语言处理/" style="font-size: 12px; color: #ccc">自然语言处理</a> <a href="/tags/语音助手/" style="font-size: 12px; color: #ccc">语音助手</a> <a href="/tags/调试/" style="font-size: 12px; color: #ccc">调试</a> <a href="/tags/路由器/" style="font-size: 21px; color: #6f6f6f">路由器</a> <a href="/tags/远程执行/" style="font-size: 12px; color: #ccc">远程执行</a> <a href="/tags/逆向/" style="font-size: 12px; color: #ccc">逆向</a> <a href="/tags/重放攻击/" style="font-size: 12px; color: #ccc">重放攻击</a> <a href="/tags/钓鱼邮件/" style="font-size: 12px; color: #ccc">钓鱼邮件</a>
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diff --git a/tags/二进制/index.html b/tags/二进制/index.html
index 312a6e08..2d76b24b 100644
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diff --git a/tags/传感器/index.html b/tags/传感器/index.html
new file mode 100644
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+                    <a href="https://github.com/Cool-Y" target="_blank" title="GitHub">
+                      
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+                    <a href="mailto:cool.yim@whu.edu.cn" target="_blank" title="E-Mail">
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+                    <a href="https://www.instagram.com/yan__han/" target="_blank" title="Instagram">
+                      
+                        <i class="fa fa-fw fa-instagram"></i>Instagram</a>
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+<script type="text/javascript">
+  if (Object.prototype.toString.call(window.Promise) !== '[object Function]') {
+    window.Promise = null;
+  }
+</script>
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+
+
+
+  
+
+
+  
+
+
+
+
+	
+
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+
+
+  
+
+
+
+
+
+  
+
+
+
+
+
+
+
+<!-- LOCAL: You can save these files to your site and update links -->
+    
+        
+        <link rel="stylesheet" href="https://jjeejj.github.io/css/gitment.css">
+        <script src="https://jjeejj.github.io/js/gitment.js"></script>
+    
+<!-- END LOCAL -->
+
+    
+
+    
+
+
+
+
+
+
+
+  
+
+  <script type="text/javascript">
+    // Popup Window;
+    var isfetched = false;
+    var isXml = true;
+    // Search DB path;
+    var search_path = "search.xml";
+    if (search_path.length === 0) {
+      search_path = "search.xml";
+    } else if (/json$/i.test(search_path)) {
+      isXml = false;
+    }
+    var path = "/" + search_path;
+    // monitor main search box;
+
+    var onPopupClose = function (e) {
+      $('.popup').hide();
+      $('#local-search-input').val('');
+      $('.search-result-list').remove();
+      $('#no-result').remove();
+      $(".local-search-pop-overlay").remove();
+      $('body').css('overflow', '');
+    }
+
+    function proceedsearch() {
+      $("body")
+        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay"></div>')
+        .css('overflow', 'hidden');
+      $('.search-popup-overlay').click(onPopupClose);
+      $('.popup').toggle();
+      var $localSearchInput = $('#local-search-input');
+      $localSearchInput.attr("autocapitalize", "none");
+      $localSearchInput.attr("autocorrect", "off");
+      $localSearchInput.focus();
+    }
+
+    // search function;
+    var searchFunc = function(path, search_id, content_id) {
+      'use strict';
+
+      // start loading animation
+      $("body")
+        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay">' +
+          '<div id="search-loading-icon">' +
+          '<i class="fa fa-spinner fa-pulse fa-5x fa-fw"></i>' +
+          '</div>' +
+          '</div>')
+        .css('overflow', 'hidden');
+      $("#search-loading-icon").css('margin', '20% auto 0 auto').css('text-align', 'center');
+
+      $.ajax({
+        url: path,
+        dataType: isXml ? "xml" : "json",
+        async: true,
+        success: function(res) {
+          // get the contents from search data
+          isfetched = true;
+          $('.popup').detach().appendTo('.header-inner');
+          var datas = isXml ? $("entry", res).map(function() {
+            return {
+              title: $("title", this).text(),
+              content: $("content",this).text(),
+              url: $("url" , this).text()
+            };
+          }).get() : res;
+          var input = document.getElementById(search_id);
+          var resultContent = document.getElementById(content_id);
+          var inputEventFunction = function() {
+            var searchText = input.value.trim().toLowerCase();
+            var keywords = searchText.split(/[\s\-]+/);
+            if (keywords.length > 1) {
+              keywords.push(searchText);
+            }
+            var resultItems = [];
+            if (searchText.length > 0) {
+              // perform local searching
+              datas.forEach(function(data) {
+                var isMatch = false;
+                var hitCount = 0;
+                var searchTextCount = 0;
+                var title = data.title.trim();
+                var titleInLowerCase = title.toLowerCase();
+                var content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g,"");
+                var contentInLowerCase = content.toLowerCase();
+                var articleUrl = decodeURIComponent(data.url);
+                var indexOfTitle = [];
+                var indexOfContent = [];
+                // only match articles with not empty titles
+                if(title != '') {
+                  keywords.forEach(function(keyword) {
+                    function getIndexByWord(word, text, caseSensitive) {
+                      var wordLen = word.length;
+                      if (wordLen === 0) {
+                        return [];
+                      }
+                      var startPosition = 0, position = [], index = [];
+                      if (!caseSensitive) {
+                        text = text.toLowerCase();
+                        word = word.toLowerCase();
+                      }
+                      while ((position = text.indexOf(word, startPosition)) > -1) {
+                        index.push({position: position, word: word});
+                        startPosition = position + wordLen;
+                      }
+                      return index;
+                    }
+
+                    indexOfTitle = indexOfTitle.concat(getIndexByWord(keyword, titleInLowerCase, false));
+                    indexOfContent = indexOfContent.concat(getIndexByWord(keyword, contentInLowerCase, false));
+                  });
+                  if (indexOfTitle.length > 0 || indexOfContent.length > 0) {
+                    isMatch = true;
+                    hitCount = indexOfTitle.length + indexOfContent.length;
+                  }
+                }
+
+                // show search results
+
+                if (isMatch) {
+                  // sort index by position of keyword
+
+                  [indexOfTitle, indexOfContent].forEach(function (index) {
+                    index.sort(function (itemLeft, itemRight) {
+                      if (itemRight.position !== itemLeft.position) {
+                        return itemRight.position - itemLeft.position;
+                      } else {
+                        return itemLeft.word.length - itemRight.word.length;
+                      }
+                    });
+                  });
+
+                  // merge hits into slices
+
+                  function mergeIntoSlice(text, start, end, index) {
+                    var item = index[index.length - 1];
+                    var position = item.position;
+                    var word = item.word;
+                    var hits = [];
+                    var searchTextCountInSlice = 0;
+                    while (position + word.length <= end && index.length != 0) {
+                      if (word === searchText) {
+                        searchTextCountInSlice++;
+                      }
+                      hits.push({position: position, length: word.length});
+                      var wordEnd = position + word.length;
+
+                      // move to next position of hit
+
+                      index.pop();
+                      while (index.length != 0) {
+                        item = index[index.length - 1];
+                        position = item.position;
+                        word = item.word;
+                        if (wordEnd > position) {
+                          index.pop();
+                        } else {
+                          break;
+                        }
+                      }
+                    }
+                    searchTextCount += searchTextCountInSlice;
+                    return {
+                      hits: hits,
+                      start: start,
+                      end: end,
+                      searchTextCount: searchTextCountInSlice
+                    };
+                  }
+
+                  var slicesOfTitle = [];
+                  if (indexOfTitle.length != 0) {
+                    slicesOfTitle.push(mergeIntoSlice(title, 0, title.length, indexOfTitle));
+                  }
+
+                  var slicesOfContent = [];
+                  while (indexOfContent.length != 0) {
+                    var item = indexOfContent[indexOfContent.length - 1];
+                    var position = item.position;
+                    var word = item.word;
+                    // cut out 100 characters
+                    var start = position - 20;
+                    var end = position + 80;
+                    if(start < 0){
+                      start = 0;
+                    }
+                    if (end < position + word.length) {
+                      end = position + word.length;
+                    }
+                    if(end > content.length){
+                      end = content.length;
+                    }
+                    slicesOfContent.push(mergeIntoSlice(content, start, end, indexOfContent));
+                  }
+
+                  // sort slices in content by search text's count and hits' count
+
+                  slicesOfContent.sort(function (sliceLeft, sliceRight) {
+                    if (sliceLeft.searchTextCount !== sliceRight.searchTextCount) {
+                      return sliceRight.searchTextCount - sliceLeft.searchTextCount;
+                    } else if (sliceLeft.hits.length !== sliceRight.hits.length) {
+                      return sliceRight.hits.length - sliceLeft.hits.length;
+                    } else {
+                      return sliceLeft.start - sliceRight.start;
+                    }
+                  });
+
+                  // select top N slices in content
+
+                  var upperBound = parseInt('1');
+                  if (upperBound >= 0) {
+                    slicesOfContent = slicesOfContent.slice(0, upperBound);
+                  }
+
+                  // highlight title and content
+
+                  function highlightKeyword(text, slice) {
+                    var result = '';
+                    var prevEnd = slice.start;
+                    slice.hits.forEach(function (hit) {
+                      result += text.substring(prevEnd, hit.position);
+                      var end = hit.position + hit.length;
+                      result += '<b class="search-keyword">' + text.substring(hit.position, end) + '</b>';
+                      prevEnd = end;
+                    });
+                    result += text.substring(prevEnd, slice.end);
+                    return result;
+                  }
+
+                  var resultItem = '';
+
+                  if (slicesOfTitle.length != 0) {
+                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + highlightKeyword(title, slicesOfTitle[0]) + "</a>";
+                  } else {
+                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + title + "</a>";
+                  }
+
+                  slicesOfContent.forEach(function (slice) {
+                    resultItem += "<a href='" + articleUrl + "'>" +
+                      "<p class=\"search-result\">" + highlightKeyword(content, slice) +
+                      "...</p>" + "</a>";
+                  });
+
+                  resultItem += "</li>";
+                  resultItems.push({
+                    item: resultItem,
+                    searchTextCount: searchTextCount,
+                    hitCount: hitCount,
+                    id: resultItems.length
+                  });
+                }
+              })
+            };
+            if (keywords.length === 1 && keywords[0] === "") {
+              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-search fa-5x" /></div>'
+            } else if (resultItems.length === 0) {
+              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-frown-o fa-5x" /></div>'
+            } else {
+              resultItems.sort(function (resultLeft, resultRight) {
+                if (resultLeft.searchTextCount !== resultRight.searchTextCount) {
+                  return resultRight.searchTextCount - resultLeft.searchTextCount;
+                } else if (resultLeft.hitCount !== resultRight.hitCount) {
+                  return resultRight.hitCount - resultLeft.hitCount;
+                } else {
+                  return resultRight.id - resultLeft.id;
+                }
+              });
+              var searchResultList = '<ul class=\"search-result-list\">';
+              resultItems.forEach(function (result) {
+                searchResultList += result.item;
+              })
+              searchResultList += "</ul>";
+              resultContent.innerHTML = searchResultList;
+            }
+          }
+
+          if ('auto' === 'auto') {
+            input.addEventListener('input', inputEventFunction);
+          } else {
+            $('.search-icon').click(inputEventFunction);
+            input.addEventListener('keypress', function (event) {
+              if (event.keyCode === 13) {
+                inputEventFunction();
+              }
+            });
+          }
+
+          // remove loading animation
+          $(".local-search-pop-overlay").remove();
+          $('body').css('overflow', '');
+
+          proceedsearch();
+        }
+      });
+    }
+
+    // handle and trigger popup window;
+    $('.popup-trigger').click(function(e) {
+      e.stopPropagation();
+      if (isfetched === false) {
+        searchFunc(path, 'local-search-input', 'local-search-result');
+      } else {
+        proceedsearch();
+      };
+    });
+
+    $('.popup-btn-close').click(onPopupClose);
+    $('.popup').click(function(e){
+      e.stopPropagation();
+    });
+    $(document).on('keyup', function (event) {
+      var shouldDismissSearchPopup = event.which === 27 &&
+        $('.search-popup').is(':visible');
+      if (shouldDismissSearchPopup) {
+        onPopupClose();
+      }
+    });
+  </script>
+
+
+
+
+
+  
+
+  
+  <script src="https://cdn1.lncld.net/static/js/av-core-mini-0.6.4.js"></script>
+  <script>AV.initialize("EWwoJgHNdlj6iBjiFlMcabUO-gzGzoHsz", "x8FxDrYG79C8YFrTww9ljo8K");</script>
+  <script>
+    function showTime(Counter) {
+      var query = new AV.Query(Counter);
+      var entries = [];
+      var $visitors = $(".leancloud_visitors");
+
+      $visitors.each(function () {
+        entries.push( $(this).attr("id").trim() );
+      });
+
+      query.containedIn('url', entries);
+      query.find()
+        .done(function (results) {
+          var COUNT_CONTAINER_REF = '.leancloud-visitors-count';
+
+          if (results.length === 0) {
+            $visitors.find(COUNT_CONTAINER_REF).text(0);
+            return;
+          }
+
+          for (var i = 0; i < results.length; i++) {
+            var item = results[i];
+            var url = item.get('url');
+            var time = item.get('time');
+            var element = document.getElementById(url);
+
+            $(element).find(COUNT_CONTAINER_REF).text(time);
+          }
+          for(var i = 0; i < entries.length; i++) {
+            var url = entries[i];
+            var element = document.getElementById(url);
+            var countSpan = $(element).find(COUNT_CONTAINER_REF);
+            if( countSpan.text() == '') {
+              countSpan.text(0);
+            }
+          }
+        })
+        .fail(function (object, error) {
+          console.log("Error: " + error.code + " " + error.message);
+        });
+    }
+
+    function addCount(Counter) {
+      var $visitors = $(".leancloud_visitors");
+      var url = $visitors.attr('id').trim();
+      var title = $visitors.attr('data-flag-title').trim();
+      var query = new AV.Query(Counter);
+
+      query.equalTo("url", url);
+      query.find({
+        success: function(results) {
+          if (results.length > 0) {
+            var counter = results[0];
+            counter.fetchWhenSave(true);
+            counter.increment("time");
+            counter.save(null, {
+              success: function(counter) {
+                var $element = $(document.getElementById(url));
+                $element.find('.leancloud-visitors-count').text(counter.get('time'));
+              },
+              error: function(counter, error) {
+                console.log('Failed to save Visitor num, with error message: ' + error.message);
+              }
+            });
+          } else {
+            var newcounter = new Counter();
+            /* Set ACL */
+            var acl = new AV.ACL();
+            acl.setPublicReadAccess(true);
+            acl.setPublicWriteAccess(true);
+            newcounter.setACL(acl);
+            /* End Set ACL */
+            newcounter.set("title", title);
+            newcounter.set("url", url);
+            newcounter.set("time", 1);
+            newcounter.save(null, {
+              success: function(newcounter) {
+                var $element = $(document.getElementById(url));
+                $element.find('.leancloud-visitors-count').text(newcounter.get('time'));
+              },
+              error: function(newcounter, error) {
+                console.log('Failed to create');
+              }
+            });
+          }
+        },
+        error: function(error) {
+          console.log('Error:' + error.code + " " + error.message);
+        }
+      });
+    }
+
+    $(function() {
+      var Counter = AV.Object.extend("Counter");
+      if ($('.leancloud_visitors').length == 1) {
+        addCount(Counter);
+      } else if ($('.post-title-link').length > 1) {
+        showTime(Counter);
+      }
+    });
+  </script>
+
+
+
+  
+
+  
+<script>
+(function(){
+    var bp = document.createElement('script');
+    var curProtocol = window.location.protocol.split(':')[0];
+    if (curProtocol === 'https') {
+        bp.src = 'https://zz.bdstatic.com/linksubmit/push.js';
+    }
+    else {
+        bp.src = 'http://push.zhanzhang.baidu.com/push.js';
+    }
+    var s = document.getElementsByTagName("script")[0];
+    s.parentNode.insertBefore(bp, s);
+})();
+</script>
+
+
+  
+  
+
+  
+
+  
+
+  
+
+</body>
+</html>
diff --git a/tags/侧信道攻击/index.html b/tags/侧信道攻击/index.html
index 062ed38c..1e8c0428 100644
--- a/tags/侧信道攻击/index.html
+++ b/tags/侧信道攻击/index.html
@@ -390,7 +390,7 @@
               
                 <a href="/archives/">
               
-                  <span class="site-state-item-count">24</span>
+                  <span class="site-state-item-count">25</span>
                   <span class="site-state-item-name">日志</span>
                 </a>
               </div>
@@ -412,7 +412,7 @@
               
               <div class="site-state-item site-state-tags">
                 <a href="/tags/index.html">
-                  <span class="site-state-item-count">45</span>
+                  <span class="site-state-item-count">48</span>
                   <span class="site-state-item-name">标签</span>
                 </a>
               </div>
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     <footer id="footer" class="footer">
       <div class="footer-inner">
-        <div class="copyright">&copy; 2019 &mdash; <span itemprop="copyrightYear">2020</span>
+        <div class="copyright">&copy; 2019 &mdash; <span itemprop="copyrightYear">2021</span>
   <span class="with-love">
     <i class="fa fa-user"></i>
   </span>
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-    <span title="Site words total count">74.5k</span>
+    <span title="Site words total count">90.4k</span>
   
 </div>
 
diff --git a/tags/取证/index.html b/tags/取证/index.html
index 17e589cd..c1e313d9 100644
--- a/tags/取证/index.html
+++ b/tags/取证/index.html
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                 <a href="/archives/">
               
-                  <span class="site-state-item-count">24</span>
+                  <span class="site-state-item-count">25</span>
                   <span class="site-state-item-name">日志</span>
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               </div>
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-                  <span class="site-state-item-count">45</span>
+                  <span class="site-state-item-count">48</span>
                   <span class="site-state-item-name">标签</span>
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-    <span title="Site words total count">74.5k</span>
+    <span title="Site words total count">90.4k</span>
   
 </div>
 
diff --git a/tags/复原文件/index.html b/tags/复原文件/index.html
index 07d06d73..a2863630 100644
--- a/tags/复原文件/index.html
+++ b/tags/复原文件/index.html
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                 <a href="/archives/">
               
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                   <span class="site-state-item-name">日志</span>
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               </div>
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-                  <span class="site-state-item-count">45</span>
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                   <span class="site-state-item-name">标签</span>
                 </a>
               </div>
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     <footer id="footer" class="footer">
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-        <div class="copyright">&copy; 2019 &mdash; <span itemprop="copyrightYear">2020</span>
+        <div class="copyright">&copy; 2019 &mdash; <span itemprop="copyrightYear">2021</span>
   <span class="with-love">
     <i class="fa fa-user"></i>
   </span>
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-    <span title="Site words total count">74.5k</span>
+    <span title="Site words total count">90.4k</span>
   
 </div>
 
diff --git a/tags/密码/index.html b/tags/密码/index.html
index a0d54682..abc5687d 100644
--- a/tags/密码/index.html
+++ b/tags/密码/index.html
@@ -390,7 +390,7 @@
               
                 <a href="/archives/">
               
-                  <span class="site-state-item-count">24</span>
+                  <span class="site-state-item-count">25</span>
                   <span class="site-state-item-name">日志</span>
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               </div>
@@ -412,7 +412,7 @@
               
               <div class="site-state-item site-state-tags">
                 <a href="/tags/index.html">
-                  <span class="site-state-item-count">45</span>
+                  <span class="site-state-item-count">48</span>
                   <span class="site-state-item-name">标签</span>
                 </a>
               </div>
@@ -476,7 +476,7 @@
 
     <footer id="footer" class="footer">
       <div class="footer-inner">
-        <div class="copyright">&copy; 2019 &mdash; <span itemprop="copyrightYear">2020</span>
+        <div class="copyright">&copy; 2019 &mdash; <span itemprop="copyrightYear">2021</span>
   <span class="with-love">
     <i class="fa fa-user"></i>
   </span>
@@ -488,7 +488,7 @@
       <i class="fa fa-area-chart"></i>
     </span>
     
-    <span title="Site words total count">74.5k</span>
+    <span title="Site words total count">90.4k</span>
   
 </div>
 
diff --git a/tags/小米/index.html b/tags/小米/index.html
index 88e59135..157b0ad2 100644
--- a/tags/小米/index.html
+++ b/tags/小米/index.html
@@ -468,7 +468,7 @@
               
                 <a href="/archives/">
               
-                  <span class="site-state-item-count">24</span>
+                  <span class="site-state-item-count">25</span>
                   <span class="site-state-item-name">日志</span>
                 </a>
               </div>
@@ -490,7 +490,7 @@
               
               <div class="site-state-item site-state-tags">
                 <a href="/tags/index.html">
-                  <span class="site-state-item-count">45</span>
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--- a/tags/微信/index.html
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 </div>
 
diff --git a/tags/拒绝服务攻击/index.html b/tags/拒绝服务攻击/index.html
index 080d0930..2bd1624d 100644
--- a/tags/拒绝服务攻击/index.html
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index 699a4a87..c3c25aa7 100644
--- a/tags/数据库/index.html
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 </div>
 
diff --git a/tags/数据挖掘/index.html b/tags/数据挖掘/index.html
index 190f4252..d3d226f8 100644
--- a/tags/数据挖掘/index.html
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diff --git a/tags/文件格式/index.html b/tags/文件格式/index.html
index 765d0005..30c306e2 100644
--- a/tags/文件格式/index.html
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 </div>
 
diff --git a/tags/栈溢出/index.html b/tags/栈溢出/index.html
index 35dce36b..67e265eb 100644
--- a/tags/栈溢出/index.html
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 </div>
 
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index 7f2dd8ed..eed913f8 100644
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 </div>
 
diff --git a/tags/漏洞/index.html b/tags/漏洞/index.html
index 5f8f3fb1..6c95e98e 100644
--- a/tags/漏洞/index.html
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 </div>
 
diff --git a/tags/破解/index.html b/tags/破解/index.html
index 30627b03..5d9413e4 100644
--- a/tags/破解/index.html
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@@ -412,7 +412,7 @@
               
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-    <span title="Site words total count">74.5k</span>
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 </div>
 
diff --git a/tags/硬件层/index.html b/tags/硬件层/index.html
index 885851cf..2b256d63 100644
--- a/tags/硬件层/index.html
+++ b/tags/硬件层/index.html
@@ -390,7 +390,7 @@
               
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                 </a>
               </div>
@@ -412,7 +412,7 @@
               
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+
+  
+  
+    <script type="text/javascript" src="/lib/fancybox/source/jquery.fancybox.pack.js?v=2.1.5"></script>
+  
+
+
+  
+
+
+  <script type="text/javascript" src="/js/src/utils.js?v=5.1.4"></script>
+
+  <script type="text/javascript" src="/js/src/motion.js?v=5.1.4"></script>
+
+
+
+  
+  
+
+
+  <script type="text/javascript" src="/js/src/affix.js?v=5.1.4"></script>
+
+  <script type="text/javascript" src="/js/src/schemes/pisces.js?v=5.1.4"></script>
+
+
+
+  
+
+  
+
+
+  <script type="text/javascript" src="/js/src/bootstrap.js?v=5.1.4"></script>
+
+
+
+  
+
+
+  
+
+
+
+
+	
+
+
+
+
+
+  
+
+
+
+
+
+  
+
+
+
+
+
+
+
+<!-- LOCAL: You can save these files to your site and update links -->
+    
+        
+        <link rel="stylesheet" href="https://jjeejj.github.io/css/gitment.css">
+        <script src="https://jjeejj.github.io/js/gitment.js"></script>
+    
+<!-- END LOCAL -->
+
+    
+
+    
+
+
+
+
+
+
+
+  
+
+  <script type="text/javascript">
+    // Popup Window;
+    var isfetched = false;
+    var isXml = true;
+    // Search DB path;
+    var search_path = "search.xml";
+    if (search_path.length === 0) {
+      search_path = "search.xml";
+    } else if (/json$/i.test(search_path)) {
+      isXml = false;
+    }
+    var path = "/" + search_path;
+    // monitor main search box;
+
+    var onPopupClose = function (e) {
+      $('.popup').hide();
+      $('#local-search-input').val('');
+      $('.search-result-list').remove();
+      $('#no-result').remove();
+      $(".local-search-pop-overlay").remove();
+      $('body').css('overflow', '');
+    }
+
+    function proceedsearch() {
+      $("body")
+        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay"></div>')
+        .css('overflow', 'hidden');
+      $('.search-popup-overlay').click(onPopupClose);
+      $('.popup').toggle();
+      var $localSearchInput = $('#local-search-input');
+      $localSearchInput.attr("autocapitalize", "none");
+      $localSearchInput.attr("autocorrect", "off");
+      $localSearchInput.focus();
+    }
+
+    // search function;
+    var searchFunc = function(path, search_id, content_id) {
+      'use strict';
+
+      // start loading animation
+      $("body")
+        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay">' +
+          '<div id="search-loading-icon">' +
+          '<i class="fa fa-spinner fa-pulse fa-5x fa-fw"></i>' +
+          '</div>' +
+          '</div>')
+        .css('overflow', 'hidden');
+      $("#search-loading-icon").css('margin', '20% auto 0 auto').css('text-align', 'center');
+
+      $.ajax({
+        url: path,
+        dataType: isXml ? "xml" : "json",
+        async: true,
+        success: function(res) {
+          // get the contents from search data
+          isfetched = true;
+          $('.popup').detach().appendTo('.header-inner');
+          var datas = isXml ? $("entry", res).map(function() {
+            return {
+              title: $("title", this).text(),
+              content: $("content",this).text(),
+              url: $("url" , this).text()
+            };
+          }).get() : res;
+          var input = document.getElementById(search_id);
+          var resultContent = document.getElementById(content_id);
+          var inputEventFunction = function() {
+            var searchText = input.value.trim().toLowerCase();
+            var keywords = searchText.split(/[\s\-]+/);
+            if (keywords.length > 1) {
+              keywords.push(searchText);
+            }
+            var resultItems = [];
+            if (searchText.length > 0) {
+              // perform local searching
+              datas.forEach(function(data) {
+                var isMatch = false;
+                var hitCount = 0;
+                var searchTextCount = 0;
+                var title = data.title.trim();
+                var titleInLowerCase = title.toLowerCase();
+                var content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g,"");
+                var contentInLowerCase = content.toLowerCase();
+                var articleUrl = decodeURIComponent(data.url);
+                var indexOfTitle = [];
+                var indexOfContent = [];
+                // only match articles with not empty titles
+                if(title != '') {
+                  keywords.forEach(function(keyword) {
+                    function getIndexByWord(word, text, caseSensitive) {
+                      var wordLen = word.length;
+                      if (wordLen === 0) {
+                        return [];
+                      }
+                      var startPosition = 0, position = [], index = [];
+                      if (!caseSensitive) {
+                        text = text.toLowerCase();
+                        word = word.toLowerCase();
+                      }
+                      while ((position = text.indexOf(word, startPosition)) > -1) {
+                        index.push({position: position, word: word});
+                        startPosition = position + wordLen;
+                      }
+                      return index;
+                    }
+
+                    indexOfTitle = indexOfTitle.concat(getIndexByWord(keyword, titleInLowerCase, false));
+                    indexOfContent = indexOfContent.concat(getIndexByWord(keyword, contentInLowerCase, false));
+                  });
+                  if (indexOfTitle.length > 0 || indexOfContent.length > 0) {
+                    isMatch = true;
+                    hitCount = indexOfTitle.length + indexOfContent.length;
+                  }
+                }
+
+                // show search results
+
+                if (isMatch) {
+                  // sort index by position of keyword
+
+                  [indexOfTitle, indexOfContent].forEach(function (index) {
+                    index.sort(function (itemLeft, itemRight) {
+                      if (itemRight.position !== itemLeft.position) {
+                        return itemRight.position - itemLeft.position;
+                      } else {
+                        return itemLeft.word.length - itemRight.word.length;
+                      }
+                    });
+                  });
+
+                  // merge hits into slices
+
+                  function mergeIntoSlice(text, start, end, index) {
+                    var item = index[index.length - 1];
+                    var position = item.position;
+                    var word = item.word;
+                    var hits = [];
+                    var searchTextCountInSlice = 0;
+                    while (position + word.length <= end && index.length != 0) {
+                      if (word === searchText) {
+                        searchTextCountInSlice++;
+                      }
+                      hits.push({position: position, length: word.length});
+                      var wordEnd = position + word.length;
+
+                      // move to next position of hit
+
+                      index.pop();
+                      while (index.length != 0) {
+                        item = index[index.length - 1];
+                        position = item.position;
+                        word = item.word;
+                        if (wordEnd > position) {
+                          index.pop();
+                        } else {
+                          break;
+                        }
+                      }
+                    }
+                    searchTextCount += searchTextCountInSlice;
+                    return {
+                      hits: hits,
+                      start: start,
+                      end: end,
+                      searchTextCount: searchTextCountInSlice
+                    };
+                  }
+
+                  var slicesOfTitle = [];
+                  if (indexOfTitle.length != 0) {
+                    slicesOfTitle.push(mergeIntoSlice(title, 0, title.length, indexOfTitle));
+                  }
+
+                  var slicesOfContent = [];
+                  while (indexOfContent.length != 0) {
+                    var item = indexOfContent[indexOfContent.length - 1];
+                    var position = item.position;
+                    var word = item.word;
+                    // cut out 100 characters
+                    var start = position - 20;
+                    var end = position + 80;
+                    if(start < 0){
+                      start = 0;
+                    }
+                    if (end < position + word.length) {
+                      end = position + word.length;
+                    }
+                    if(end > content.length){
+                      end = content.length;
+                    }
+                    slicesOfContent.push(mergeIntoSlice(content, start, end, indexOfContent));
+                  }
+
+                  // sort slices in content by search text's count and hits' count
+
+                  slicesOfContent.sort(function (sliceLeft, sliceRight) {
+                    if (sliceLeft.searchTextCount !== sliceRight.searchTextCount) {
+                      return sliceRight.searchTextCount - sliceLeft.searchTextCount;
+                    } else if (sliceLeft.hits.length !== sliceRight.hits.length) {
+                      return sliceRight.hits.length - sliceLeft.hits.length;
+                    } else {
+                      return sliceLeft.start - sliceRight.start;
+                    }
+                  });
+
+                  // select top N slices in content
+
+                  var upperBound = parseInt('1');
+                  if (upperBound >= 0) {
+                    slicesOfContent = slicesOfContent.slice(0, upperBound);
+                  }
+
+                  // highlight title and content
+
+                  function highlightKeyword(text, slice) {
+                    var result = '';
+                    var prevEnd = slice.start;
+                    slice.hits.forEach(function (hit) {
+                      result += text.substring(prevEnd, hit.position);
+                      var end = hit.position + hit.length;
+                      result += '<b class="search-keyword">' + text.substring(hit.position, end) + '</b>';
+                      prevEnd = end;
+                    });
+                    result += text.substring(prevEnd, slice.end);
+                    return result;
+                  }
+
+                  var resultItem = '';
+
+                  if (slicesOfTitle.length != 0) {
+                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + highlightKeyword(title, slicesOfTitle[0]) + "</a>";
+                  } else {
+                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + title + "</a>";
+                  }
+
+                  slicesOfContent.forEach(function (slice) {
+                    resultItem += "<a href='" + articleUrl + "'>" +
+                      "<p class=\"search-result\">" + highlightKeyword(content, slice) +
+                      "...</p>" + "</a>";
+                  });
+
+                  resultItem += "</li>";
+                  resultItems.push({
+                    item: resultItem,
+                    searchTextCount: searchTextCount,
+                    hitCount: hitCount,
+                    id: resultItems.length
+                  });
+                }
+              })
+            };
+            if (keywords.length === 1 && keywords[0] === "") {
+              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-search fa-5x" /></div>'
+            } else if (resultItems.length === 0) {
+              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-frown-o fa-5x" /></div>'
+            } else {
+              resultItems.sort(function (resultLeft, resultRight) {
+                if (resultLeft.searchTextCount !== resultRight.searchTextCount) {
+                  return resultRight.searchTextCount - resultLeft.searchTextCount;
+                } else if (resultLeft.hitCount !== resultRight.hitCount) {
+                  return resultRight.hitCount - resultLeft.hitCount;
+                } else {
+                  return resultRight.id - resultLeft.id;
+                }
+              });
+              var searchResultList = '<ul class=\"search-result-list\">';
+              resultItems.forEach(function (result) {
+                searchResultList += result.item;
+              })
+              searchResultList += "</ul>";
+              resultContent.innerHTML = searchResultList;
+            }
+          }
+
+          if ('auto' === 'auto') {
+            input.addEventListener('input', inputEventFunction);
+          } else {
+            $('.search-icon').click(inputEventFunction);
+            input.addEventListener('keypress', function (event) {
+              if (event.keyCode === 13) {
+                inputEventFunction();
+              }
+            });
+          }
+
+          // remove loading animation
+          $(".local-search-pop-overlay").remove();
+          $('body').css('overflow', '');
+
+          proceedsearch();
+        }
+      });
+    }
+
+    // handle and trigger popup window;
+    $('.popup-trigger').click(function(e) {
+      e.stopPropagation();
+      if (isfetched === false) {
+        searchFunc(path, 'local-search-input', 'local-search-result');
+      } else {
+        proceedsearch();
+      };
+    });
+
+    $('.popup-btn-close').click(onPopupClose);
+    $('.popup').click(function(e){
+      e.stopPropagation();
+    });
+    $(document).on('keyup', function (event) {
+      var shouldDismissSearchPopup = event.which === 27 &&
+        $('.search-popup').is(':visible');
+      if (shouldDismissSearchPopup) {
+        onPopupClose();
+      }
+    });
+  </script>
+
+
+
+
+
+  
+
+  
+  <script src="https://cdn1.lncld.net/static/js/av-core-mini-0.6.4.js"></script>
+  <script>AV.initialize("EWwoJgHNdlj6iBjiFlMcabUO-gzGzoHsz", "x8FxDrYG79C8YFrTww9ljo8K");</script>
+  <script>
+    function showTime(Counter) {
+      var query = new AV.Query(Counter);
+      var entries = [];
+      var $visitors = $(".leancloud_visitors");
+
+      $visitors.each(function () {
+        entries.push( $(this).attr("id").trim() );
+      });
+
+      query.containedIn('url', entries);
+      query.find()
+        .done(function (results) {
+          var COUNT_CONTAINER_REF = '.leancloud-visitors-count';
+
+          if (results.length === 0) {
+            $visitors.find(COUNT_CONTAINER_REF).text(0);
+            return;
+          }
+
+          for (var i = 0; i < results.length; i++) {
+            var item = results[i];
+            var url = item.get('url');
+            var time = item.get('time');
+            var element = document.getElementById(url);
+
+            $(element).find(COUNT_CONTAINER_REF).text(time);
+          }
+          for(var i = 0; i < entries.length; i++) {
+            var url = entries[i];
+            var element = document.getElementById(url);
+            var countSpan = $(element).find(COUNT_CONTAINER_REF);
+            if( countSpan.text() == '') {
+              countSpan.text(0);
+            }
+          }
+        })
+        .fail(function (object, error) {
+          console.log("Error: " + error.code + " " + error.message);
+        });
+    }
+
+    function addCount(Counter) {
+      var $visitors = $(".leancloud_visitors");
+      var url = $visitors.attr('id').trim();
+      var title = $visitors.attr('data-flag-title').trim();
+      var query = new AV.Query(Counter);
+
+      query.equalTo("url", url);
+      query.find({
+        success: function(results) {
+          if (results.length > 0) {
+            var counter = results[0];
+            counter.fetchWhenSave(true);
+            counter.increment("time");
+            counter.save(null, {
+              success: function(counter) {
+                var $element = $(document.getElementById(url));
+                $element.find('.leancloud-visitors-count').text(counter.get('time'));
+              },
+              error: function(counter, error) {
+                console.log('Failed to save Visitor num, with error message: ' + error.message);
+              }
+            });
+          } else {
+            var newcounter = new Counter();
+            /* Set ACL */
+            var acl = new AV.ACL();
+            acl.setPublicReadAccess(true);
+            acl.setPublicWriteAccess(true);
+            newcounter.setACL(acl);
+            /* End Set ACL */
+            newcounter.set("title", title);
+            newcounter.set("url", url);
+            newcounter.set("time", 1);
+            newcounter.save(null, {
+              success: function(newcounter) {
+                var $element = $(document.getElementById(url));
+                $element.find('.leancloud-visitors-count').text(newcounter.get('time'));
+              },
+              error: function(newcounter, error) {
+                console.log('Failed to create');
+              }
+            });
+          }
+        },
+        error: function(error) {
+          console.log('Error:' + error.code + " " + error.message);
+        }
+      });
+    }
+
+    $(function() {
+      var Counter = AV.Object.extend("Counter");
+      if ($('.leancloud_visitors').length == 1) {
+        addCount(Counter);
+      } else if ($('.post-title-link').length > 1) {
+        showTime(Counter);
+      }
+    });
+  </script>
+
+
+
+  
+
+  
+<script>
+(function(){
+    var bp = document.createElement('script');
+    var curProtocol = window.location.protocol.split(':')[0];
+    if (curProtocol === 'https') {
+        bp.src = 'https://zz.bdstatic.com/linksubmit/push.js';
+    }
+    else {
+        bp.src = 'http://push.zhanzhang.baidu.com/push.js';
+    }
+    var s = document.getElementsByTagName("script")[0];
+    s.parentNode.insertBefore(bp, s);
+})();
+</script>
+
+
+  
+  
+
+  
+
+  
+
+  
+
+</body>
+</html>
diff --git a/tags/自然语言处理/index.html b/tags/自然语言处理/index.html
index 2e58db43..ae708edb 100644
--- a/tags/自然语言处理/index.html
+++ b/tags/自然语言处理/index.html
@@ -390,7 +390,7 @@
               
                 <a href="/archives/">
               
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                   <span class="site-state-item-name">日志</span>
                 </a>
               </div>
@@ -412,7 +412,7 @@
               
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                 <a href="/tags/index.html">
-                  <span class="site-state-item-count">45</span>
+                  <span class="site-state-item-count">48</span>
                   <span class="site-state-item-name">标签</span>
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               </div>
@@ -476,7 +476,7 @@
 
     <footer id="footer" class="footer">
       <div class="footer-inner">
-        <div class="copyright">&copy; 2019 &mdash; <span itemprop="copyrightYear">2020</span>
+        <div class="copyright">&copy; 2019 &mdash; <span itemprop="copyrightYear">2021</span>
   <span class="with-love">
     <i class="fa fa-user"></i>
   </span>
@@ -488,7 +488,7 @@
       <i class="fa fa-area-chart"></i>
     </span>
     
-    <span title="Site words total count">74.5k</span>
+    <span title="Site words total count">90.4k</span>
   
 </div>
 
diff --git a/tags/语音助手/index.html b/tags/语音助手/index.html
new file mode 100644
index 00000000..5a333e26
--- /dev/null
+++ b/tags/语音助手/index.html
@@ -0,0 +1,1143 @@
+<!DOCTYPE html>
+
+
+
+  
+
+
+<html class="theme-next gemini use-motion" lang="zh-Hans">
+<head><meta name="generator" content="Hexo 3.8.0">
+  <meta charset="UTF-8">
+<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
+<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1">
+<meta name="theme-color" content="#222">
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+<meta http-equiv="Cache-Control" content="no-transform">
+<meta http-equiv="Cache-Control" content="no-siteapp">
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+  <link href="/lib/fancybox/source/jquery.fancybox.css?v=2.1.5" rel="stylesheet" type="text/css">
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+<link href="/lib/font-awesome/css/font-awesome.min.css?v=4.6.2" rel="stylesheet" type="text/css">
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+  <link rel="apple-touch-icon" sizes="180x180" href="/images/hackerrank.png?v=5.1.4">
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+  <link rel="mask-icon" href="/images/logo.svg?v=5.1.4" color="#222">
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+  <meta name="keywords" content="Hexo, NexT">
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+<meta name="description" content="没人比我更懂中医#MAGA">
+<meta property="og:type" content="website">
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+<meta property="og:description" content="没人比我更懂中医#MAGA">
+<meta property="og:locale" content="zh-Hans">
+<meta name="twitter:card" content="summary">
+<meta name="twitter:title" content="混元霹雳手">
+<meta name="twitter:description" content="没人比我更懂中医#MAGA">
+
+
+
+<script type="text/javascript" id="hexo.configurations">
+  var NexT = window.NexT || {};
+  var CONFIG = {
+    root: '/',
+    scheme: 'Gemini',
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+    },
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+      applicationID: '',
+      apiKey: '',
+      indexName: '',
+      hits: {"per_page":10},
+      labels: {"input_placeholder":"Search for Posts","hits_empty":"We didn't find any results for the search: ${query}","hits_stats":"${hits} results found in ${time} ms"}
+    }
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+</script>
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+  <link rel="canonical" href="https://cool-y.github.io/tags/语音助手/">
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+  <title>标签: 语音助手 | 混元霹雳手</title>
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+</head>
+
+<body itemscope itemtype="http://schema.org/WebPage" lang="zh-Hans">
+
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+  <div class="container sidebar-position-left ">
+    <div class="headband"></div>
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+        <span class="logo-line-before"><i></i></span>
+        <span class="site-title">混元霹雳手</span>
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+            
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+            
+            标签
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+                    <a href="https://github.com/Cool-Y" target="_blank" title="GitHub">
+                      
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+                    <a href="mailto:cool.yim@whu.edu.cn" target="_blank" title="E-Mail">
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+                    <a href="https://www.instagram.com/yan__han/" target="_blank" title="Instagram">
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+<script type="text/javascript">
+  if (Object.prototype.toString.call(window.Promise) !== '[object Function]') {
+    window.Promise = null;
+  }
+</script>
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+
+
+  
+
+
+  
+
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+
+	
+
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+
+  
+
+
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+
+  
+
+
+
+
+
+
+
+<!-- LOCAL: You can save these files to your site and update links -->
+    
+        
+        <link rel="stylesheet" href="https://jjeejj.github.io/css/gitment.css">
+        <script src="https://jjeejj.github.io/js/gitment.js"></script>
+    
+<!-- END LOCAL -->
+
+    
+
+    
+
+
+
+
+
+
+
+  
+
+  <script type="text/javascript">
+    // Popup Window;
+    var isfetched = false;
+    var isXml = true;
+    // Search DB path;
+    var search_path = "search.xml";
+    if (search_path.length === 0) {
+      search_path = "search.xml";
+    } else if (/json$/i.test(search_path)) {
+      isXml = false;
+    }
+    var path = "/" + search_path;
+    // monitor main search box;
+
+    var onPopupClose = function (e) {
+      $('.popup').hide();
+      $('#local-search-input').val('');
+      $('.search-result-list').remove();
+      $('#no-result').remove();
+      $(".local-search-pop-overlay").remove();
+      $('body').css('overflow', '');
+    }
+
+    function proceedsearch() {
+      $("body")
+        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay"></div>')
+        .css('overflow', 'hidden');
+      $('.search-popup-overlay').click(onPopupClose);
+      $('.popup').toggle();
+      var $localSearchInput = $('#local-search-input');
+      $localSearchInput.attr("autocapitalize", "none");
+      $localSearchInput.attr("autocorrect", "off");
+      $localSearchInput.focus();
+    }
+
+    // search function;
+    var searchFunc = function(path, search_id, content_id) {
+      'use strict';
+
+      // start loading animation
+      $("body")
+        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay">' +
+          '<div id="search-loading-icon">' +
+          '<i class="fa fa-spinner fa-pulse fa-5x fa-fw"></i>' +
+          '</div>' +
+          '</div>')
+        .css('overflow', 'hidden');
+      $("#search-loading-icon").css('margin', '20% auto 0 auto').css('text-align', 'center');
+
+      $.ajax({
+        url: path,
+        dataType: isXml ? "xml" : "json",
+        async: true,
+        success: function(res) {
+          // get the contents from search data
+          isfetched = true;
+          $('.popup').detach().appendTo('.header-inner');
+          var datas = isXml ? $("entry", res).map(function() {
+            return {
+              title: $("title", this).text(),
+              content: $("content",this).text(),
+              url: $("url" , this).text()
+            };
+          }).get() : res;
+          var input = document.getElementById(search_id);
+          var resultContent = document.getElementById(content_id);
+          var inputEventFunction = function() {
+            var searchText = input.value.trim().toLowerCase();
+            var keywords = searchText.split(/[\s\-]+/);
+            if (keywords.length > 1) {
+              keywords.push(searchText);
+            }
+            var resultItems = [];
+            if (searchText.length > 0) {
+              // perform local searching
+              datas.forEach(function(data) {
+                var isMatch = false;
+                var hitCount = 0;
+                var searchTextCount = 0;
+                var title = data.title.trim();
+                var titleInLowerCase = title.toLowerCase();
+                var content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g,"");
+                var contentInLowerCase = content.toLowerCase();
+                var articleUrl = decodeURIComponent(data.url);
+                var indexOfTitle = [];
+                var indexOfContent = [];
+                // only match articles with not empty titles
+                if(title != '') {
+                  keywords.forEach(function(keyword) {
+                    function getIndexByWord(word, text, caseSensitive) {
+                      var wordLen = word.length;
+                      if (wordLen === 0) {
+                        return [];
+                      }
+                      var startPosition = 0, position = [], index = [];
+                      if (!caseSensitive) {
+                        text = text.toLowerCase();
+                        word = word.toLowerCase();
+                      }
+                      while ((position = text.indexOf(word, startPosition)) > -1) {
+                        index.push({position: position, word: word});
+                        startPosition = position + wordLen;
+                      }
+                      return index;
+                    }
+
+                    indexOfTitle = indexOfTitle.concat(getIndexByWord(keyword, titleInLowerCase, false));
+                    indexOfContent = indexOfContent.concat(getIndexByWord(keyword, contentInLowerCase, false));
+                  });
+                  if (indexOfTitle.length > 0 || indexOfContent.length > 0) {
+                    isMatch = true;
+                    hitCount = indexOfTitle.length + indexOfContent.length;
+                  }
+                }
+
+                // show search results
+
+                if (isMatch) {
+                  // sort index by position of keyword
+
+                  [indexOfTitle, indexOfContent].forEach(function (index) {
+                    index.sort(function (itemLeft, itemRight) {
+                      if (itemRight.position !== itemLeft.position) {
+                        return itemRight.position - itemLeft.position;
+                      } else {
+                        return itemLeft.word.length - itemRight.word.length;
+                      }
+                    });
+                  });
+
+                  // merge hits into slices
+
+                  function mergeIntoSlice(text, start, end, index) {
+                    var item = index[index.length - 1];
+                    var position = item.position;
+                    var word = item.word;
+                    var hits = [];
+                    var searchTextCountInSlice = 0;
+                    while (position + word.length <= end && index.length != 0) {
+                      if (word === searchText) {
+                        searchTextCountInSlice++;
+                      }
+                      hits.push({position: position, length: word.length});
+                      var wordEnd = position + word.length;
+
+                      // move to next position of hit
+
+                      index.pop();
+                      while (index.length != 0) {
+                        item = index[index.length - 1];
+                        position = item.position;
+                        word = item.word;
+                        if (wordEnd > position) {
+                          index.pop();
+                        } else {
+                          break;
+                        }
+                      }
+                    }
+                    searchTextCount += searchTextCountInSlice;
+                    return {
+                      hits: hits,
+                      start: start,
+                      end: end,
+                      searchTextCount: searchTextCountInSlice
+                    };
+                  }
+
+                  var slicesOfTitle = [];
+                  if (indexOfTitle.length != 0) {
+                    slicesOfTitle.push(mergeIntoSlice(title, 0, title.length, indexOfTitle));
+                  }
+
+                  var slicesOfContent = [];
+                  while (indexOfContent.length != 0) {
+                    var item = indexOfContent[indexOfContent.length - 1];
+                    var position = item.position;
+                    var word = item.word;
+                    // cut out 100 characters
+                    var start = position - 20;
+                    var end = position + 80;
+                    if(start < 0){
+                      start = 0;
+                    }
+                    if (end < position + word.length) {
+                      end = position + word.length;
+                    }
+                    if(end > content.length){
+                      end = content.length;
+                    }
+                    slicesOfContent.push(mergeIntoSlice(content, start, end, indexOfContent));
+                  }
+
+                  // sort slices in content by search text's count and hits' count
+
+                  slicesOfContent.sort(function (sliceLeft, sliceRight) {
+                    if (sliceLeft.searchTextCount !== sliceRight.searchTextCount) {
+                      return sliceRight.searchTextCount - sliceLeft.searchTextCount;
+                    } else if (sliceLeft.hits.length !== sliceRight.hits.length) {
+                      return sliceRight.hits.length - sliceLeft.hits.length;
+                    } else {
+                      return sliceLeft.start - sliceRight.start;
+                    }
+                  });
+
+                  // select top N slices in content
+
+                  var upperBound = parseInt('1');
+                  if (upperBound >= 0) {
+                    slicesOfContent = slicesOfContent.slice(0, upperBound);
+                  }
+
+                  // highlight title and content
+
+                  function highlightKeyword(text, slice) {
+                    var result = '';
+                    var prevEnd = slice.start;
+                    slice.hits.forEach(function (hit) {
+                      result += text.substring(prevEnd, hit.position);
+                      var end = hit.position + hit.length;
+                      result += '<b class="search-keyword">' + text.substring(hit.position, end) + '</b>';
+                      prevEnd = end;
+                    });
+                    result += text.substring(prevEnd, slice.end);
+                    return result;
+                  }
+
+                  var resultItem = '';
+
+                  if (slicesOfTitle.length != 0) {
+                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + highlightKeyword(title, slicesOfTitle[0]) + "</a>";
+                  } else {
+                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + title + "</a>";
+                  }
+
+                  slicesOfContent.forEach(function (slice) {
+                    resultItem += "<a href='" + articleUrl + "'>" +
+                      "<p class=\"search-result\">" + highlightKeyword(content, slice) +
+                      "...</p>" + "</a>";
+                  });
+
+                  resultItem += "</li>";
+                  resultItems.push({
+                    item: resultItem,
+                    searchTextCount: searchTextCount,
+                    hitCount: hitCount,
+                    id: resultItems.length
+                  });
+                }
+              })
+            };
+            if (keywords.length === 1 && keywords[0] === "") {
+              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-search fa-5x" /></div>'
+            } else if (resultItems.length === 0) {
+              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-frown-o fa-5x" /></div>'
+            } else {
+              resultItems.sort(function (resultLeft, resultRight) {
+                if (resultLeft.searchTextCount !== resultRight.searchTextCount) {
+                  return resultRight.searchTextCount - resultLeft.searchTextCount;
+                } else if (resultLeft.hitCount !== resultRight.hitCount) {
+                  return resultRight.hitCount - resultLeft.hitCount;
+                } else {
+                  return resultRight.id - resultLeft.id;
+                }
+              });
+              var searchResultList = '<ul class=\"search-result-list\">';
+              resultItems.forEach(function (result) {
+                searchResultList += result.item;
+              })
+              searchResultList += "</ul>";
+              resultContent.innerHTML = searchResultList;
+            }
+          }
+
+          if ('auto' === 'auto') {
+            input.addEventListener('input', inputEventFunction);
+          } else {
+            $('.search-icon').click(inputEventFunction);
+            input.addEventListener('keypress', function (event) {
+              if (event.keyCode === 13) {
+                inputEventFunction();
+              }
+            });
+          }
+
+          // remove loading animation
+          $(".local-search-pop-overlay").remove();
+          $('body').css('overflow', '');
+
+          proceedsearch();
+        }
+      });
+    }
+
+    // handle and trigger popup window;
+    $('.popup-trigger').click(function(e) {
+      e.stopPropagation();
+      if (isfetched === false) {
+        searchFunc(path, 'local-search-input', 'local-search-result');
+      } else {
+        proceedsearch();
+      };
+    });
+
+    $('.popup-btn-close').click(onPopupClose);
+    $('.popup').click(function(e){
+      e.stopPropagation();
+    });
+    $(document).on('keyup', function (event) {
+      var shouldDismissSearchPopup = event.which === 27 &&
+        $('.search-popup').is(':visible');
+      if (shouldDismissSearchPopup) {
+        onPopupClose();
+      }
+    });
+  </script>
+
+
+
+
+
+  
+
+  
+  <script src="https://cdn1.lncld.net/static/js/av-core-mini-0.6.4.js"></script>
+  <script>AV.initialize("EWwoJgHNdlj6iBjiFlMcabUO-gzGzoHsz", "x8FxDrYG79C8YFrTww9ljo8K");</script>
+  <script>
+    function showTime(Counter) {
+      var query = new AV.Query(Counter);
+      var entries = [];
+      var $visitors = $(".leancloud_visitors");
+
+      $visitors.each(function () {
+        entries.push( $(this).attr("id").trim() );
+      });
+
+      query.containedIn('url', entries);
+      query.find()
+        .done(function (results) {
+          var COUNT_CONTAINER_REF = '.leancloud-visitors-count';
+
+          if (results.length === 0) {
+            $visitors.find(COUNT_CONTAINER_REF).text(0);
+            return;
+          }
+
+          for (var i = 0; i < results.length; i++) {
+            var item = results[i];
+            var url = item.get('url');
+            var time = item.get('time');
+            var element = document.getElementById(url);
+
+            $(element).find(COUNT_CONTAINER_REF).text(time);
+          }
+          for(var i = 0; i < entries.length; i++) {
+            var url = entries[i];
+            var element = document.getElementById(url);
+            var countSpan = $(element).find(COUNT_CONTAINER_REF);
+            if( countSpan.text() == '') {
+              countSpan.text(0);
+            }
+          }
+        })
+        .fail(function (object, error) {
+          console.log("Error: " + error.code + " " + error.message);
+        });
+    }
+
+    function addCount(Counter) {
+      var $visitors = $(".leancloud_visitors");
+      var url = $visitors.attr('id').trim();
+      var title = $visitors.attr('data-flag-title').trim();
+      var query = new AV.Query(Counter);
+
+      query.equalTo("url", url);
+      query.find({
+        success: function(results) {
+          if (results.length > 0) {
+            var counter = results[0];
+            counter.fetchWhenSave(true);
+            counter.increment("time");
+            counter.save(null, {
+              success: function(counter) {
+                var $element = $(document.getElementById(url));
+                $element.find('.leancloud-visitors-count').text(counter.get('time'));
+              },
+              error: function(counter, error) {
+                console.log('Failed to save Visitor num, with error message: ' + error.message);
+              }
+            });
+          } else {
+            var newcounter = new Counter();
+            /* Set ACL */
+            var acl = new AV.ACL();
+            acl.setPublicReadAccess(true);
+            acl.setPublicWriteAccess(true);
+            newcounter.setACL(acl);
+            /* End Set ACL */
+            newcounter.set("title", title);
+            newcounter.set("url", url);
+            newcounter.set("time", 1);
+            newcounter.save(null, {
+              success: function(newcounter) {
+                var $element = $(document.getElementById(url));
+                $element.find('.leancloud-visitors-count').text(newcounter.get('time'));
+              },
+              error: function(newcounter, error) {
+                console.log('Failed to create');
+              }
+            });
+          }
+        },
+        error: function(error) {
+          console.log('Error:' + error.code + " " + error.message);
+        }
+      });
+    }
+
+    $(function() {
+      var Counter = AV.Object.extend("Counter");
+      if ($('.leancloud_visitors').length == 1) {
+        addCount(Counter);
+      } else if ($('.post-title-link').length > 1) {
+        showTime(Counter);
+      }
+    });
+  </script>
+
+
+
+  
+
+  
+<script>
+(function(){
+    var bp = document.createElement('script');
+    var curProtocol = window.location.protocol.split(':')[0];
+    if (curProtocol === 'https') {
+        bp.src = 'https://zz.bdstatic.com/linksubmit/push.js';
+    }
+    else {
+        bp.src = 'http://push.zhanzhang.baidu.com/push.js';
+    }
+    var s = document.getElementsByTagName("script")[0];
+    s.parentNode.insertBefore(bp, s);
+})();
+</script>
+
+
+  
+  
+
+  
+
+  
+
+  
+
+</body>
+</html>
diff --git a/tags/调试/index.html b/tags/调试/index.html
index ef91e198..ca8ad150 100644
--- a/tags/调试/index.html
+++ b/tags/调试/index.html
@@ -390,7 +390,7 @@
               
                 <a href="/archives/">
               
-                  <span class="site-state-item-count">24</span>
+                  <span class="site-state-item-count">25</span>
                   <span class="site-state-item-name">日志</span>
                 </a>
               </div>
@@ -412,7 +412,7 @@
               
               <div class="site-state-item site-state-tags">
                 <a href="/tags/index.html">
-                  <span class="site-state-item-count">45</span>
+                  <span class="site-state-item-count">48</span>
                   <span class="site-state-item-name">标签</span>
                 </a>
               </div>
@@ -476,7 +476,7 @@
 
     <footer id="footer" class="footer">
       <div class="footer-inner">
-        <div class="copyright">&copy; 2019 &mdash; <span itemprop="copyrightYear">2020</span>
+        <div class="copyright">&copy; 2019 &mdash; <span itemprop="copyrightYear">2021</span>
   <span class="with-love">
     <i class="fa fa-user"></i>
   </span>
@@ -488,7 +488,7 @@
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     </span>
     
-    <span title="Site words total count">74.5k</span>
+    <span title="Site words total count">90.4k</span>
   
 </div>
 
diff --git a/tags/路由器/index.html b/tags/路由器/index.html
index c7ed1b27..3c30f350 100644
--- a/tags/路由器/index.html
+++ b/tags/路由器/index.html
@@ -416,7 +416,7 @@
               
                 <a href="/archives/">
               
-                  <span class="site-state-item-count">24</span>
+                  <span class="site-state-item-count">25</span>
                   <span class="site-state-item-name">日志</span>
                 </a>
               </div>
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               <div class="site-state-item site-state-tags">
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-                  <span class="site-state-item-count">45</span>
+                  <span class="site-state-item-count">48</span>
                   <span class="site-state-item-name">标签</span>
                 </a>
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       <div class="footer-inner">
-        <div class="copyright">&copy; 2019 &mdash; <span itemprop="copyrightYear">2020</span>
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   </span>
@@ -514,7 +514,7 @@
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     </span>
     
-    <span title="Site words total count">74.5k</span>
+    <span title="Site words total count">90.4k</span>
   
 </div>
 
diff --git a/tags/远程执行/index.html b/tags/远程执行/index.html
index 34cbedff..48e12c54 100644
--- a/tags/远程执行/index.html
+++ b/tags/远程执行/index.html
@@ -390,7 +390,7 @@
               
                 <a href="/archives/">
               
-                  <span class="site-state-item-count">24</span>
+                  <span class="site-state-item-count">25</span>
                   <span class="site-state-item-name">日志</span>
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               </div>
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-                  <span class="site-state-item-count">45</span>
+                  <span class="site-state-item-count">48</span>
                   <span class="site-state-item-name">标签</span>
                 </a>
               </div>
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     <i class="fa fa-user"></i>
   </span>
@@ -488,7 +488,7 @@
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-    <span title="Site words total count">74.5k</span>
+    <span title="Site words total count">90.4k</span>
   
 </div>
 
diff --git a/tags/逆向/index.html b/tags/逆向/index.html
index f68bc0c4..487d8f93 100644
--- a/tags/逆向/index.html
+++ b/tags/逆向/index.html
@@ -390,7 +390,7 @@
               
                 <a href="/archives/">
               
-                  <span class="site-state-item-count">24</span>
+                  <span class="site-state-item-count">25</span>
                   <span class="site-state-item-name">日志</span>
                 </a>
               </div>
@@ -412,7 +412,7 @@
               
               <div class="site-state-item site-state-tags">
                 <a href="/tags/index.html">
-                  <span class="site-state-item-count">45</span>
+                  <span class="site-state-item-count">48</span>
                   <span class="site-state-item-name">标签</span>
                 </a>
               </div>
@@ -476,7 +476,7 @@
 
     <footer id="footer" class="footer">
       <div class="footer-inner">
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   </span>
@@ -488,7 +488,7 @@
       <i class="fa fa-area-chart"></i>
     </span>
     
-    <span title="Site words total count">74.5k</span>
+    <span title="Site words total count">90.4k</span>
   
 </div>
 
diff --git a/tags/重放攻击/index.html b/tags/重放攻击/index.html
index fd99f05b..f66f8813 100644
--- a/tags/重放攻击/index.html
+++ b/tags/重放攻击/index.html
@@ -390,7 +390,7 @@
               
                 <a href="/archives/">
               
-                  <span class="site-state-item-count">24</span>
+                  <span class="site-state-item-count">25</span>
                   <span class="site-state-item-name">日志</span>
                 </a>
               </div>
@@ -412,7 +412,7 @@
               
               <div class="site-state-item site-state-tags">
                 <a href="/tags/index.html">
-                  <span class="site-state-item-count">45</span>
+                  <span class="site-state-item-count">48</span>
                   <span class="site-state-item-name">标签</span>
                 </a>
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@@ -476,7 +476,7 @@
 
     <footer id="footer" class="footer">
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-        <div class="copyright">&copy; 2019 &mdash; <span itemprop="copyrightYear">2020</span>
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index 7a36457c..75e6d21e 100644
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