网站抓取如何挖掘网站文件，网页爬取 _睿知

如何进行网络数据挖掘
怎么样搜索出一个网站所有文件
一般一个网站默认的首页文件是：index 。***或默认。*** ，而* * *是文件格式，可以是htm/html/asp/aspx/php/jsp等任意一种。根目录下更多的文件可以通过页面中的链接来猜测，但是只能通过发布的链接来判断。如果你想列出网站目录中所有未发布的文件，除非管理员允许浏览，否则你必须求助于FBI特工。
Excel如何抓取网页数据之JSON数据抓取
打开Chrome ，在Lagou.com上搜索深证的“数据分析”职位，使用check功能查看网页源代码。发现Lagou.com有反爬虫机制，位置信息不在源代码中，而是存储在JSON文件中。所以我们直接下载JSON ，用字典的方法直接读取数据。当您对网页进行爬网时，需要添加标题信息来获取所需的数据。在搜索结果的第一页，我们可以从JSON中读取帖子总数，按照每页15个帖子得到需要抓取的页数。然后利用循环逐页抓取，汇总位置信息，输出为CSV格式。程序运行如图：捕获结果如图：数据清理占了数据分析工作量的大头。在拉勾上搜索深圳的“数据分析”岗位。你会得到369个职位。看职位名称的时候发现有4个实习岗位。由于我们正在研究全职职位，我们将首先消除实习职位。由于工作经验和工资都是字符串形式的区间，我们先用正则表达式提取数值，以列表的形式输出。平均工作经验和四分位数工资接近现实。4.词云。我们把工作福利一栏的数据汇总，生成一个字符串，按照词频生成词云，实现python可视化。下面是原图和云这个词的对比。可以看出，五险一金是工作福利中出现频率最高的，其次是平台、福利、发展空间、弹性工作。5.描述统计显示，数据分析师的平均值为14.6K ，中位数为12.5K ，是一个很有前途的职业。数据分析分散在各个行业，但涉及到数据挖掘和机器学习等高级层面，在IT行业有很大进步。再来看工资的分布，这是求职的重要参考：工资10-15K的职位最多，其次是15-20K的职位。依我拙见， 10-15K职位以建模为主， 20K以上职位以数据挖掘和大数据架构为主。再来看各区的岗位分布：62.9%的数据分析岗位在南山区， 25.8%在福田区，其余分布在龙岗区、罗湖区、宝安区、龙华新区。小角度看，南山区和福田区是深圳的科技中心。我们希望得到薪资、工作经验和学历之间的关系。因为教育分为三类，所以我们需要设置三个哑变量：专科，本科，硕士。多元回归结果如下：在0.05的显著性水平上， F值为82.53 ，说明回归关系显著。t检验和对应的P值均小于0.05 ，说明工作经历和三种学历具有统计学意义。此外， R平方的值为0.41 ，这表明工作经验和教育程度仅解释了41%的工资可变性。这不难理解。即使这些职位被称为数据分析师，但实际工作内容却大不相同。有的只是用Excel做基础分析，有的用Python和R做数据挖掘。此外，每个公司的规模和愿意提供的薪酬也不尽相同。但是工作内容的差异和公司的慷慨程度，使得仅仅靠招聘网站上的宣传很难获得实际数据，导致模型的拟合优度不是很好的现实。

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什么浏览器可以自由抓取网页中的多媒体文件挖
工具栏-工具-设置喜欢上传的照片-查看文件。
web挖掘怎么实现
截至今天，我还不知道有什么有价值的web挖掘系统，但是你可以参考一下搜索引擎的挖掘算法，比如http://lucene.apache.org/java/docs/index.html——比如Apache的lucene ，并附上以下资料给你：近年来，随着Internet/Web技术的迅速普及和快速发展，在互联网上可以以很低的成本获取各种信息。由于Internet/WWW在全球范围内是互连的，从中可以获得的数据量很难计算， Internet/WWW的发展趋势继续看好。特别是电子商务的蓬勃发展，为网络应用提供了强有力的支持。如何在世界上最大的数据集合WWW中找到有用的信息，无疑将成为数据挖掘研究的一个热点。Web挖掘是指利用数据挖掘技术在WWW数据中发现潜在的、有用的模式或信息。Web挖掘研究涵盖了许多研究领域，包括数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络。2.与传统的数据和数据仓库相比， Web上的信息是非结构化或半结构化的，动态的，容易引起混乱。因此，很难直接从网页中挖掘数据，但必要的数据处理是必要的。Web挖掘的典型处理流程如下[3]: 1 .查找资源：任务是从目标Web文档中获取数据。值得注意的是，有时信息资源并不局限于在线Web文档，还包括电子邮件、电子文档、新闻组，或者网站的日志数据，甚至是通过Web形成的交易数据库中的数据。2.信息选择和预处理：任务是从获取的Web资源中剔除无用的信息，整理出需要的信息。例如，自动删除Web文档中的广告链接，删除冗余的格式标记，自动识别段落或字段，以及将数据组织成规则的逻辑形式甚至关系表。3.模式发现：自动模式发现。它可以在同一站点内完成，也可以在多个站点之间完成。4.模式分析：验证并解释上一步中生成的模式。它可以由机器自动完成，也可以通过与分析师互动来完成。Web挖掘作为一个完整的技术体系，在挖掘之前获取IR(信息检索)和IE(信息抽取)是非常重要的。信息获取(IR)的目的是找到相关的Web文档，它只把文档中的数据看作一组未排序的短语，而信息抽取(IE)的目的是从文档中找到所需的数据项。它对文档的结构和含义感兴趣，并且它的重要任务之一是适当地组织和索引数据。信息获取和信息抽取技术的研究已经进行了很长时间。随着Web技术的发展，基于Web技术的信息检索和信息工程越来越受到重视。由于Web数据量非常大，并且可能动态变化，原有的人工收集信息的方式早已力不从心。目前的研究方向是使用自动和半自动的方法在Web上进行IR和IE 。在Web环境中，既要处理非结构化文档，又要处理半结构化数据。近年来，在这两方面已经有了相应的研究成果和具体应用，尤其是在大型搜索引擎中。3.Web挖掘的分类及其研究现状和发展。根据对web数据的兴趣程度不同，一般来说， Web挖掘可以分为Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用挖掘3.1、Web内容挖掘三大类：是指从Web内容/数据/文档中找到有用的信息， Web上有各种各样的信息。传统的互联网由各种类型的服务和数据源组成，包括WWW、FTP、Telnet等。现在有更多的数据和端口可用，如政府信息服务、数字图书馆、电子商务数据和其他可以通过Web访问的数据库。Web挖掘的对象包括文本、图像、音频、视频、多媒体和其他类型的数据。
其中，对非结构化文本的Web挖掘属于基于文本的知识发现(KDT)领域，也称为文本数据挖掘或文本挖掘，是Web挖掘中的一个重要技术领域，引起了众多研究者的关注。近年来，对Web多媒体数据挖掘的研究成为另一个热点。Web挖掘通常从两个不同的角度进行研究。从资源搜索的角度来看， Web内容挖掘的任务是如何从用户的角度提高信息质量，帮助用户过滤信息。从数据库的角度来看， Web内容挖掘的任务主要是试图对Web上的数据进行整合和建模，以支持Web数据的复杂查询。3.1.1从信息检索的角度挖掘非结构化文档：非结构化文档主要指网络上的自由文本，包括小说、新闻等。这方面的研究很多，大部分都是基于词袋或者向量表示。这种方法将单个单词视为文档集中的一个属性，仅从统计的角度孤立地对待该单词，忽略了该单词的位置和上下文。根据单词是否出现在文档中，该属性可以是布尔值，也可以是频率，即单词在文档中出现的频率。这种方法可以扩展到选择终止符、标点符号和生僻字的属性作为检查集。包方法的一个缺点是自由文本中的数据很丰富，词汇量很大，处理起来很困难。针对这一问题，人们做了相应的研究，采用了不同的技术，如信息增益、交叉熵、差异比等。都是以减属性为目的。此外，更有意义的方法是潜在语义索引，通过分析同一主题在不同文档中的共享词，找到它们的共同词根，用这个共同词根替换所有的词，从而降低维度空间。比如“告知”、“信息”、“告密者”、“被告知”可以用它们的词根“告知”来表示，这样可以减少属性集合的大小。其他属性表示包括单词在文档中的位置、层次关系、短语、术语和命名实体等。目前，还没有研究表明一种代表明显优于另一种。从信息检索的角度挖掘半结构化文档：与非结构化数据相比，挖掘Web上的半结构化文档是指挖掘具有附加结构(如HTML和超链接)的信息。它的应用包括对超链接文本进行分类和聚类，发现文档之间的关系，以及在半结构化文档中提出模式和规则。3.1.2从数据库的角度挖掘非结构化文档：数据库技术主要用于Web挖掘，解决Web信息管理和查询的问题。这些问题可以分为三类：Web信息建模和查询；信息提取和整合；网站建设和改造。从数据库的角度来看， Web内容挖掘主要是试图建立和集成网站的数据模型，以支持复杂的查询，而不仅仅是简单的基于关键字的搜索。这可以通过发现Web文档的模式、建立Web数据仓库或Web知识库或虚拟数据库来实现。相关研究主要基于半结构化数据。数据库主要使用OEM(对象交换模型)模型将半结构化数据表示为标识图。OEM中的每个对象都有一个对象ID (OID)和值。该值可以是原子类型，如整数、字符串、gif、html等。或复合类型，表示为对象引用的集合。由于Web数据量巨大，从应用的角度来看，很多研究只处理结构化数据的一个公共自集。一些有意义的应用是建立多层数据库(MLDB ),其中每一层都是下一层的推广，以便进行一些特殊的查询和信息处理。半结构化数据查询语言的研究也受到了人们的关注，并进行了专门的研究。
由于数据表示方法在数据库中的特殊性，包括关系层次和图形数据，基于平面数据集的数据挖掘方法大多不能直接使用。目前，已经有人研究了多层数据库挖掘算法。3.2.Web结构挖掘：Web结构挖掘的对象是Web本身的超链接，即挖掘Web文档的结构。对于给定的一组Web文档，我们应该能够通过算法找到关于它们之间联系的有用信息。文档间的超链接反映了文档间的包含、引用或从属关系，对被引用文档的描述往往更客观、更概括、更准确。网络结构挖掘在一定程度上得益于社会网络和引文分析的研究。网页之间的关系分为传入连接和传出连接，通过引文分析发现同一网站内部和不同网站之间的连接关系。Web结构挖掘领域最著名的算法是HITS算法和PageRank算法。它们的共同点是使用一定的方法计算网页之间的超链接质量，从而得到页面的权重。著名的Clever和Google搜索引擎都采用了这种算法。此外， Web结构挖掘的另一种尝试是在Web数据仓库的环境中进行挖掘，包括通过检查同一服务器上的本地连接来衡量Web结构挖掘网站的完整性，检查不同Web数据仓库中的副本来帮助定位镜像网站，以及通过查找特定域中超链接的层次属性来探索信息流如何影响网站的设计。3.3.Web使用挖掘：即Web使用记录挖掘，在新兴的电子商务领域具有重要意义。它通过挖掘相关的Web日志来发现用户访问网页的模式。通过分析日志中的规则，可以识别用户的忠诚度、偏好和满意度，发现潜在用户，提升网站的服务竞争力。除了服务器的日志记录， Web使用数据还包括代理服务器的日志记录、浏览器的日志、注册信息、用户会话信息、交易信息、Cookie中的信息、用户查询、鼠标点击流等等。可见， Web使用记录的数据量是巨大的，数据类型也是相当丰富的。根据数据源处理方法的不同， Web使用挖掘可以分为两类。一种是将Web使用记录的数据转换并转移到传统的关系表中，然后使用数据挖掘算法对关系表中的数据进行常规挖掘；另一种是直接对Web使用记录的数据进行预处理，然后进行挖掘。Web使用挖掘中一个有趣的问题是在多个用户使用同一个代理服务器的环境下，如何识别某个用户，以及如何识别属于该用户的会话和使用记录。这个问题看起来不大，但是很大程度上影响了开采质量，所以有人在这方面做了专门的研究。一般来说，经典的数据挖掘算法可以直接应用于Web使用挖掘，但是为了提高挖掘质量，研究者们努力对算法进行扩展，包括复合关联规则算法和改进的序列发现算法。在[4]中， Web使用挖掘根据数据源、数据类型、数据集中的用户数量、数据集中的服务器数量等分为五类。个性挖掘：对单个用户的使用记录进行建模，结合用户的基本信息对其使用习惯和个人偏好进行分析，目的是在电子商务环境下为用户提供独特的个性化服务。系统改进：Web服务(数据库、网络等)的性能和其他服务质量。)是衡量用户满意度的关键指标。Web使用挖掘可以通过用户的拥塞记录发现站点的性能瓶颈，从而提示站点管理者改进Web缓存策略、网络传输策略、流量负载均衡机制和数据分发策略。另外，通过对网络非法入侵数据的分析，可以发现系统的弱点，这在电子商务环境下尤为重要。站点修改：站点的结构和内容是吸引用户的关键。
Web使用挖掘可以通过挖掘用户的行为记录和反馈为网站设计者提供改进的依据，比如如何组织页面连接，哪些页面应该是直接可访问的。智能商务：关于用户如何使用网站的信息无疑是电子商务供应商关注的焦点。用户访问的周期可以分为四步：被吸引、停留、购买、离开。Web使用挖掘可以通过分析用户的点击流等Web日志信息来挖掘用户行为的动机，从而帮助厂商合理安排销售策略。Web特征描述：这种研究和关注通过用户对站点的访问来统计用户在页面上的交互，并描述用户的访问。4.结论虽然Web挖掘的形式和研究方向层出不穷，但我认为随着电子商务的兴起和快速发展，未来Web挖掘的一个重要应用方向将是电子商务系统。与电子商务关系最密切的是使用挖掘，这意味着它将继续在该领域获得更多的关注。另外，在搜索引擎的研究中，结构挖掘的研究已经比较成熟，基于文本的内容挖掘也有很多研究。下一步，更多的研究者将关注多媒体挖掘。

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文件上传漏洞有哪些挖掘思路？
【网站抓取如何挖掘网站文件，网页爬取】文件上传漏洞是获取服务器权限的最快途径。虽然有很多相关的资料，但是对于上传验证的方式，如何绕过检测，什么样的上传解析场景会造成危害，很多人还是很模糊。本文做了一些说明，然后补充了一些除了上传webshell之外的其他非常规挖矿手势，包括XSS、重定向、Dos、CSRF等等。1.基础知识：为了更好的了解文件上传，你必须了解上传属性，常见文件的结构，图形处理函数等。1)消息特征：观察上传消息的特征：头有两个内容类型特征：1.multipart/form-data(form form的enctype属性，指定为二进制数据)2 .边界字符串(用作分隔符，区分POST数据)POST内容特征有五个：1 .内容-处置：表单-数据2 。名称：输入表单名称3 .文件名：文件名4 。Content-Type:定义文件的类型和网页的代码，决定浏览器以什么形式和代码读取这个文件；5.5.boundary:Content-Type的值前面有两个共同的检查规则。现有常用的上传检查规则不外乎以下几类：1 。客户端javascript检查(后缀)2 。文件头内容类型字段检查(image/gif):附加参数4 。后缀黑/白名单检查：扩展5 。文件头检查：GIF89a6 。文件内容检查：文件信息，二次渲染7 。自定义定期检查3)澄清文件上传和文件解析是两个过程。即使我们上传了一个php文件，也被解析为图片。当我们访问php文件时，会显示“图片无法显示”；或者我们上传一个jpg文件，但是里面混了一个shell脚本，如果解析成php文件就会执行；或者上传地无法绕过检测，只能上传jpg文件。但是其他函数中有文件包含等功能，仍然可以成功执行。回到安全的本质，上传是“输入” ，然后文件解析是“输出” 。任何漏洞挖掘都需要结合输入和输出。2.旁路技巧：下面是一些实战中常用的旁路技巧：1)后缀黑名单中的以下替换后缀也可以解析为shell: php:phtml ， phpt ， php3 ， php3pasp:aspx ， asmx ， ashx ， web.configperl:pl ， pm ， cgi ， libjsp 。jsv ， jspf冷融合：cfm ， cfml ， CFC ， DBM 。此外，它还可以匹配操作系统的文件命名规则：php 。php空间， php:1.jpg ， php:$DATA等。带有这些后缀的文件，不规则符号后会被windows系统自动删除，只留下。php 。2)除了各种服务器解析特性之外，后缀名称的白名单通常被用作空字节注入。插入空字节值的原因是一些应用服务器脚本语言使用c/c库来检查文件名和内容。在C/C语言中，一行以/00结尾，称为空字节。因此，解释器一看到字符串末尾有空字节，就会停止读取，认为已经到了字符串的末尾。例如，我们更改要上传到Happy.phpA.jpg的Happy.jpg的名称，然后上传文件，在Burp中捕获请求，并切换到Hex视图。在字符串视图中查找文件名。检查相应的十六进制表，并用00(空字节)替换41(“A “) 。结果变成Happy.php(空) 。jpeg因为php解释器内部使用C语言库，在Happy.php之后会停止读取文件名，文件会保存为Happy.php 。另一种绕过白名单的方法是使用双后缀：shell.php.jpg 。