爬虫电话加密

⑴ 爬虫可以爬取加密狗软件吗

可以。
加密狗是目前流行的一种软件加密工具。它是插在计算机接口上的软硬件结合的软件加密产品。，般有USB口和并口两种，又称USB加密狗和并口加密狗。
爬墙是通过外网进行的远程操作，硬件克隆复制针对的是国产芯片的加密狗，因为国产加密狗公司一般没有核心加密芯片的制造能力，因此有些使用了市场上通用的芯片，破解者分析出芯片电路 以及芯片里写的内容后，就可以立刻复制或克隆一个完全相同的加密狗。

⑵ 北京警方揪出用“爬虫”盗数据的团伙，嫌疑人窃取数据会对用户有什么影响

我们在日常生活中可能并未意识到个人数据对我们的重要性，而且我们也不一定能够更加重视我们的个人数据，因为我们在生活中并未使用较多的个人数据。但是对于很多企业来说，个人数据会对他们的发展产生更大的影响。

企业有个人数据的需求，那么就一定会有不法分子提供这些数据，因此很多不法分子通过盗窃数据获得了巨额的利益。北京警方揪出用“爬虫”盗数据的团伙，嫌疑人窃取数据会对用户有什么影响？我认为对用户有以下三个影响:

一、这会使得用户的隐私进一步被侵犯。

我认为用户的个人数据被窃取的确会对用户产生比较大的负面影响，因为就会使得用户的隐私被更多人侵犯，而且很可能会使得用户不能够更好地保护个人隐私，当用户的数据被更多人得知时，就会有更多人针对用户进行个性化定制，而这其实就是对用户隐私的侵犯。

以上就是我分析的影响。

⑶ 北京警方揪出用“爬虫”盗数据的团伙，涉案人员将受到怎样的惩罚

情节较轻者会被判处三年以下有期徒刑，情节严重者会被判处三年以上七年以下的有期徒刑。“爬虫”就是一种网络上的虫子，它可以在各大卖货直播间溜达，从而窃取消费者的个人信息。控制“爬虫”的人拿到信息之后可以选择售卖，也可以自己留下从而进行非法活动。

但是，窃取的信息已经全部泄露了出去，这就是导致我们在生活中也要防止电信诈骗，陌生的来电已经要慎重的接起，不要轻易地相信电话中他们所说地话，一定要坚信一点，如果某个单位需要找你的时候一定不是通过电话形式进行通传的。我们在生活中也要积累一些防骗小知识，因为骗子的手段是需要更新的。

以上是我自己的观点。

⑷ java爬虫遇到参数加密该怎么办

今天有空研究了下大家都在喊的AES加密！还以为是什么深奥的东西呢！终于了解了，心中释然了！跟大家一起分享下吧！DES其实就是：数据加密标准英文的缩写！就是个加密的标注而已，AES就是高级加密标准英文的缩写咯，大家都叫缩写叫惯了，搞得我们这些没接触的人一头雾水！心里还真憋屈的慌呢！这是在搜集资料的时候拿了个例子练手，不过有个问题就是，把这代码放到文本里用CMD运行的时候出现了乱码情况！所幸的是注释，不影响效果！但是，程序要真遇到这样的情况的话，就得转码了，因为文本的编码是GBK的，而我所要粘贴的代码的编码是UTF-8[html]viewplainimportjava.util.*;importjava.io.*;publicclassTest{privateStringencodeResult;//编码后字串privateStringdecodeResult;//解码后字串publicTest(){}//编码设置publicvoidsetEncodeResult(StringencodeResult){char[]src=encodeResult.toCharArray();//将待编码字串拆分成字符数组StringBuildersb=newStringBuilder();//保存编码后字符//将待编码字串拆分成字符数组for(inti=0;i1)sb.append(temp[i].length()-1);elsesb.append(temp[i]);}this.decodeResult=newString(sb);}//获得解码后结果publicStringgetDecodeResult(){returndecodeResult;}publicstaticvoidmain(String[]args){System.out.println("请输入待编码字符串（以回车键结束）：");//此处存在一个乱码问题，在文本文档中的编码是GBK而它的编码是UTF-8，cmd不识别！Stringsource="";try{BufferedReaderbr=newBufferedReader(newInputStreamReader(System.in));source=br.readLine();}catch(IOExceptione){e.printStackTrace();}Teste=newTest();e.setEncodeResult(source);System.out.println("编码后结果："+e.getEncodeResult());e.setDecodeResult(e.getEncodeResult());System.out.println("解码后结果："+e.getDecodeResult());}}[html]viewplain请输入待编码字符串（以回车键结束）：abcdc123编码后结果：a_b_c_d_c_22_333_3解码后结果：abcdc123【最简单的加密】1.简单的概念明文：加密前的信息密文：机密后的信息算法：加密或解密的算法密钥：算法使用的钥匙例子：将123456每位数字都加1后得到234567，其中123456就是明文，234567就是密文，加密密钥就是1，加密算法是每位加[html]viewplainimportjava.security.SecureRandom;importjavax.crypto.Cipher;importjavax.crypto.KeyGenerator;importjavax.crypto.spec.SecretKeySpec;importsun.misc.BASE64Decoder;importsun.misc.BASE64Encoder;/***编码工具类*1.将byte[]转为各种进制的字符串*2.base64encode*3.base64decode*4.获取byte[]的md5值*5.获取字符串md5值*6.结合base64实现md5加密*7.AES加密*8.AES加密为base64code*9.AES解密*10.将base64codeAES解密*@authoruikoo9*@version0.0.7.20140601*/publicclassTest{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Stringcontent="我爱你,祖国";System.out.println("加密前："+content);Stringkey="123456";System.out.println("加密密钥和解密密钥："+key);Stringencrypt=aesEncrypt(content,key);System.out.println("加密后："+encrypt);Stringdecrypt=aesDecrypt(encrypt,key);System.out.println("解密后："+decrypt);}/***AES加密为base64code*@paramcontent待加密的内容*@paramencryptKey加密密钥*@return加密后的base64code*@throwsException*/publicstaticStringaesEncrypt(Stringcontent,StringencryptKey)throwsException{returnbase64Encode(aesEncryptToBytes(content,encryptKey));}/***AES加密*@paramcontent待加密的内容*@paramencryptKey加密密钥*@return加密后的byte[]*@throwsException*/publicstaticbyte[]aesEncryptToBytes(Stringcontent,StringencryptKey)throwsException{KeyGeneratorkgen=KeyGenerator.getInstance("AES");kgen.init(128,newSecureRandom(encryptKey.getBytes()));Ciphercipher=Cipher.getInstance("AES");cipher.init(Cipher.ENCRYPT_MODE,newSecretKeySpec(kgen.generateKey().getEncoded(),"AES"));returncipher.doFinal(content.getBytes("utf-8"));}/***base64encode*@parambytes待编码的byte[]*@return编码后的base64code*/(byte[]bytes){returnnewBASE64Encoder().encode(bytes);}/***将base64codeAES解密*@paramencryptStr待解密的base64code*@paramdecryptKey解密密钥*@return解密后的string*@throwsException*/publicstaticStringaesDecrypt(StringencryptStr,StringdecryptKey)throwsException{returnaesDecryptByBytes(base64Decode(encryptStr),decryptKey);}/***AES解密*@paramencryptBytes待解密的byte[]*@paramdecryptKey解密密钥*@return解密后的String*@throwsException*/(byte[]encryptBytes,StringdecryptKey)throwsException{KeyGeneratorkgen=KeyGenerator.getInstance("AES");kgen.init(128,newSecureRandom(decryptKey.getBytes()));Ciphercipher=Cipher.getInstance("AES");cipher.init(Cipher.DECRYPT_MODE,newSecretKeySpec(kgen.generateKey().getEncoded(),"AES"));byte[]decryptBytes=cipher.doFinal(encryptBytes);returnnewString(decryptBytes);}/***base64decode*@parambase64Code待解码的base64code*@return解码后的byte[]*@throwsException*/publicstaticbyte[]base64Decode(Stringbase64Code)throwsException{returnnewBASE64Decoder().decodeBuffer(base64Code);}}

⑸ 爬虫是违法的么

爬虫本身不是违法，但如爬虫程序采集到涉及个人隐私会构成违法。
如果爬虫程序采集到公民的姓名、身份证件号码、通信通讯联系方式、住址、账号密码、财产状况、行踪轨迹等个人信息，并将之用于非法途径的，则肯定构成非法获取公民个人信息的违法行为。
自助行为，是指合法权益受到侵害，情况紧迫且不能及时获得国家机关保护，不立即采取措施将使其合法权益受到难以弥补的损害的，受害人可以在保护自己合法权益的必要范围内采取扣留侵权人的财物等合理措施；但是，应当立即请求有关国家机关处理。受害人采取的措施不当造成他人损害的，应当承担侵权责任。
《中华人民共和国民法典》第一千零三十二条 自然人享有隐私权。任何组织或者个人不得以刺探、侵扰、泄露、公开等方式侵害他人的隐私权。
隐私是自然人的私人生活安宁和不愿为他人知晓的私密空间、私密活动、私密信息。
第一千零三十三条 除法律另有规定或者权利人明确同意外，任何组织或者个人不得实施下列行为：
（一）以电话、短信、即时通讯工具、电子邮件、传单等方式侵扰他人的私人生活安宁；
（二）进入、拍摄、窥视他人的住宅、宾馆房间等私密空间；
（三）拍摄、窥视、窃听、公开他人的私密活动；
（四）拍摄、窥视他人身体的私密部位；
（五）处理他人的私密信息；
（六）以其他方式侵害他人的隐私权。
第一千零三十四条 自然人的个人信息受法律保护。
个人信息是以电子或者其他方式记录的能够单独或者与其他信息结合识别特定自然人的各种信息，包括自然人的姓名、出生日期、身份证件号码、生物识别信息、住址、电话号码、电子邮箱、健康信息、行踪信息等。
个人信息中的私密信息，适用有关隐私权的规定；没有规定的，适用有关个人信息保护的规定。

⑹ 如何用python写出爬虫

先检查是否有API

API是网站官方提供的数据接口，如果通过调用API采集数据，则相当于在网站允许的范围内采集，这样既不会有道德法律风险，也没有网站故意设置的障碍；不过调用API接口的访问则处于网站的控制中，网站可以用来收费，可以用来限制访问上限等。整体来看，如果数据采集的需求并不是很独特，那么有API则应优先采用调用API的方式。

数据结构分析和数据存储

爬虫需求要十分清晰，具体表现为需要哪些字段，这些字段可以是网页上现有的，也可以是根据网页上现有的字段进一步计算的，这些字段如何构建表，多张表如何连接等。值得一提的是，确定字段环节，不要只看少量的网页，因为单个网页可以缺少别的同类网页的字段，这既有可能是由于网站的问题，也可能是用户行为的差异，只有多观察一些网页才能综合抽象出具有普适性的关键字段——这并不是几分钟看几个网页就可以决定的简单事情，如果遇上了那种臃肿、混乱的网站，可能坑非常多。

对于大规模爬虫，除了本身要采集的数据外，其他重要的中间数据（比如页面Id或者url）也建议存储下来，这样可以不必每次重新爬取id。

数据库并没有固定的选择，本质仍是将Python里的数据写到库里，可以选择关系型数据库Mysql等，也可以选择非关系型数据库MongoDB等；对于普通的结构化数据一般存在关系型数据库即可。sqlalchemy是一个成熟好用的数据库连接框架，其引擎可与Pandas配套使用，把数据处理和数据存储连接起来，一气呵成。

数据流分析

对于要批量爬取的网页，往上一层，看它的入口在哪里；这个是根据采集范围来确定入口，比如若只想爬一个地区的数据，那从该地区的主页切入即可；但若想爬全国数据，则应更往上一层，从全国的入口切入。一般的网站网页都以树状结构为主，找到切入点作为根节点一层层往里进入即可。

值得注意的一点是，一般网站都不会直接把全量的数据做成列表给你一页页往下翻直到遍历完数据，比如链家上面很清楚地写着有24587套二手房，但是它只给100页，每页30个，如果直接这么切入只能访问3000个，远远低于真实数据量；因此先切片，再整合的数据思维可以获得更大的数据量。显然100页是系统设定，只要超过300个就只显示100页，因此可以通过其他的筛选条件不断细分，只到筛选结果小于等于300页就表示该条件下没有缺漏；最后把各种条件下的筛选结果集合在一起，就能够尽可能地还原真实数据量。

明确了大规模爬虫的数据流动机制，下一步就是针对单个网页进行解析，然后把这个模式复制到整体。对于单个网页，采用抓包工具可以查看它的请求方式，是get还是post，有没有提交表单，欲采集的数据是写入源代码里还是通过AJAX调用JSON数据。

同样的道理，不能只看一个页面，要观察多个页面，因为批量爬虫要弄清这些大量页面url以及参数的规律，以便可以自动构造；有的网站的url以及关键参数是加密的，这样就悲剧了，不能靠着明显的逻辑直接构造，这种情况下要批量爬虫，要么找到它加密的js代码，在爬虫代码上加入从明文到密码的加密过程；要么采用下文所述的模拟浏览器的方式。

数据采集

之前用R做爬虫，不要笑，R的确可以做爬虫工作；但在爬虫方面，Python显然优势更明显，受众更广，这得益于其成熟的爬虫框架，以及其他的在计算机系统上更好的性能。scrapy是一个成熟的爬虫框架，直接往里套用就好，比较适合新手学习；requests是一个比原生的urllib包更简洁强大的包，适合作定制化的爬虫功能。requests主要提供一个基本访问功能，把网页的源代码给download下来。一般而言，只要加上跟浏览器同样的Requests Headers参数，就可以正常访问，status_code为200，并成功得到网页源代码；但是也有某些反爬虫较为严格的网站，这么直接访问会被禁止；或者说status为200也不会返回正常的网页源码，而是要求写验证码的js脚本等。

下载到了源码之后，如果数据就在源码中，这种情况是最简单的，这就表示已经成功获取到了数据，剩下的无非就是数据提取、清洗、入库。但若网页上有，然而源代码里没有的，就表示数据写在其他地方，一般而言是通过AJAX异步加载JSON数据，从XHR中找即可找到；如果这样还找不到，那就需要去解析js脚本了。

解析工具

源码下载后，就是解析数据了，常用的有两种方法，一种是用BeautifulSoup对树状HTML进行解析，另一种是通过正则表达式从文本中抽取数据。

BeautifulSoup比较简单，支持Xpath和CSSSelector两种途径，而且像Chrome这类浏览器一般都已经把各个结点的Xpath或者CSSSelector标记好了，直接复制即可。以CSSSelector为例，可以选择tag、id、class等多种方式进行定位选择，如果有id建议选id，因为根据HTML语法，一个id只能绑定一个标签。

正则表达式很强大，但构造起来有点复杂，需要专门去学习。因为下载下来的源码格式就是字符串，所以正则表达式可以大显身手，而且处理速度很快。

对于HTML结构固定，即同样的字段处tag、id和class名称都相同，采用BeautifulSoup解析是一种简单高效的方案，但有的网站混乱，同样的数据在不同页面间HTML结构不同，这种情况下BeautifulSoup就不太好使；如果数据本身格式固定，则用正则表达式更方便。比如以下的例子，这两个都是深圳地区某个地方的经度，但一个页面的class是long，一个页面的class是longitude，根据class来选择就没办法同时满足2个，但只要注意到深圳地区的经度都是介于113到114之间的浮点数，就可以通过正则表达式"11[3-4].\d+"来使两个都满足。

数据整理

一般而言，爬下来的原始数据都不是清洁的，所以在入库前要先整理；由于大部分都是字符串，所以主要也就是字符串的处理方式了。

字符串自带的方法可以满足大部分简单的处理需求，比如strip可以去掉首尾不需要的字符或者换行符等，replace可以将指定部分替换成需要的部分，split可以在指定部分分割然后截取一部分。

如果字符串处理的需求太复杂以致常规的字符串处理方法不好解决，那就要请出正则表达式这个大杀器。

Pandas是Python中常用的数据处理模块，虽然作为一个从R转过来的人一直觉得这个模仿R的包实在是太难用了。Pandas不仅可以进行向量化处理、筛选、分组、计算，还能够整合成DataFrame，将采集的数据整合成一张表，呈现最终的存储效果。

写入数据库

如果只是中小规模的爬虫，可以把最后的爬虫结果汇合成一张表，最后导出成一张表格以便后续使用；但对于表数量多、单张表容量大的大规模爬虫，再导出成一堆零散的表就不合适了，肯定还是要放在数据库中，既方便存储，也方便进一步整理。

写入数据库有两种方法，一种是通过Pandas的DataFrame自带的to_sql方法，好处是自动建表，对于对表结构没有严格要求的情况下可以采用这种方式，不过值得一提的是，如果是多行的DataFrame可以直接插入不加索引，但若只有一行就要加索引否则报错，虽然这个认为不太合理；另一种是利用数据库引擎来执行SQL语句，这种情况下要先自己建表，虽然多了一步，但是表结构完全是自己控制之下。Pandas与SQL都可以用来建表、整理数据，结合起来使用效率更高。

⑺ 微博爬虫appkey加密方式

微博爬虫appkey加密方式是将私密信息单独放在一个配置文件中，然后将该文件加入.gitignore。
获取微博appkey的步骤如下：
1、登录到新浪微博的开放平台，选择“微链接”下的“网站接入”（根据个人情况选择）。
2、点击“立即接入”按钮。
3、填写好所需要的网站信息。
4、看到申请到的appkey以及appsecret了，点击“下一步”。
5、详细认真填写所要求的信息，点击“提交审核”。

⑻ 爬虫 遇到瓶颈，response返回的是加密数据，该怎么办

据统计，2013年机器人占互联网访问的比例就已经超过了60%（很遗憾我并没有查到更近时间的数据，但只会多不会少），也就是大部分的互联网流量并不是由人类产生的。这60%孜孜不倦昼夜不息乐此不疲的机器人，我们就称之为爬虫。
爬虫分善良的爬虫和恶意的爬虫。善良的就像搜索引擎蜘蛛，它们扫描整个网络的内容，协助人类索引、保存、组织、排序信息，让人人都成了现代的诸葛亮，足不出户就可以窥探自然宇宙、知道天下兴替。如果你不希望信息被索引，也只需大咧咧写个robot.txt声明，就跟国际法一样神圣不被侵犯。更别说对做数据分析和数据挖掘的，爬虫简直是一门必须学精的手艺。公开的数据、新闻、微博，抓下来输入模型演算一遍，什么趋势、什么分布、什么画像，都尽入掌握，站在大数据之前，你会觉得自己就是这个时代的魔法师，能知前，能知后，能无中生有。
正邪相生。恶意的爬虫远不只偷你的数据那么简单，他们像蝗虫一样盯着用户聚集的地方，忙碌着在你的数据中注入水分，破坏正常用户的体验，损害你服务的处理能力。刷了你的排行榜，让没有价值的信息排到前面去了；打开大厅，游戏玩家看到的满屏都是爬虫留下的广告，或者有害的色情信息；好不容易真金白银做个广告，一群薅羊毛的机器人一拥而上，热心的用户赶了个晚集，反而连渣都没剩下，运营触达的效果大打折扣；竞争对手眼红了，来一波DDOS，利用大量的主机和硬件对你进行流量攻击，网站瘫痪了，正常用户都服务不了。
所以这注定是一场没有硝烟的战争。不管是操纵善良的爬虫攻击，还是阻止恶意的爬虫入侵，都必须要把攻防当成战争看待，一点都大意不得。以下就给一些爬虫

⑼ 爬虫遇到app加壳怎么办

解决方法如下：
在需要的时候，只需要打开Inspeckage选择需要Hook的APP打开Inspeckage的Web端或者在日志中搜索你所需要找的加密参数就可以得到原文和使用的加密、Hash类型，直接秒杀。
需要准备一台已经安装好Xposed框架的Android手机，然后在Inspeckage的GitHub仓库中下载最新编译好的Inspeckage安装包或直接在Xposed管理器中安装它。