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  • webView 与js交互方法(参考文献

    千次阅读 2014-10-01 01:35:23
    1.下载示例 http://code4app.com/ios/webview-%E5%8A%A0%E8%BD%BDcss-js-%E6%96%87%E4%BB%B6/4fcd84186803fa6645000000 2

    1.下载示例

    http://code4app.com/ios/webview-%E5%8A%A0%E8%BD%BDcss-js-%E6%96%87%E4%BB%B6/4fcd84186803fa6645000000

    <script type = "text/javascript">
            function onstart(){
             var s = document.getElementById('foo') ;       //需要注意此document.getElementById  而非document.getElementsById()
             s.innerHTML = 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa';
            }
    <script>



    2 .stringByEvaluatingJavaScriptFromString的使用方法

    http://it.100xuexi.com/view/otdetail/20120511/abfdd193-50d1-43da-b49f-5411c014ad9b.html

    1、获取当前页面的url。
    1. - (void)webViewDidFinishLoad:(UIWebView *)webView {
    2. NSString *currentURL = [webView stringByEvaluatingJavaScriptFromString:@"document.location.href"];
    3. }
    2、获取页面title:
    1. - (void)webViewDidFinishLoad:(UIWebView *)webView {
    2. NSString *currentURL = [webView stringByEvaluatingJavaScriptFromString:@"document.location.href"];
    3.
    4. NSString *title = [webview stringByEvaluatingJavaScriptFromString:@"document.title"];
    5. }
    3、修改界面元素的值。
    1. NSString *js_result = [webView stringByEvaluatingJavaScriptFromString:@"document.getElementsByName('q')[0].value='朱祁林';"];
    4、表单提交:
    1. NSString *js_result2 = [webView stringByEvaluatingJavaScriptFromString:@"document.forms[0].submit(); "];
    这样就实现了在google搜索关键字:“朱祁林”的功能。
    5、插入js代码
    上面的功能我们可以封装到一个js函数中,将这个函数插入到页面上执行,代码如下:
    1. [webView stringByEvaluatingJavaScriptFromString:@"var script = document.createElement('script');"
    2. "script.type = 'text/javascript';"
    3. "script.text = \"function myFunction() { "
    4. "var field = document.getElementsByName('q')[0];"
    5. "field.value='朱祁林';"
    6. "document.forms[0].submit();"
    7. "}\";"
    8. "document.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(script);"];
    9.
    10. [webView stringByEvaluatingJavaScriptFromString:@"myFunction();"];

    看上面的代码:
    a、首先通过js创建一个script的标签,type为'text/javascript'。
    b、然后在这个标签中插入一段字符串,这段字符串就是一个函数:myFunction,这个函数实现google自动搜索关键字的功能。
    c、然后使用stringByEvaluatingJavaScriptFromString执行myFunction函数。
    演示:
    第一步打开google mobile网站
     
    第二步输入关键字
     
    第三步搜素
     
    总结:这篇文章主要是讲解了stringByEvaluatingJavaScriptFromString的用法,它的功能非常的强大,用起来非常简单,通过它我们可以很方便的操作uiwebview中的页面元素。


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  • NIS文学数据 用javascript编写的NIS文献数据。 要使用此仓库,只需下载List.js文件并将其添加到您的项目中即可。
  • 《JSAC:一种基于AST和CFG的CNNs恶意JavaScript检测框架》 作者:Hongliang Liang, Yuxing Yang, Lu Sun, Lin Jiang 简介:作者的创新点在于用AST(抽象语法树)和CFG(控制流图)作为语法和语音特征提取,再用树...

    《JSAC: A Novel Framework to Detect Malicious JavaScript via CNNs over AST and CFG》

    《JSAC:一种基于AST和CFG的CNNs恶意JavaScript检测框架》

    作者:Hongliang Liang, Yuxing Yang, Lu Sun, Lin Jiang

    简介:作者的创新点在于用AST(抽象语法树)和CFG(控制流图)作为语法和语音特征提取,再用树卷积和图卷积进行处理,最后得到的两个特征合并后分类。

    一、加入CFG的原因

    不同程序可能形成相同的AST,如下图所示:

    二、模型结构

    对于要处理的JS代码文件,JSAC模型先构建出它的AST和CFG。一方面,用单层神经网络模型以学习AST中不同的结点类型对应的分布向量表示,并将AST的结点映射为这些学习到的分布式向量;另一方面,随机初始化了CFG中指令类型的分布式向量,CFG的指令根据不同类型被映射为对应的分布式向量。

    JSAC模型应用了能够处理树结构的TBCNN模型和能够处理图结构的GBCNN模型。AST的分布式向量表示被送入TBCNN,有该模型对程序的语法信息进行分析,并从中提取出语法特征;CFG的分布式向量表示送入GBCNN模型,由该模型对程序的语义信息进行分析,并提取语义特征。最后TBCNN和GBCNN都应用了动态池化方法,以固定特征向量的维度。

    之后,语法特征向量和语义特征向量被进一步合并起来。

    最后,JSAC模型的输出层是若干全连接层,并应用softmax函数映射输出结果。

    三、总结

    这篇文章引入了CFG,并用对应的CNN去处理,这是很不错的创新点。但是之后将两个特征进行合并,这其实是不太友好的。文章将JS文件转化为AST用的是开源工具Esprima。CFG是通过AST得到的,但是过程代码是作者修改GitHub上进行的,修改后的代码并未开源。

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  • 写论文到了添加参考文献,整合论文修改阶段,此处专注添加参考文献。 如何配置VScode下的Latex编辑环境参考: 这里 https://blog.csdn.net/jh1513/article/details/103647961 方法 我主要出错原因如下: 1.要使用 \...

    来源

    写论文到了添加参考文献,整合论文修改阶段,此处专注添加参考文献。
    如何配置VScode下的Latex编辑环境参考: 这里
    https://blog.csdn.net/jh1513/article/details/103647961

    方法

    我主要出错原因如下:
    1.要使用 \usepackage{cite}
    2. 要设置参考文献格式 \bibliographystyle{ieeetr}
    3. 引用时使用的标签,要和你 bib 文件中对应的上
    4. 生成参考文献时一种顺序为xe->bib->xe->xe, 也就是说后面要把文章编译两次,这个是在VScode latex设置中配置的,具体看前面提到的链接。

    代码如下

    \documentclass{article}  
        \author{Me}
        \title{Test on Reference}
        \usepackage{cite}
    
    \begin{document}
    \maketitle
     
    This is a test~\cite{taphoorn2010review} of reference. 
    
     
    \bibliographystyle{ieeetr} % reference style
    \bibliography{References} % reference library
     
    
    \end{document}
    

    在这里插入图片描述

    我的配置文件

    这个东西我还没有搞太懂,但是测试是通过的

    {
          // Latex workshop
          "latex-workshop.latex.tools": [
            {
              "name": "latexmk",
              "command": "latexmk",
              "args": [
              "-synctex=1",
              "-interaction=nonstopmode",
              "-file-line-error",
              "-pdf",
              "%DOC%"
              ]
            },
            {
              "name": "xelatex",
              "command": "xelatex",
              "args": [
              "-synctex=1",
              "-interaction=nonstopmode",
              "-file-line-error",
              "%DOC%"
                ]
            },          
            
            {
              "name": "pdflatex",
              "command": "pdflatex",
              "args": [
              "-synctex=1",
              "-interaction=nonstopmode",
              "-file-line-error",
              "%DOC%"
              ]
            },
            {
              "name": "bibtex",
              "command": "bibtex",
              "args": [
              "%DOCFILE%"
              ]
            }
          ],
      "latex-workshop.latex.recipes": [
            {
              "name": "xelatex",
              "tools": [
              "xelatex"
                          ]
                    },
            {
              "name": "latexmk",
              "tools": [
              "latexmk"
                          ]
            },
    
            {
              "name": "pdflatex -> bibtex -> pdflatex*2",
              "tools": [
              "pdflatex",
              "bibtex",
              "pdflatex",
              "pdflatex"
                          ]
            },
    
            {  
              "name": "xelatex",  
              "tools": [  
                "xelatex"  
              ]  
            },  
            {  
              "name": "xelatex->bibtex->xelatex->xelatex",  
              "tools": [  
                "xelatex",  
                "bibtex",  
                "xelatex",  
                "xelatex", 
              ]  
            } 
    
          ],
    
    
    
      "latex-workshop.view.pdf.viewer": "tab",  
      "latex-workshop.latex.clean.fileTypes": [
          "*.aux",
          "*.bbl",
          "*.blg",
          "*.idx",
          "*.ind",
          "*.lof",
          "*.lot",
          "*.out",
          "*.toc",
          "*.acn",
          "*.acr",
          "*.alg",
          "*.glg",
          "*.glo",
          "*.gls",
          "*.ist",
          "*.fls",
          "*.log",
          "*.fdb_latexmk"
        ],
        "editor.fontSize": 16,
        "window.zoomLevel": 0,
    
    //    "latex-workshop.view.pdf.external.synctex.command":  "C:\Program Files\SumatraPDF/SumatraPDF.exe",
    //    "latex-workshop.view.pdf.external.synctex.args": [
    //        "-forward-search",
    //        "%TEX%",
    //        "%LINE%",
    //        "-reuse-instance",
    //        "-inverse-search",
    //        "code \"C:\\Users\\CHEN\\AppData\\Local\\Programs\\Microsoft VS Code\\resources\\app\\out\\cli.js\" -r -g \"%f:%l\"",
    //        "%PDF%",
    //    ],
    
    }
    
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  • 《A machine learning approach to detection of JavaScript-based attacks using AST features and paragraph vectors》 《一种基于javascript的攻击,使用AST特征和段落向量的机器学习检测方法》 作者:Samuel ...

    《A machine learning approach to detection of JavaScript-based attacks using AST features and paragraph vectors》

    《一种基于javascript的攻击,使用AST特征和段落向量的机器学习检测方法》

    作者:Samuel Ndichu ,Sangwook Kim ,Seiichi Ozawa ,Takeshi Misu ,Kazuo Makishima

    简介:该方法的创新点在于用抽象语法树表示代码结构、采用机器学习的方法Doc2vec进行特征学习。

    一、JavaScript代码的AST形式

    AST代表了代码的必要和功能结构,如作用域、表达式或声明,同时通过省略不必要的语法细来避免冗余,即在解析过程之后也不影响代码的原始功能。有汇编基础的读者应该知道,编译过程从词法分析开始,编译器在词法分析中执行扫描和标记。AST的解析器就是接受这个标记化的输入并通过语法分析生成AST。图1显示了使用5+(1*12)作为源文本通过语法分析生成的AST。JS代码用JS对象表示法(JSON)表示。然后,AST-JS可以用作机器学习算法的输入。

    图1 语法分析生成的AST

    二、数据预处理

    作者使用esprima来解析JavaScript代码,该解析器允许各种代码分析和操作,如编辑、转换、可视化和验证,即将JS代码解析为AST。Esprima从JS代码字符串输入中生成AST-JS,如图2所示为解析前的JS,图3为解析后的AST-JS。该工具还检查JS代码的语法错误,从而确保输入是一个有效的JS程序,如果输入包含语法错误,则不会被解析成AST-JS。

    图2 解析前的JavaScript代码
    图3 解析后的AST-JS

     

    三、利用Doc2Vec进行特征学习

    作者先提取到代码的AST,进而得到CFG,根据数据传递关系,得出PDG,PDG作为CFG的数据扩充。一旦JStap构建了抽象代码表示来分析JavaScript样本,就可以提取词汇单位并遍历不同的图来收集语法单位。随后,对于每个代码表示,分别考虑n-gram特征以及提取的单元与其对应节点值(变量名)的组合。最后,学习组件将这些特征的频率作为输入,用于分类过程。对几个现成的系统(伯努利朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯、支持向量机和随机森林)进行了实证评估,并选择了随机森林。

    图4 框架模型

    该文章的主要创新点是在恶意JS检测领域引入了Doc2Vec,其使用的AST分析工具在之前的文章中就出现过,但是提取的Plain-JS特征还是较为新颖,不过该文章使用的是核心网络模型是CNN。

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    千次阅读 2019-08-28 10:34:57
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