Cariddi工具中请求延迟功能的深入解析
2025-07-10 06:25:19作者:殷蕙予
在网络安全评估工具Cariddi的使用过程中,用户报告了一个关于请求延迟功能(-d参数)未按预期工作的问题。经过技术分析,我们发现这实际上是一个对工具工作机制的误解,而非真正的功能缺陷。
多线程架构的影响
Cariddi作为一款高效的网络爬取工具,默认采用多线程架构设计,并发线程数默认为20。当用户设置延迟参数时,这个延迟是应用于每个独立线程的,而非整个程序的全局速率限制。这意味着虽然每个线程都会遵守设置的延迟时间,但由于多个线程并行工作,从整体观察到的请求速率仍然会较高。
单线程模式下的验证
通过将并发线程数设置为1(-c 1参数),可以验证延迟功能确实正常工作。在这种模式下,工具会严格遵循用户指定的延迟时间发送请求。测试表明,在本地环境中这种配置下延迟功能表现符合预期。
实际应用场景中的考量
在某些防护严格的网络环境(如渗透测试实验室)中,即使用户设置了单线程模式和较大延迟,仍可能遇到访问限制。这通常是因为:
- 目标页面可能已经包含了所有待爬取的链接,工具无需进行深度发现
- 网络设备可能实施了基于会话或IP的复杂速率限制策略
- 目标服务器可能有额外的防护机制
技术实现原理
Cariddi底层使用了Colly爬虫框架,该框架本身不提供全局速率限制功能。延迟参数(-d)控制的是单个线程在两次请求之间的最小间隔时间,而非整个程序的请求速率上限。这种设计选择是为了在遵守礼貌爬取原则的同时,保持较高的整体爬取效率。
给使用者的建议
对于需要严格控制请求速率的场景,建议:
- 结合使用-c 1和-d参数实现单线程延迟模式
- 考虑使用专业级网络设备模拟更精确的速率控制
- 对于特别敏感的目标,可采用分阶段、手工验证的方式
理解工具的内部工作机制有助于更有效地利用其功能特性,避免在实际评估工作中产生误解。Cariddi的这种设计权衡了效率与礼貌爬取的需求,用户应根据具体场景灵活调整参数配置。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217