iOS规则脚本项目新增反劫持规则解析
2025-05-10 08:25:17作者:咎岭娴Homer
背景介绍
在网络安全领域,DNS劫持和流量监控一直是用户隐私保护的重要挑战。近期,iOS规则脚本项目blackmatrix7/ios_rule_script新增了一套专门针对网络劫持行为的防护规则,这些规则旨在保护用户免受特定监控系统的侵扰。
规则分类解析
新增的反劫持规则主要分为三大类:
1. 核心反监控规则
这部分规则针对已知的主要监控系统组件,包括:
- 关键词匹配规则:针对"gjfzpt"、"chanct"等特定关键词的域名
- 特定域名拦截:如ifcert.cn等
- IP地址拦截:精确屏蔽157.148.47.204和219.143.187.136这两个IP地址
2. 相关监控系统规则
这些规则针对与核心监控系统相关联的组件:
- 包含"fzlm"、"fqzpt"等关键词的域名
- 特定后缀域名:如fanzha.org.cn、hicore-auth.com等
3. 潜在风险网站规则
这部分规则覆盖了可能与监控行为相关的各类网站,包括:
- 多个以.org.cn结尾的认证类网站
- 各类技术公司域名
- 云服务相关域名
技术实现特点
这套规则采用了多种匹配方式:
- 关键词匹配(DOMAIN-KEYWORD):针对域名中包含特定关键词的情况
- 后缀匹配(DOMAIN-SUFFIX):针对特定域名后缀
- IP精确匹配(IP-CIDR):针对特定IP地址
实际应用效果
根据规则提交者的测试反馈,这套规则在包含1500多个国内外应用的iOS设备上长期使用,未发现任何副作用。这表明规则设计具有较高的精确性,能够在有效拦截监控流量的同时,不影响正常应用功能。
安全意义
这些规则的加入为用户提供了额外的隐私保护层,特别是针对某些国产手机ROM和路由器中集成的监控功能。通过拦截这些系统的通信,可以有效防止海外连接信息和网络访问信息的上报。
总结
blackmatrix7/ios_rule_script项目的这次更新,反映了当前移动互联网环境下隐私保护的新需求。这套反劫持规则的加入,为用户提供了对抗特定监控系统的技术手段,体现了规则脚本项目在网络安全防护方面的持续进化。对于注重隐私保护的用户来说,及时更新并应用这些规则将有助于提升设备的安全性。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
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++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
275
97
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.43 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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