展示成果：
遥遥领先！（浏览量）[奸笑] 控制单一变量：相邻班级+HTML 结构相似，理论搜索引擎权重相同 对照组：崔
HOW TO DO？
我甚至特意写了个压测工具（其实就是批量
Ping-Cui-GUI
最后更新: 2026.2.8 20:00
Ping-Cui-GUI 是一款集高并发性能与智能化绕过策略于一体的 Web 服务压力测试工具。基于 Python 高性能异步架构开发，能够精准模拟海量真实用户访问行为，深度评估服务器在高压环境下的响应极限与稳定性。
📊 流量分配模型
90% 核心目录 (banzhuren-8)
10% 基础页面与首页
±10 ID 动态 URL 随机偏移
🚀 核心功能矩阵
- 极速并发架构：支持数百线程同步调度，毫秒级请求响应，全速压测目标带宽。
- 多维反探测机制：深度伪装浏览器指纹（Sec-Fetch/Ua系列），结合
agent.txt库实现 100+ UA 随机轮换。 - 精准区域模拟：内置京/沪/冀三大核心 ISP 的 CIDR IP 池，实现应用层地域流量精准伪装。
- 智能熔断节流：自研退避算法，实时监测 403 (Antibot) 信号，自动实现“压测-降频-恢复”的闭环控制。
🛠️ 关键技术深度解析
1. TCP Keep-Alive 隧道复用
利用 threading.local() 为每条线程分配持久化 Session。通过复用底层 TCP 隧道，消除了 90% 以上的 DNS 解析与 SSL 握手时间开销，使得单机 QPS 提升 300%-500%。
2. 加权动态 URL 偏移算法
系统采用加权随机概率模型。90% 的流量聚焦于 banzhuren-8 核心目录（以 11065 为中心，±10 ID 随机波动），10% 的流量用于访问首页及校园动态。这种“主次分明”的流量分布能完美模拟真实用户的搜索与点击路径。
3. 动态身份隔离策略
在维持 TCP 连接复用的同时，强制执行 session.cookies.clear()。这使得服务器 WAF 观察到的流量表现为：来自同一高带宽网关，但由上万个独立新设备产生的并发请求，有效瓦解基于 Cookie 追踪的防御策略。
4. 呼吸式呼吸退避算法
引入失败状态机。当 403 触发率超过阈值时，线程进入“休眠态”并线性增加延时（最高 5s）；检测到 200 OK 后，逐步释放压力。这种动态频率调整极大延长了测试 IP 的存活周期。
⚠️ 安全与合规性声明 本工具仅限用于授权的技术研究、性能基准测试及合法渗透测试流程。 严禁将本工具用于任何形式的恶意 DDoS 攻击或未授权破坏行为。 使用者对因不当使用产生的法律后果负全部责任。