From d06e090ec8ac07dd1297983bd1f9fd60ad00ac9f Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: gogo <gogo246475@gmail.Com>
Date: Sat, 16 Nov 2024 22:09:20 +0100
Subject: [PATCH] remove ssl

---
 README.md       | 17 ++++++-----------
 bins/measure.py |  2 +-
 pyproject.toml  |  2 +-
 3 files changed, 8 insertions(+), 13 deletions(-)

diff --git a/README.md b/README.md
index 8692e41..9ef8d61 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -28,18 +28,16 @@ Run simply:
 pip install modular-time-fuzzer
 ```
 
-
 # I.3/ Usage
 
 `measure` command line permits to choose inputs that will be recorded to the database.
 `analyze` command line permits to represent the data collected to a picture graph.
 
 ```bash
-measure -r 10 -c a -c b -c c -c d -c e -c f -c g -c h -c i -c j -c k -c l -c m -c n -c o -c p -c q -c r -c s -c t -c u -c v -c w -c x -c y -c z "out.sqlite"
-analyze -c a -c b -c c -c d -c e -c f -c g -c h -c i -c j -c k -c l -c m -c n -c o -c p -c q -c r -c s -c t -c u -c v -c w -c x -c y -c z "out.sqlite"
+measure -r 10 -c a -c b -c c -c d -c e -c f -c g -c h -c i -c j -c k -c l -c m -c n -c o -c p -c q -c r -c s -c t -c u -c v -c w -c x -c y -c z -u https://e9208b1412526f8b89.gradio.live/login "out.sqlite"
+analyze -c a -c b -c c -c d -c e -c f -c g -c h -c i -c j -c k -c l -c m -c n -c o -c p -c q -c r -c s -c t -c u -c v -c w -c x -c y -c z -u https://e9208b1412526f8b89.gradio.live/login "out.sqlite"
 ```
 
-
 At any moment, you could run sql query on the database in order to determine for example wich request is noised: `sqlite3 "out.sqlite"`.
 
 then, you could see how much requests you considere as not noised for a single input character with:
@@ -82,8 +80,6 @@ sqlite> SELECT AVG(TIME_TAKEN / 1000000.0) FROM REQUEST WHERE REQUEST.INPUT = 'a
 403.772096966667
 ```
 
-
-
 ```bash
 sqlite> SELECT AVG(TIME_TAKEN / 1000000.0) FROM REQUEST WHERE REQUEST.INPUT = 'a' AND (REQUEST.TIME_TAKEN / 1000000.0) < 410 ;
 403.772096966667
@@ -197,14 +193,14 @@ tmux attach -t persistent_server
 If you want to run these two scripts
 
 ```bash
-measure -r 1000 -c a -c b -c c -c d -c e -c f -c g -c h -c i -c j -c k -c l -c m -c n -c o -c p -c q -c r -c s -c t -c u -c v -c w -c x -c y -c z "out.sqlite"
-analyze -c a -c b -c c -c d -c e -c f -c g -c h -c i -c j -c k -c l -c m -c n -c o -c p -c q -c r -c s -c t -c u -c v -c w -c x -c y -c z "out.sqlite"
+measure -r 1000 -c a -c b -c c -c d -c e -c f -c g -c h -c i -c j -c k -c l -c m -c n -c o -c p -c q -c r -c s -c t -c u -c v -c w -c x -c y -c z -u https://e9208b1412526f8b89.gradio.live/login "out.sqlite"
+analyze -c a -c b -c c -c d -c e -c f -c g -c h -c i -c j -c k -c l -c m -c n -c o -c p -c q -c r -c s -c t -c u -c v -c w -c x -c y -c z -u https://e9208b1412526f8b89.gradio.live/login "out.sqlite"
 ```
 
 On a cloud backend to ensure it will never exit, install previously mentionned dependencies and run:
 
 ```bash
-tmux new-session -d -s persistent_session "source ./venv3/bin/activate && rm -Rf mkdir tmpdir/ && mkdir tmpdir/ ; measure -r 1000 -c a -c b -c c -c d -c e -c f -c g -c h -c i -c j -c k -c l -c m -c n -c o -c p -c q -c r -c s -c t -c u -c v -c w -c x -c y -c z 'out.sqlite' && analyze -c a -c b -c c -c d -c e -c f -c g -c h -c i -c j -c k -c l -c m -c n -c o -c p -c q -c r -c s -c t -c u -c v -c w -c x -c y -c z 'out.sqlite'"
+tmux new-session -d -s persistent_session "source ./venv3/bin/activate && rm -Rf mkdir tmpdir/ && mkdir tmpdir/ ; measure -r 1000 -c a -c b -c c -c d -c e -c f -c g -c h -c i -c j -c k -c l -c m -c n -c o -c p -c q -c r -c s -c t -c u -c v -c w -c x -c y -c z -u https://e9208b1412526f8b89.gradio.live/login 'out.sqlite' && analyze -c a -c b -c c -c d -c e -c f -c g -c h -c i -c j -c k -c l -c m -c n -c o -c p -c q -c r -c s -c t -c u -c v -c w -c x -c y -c z 'out.sqlite'"
 tmux attach -t persistent_session
 ```
 
@@ -213,7 +209,7 @@ tmux attach -t persistent_session
 Collect request time with:
 
 ```bash
-measure -r 250 -c a -c b -c c -c d -c e -c f -c g -c h -c i -c j -c k -c l -c m -c n -c o -c p -c q -c r -c s -c t -c u -c v -c w -c x -c y -c z "out.sqlite"
+measure -r 250 -c a -c b -c c -c d -c e -c f -c g -c h -c i -c j -c k -c l -c m -c n -c o -c p -c q -c r -c s -c t -c u -c v -c w -c x -c y -c z -u https://e9208b1412526f8b89.gradio.live/login "out.sqlite"
 ```
 
 and remove useless requests time with an sql `SELECT` as:
@@ -276,7 +272,6 @@ sqlite
 
 The greatest average request set took 404.4 ms that corresponds exactly to the `i` and it is exactly the right good first character! We just found the first character!
 
-
 # III/ API reference for developpers
 
 # IV/ Why using a modular timing attack fuzzer?
diff --git a/bins/measure.py b/bins/measure.py
index cd2a7bd..77166b6 100644
--- a/bins/measure.py
+++ b/bins/measure.py
@@ -40,7 +40,7 @@ def main():
                 print("requesting")
                 time_start = time.monotonic_ns()
                 try:
-                    r = session.post(args.u, data) # "https://44b22a6eeee0f9d7d9.gradio.live/login"
+                    r = session.post(args.u, data, verify=False) # "https://44b22a6eeee0f9d7d9.gradio.live/login"
                 except:
                     print("unreachable network")
                     pass
diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml
index 26bbe3a..41cb869 100644
--- a/pyproject.toml
+++ b/pyproject.toml
@@ -1,6 +1,6 @@
 [project]
 name = "modular_time_fuzzer"
-version = "0.0.6"
+version = "0.0.7"
 authors = [
   { name="gogo246475", email="gogo246475@gmail.com" },
 ]