前言
我不知道常见的蜜罐是否加了这个功能。但是我先申明下版权
本文章内容涉及的知识使用的是
正文
其实方法很简单，基于以下思路。我写文章越来越不想写的很细了，就简单的思路写清楚就行了，毕竟公开的，白嫖的，要求不要太多了。
使用img标签循环遍历端口和IP，然后加载的内容是burpsuite的favicon.ico文件。
(远程的ico文件)加载img进来的内容 然后使用canvs获得图片的压缩的像素点，压缩的不要太小了，3x3或者4x4或者5x5都行。
(本地)然后本地计算burpsuite的ico固定只存下的压缩后的图像值。
用海明距离计算远程和本地的相似度，98%以上，其实甚至要100% 就可以判断对方使用了burpsuite。
过程其实我是根据google的图片搜索得出来的。因为google的相似图片的搜索其实也就这个过程。
我们用new Image()获得一个图片，然后使用ImageData获得这个图片的像素，其实我们几乎可以获得这个图片的全部的像素点(这个过程，在前端里叫做‘平均hash值算法’)。
然后在上述的4个步骤中，我们还需要让图片做“压缩”、“灰度化”这2个过程，放心，灰度不是那个炒币的灰度基金。
压缩就不说了吧。
灰度就是，大部分情况下，任何的颜色都可以通过三种颜色通道（R, G, B）的亮度以及一个色彩空间（A）来组成，而一个像素只显示一种颜色，因此可以得到“像素 => RGBA”的对应关系。而“每个像素只有一个采样颜色”，则意味着组成这个像素的三原色通道亮度相等，因此只需要算出 RGB 的平均值即可。
这样让一个无法跨域获得信息的办法，100%转换成了能识别你开了burpsuite的，你开了 肯定是坏人嘛 给你打指纹，你是坏人！
以此类推