【内网渗透】内网信息收集的十三种基本方式, (非常详细)从零基础入门到精通,收藏这篇就够了

Kali Linux 从入门到精通(六)-基本工具使用 Kali Linux 从入门到精通(五)-基本工具使用 基本工具 常用工具: 经常使用且功能强大 安全从业者必不可少的帮手 Nc/ncat Wireshark Tcpdump NETCAT-NC(瑞士军刀) 基本介绍 网络工具中的瑞士军刀-小身材,大智慧 侦听模式/传输模式 telnet/获取banner模式 传输文本信息 传输文件/目录 加密传输文件 远程控制/木马 加密所... 阅读详情
前言

本文的主题为基本的信息收集方式,不包含域内信息收集,域内信息收集得再过几天看看,本文用的windows server 2019内核版本比较高,还有一些信息收集技巧行不通,比如检查杀毒软件情况,就不举例了,文章仅供参考

一些工具准备
mimikatz:https://github.com/ParrotSec/mimikatz   ProcDump:https://learn.microsoft.com/zh-cn/sysinternals/downloads/procdump   
当前用户信息

查看当前用户信息,RID,组信息,特权信息

whoami /all   

image-20240905101003965

image-20240905101020438

image-20240905101033968

系统信息
systeminfo   

image-20240905142138399

网络及端口状态
netstat -an   

这里,-a 表示显示所有连接和监听端口,-n 表示以数字形式显示地址和端口号。

image-20240905143044809

LISTENING:表示监听中,这个端口正在开放,可以提供服务      SYN_SENT:客户端已经发送连接请求(SYN),并正在等待服务器的确认(SYN-ACK报文)。这是TCP三次握手过程中的一个状态。      CLOSED:连接已关闭,不再存在。      TIME_WAIT:连接已关闭,但TCP协议规定在这段时间内(通常是2倍的最大报文存活时间,即2MSL)不能立即使用该连接相同的四元组(源IP、源端口、目标IP、目标端口)建立新的连接,以防止旧连接的残留数据干扰新连接。【MSL,报文最大生存时间可能是30秒、1分钟或2分钟,取决于操作系统】      ESTABLISHED:连接已成功建立,数据可以在客户端和服务器之间双向传输。比如HTTP/HTTPS,FTP,SMTP,SSH,MYSQL,RDP(windows远程桌面服务)等   
当前主机名称
hostname   

image-20240905145123833

当前操作系统
wmic OS   

image-20240905145455078

这么不好看?就使用get命令对每一列进行筛选,赛选常用的信息

image-20240905145635717

wmic OS get Caption,CSDVersion,OSArchitecture,Version   

image-20240905145906782

安装的应用程序
wmic product get name,version   

image-20240905154110362

在线用户
quser   

image-20240905154228123

网络配置
ipconfig /all   

image-20240905154307635

查看进程
tasklist /v   

image-20240905161009326

查看当前登录域
net config workstation   

image-20240905161459979

远程桌面连接历史记录

有的话就有,可以把凭证取下来进行本地解密、没有的话会显示无

cmdkey /list   

image-20240905161920815

以下是解密过程(失败了)参考:https://www.cnblogs.com/websecyw/p/12842741.html

查看是否存在凭证,记录好这个红色框值,和目录进行拼接

dir /a %userprofile%\AppData\Local\Microsoft\Credentials\*   # 拼接后的文件路径待会要用   C:\Users\Administrator\AppData\Local\Microsoft\Credentials\DFBE70A7E5CC19A398EBF1B96859CE5D   

image-20240905181423506

lsass.dmp文件默认情况下并不能直接复制,所以要用到procdump工具打包凭证信息(本文演示的为没有杀毒的操作,记得先关闭杀毒软件,不然会拒绝访问)

procdump.exe -accepteula -ma lsass.exe lsass.dmp   

image-20240905164311440

把这个目录下得lsass.dmp复制到mimikatz目录下

copy lsass.dmp C:\Users\Administrator\Desktop\mimikatz\mimikatz   

image-20240905175840747

使用工具mimikatz

mimikatz.exe "sekurlsa::minidump lsass.dmp" "sekurlsa::logonPasswords full" "exit"   

image-20240905180631025

记录好guidMasterKey,为{a77cdf8b-ca6e-4a91-a406-d1ab7105712e}

image-20240905184525397

获取超管对应的MasterKey

sekurlsa::dpapi   

image-20240905181115959

找到之前所对应得guid得到masterkey,使用Masterkey解密凭证得到明文密码

dpapi::cred /in:C:\Users\Administrator\AppData\Local\Microsoft\Credentials\DFBE70A7E5CC19A398EBF1B96859CE5D /masterkey:fcffc5d85122c8bb31d33e927009e0c939b65a1d335565e7c5e12fd17555b625ad6a6fc03244dad05c0f026d1e425fcb5d8dc77bd4c6205d847e7526e6b2f38b   

确保你的系统没有打补丁(也许不是补丁,我用的winserver2019),这里我的失败了,下次再试试

本机用户
net user   

image-20240905190433411

某用户的X信息
net user 用户名   

image-20240905190607174

黑客/网络安全学习路线

对于从来没有接触过黑客/网络安全的同学,目前网络安全、信息安全也是计算机大学生毕业薪资相对较高的学科。

大白也帮大家准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。

这也是耗费了大白近四个月的时间,吐血整理,文章非常非常长,觉得有用的话,希望粉丝朋友帮忙点个**「分享」「收藏」「在看」「赞」**

网络安全/渗透测试法律法规必知必会****

今天大白就帮想学黑客/网络安全技术的朋友们入门必须先了解法律法律。

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全行业分析报告(01)

【网络安全零基础入门必知必会】什么是黑客、白客、红客、极客、脚本小子?(02)

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全市场分类(03)

【网络安全零基础入门必知必会】常见的网站攻击方式(04)

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全专业术语全面解析(05)

【网络安全入门必知必会】《中华人民共和国网络安全法》(06)

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息系统安全保护条例》(07)

【网络安全零基础入门必知必会】《中国计算机信息网络国际联网管理暂行规定》(08)

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息网络国际互联网安全保护管理办法》(09)

【网络安全零基础入门必知必会】《互联网信息服务管理办法》(10)

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息系统安全专用产品检测和销售许可证管理办法》(11)

【网络安全零基础入门必知必会】《通信网络安全防护管理办法》(12)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国国家安全法》(13)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国数据安全法》(14)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国个人信息保护法》(15)

【网络安全零基础入门必知必会】《网络产品安全漏洞管理规定》(16)

网络安全/渗透测试linux入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】什么是Linux?Linux系统的组成与版本?什么是命令(01)

【网络安全零基础入门必知必会】VMware下载安装,使用VMware新建虚拟机,远程管理工具(02)

【网络安全零基础入门必知必会】VMware常用操作指南(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(03)

【网络安全零基础入门必知必会】CentOS7安装流程步骤教程(非常详细)零基入门到精通,收藏这一篇就够了(04)

【网络安全零基础入门必知必会】Linux系统目录结构详细介绍(05)

【网络安全零基础入门必知必会】Linux 命令大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(06)

【网络安全零基础入门必知必会】linux安全加固(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(07)

网络安全/渗透测试****计算机网络入门必知必会****

【网络安全零基础入门必知必会】TCP/IP协议深入解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(01)

【网络安全零基础入门必知必会】什么是HTTP数据包&Http数据包分析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(02)

【网络安全零基础入门必知必会】计算机网络—子网划分、子网掩码和网关(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(03)

网络安全/渗透测试入门之HTML入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】什么是HTML&HTML基本结构&HTML基本使用(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

【网络安全零基础入门必知必会】VScode、PhpStorm的安装使用、Php的环境配置,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

【网络安全零基础入门必知必会】HTML之编写登录和文件上传(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3

网络安全/渗透测试入门之Javascript入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】Javascript语法基础(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(01)

【网络安全零基础入门必知必会】Javascript实现Post请求、Ajax请求、输出数据到页面、实现前进后退、文件上传(02)

网络安全/渗透测试入门之Shell入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】Shell编程基础入门(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(第七章)

网络安全/渗透测试入门之PHP入门必知必会

【网络安全零基础入门】PHP环境搭建、安装Apache、安装与配置MySQL(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够(01)

【网络安全零基础入门】PHP基础语法(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(02)

【网络安全零基础入门必知必会】PHP+Bootstrap实现表单校验功能、PHP+MYSQL实现简单的用户注册登录功能(03)

网络安全/渗透测试入门之MySQL入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】MySQL数据库基础知识/安装(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(01)

【网络安全零基础入门必知必会】SQL语言入门(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(02)

【网络安全零基础入门必知必会】MySQL函数使用大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(03)

【网络安全零基础入门必知必会】MySQL多表查询语法(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(04)

****网络安全/渗透测试入门之Python入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】之Python+Pycharm安装保姆级教程,Python环境配置使用指南,收藏这一篇就够了【1】

【网络安全零基础入门必知必会】之Python编程入门教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(2)

python开发之手写第一个python程序

python开发笔记之变量

python基础语法特征

python开发数据类型

python开发笔记之程序交互

python入门教程之python开发学习笔记基本数据类型

python入门教程之python开发笔记之格式化输出

python入门教程之python开发笔记基本运算符

python入门教程python开发基本流程控制if … else

python入门教程之python开发笔记流程控制之循环

python入门之Pycharm开发工具的使用

python入门教程之python字符编码转换

python入门之python开发字符编码

python入门之python开发基本数据类型数字

python入门python开发基本数据类型字符串

python入门python开发基本数据类型列表

python入门python开发基本数据类型

python入门教程之python开发可变和不可变数据类型和hash

python入门教程python开发字典数据类型

python入门之python开发笔记基本数据类型集合

python开发之collections模块

python开发笔记之三元运算

【网络安全零基础入门必知必会】之10个python爬虫入门实例(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(3)

****网络安全/渗透测试入门之SQL注入入门必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之初识SQL注入(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(1)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQL手工注入基础语法&工具介绍(2)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQL注入实战(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(3)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQLmap安装&实战(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(4)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQL防御(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(4)

****网络安全/渗透测试入门之XSS攻击入门必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS攻击基本概念和原理介绍(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(1)

网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS攻击获取用户cookie和用户密码(实战演示)零基础入门到精通收藏这一篇就够了(2)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS攻击获取键盘记录(实战演示)零基础入门到精通收藏这一篇就够了(3)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之xss-platform平台的入门搭建(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试入门】之XSS漏洞检测、利用和防御机制XSS游戏(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了5

****网络安全/渗透测试入门文件上传攻击与防御入门必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之什么是文件包含漏洞&分类(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之cve实际漏洞案例解析(非常详细)零基础入门到精通, 收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之PHP伪协议精讲(文件包含漏洞)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之如何搭建 DVWA 靶场保姆级教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Web漏洞-文件包含漏洞超详细全解(附实例)5

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之文件上传漏洞修复方案6

****网络安全/渗透测试入门CSRF渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF漏洞概述和原理(非常详细)零基础入门到精通, 收藏这一篇就够了1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF攻击的危害&分类(非常详细)零基础入门到精通, 收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS与CSRF的区别(非常详细)零基础入门到精通, 收藏这一篇就够了3

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF漏洞挖掘与自动化工具(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF请求伪造&Referer同源&置空&配合XSS&Token值校验&复用删除5

****网络安全/渗透测试入门SSRF渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SSRF漏洞概述及原理(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了 1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SSRF相关函数和协议(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SSRF漏洞原理攻击与防御(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3**
**

****网络安全/渗透测试入门XXE渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XML外部实体注入(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XXE的攻击与危害(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

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【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之微信XXE安全漏洞处理(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

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网络安全/渗透测试**入门逻辑漏洞必知必会**

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2024版最新Wireshark安装使用教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

觉得有用的话,希望粉丝朋友帮大白点个**「分享」「收藏」「在看」「赞」**

黑客/网络安全学习包

资料目录

  1. 成长路线图&学习规划

  2. 配套视频教程

  3. SRC&黑客文籍

  4. 护网行动资料

  5. 黑客必读书单

  6. 面试题合集

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

优快云大礼包:《黑客&网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享

1.成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术,作为新手一定要先学习成长路线图,方向不对,努力白费。

对于从来没有接触过网络安全的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。


因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

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2.视频教程

很多朋友都不喜欢晦涩的文字,我也为大家准备了视频教程,其中一共有21个章节,每个章节都是当前板块的精华浓缩。


因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

优快云大礼包:《黑客&网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享

3.SRC&黑客文籍

大家最喜欢也是最关心的SRC技术文籍&黑客技术也有收录

SRC技术文籍:

黑客资料由于是敏感资源,这里不能直接展示哦!

4.护网行动资料

其中关于HW护网行动,也准备了对应的资料,这些内容可相当于比赛的金手指!

5.黑客必读书单

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6.面试题合集

当你自学到这里,你就要开始思考找工作的事情了,而工作绕不开的就是真题和面试题。

更多内容为防止和谐,可以扫描获取~

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

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m0_68652823的博客 1万+

内网渗透基石篇—信息收集下

前言: 目标资产信息搜集的程度,决定渗透过程的复杂程度。 目标主机信息搜集的深度,决定后渗透权限持续把控。 渗透的本质是信息搜集,而信息搜集整理为后续的情报跟进提供了强大的保证。 一、收集域内基础信息 首先得做准备工作,才可以查询。 1.查询域(需要启动Computer Browser服务) win7 在计算机管理--服务--找到CB服务,然后开启; 2.net view /domain #查找域 3.查询域内所有计算机 net view /domain :HACKE 4.查.

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Kali Linux安装教程

虚拟机Vmware Worksation下Kali Linux安装教程 本次安装Vmware Worksation采用的是15.5 pro 下载kali镜像 首先进入kali官网: https://www.kali.org 点击Downloads 直接选择最新版本即可下载对应的kali镜像 这里推荐使用迅雷或者IDM等下载器下载,速度会快挺多。 创建kali虚拟机 打开虚拟机 点击创建新的虚拟机 点击下一步 点击稍后安装操作系统,并点击下一步 点击下一步 命名虚拟机名称,并选择磁盘安装(尽量选

m0_52505633的博客 2万+

内网渗透的基本知识

比如存在两个域,分别为A域和B域,A域内有个A用户,B域内有个B用户,这两个用户都需要访问B域内的某个文件夹C,可以先在A、B两个域内各建一个全局组,然后在B域中建立一个域本地组,将这两个全局组都加入到这个域本地组中,再将C文件夹的访问权限赋予给这个域本地组。财务部的计算机列入”财务部“工作组,技术部的计算机列入”技术部“工作组,这样下来当想要访问某个部门的资源时,只要在”网络“中单击部门的工作组名就可以找到看到其下的所有的计算机,从而提升了网络中的管理层次。建立信任关系的两个域可以互相访问。

2301_79388116的博客 1471

内网渗透-内网信息收集

内网信息收集 文章目录内网信息收集前言msf模块中的信息收集msf反弹shell后的信息收集内网信息收集后记 前言 当我们进行外网信息收集,漏洞探测以及漏洞利用后,获得了主机的权限后,我们需要扩大渗透的战果时,这是我们就要进行内网的渗透了,内网渗透最重要的还是前期的信息收集的操作了,就是我们的内网信息收集了,信息收集需要收集什么内容,对后期的横向和纵向移动都有很大的帮助。接下来给大家总结一下内网渗透中的信息收集的模块内容。 msf模块中的信息收集 Msf模块 run post/ run post/windo

lza20001103的博客 1万+

【内网渗透】内网信息收集的十三种基本方式,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

本文的主题为基本的信息收集方式,不包含域内信息收集,域内信息收集得再过几天看看,本文用的windows server 2019内核版本比较高,还有一些信息收集技巧行不通,比如检查杀毒软件情况,就不举例了,文章仅供参考。

yy1715713348的博客 885

鼎捷T100——二次开发:维护作业添加非实体字段

非实体字段添加

weixin_52342654的博客 1160

【内网渗透】内网信息收集的十三种基本方式,(非常详细)从零基础到精通,收藏这篇就够了!

本文的主题为基本的信息收集方式,不包含域内信息收集,域内信息收集得再过几天看看,本文用的windows server 2019内核版本比较高,还有一些信息收集技巧行不通,比如检查杀毒软件情况,就不举例了,文章仅供参考。

Python_0011的博客 1038

让AI稳定生成流程图:基于Skill与Mermaid的工程化实践

流程图是软件工程中沟通业务逻辑的通用语言,但其绘制与维护却长期依赖手工工具,导致文档更新滞后、协作成本高。随着大语言模型技术的成熟,自然语言生成代码已成为可落地的技术路径,而Mermaid作为一款文本化图表语法,凭借其可版本管理、可自动渲染和可嵌入文档的优势,正逐步取代传统绘图工具。要让AI稳定输出合格的流程图,关键在于为模型定义一套清晰的Skill规则,约束输入结构、处理逻辑和输出格式。本文从流程图的工程痛点出发,介绍如何利用大模型将自然语言描述转化为结构化文本,再通过Mermaid CLI渲染成可视化图

weixin_42548782的博客 311

2023年5月青少年软件编程Python等级考试四级真题(含答案和解析)

电子学会,2023年5月,青少年软件编程,Python等级考试,四级真题(含答案和解析)

m0_37554648的博客 904

【内网渗透】内网信息收集的十三种基本方式

本文的主题为基本的信息收集方式,,域内信息收集得再过几天看看,用的windows server 2019内核版本比较高,还有一些信息收集技巧行不通,比如检查杀毒软件情况,就不举例了。

xt350488的博客 1433

在Mac上搭建本地AI工作流:Dify与DeepSeek的完美结合

本文介绍了在Mac上搭建本地AI工作流的方法,结合Dify平台和DeepSeek模型。Dify是一个开源的大语言模型应用开发平台,支持可视化AI应用开发。部署步骤包括:1)安装Homebrew和Docker;2)克隆Dify代码库;3)配置环境变量并启动服务。同时,使用Ollama工具本地部署DeepSeek模型,将其集成到Dify中创建聊天助手。通过配置模型接口和新建应用,用户可以在本地环境中实现AI对话功能。这种方案既保证了数据隐私,又提供了灵活的AI应用开发能力。

Linda的自动化测试之旅 1536

内网渗透-最实用的信息收集

0x00 内网渗透概述 当我们渗透web端或者通过其他方式拿到某内网主机shell,我们就可以尝试开始内网渗透,也叫做后渗透,域渗透等,探索域内网络架构,通过内网渗透得到其他内网主机的权限,或者通过内网主机获取到同域的最高管理员主机权限等。 1.内网基本认知:各种名词认知,域的认知,大概了解内网安全流程 2.内网信息收集: (1) 内网主机的基本信息(版本,补丁,服务,任务,防护…), (2)网络信息(端口,环境,代理通道…), (3)用户信息(域用户,本地用户,用户权限,组信息…), (4)凭据信息

告白的博客 3504

从RTL到GDSII:DC综合里那些没人告诉你的时钟约束冷知识(附真实工程示例)

本文深入探讨数字IC设计中DC综合阶段的时钟约束冷知识,包括无毛刺时钟切换、寄存器分频时钟约束、虚拟时钟应用等关键技巧。通过真实工程示例,揭示常见约束误区及解决方案,帮助工程师提升时序收敛效率。特别针对input_delay和output_delay在多时钟域场景下的设置陷阱提供实用指南。

weixin_29306317的博客 429

嵌入式开发必备:aarch64-linux-gnu-gcc交叉编译工具链保姆级安装指南(含常见错误解决)

本文详细介绍了aarch64-linux-gnu-gcc交叉编译工具链的安装与配置方法,涵盖从系统软件源安装到Linaro二进制包部署的全流程。针对嵌入式开发中常见的依赖错误、版本冲突等问题提供实用解决方案,并分享性能优化技巧与项目集成经验,帮助开发者高效完成ARM64设备的跨平台开发。

yoga7的博客 1030

【2025版】最新内网渗透和域渗透的一个区别和渗透方式,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

内网渗透的攻击目标是内网中的任意主机,而域渗透的攻击目标是域控制器。:攻击者首先需要收集有关目标内网的信息,例如:网络拓扑、操作系统版本、软件版本、安全漏洞等。内网渗透和域渗透是复杂的技术,需要攻击者具备扎实的网络安全知识和实践经验。内网渗透和域渗透都是网络安全领域中的重要概念,它们都涉及到攻击者在内网中获取权限的过程。然而,两者之间也存在一些区别。:攻击者需要找到一个可以进入内网的途径,例如:利用已知漏洞、社会工程、物理攻击等。:攻击者可以使用各种技术来提升自己的权限,例如:利用漏洞、本地提权、后门等。

Javachichi的博客 1332

51单片机最强模块化封装(3)

本篇文章将带大家继续封装我们的代码。这里我们会封装数码管的操作函数。我们又封装了一个模块啦,不知道现在大家有没有感受到模块化的强大呢。B站。

m0_49476241的博客 4061

【2025版】最新渗透测试信息收集指南,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

用户应自行承担使用这些资料的风险,并在使用前进行充分的了解和评估。内容概要:包括 内网、操作系统、协议、渗透测试、安服、漏洞、注入、XSS、CSRF、SSRF、文件上传、文件下载、文件包含、XXE、逻辑漏洞、工具、SQLmap、NMAP、BP、MSF…通过Whois查询可以查看域名的DNS服务器,从而获得域名的IP地址,可以对其做一定的管理,比如更改DNS记录,实现域名的解析等。网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己录的网安视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。

ewii12567的博客 1万+

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

史上最强内网渗透知识点总结,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

首先,利用 webshell 执行开篇的命令收集内网前期信息(不局限用 webshell),也可以用 msf 等平台,或 powershell 收集信息,判断机器所处区域,是 DMZ 区,还是办公区,核心 DB 等;机器作用是文件服务器,Web,测试服务器,代理服务,还是 DNS,DB 等;

Python_0011的博客 1518

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

把手教你如何进行内网渗透, 零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

从时代发展的角度看,网络安全的知识是学不完的,而且以后要学的会更多,同学们要摆正心态,既然选择入门网络安全,就不能仅仅只是入门程度而已,能力越强机会才越多。因为入门学习阶段知识点比较杂,所以我讲得比较笼统,大家如果有不懂的地方可以找我咨询,我保证知无不言言无不尽,需要相关资料也可以找我要,我的网盘里一大堆资料都在吃灰呢。干货主要有:①1000+CTF历届题库(主流和经典的应该都有了)②CTF技术文档(最全中文版)③项目源码(四五十个有趣且经典的练手项目及源码)

VN520的博客 1809

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

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