VulnHub Raven

最新推荐文章于 2023-07-14 15:46:45 发布
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本文深入探讨了Raven-1和Raven-2的特性与应用，揭示了它们在信息技术领域的独特价值。
3-vulnhub Raven2实战
weixin_45345568的博客
06-17 772
3-vulnhub Raven2 下载地址为：https://download.vulnhub.com/raven/Raven2.ova 本次的靶机ip为192.168.3.14（桥接模式自动获取） 目标：拿到4个flag 一、信息搜集 1.扫描ip 2.扫描端口，这里使用nmap: nmap -p 1-65535 -sV 192.168.3.14 Starting Nmap 7.80 ( https://nmap.org ) at 2021-02-06 23:06 CST Nmap scan repo
vulnhub raven2复现
m0_62207170的博客
03-04 1141
vulnhub raven2复现
vulhub：Raven2
qq_38618396的博客
09-26 899
基本信息 靶机 靶机地址： Download: https://drive.google.com/open?id=1fXp4JS8ANOeClnK63LwgKXl56BqFJ23z Download (Mirror): https://download.vulnhub.com/raven/Raven2.ova Download (Torrent): https://download.vulnhub.com/raven/Raven2.ova.torrent ( Magnet) 靶机难度：中等 靶机描述
Vulhub靶场之raven
qq_42511731的博客
07-07 747
raven靶场渗透思路
《Vulnhub通关手册》—— 03 Raven-1
weixin_53801131的博客
12-28 3995
背景概述： 下载地址：https://www.vulnhub.com/entry/raven-1,256/ 本次的靶机IP为100.10.10.132，将该IP地址添加到hosts文件内，映射到域名raven.local。 1. 信息收集 1.1 扫描目标主机IP 使用arp-scan -l命令进行局域网内部存活主机的扫描。 └─# arp-scan -l Interface: eth0, type: EN10MB, MAC: 00:0c:29:69:27:90, IPv4: 100.10.10.129
vulnhub raven2
mrwangtw的博客
03-15 3750
nmap主机发现 端口扫描 进入80端口，gobuster扫描 进入vendor目录 搜集信息，得到 搜索相关的漏洞 使用这个payload，更改配置信息 直接运行即可，然后访问contact页面即可在服务器上生成exp的php文件，然后主机开启监听4444端口，访问exp页面即可得到shell 查看配置信息 登录mysql，这里没有思路，看大佬的博客发现可以直接搜索mysql的漏洞 使用的是CVE-2016-6662的漏洞 这...
vulnhub raven1
mrwangtw的博客
03-15 4650
nmap主机发现，靶机IP10.0.2.55 扫描端口 进入80端口，查看源代码，没什么信息，直接gobuster扫描目录 直接进入wordpress网页，这里进入登录页面，需要增加一个域名解析 然后直接用wpscan扫描，扫描到两个用户 这里直接用rockyou当作密码，两个用户名当作爆破用户名，wpscan爆破，发现很长时间都没有爆破出来，极大可能方法错误。 上面还有个22端口 ，用上述的密码和用户名去爆破ssh端口，这里有了结果 登录ssh，扫描端口，发现my..
VulnHub-Raven
热门推荐
江左盟的博客
04-06 1万+
信息收集 使用nmap --min-rate 10000 -A 192.168.58.135 --script=vuln扫描目标主机，如图： 部分关键信息如下： Nmap scan report for 192.168.58.135 Host is up (0.00054s latency). Not shown: 997 closed ports PORT STATE SERVICE VERSION 22/tcp open ssh OpenSSH 6.7p1 Debian 5+deb8
vulnhub靶机raven2
weixin_52450702的博客
11-12 647
vulnhub靶机raven
vulnhub吧唧——RAVEN: 1
xstlikeja的博客
07-14 296
我们利用MySQL的udf提权后修改find的权限为root，然后在find目录下启动一个新的shell，此时就具有root权限，在MySQL中仅仅是一个单向的shell，并不能进行交互，所以我们需要进一步提升shell，此时我们在find的shell下可以更改root的密码然后登录他的ssh，至此，这台吧唧我们已经拿到了最高的权限——root。我们发现Michael的密码并不能破解，但Steven的密码破解出来是pink84，我们现在拿到了一个账号和他对应的密码，但是他是哪儿的账号和密码呢。
vulnhub靶机——RAVEN: 2
qq_44029310的博客
09-12 2810
本文涉及知识点有：靶机环境搭建，dirsearch工具使用，DS_Store信息泄露漏洞，wpscan使用，利用PHPMailer命令执行漏洞获取shell，UDF提权。
vulnhub靶场，Raven2
kukudeshuo的博客
07-19 2484
vulnhub靶场，Raven2 环境准备 攻击机：kali（192.168.58.130） 靶机：Raven2（192.168.58.157） 下载好靶机之后直接使用VMware Workstation Pro虚拟机导入环境，启动即可，将网段设置为NAT模式 信息收集 使用arp-scan确定目标靶机 使用nmap扫描查看目标靶机端口开放情况 开放端口：22、80、111、56784 浏览器访问目标靶机80端口 就是一个非常普通的页面，没有啥好利用的 网站目录结构扫描 dirb http://19
HANA ODBC驱动64位windows安装包
12-24
HANA ODBC驱动64位windows安装包
windows1121H2 家庭版中文，里面的 bthserv.dll文件
12-24
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中小技术转移机构如何借助知识产权智能运营平台突破市场竞争加剧，由此打造精准的成果转化成功率？.docx
12-24
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
阻止浏览器 refresh 按钮执行（js 版本）
最新发布
12-24
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/6591fa032fae twrpgkikernelforpad 这是一个禁用了动态刷新率，固定刷新率为102的通用5.10内核 (This is an 5.10 gki kernel for pad.It disable dynamic fps and set refresh rate 104） 补丁（Patch）:https://.com/nanfaiz/androidgkikernel5.10common/blob/android12-5.10/OWNERS
基于CNN的手写数字识别系统设计与实现
12-24
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl，UI使用wxPython编写。卷积神经网络（CNN）是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟，主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块，使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动，以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和，生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量，增强了泛化能力，并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后，用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化，它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度，同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加，每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征，从底层识别边缘、角点，到高层识别整个对象或场景，使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合，常采用正则化技术，如L2正则化和Dropout，以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值，包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代，其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别，而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今，CNN已成为深度学习图像处理领域的基石，并持续创新。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
面对平台建而不用、用而不活，科技园区如何通过生成式AI赋能工具实现区域创新生态能级跃升？.docx
12-24
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
气象预测 项目介绍 MATLAB实现基于CEEMDAN-BiLSTM完全集合经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）进行中短期天气预测（含模型描述及部分示例代
12-24
内容概要：本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型，通过将完全集合经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）相结合，实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解，获得多个本征模态函数（IMF）分量和残差，有效解决模式混叠与噪声干扰问题；随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测，充分发挥其对前后时序依赖的建模能力；最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程，并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性，适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群：具备一定机器学习和时间序列分析基础，从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标：①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测；②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性；③构建智能气象预测系统，服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议：建议结合MATLAB代码实践操作，深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节，重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略，同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
vulnhub靶机——raven: 2
09-03
你可以在Vulnhub上找到Raven: 2的ova文件，并使用VirtualBox打开。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3 #### 引用[.reference_title] - *1* [vulnhub靶机raven2]...
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