C2使用云函数进行隐藏和加速

最新推荐文章于 2025-07-03 22:06:17 发布
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#安全

本文介绍了一种通过云函数实现C2客户端流量转发的方法，该方法能够有效隐藏实际的C2服务器地址，提高安全性。具体操作是利用云函数作为中间层接收并转发客户端请求。
5、深入理解神经网络：激活函数、优化器与分类器设计
s8t9u0v1w的博客
07-31 33
本博客深入探讨了神经网络中的关键组件，包括激活函数（如 ReLU、Sigmoid 和 Softmax）、优化器的作用以及二元和多类分类器的设计与实现。通过具体示例和代码对比，详细介绍了如何构建和训练深度神经网络模型，并总结了实际应用中需要注意的数据预处理、模型调优和评估方法。
云函数隐藏c2服务器
weixin_44747030的博客
01-15 9239
学习记录
云函数隐匿C2服务器
m0_58687645的博客
03-04 7260
第一步，创建云函数 登录腾讯云平台，访问云函数功能链接：https://console.cloud.tencent.com/scf/list?rid=8&ns=default。点击新建，创建方式选择自定义创建。函数名称可以自定义进行设置，主要是函数代码部分，将下面内容复制到函数代码中： # -*- coding: utf8 -*- import json,requests,base64 def main_handler(event, context): C2='http://<C
云函数实现隐藏c2地址
milu_Sec的博客
12-30 1111
说明：云函数是一个可以为开发者提供的无服务器执行代码的环境，相当于我们可以提前部署一个云函数，当我们需要运行这段代码的时候只需要通过去请求某一个特定的地址（即云函数地址）就可以运行了。最后，该函数将响应的状态码、标头和正文转换为一个 JSON 对象，并将其返回给调用方。配置代码写如下代码，c2地址填写 协议+ip+port，如http://127.0.0.1:80，本文使用80端口，所以后续使用http beacon。该函数的目的是将传入的 HTTP 请求转发到指定的 URL，并将响应返回给调用方。
某云云函数隐藏C2
问题很多的小明
05-09 984
云函数内容： 向真实C2服务器传递客户端真实ip,转发GET、POST请求，内容参考https://mp.weixin.qq.com/s/3EM6vqPJSA5E_FH6tKO8iw 部署后测试，访问API网关，真实服务器监听对应端口，查看数据包： 服务端配置 获取真实ip的必要配置,参考https://mp.weixin.qq.com/s/lL3UKCRW0cN4SgQIZl7vYw set sample_name "t"; set sleeptime "3000"; set ji
使用腾讯云函数隐藏C2
2201_75387456的博客
05-23 1349
腾讯云云函数（Serverless Cloud Function，SCF），可以为企业和开发者提供无服务器执行环境，无需购买和管理服务器，只要在腾讯云上使用平台支持的语言编写核心代码并设置代码运行的条件，即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。所有的流量都是通过腾讯云函数进行转发，因此溯源后门只能得到腾讯云的域名和IP，且云函数的服务器是自带 CDN 的，能够很好的隐藏我们的C2服务器。发布成功，到这里我们的云函数和触发器就配置成功了。域前置，走cdn域名，利用云函数。保存，生成后门进行测试。
一篇文章快速认识YOLO11 | 关键改进点 | 安装使用 | 模型训练和推理
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本文分享YOLO11的关键改进点、性能对比、安装使用、模型训练和推理等内容。YOLO11 是 Ultralytics 最新的实时目标检测器，凭借更高的精度、速度和效率重新定义了可能性。除了传统的目标检测外，YOLO11 还支持目标跟踪、实例分割、关键点姿态估计、OBB定向物体检测（旋转目标检测）等视觉任务。1. YOLOv3：核心改进：YOLOv3 是 YOLO 系列的第三代，由 Joseph Redmon 于 2018 年发布，标志着 YOLO 从原始的单尺度检测进化到多尺度检测。
YOLO基础算法入门之YOLOv8中的C2f（C2-Faster）高效特征提取结构
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专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
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文末含资料链接和视频讲解！基于YOLOv10 C2fCIB的YOLOv8性能跃升：一份高效集成与深度优化指南*
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本文介绍了如何将YOLOv10中的C2fCIB模块集成到YOLOv8中，以提升模型性能。C2fCIB模块结合了紧凑倒残差瓶颈(CIB)结构，通过深度可分离卷积和结构重参数化技术，在保持轻量化的同时实现高效特征提取。文章详细解析了CIB模块的五层卷积设计及其"扩展-处理-压缩"策略，并解释了RepVGGDW模块如何通过训练时多分支、推理时单分支的结构实现速度优化。最后提供了代码级的模块实现解析，为YOLOv8的性能升级提供了技术方案。
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利用腾讯云函数隐藏C2服务器
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基于baidu的云函数实现隐藏c2真实地址
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对云函数隐藏C2技术的防御反制思路
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使用云函数来隐藏webshell的真实IP
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在平时的学习工作中，大家有没有遇到一穿webshell就被ban掉IP呢，今天本文就决定分享一个使用云函数来隐藏自己的真实IP的案例，也可以利用云函数的多出口性为了防止被红队溯源。
【红队APT】反朔源隐藏&C2项目&CDN域前置&云函数&数据中转&DNS转发
今天是几号的博客
04-19 4840
区别于单纯的CDN隐藏IP技术;域前置技术采用高权重域名进行伪装，效果要更上一层楼！可以看到这里正常上线，也是简单的进行流量代理，这里我把上面的iptables转发配置清空了，避免干扰 注： 如果中转服务器被拿下的话，那么搜集信息很可能就可以发现请求重定向的痕迹，从而找到真实C2地址。 请求重定向也可以和之前的CDN方法相结合，之前CDN方法是通过CDN将请求转发到真实的C2服务器上，而添加请求重定向后，流程就变为了CDN转发到中转服务器，中转服务器再转到C2，达到双重隐藏的效果。
HW红队攻防基础建设—C2 IP隐匿技术
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前记 随着HW的开始，蓝队弟弟们见识到了很多奇特的操作，本文主要从监测溯源时比较常见的一些红队的隐匿手法进行讲解。在实际攻防中有效的隐匿我们的C2主机也是很必要的，在工作的同时发现很多蓝队对此并不熟悉，所以本文会深入浅出的讲解三种常见的方式，希望通过本文能够对各位有所帮助。 域前置 域前置技术就是通过CDN节点将流量转发到真实的C2服务器，其中CDN节点ip通过识别请求的Host头进行流量转发。这里作者利用阿里云全站加速CDN实现任意HOST头修改，利用构造高信誉域名，从而实现绕过流量...
156-反溯源隐藏&C2项目&域前置&云函数&数据中转&DNS转发
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10-08 1606
总体来看几种隐藏方式各有应用场景，个人认为云函数在实战中可能效果比较好一些，当然那个域前置如果能搞到一个高信任的域名前置那肯定效果更好。不过要把隐藏完好还得仔细的研究一下cs的profile的写法去自定义特征。
云函数的三种常见利用
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01前言之前学到一些云函数的利用，感觉很有趣，于是借此篇来总结一下三种对云函数的简单利用方式。02云函数云函数（Serverless Cloud Function，SCF）是腾讯云为企业和...
YOLOV8 C2F参数
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### YOLOv8 C2f 参数详解及作用 #### 配置项解析 配置项 `[-1, 3, C2f, [128, True]]` 描述了YOLOv8模型中Block 2（即C2f模块）的具体设置。这些参数定义如下： - `-1`: 表示该层的输入来自前一层。 - `3`: 表明此部分由三个重复单元组成，意味着有三层卷积操作[^1]。 #### C2f 模块特性 C2f模块作为改进版的瓶颈结构，在设计上采用了更高效的实现方式——通过两个卷积层来构建标准瓶颈[Bottleneck](#bottleneck)，这不仅简化了网络架构还增强了特征提取能力。具体来说，它利用较少数量但更深次级连接的方式替代传统多分支并行路径的设计思路，从而使得梯度流动更加顺畅，有助于训练深层神经网络时保持稳定性和高效性[^3]。 #### 关键组件说明 对于每一个单独的Bottleneck实例而言，其初始化函数接收多个参数用于定制化创建过程中的各个细节属性；而正向传播方法则负责执行实际的数据处理逻辑。以下是主要组成部分及其功能描述： - **隐藏通道计算** (`c_ = int(c2 * e)`): 根据输出通道数`c2`乘以扩展系数`e`(默认值为0.5)得到中间过渡状态下的隐含维度大小； - **第一次卷积转换**(self.cv1): 接收原始输入张量，并将其映射到较低维空间内形成新的表示形式； - **第二次卷积变换**(self.cv2): 继续对经过初次转化后的数据施加进一步的操作直至最终获得期望尺寸的结果； - **残差链接机制**(self.add): 当满足特定条件(如输入输出形状一致且允许跳过连接存在的情况下)，会将未经修改过的原信号直接叠加至当前阶段产生的响应之上完成一次完整的传递流程[^4]。 ```python class Bottleneck(nn.Module): """Standard bottleneck.""" def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, k=(3, 3), e=0.5): super().__init__() c_ = int(c2 * e) self.cv1 = Conv(c1, c_, k[0], 1) self.cv2 = Conv(c_, c2, k[1], 1, g=g) self.add = shortcut and c1 == c2 def forward(self, x): return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x)) ``` #### 渠道调整策略 针对不同规模版本间的差异优化需求，开发团队特别引入了一套灵活可变的渠道分配方案。例如，在给定的例子中提到 `[128,True]`, 这里第一个数值代表目标输出宽度设定为了固定常量128; 后面布尔型标志位指示是否开启快捷跳跃选项以便于加速收敛速度同时提升泛化性能表现[^2]。
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