vulnhub-Tr0ll ssh爆破、wireshark流量分析，exp、寻找flag。思维导图带你清晰拿到所以flag

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于 2025-03-21 17:39:54 发布 · 657 阅读

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#ssh #红队

vulnhub-Tr0ll ssh爆破、wireshark流量分析，exp、寻找flag。思维导图带你清晰拿到所以flag

1、主机发现

arp-scan -l

2、端口扫描

nmap -sS -sV 192.168.66.185
nmap -sS -A -T4 -p- 192.168.66.185
nmap --script=vuln 192.168.66.185

经典扫描三件套，详细、简略包括历史漏洞都扫描一下

PORT   STATE SERVICE VERSION
21/tcp open  ftp     vsftpd 3.0.2
ftp-anon: Anonymous FTP login allowed (FTP code 230)

22/tcp open  ssh     OpenSSH 6.6.1p1 Ubuntu 2ubuntu2 (Ubuntu Linux;&

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流量分析-Wireshark -操作手册（不能说最全，只能说更全）

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流量分析-Wireshark -操作手册（不能说最全，只能说更全）基于各种比赛做的总解基于协议过滤⼿法👍 常用筛选命令方法常⽤快捷键👍 数据包筛选顶峰相见

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这是ELK入门到实践系列的第二篇文章，分享如何使用ELK实时分析SSH暴力破解。从一张图看出SSH登录时间、登录状态、用户名字典，尝试次数、来源IP等，可洞悉SSH暴力破解，迅速定位攻击者。安全日志分析 linux系统的安全日志为/var/log/secure，记录验证和授权方面的信息，只要涉及账号和密码的程序都会记录，比如SSH登录。登录成功： Nov 7 00:57:50 localhost sshd[22514]: Accepted password for root from 192.168.

Vulnhub-Tr0ll

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[CTF]wireshark流量分析-flag明文

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1.打开文件 ctrl+F搜索分组字节流的字符串:flag{3.右键flag，点击显示出分组字节可复制粘贴。

VulnHub-Tr0ll-靶机渗透学习

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**靶机地址：https://www.vulnhub.com/entry/tr0ll-1,100/ 靶机难度：简单（CTF）靶机描述：Tr0ll的灵感来自OSCP实验室中不断摇曳的机器目标：得到root权限目录一、信息收集二、流量分析三、口令爆破四、内核漏洞提权五、总结一、信息收集 Nmap 扫描确定靶机的IP地址扫描存活端口访问80端口，没有获得有用的信息使用dirb爆破一下目录 dirb http://192.168.16.136/ 分别访问试试看，没有获得有用的信息在上面端口

vulnhub靶机Tr0ll:1渗透笔记

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Tr0ll:1渗透笔记靶场下载地址:https://www.vulnhub.com/entry/tr0ll-1,100/ kali ip:192.168.20.128 靶机和kali位于同一网段信息收集首先通过nmap扫描靶机ip地址 nmap -sP 192.168.20.0/24 确定靶机ip 扫描开放端口 nmap -sV 192.168.20.129 发现21 和80 端口可能有用我们先来看看80端口并没有发现什么信息我们使用dirb扫描一下目录 dirb http://192.1

【玄机-应急平台】第六章流量特征分析-常见攻击事件 tomcat

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Wireshark流量分析

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在CTF比赛中，对于流量包的分析取证是一种十分重要的题型。通常这类题目都是会提供一个包含流量数据的pcap文件，参赛选手通过该文件筛选和过滤其中无关的流量信息，根据关键流量信息找出flag或者相关线索。pcap流量包的分析通常都是通过图形化的网络嗅探器——wireshark进行的，这款嗅探器经过众多开发者的不断完善，现在已经成为使用最为广泛的安全工具之一。接下来，斗哥来为大家讲解这款工具的基本使用。

【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用

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内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。

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半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）

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半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。

电机控制基于Simulink的永磁同步电机模型预测控制仿真：FCS-MPCC算法实现与动态性能分析

最新发布

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内容概要：本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机（SPMSM）有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块，实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制，具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析，涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形，验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性，并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群：自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生，以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员；具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳；使用场景及目标：①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目；②作为电机先进控制算法（如MPC、MPTC）的仿真验证平台；③支撑科研中对控制性能优化（如动态响应、抗干扰能力）的研究需求；阅读建议：建议读者结合Simulink环境动手搭建模型，深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑，重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制，并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验，以增强实践与创新能力。

2021年湖北省黄石市中考数学试卷及解析

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域，涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析：1. 实数与倒数的定义：该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度，即一个数a的倒数表达为1/a，因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用：科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法，其形式为a×10^n，其中1≤|a|<10，n为整数。此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离，将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法：考察学生解决包含分母的方程的能力，题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值，需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认：该题目测试学生对于几何体三视图（主视图、左视图、俯视图）的认识，需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算：题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积，要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念：题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义，要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解：考察学生在实际问题中进行数学建模的能力，通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用：题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用：题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...

Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究

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Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要：本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开，提出了一种结合改进粒子群优化算法（IPSO）与长短期记忆网络（LSTM）的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数（如学习率、隐层节点数等），有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略（如引入自适应惯性权重、变异机制等），增强了全局搜索能力与避免早熟收敛，并利用实际电力负荷数据进行实验验证，结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性（如MAE、RMSE指标）方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群：具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员，尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，提升电网调度的精确性与稳定性；②为优化算法（如粒子群算法）与深度学习模型（如LSTM）的融合应用提供实践案例；③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习，重点关注参数优化机制的设计思路，并动手复现实验部分，通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。

【计算机视觉】基于YOLOv5的博物馆展品识别系统设计：融合UI界面的智能导览与管理方案

01-03

内容概要：本文介绍了一种基于YOLOv5深度学习模型与UI界面相结合的博物馆智能展品检测系统，旨在实现展品的自动识别与信息交互。系统利用YOLOv5的高效目标检测能力，结合自定义或公共数据集进行模型训练，并通过数据增强提升泛化性能。文章详细阐述了从环境搭建、数据准备、模型训练与优化到UI界面设计的完整流程，最终实现一个可部署的图形化识别系统，支持图像加载、实时检测和结果展示等功能。该系统有助于提升博物馆的管理效率、展品安全及游客参观体验。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习基础知识的学生、研究人员及AI应用开发者，尤其适合从事计算机视觉或智慧文旅项目的技术人员；使用场景及目标：①用于博物馆智能导览系统开发，实现展品自动识别与信息推送；②辅助馆藏管理，实时监控展品位置与状态；③作为教学案例，学习YOLOv5模型训练与GUI集成方法；阅读建议：建议结合文中提供的代码链接与飞书资料，动手实践模型训练与界面部署过程，重点关注数据集构建、参数调优与系统测试环节，以深入掌握智能识别系统的全流程开发。

wireshark流量分析思维导图

04-17

<think>好的，我需要帮用户找到关于Wireshark流量分析的思维导图，或者相关的结构化知识图例。首先，用户的需求可能涉及学习或参考如何系统地进行网络流量分析，尤其是使用Wireshark工具。根据用户提供的引用，特别是引用[1]提到了使用tcpdump抓包后通过Wireshark分析，这可能与用户的需求相关。用户提到了“思维导图”，所以需要整理出Wireshark分析的关键模块，并以结构化的方式呈现。可能包括基本界面、过滤技巧、协议解析、流量统计、安全分析等部分。同时，结合引用[3]中的网络编程知识，可能还需要考虑协议栈相关内容。接下来，我需要确保回答符合系统级指令：行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，正确的中文语法，生成相关问题。同时，引用需要正确标注。比如引用[1]提到保存为.pcap后用Wireshark分析，可以在相关部分引用。需要检查是否有现成的思维导图资源，但用户提供的引用中没有直接相关的。引用[2]和[4]提到了测试学习的思维导图，可能与测试方法相关，但不够具体。因此，可能需要根据知识构建一个结构化的分析框架，帮助用户形成自己的思维导图。最后，生成相关问题时，要围绕Wireshark的使用方法、过滤技巧、与其他工具结合等方向提问。同时确保引用正确，如引用[1]和[3]可能涉及网络协议和工具使用，需适当标注。</think>以下是为您整理的Wireshark流量分析思维导图框架及核心知识点，包含结构化分析方法和图例设计建议： ### 一、Wireshark流量分析知识框架 $$ \boxed{Wireshark核心模块} $$ 1. **基础界面模块** - 数据包列表区（时间戳、源/目的IP、协议类型）[^1] - 数据包详情区（协议层级解析树） - 字节流查看区（十六进制/ASCII模式） 2. **过滤技巧** - 捕获过滤器：`tcp port 80 && host 192.168.1.1`[^1] - 显示过滤器：`http.request.method == "GET"`[^3] - 颜色规则：$ \textcolor{red}{TCP重传} $ / $ \textcolor{blue}{DNS响应} $ 3. **协议解析** - TCP/IP协议栈分析（三次握手流程图） $$ \begin{align*} \text{SYN} & \rightarrow \text{SYN-ACK} \rightarrow \text{ACK} \\ \end{align*} $$ - HTTP状态码映射表（如$404 \rightarrow \text{Not Found}$） 4. **统计工具** - 流量趋势图（IO Graphs） - 会话矩阵（Conversations） - 协议分层统计（占比饼图） ### 二、分析方法思维导图 ```plaintext 网络抓包分析流程 ├─ 1.目标确认 │ ├─ 故障排查方向：$RTT > 200ms$[^1] │ └─ 安全检测方向：异常SYN洪水攻击 ├─ 2.捕获配置 │ ├─ 接口选择（eth0/wlan0） │ └─ 环形缓冲区设置（-b files:4） ├─ 3.协议聚焦 │ ├─ TCP流跟踪（Follow Stream） │ └─ 过滤表达式语法树 └─ 4.深度分析 ├─ 专家系统警告（Checksum Errors） └─ 数据导出（CSV/JSON格式） ``` ### 三、图例设计建议 1. **符号体系** - ⚡：高优先级事件 - 🔍：需要深度分析的流量 - ✅：正常通信标记 2. **颜色编码** - 红色：异常流量（如`tcp.analysis.retransmission`） - 绿色：加密流量（`ssl.handshake`） - 黄色：广播流量（`arp`）