6、网络主机与服务发现全攻略

网络主机与服务发现全攻略

1. 网络主机发现

在信息收集阶段,主机发现是首要任务。通常,我们可以通过记录网络数据包捕获到单个文件,然后解析输出以获取所有唯一的 IP 地址。不过,这种方法一般用于需要长时间不被检测到的隐秘任务,如红队渗透测试。因为即使是无害的 ICMP 扫描也可能被检测到,所以这类任务适合那些已经进行过多次传统渗透测试和修复周期的成熟组织。

在黑盒测试中,有时会遇到客户的 IP 地址分布在如 10.0.0.0/8 这样的大网络中,这包含超过 1600 万个可能的 IP 地址,扫描起来会很痛苦。这时可以采用一个小技巧:假设每个使用中的子网在 .1 IP 地址上都有一个主机。虽然不是每次都如此,但根据经验,十分之九的可用子网确实在 .1 上有主机。

操作步骤如下:
- 创建一个 Nmap 扫描,命令如下:

~$ sudo nmap -sn 10.0 - 255.0 - 255.1 -PE --min-hostgroup 10000 --min-rate 10000

这个扫描会在不到一分钟的时间内对一个大的 /8 范围内的所有 65,536 个可能的 /24 范围中的 .1 节点进行 ping 操作。对于返回的每个 IP 地址,将对应的 /24 范围放入 ranges.txt 文件中,然后使用常规方法发现网络主机。

信息收集阶段的主机发现要点总结:
- 信息收集从主机发现开始。
- ICMP 是发现网络主机的首选方法。
- Nmap 支持多个 IP 范围,且输出比 ping 更有用。
-

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢合成氨工艺流程,对系统的容量配置运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学科研中对风光制氢合成氨系统的建模优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划调度策略的设计验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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