HVV面试题2024护网蓝队面试题

一. 目前有防火墙，全流量检测，态势感知，IDS，waf，web服务器等设备，如何搭建一个安全的内网环境，请给出大概拓扑结构 （适用于中高级）

搭建安全内网环境拓扑结构：

为了搭建一个安全的内网环境，我们可以采用以下拓扑结构：

1. 外部网络（公网）与内网之间设置防火墙，用于控制双向流量，防止未授权访问和潜在的攻击。

2. 在内网中部署全流量检测系统，对所有流量进行深度检查，包括流量内容、协议和用户行为等，以便及时发现异常和潜在威胁。

3. 态势感知系统放置在内网核心位置，实时监控网络状态和流量变化，对网络中的资产、漏洞、威胁等进行全面分析和评估。

4. IDS（入侵检测系统）部署在关键资产附近，如数据库、重要服务器等，实时监控流量和事件，识别并报警恶意行为。

5. WAF（Web应用防火墙）部署在Web服务器前端，保护Web应用免受SQL注入、跨站脚本攻击等常见的Web攻击。

6. Web服务器用于提供内部用户所需的Web服务。

1.1 全流量与态势感知有什么异同

• 相同点：

  1. 数据来源：两者都依赖于对网络流量的深入监控和分析，获取相关信息。

  2. 目的：它们的根本目的都是为了提高网络安全性，通过监控和分析来发现潜在的安全威胁。

  不同点：

  1. 侧重点：

     • 全流量检测主要关注于对所有流经网络的流量进行详细的检查，包括但不限于数据包的内容、协议、来源和目的地等信息。它的重点在于深入理解每一条流量，以发现隐藏其中的恶意活动或合规性问题。

     • 态势感知则更注重于对网络整体安全状态的理解和评估，它不仅包括对流量的分析，还包括对网络资产、漏洞、威胁和事件的全面监控和评估，目的是形成一个关于网络安全的整体视图。

  2. 技术实现：

     • 全流量检测通常需要高速处理大量数据，并使用深度包检测（DPI）、沙箱分析等技术来识别恶意流量。

     • 态势感知则可能结合多种技术，包括全流量检测，但同时也使用数据融合、异常检测、预测分析等方法来构建一个动态的网络安全态势模型。

  3. 应用场景：

     • 全流量检测常用于需要对所有流量进行深度检查的场景，如金融服务、关键基础设施等。

     • 态势感知则适用于需要对网络安全环境进行持续监控和评估的场景，包括企业内部网络、云环境等。

  总结来说，全流量检测是态势感知中的一个重要组成部分，它们在提高网络安全性方面相互补充。全流量检测提供了深入的流量分析，而态势感知则为这些分析提供了更广泛和宏观的背景，帮助形成对网络安全状态的全面理解。

1.2 态势感知与IDS有什么异同

态势感知与IDS（入侵检测系统）在网络安全中都是非常重要的概念，它们在功能上有一定的重叠，但侧重点和实施方式有所不同。

相同点：

1. 监控网络流量：两者都是为了监控和分析网络流量，以识别和响应潜在的安全威胁。

2. 提高安全性：都是为了增强网络的安全性，通过不同的机制来发现和防御攻击。

不同点：

1. 侧重点不同：

   • 态势感知（ Situation Awareness）更广泛，它指的是对网络环境和威胁的全面理解，包括资产识别、威胁评估、漏洞管理等多个方面，目的是形成对网络当前状态的全面认识。

   • IDS则专注于检测已知的攻击模式或异常行为，它通过分析网络流量和系统日志来识别可能的入侵活动，通常会部署在关键资产附近，如服务器和网络入口点。

2. 技术实现不同：

   • IDS通常依赖于签名-based和/或异常-based检测技术。签名-based检测通过比对已知的攻击模式来识别攻击，而异常-based检测则寻找与正常行为显著不同的活动模式。

   • 态势感知系统可能包括IDS功能，但它们还结合了其他技术，如数据挖掘、大数据分析和机器学习，以更全面地理解网络环境，并预测潜在的威胁。

3. 应用范围不同：

   • IDS主要关注实时监控和响应安全事件，通常用于特定的安全监控和预警。

   • 态势感知则提供了一个更宏观的视角，不仅包括监控和防御，还包括对安全事件的分析和策略制定，以及长期的威胁情报收集和风险管理。

总的来说，态势感知是一个更为全面的概念，它包含了IDS的功能，但同时也涵盖了更多的网络安全活动和策略。而IDS则是一个专注于检测和响应安全威胁的工具，它是实现态势感知的一部分。

1.3 你使用过开源的IDS吗，能讲讲IDS分类以及检测攻击原理吗

以下是一些流行的开源IDS：

1. Snort：Snort是一个非常流行的开源网络入侵检测和防御系统（NIDS）。它使用规则来检测网络流量中的恶意活动，并可以配置为阻止这些活动。Snort的规则语言非常强大，可以检测多种不同的攻击类型。

2. Suricata：Suricata是一个高性能的网络入侵检测系统，它提供了实时的事件检测和分析。它使用一种名为Eve的协议解析器和事件管理系统，能够处理大量的网络数据，并且支持多种协议。

3. Bro：Bro是一个网络监控工具，它专注于记录和分析网络流量。虽然它本身不直接作为IDS使用，但其强大的数据分析和记录功能可以被用于监控网络活动，从而辅助入侵检测。

4. Zeek：原名OpenDNS Project，Zeek是一个分布式网络安全监控系统，它用于检测和分析网络流量模式。它可以作为一个IDS来识别恶意流量和异常行为。

5. Grok：Grok是一个日志文件分析和处理工具，它可以帮助管理员理解系统日志文件中的信息，并与安全事件关联起来。虽然它不是一个纯粹的IDS，但可以与IDS系统结合使用，提高日志分析的效率。

6. OSSEC：OSSEC是一个开源的 Host-based Intrusion Detection System (HIDS)，它可以监控服务器和客户端计算机的安全状态。它提供文件完整性检查、日志分析和其他安全功能。

这些开源IDS可以部署在各种不同的环境中，从小型企业到大型数据中心，都可以根据需要进行定制和扩展。由于它们的开放性，社区成员可以贡献新的规则和特征，以增强系统的检测能力。同时，开源IDS的透明性和可访问性也使得安全研究人员可以更好地理解和研究这些系统。

关于IDS分类和检测攻击原理的信息。

IDS分类：

1. 基于特征的IDS（Signature-Based IDS）：

   • 这种IDS依赖于预先定义的攻击特征库。它通过比较网络流量或系统日志中的模式与库中的已知攻击签名来检测攻击。类似于防病毒软件，这种IDS在检测已知攻击方面非常有效，但可能无法检测到未知或变形的攻击。

2. 基于行为的IDS（Behavior-Based IDS）：

   • 基于行为的IDS专注于检测异常行为，这些行为可能表明存在未知的或新颖的攻击。它通过分析正常操作的模式，并识别与这些模式显著不同的行为来工作。这种方法可以提高检测未知攻击的能力，但可能会产生更多的误报。

3. 基于机器学习的IDS（Machine Learning-Based IDS）：

   • 这类IDS使用机器学习算法来分析网络流量和系统日志，以区分正常和异常行为。通过训练模型来识别攻击，这种方法可以逐渐适应新的威胁，并减少误报。

4. 混合型IDS（Hybrid IDS）：

   • 混合型IDS结合了上述多种技术，以提高检测的准确性和覆盖范围。它可能同时使用基于特征、基于行为和基于机器学习的方法来检测和响应安全威胁。

检测攻击原理：

• 签名检测：这种方法使用预先定义的攻击模式或签名来匹配流经网络的流量。如果发现匹配，则触发警报。这种方法对于已知的攻击非常有效，但对于新出现的攻击可能不够敏感。

• 异常检测：异常检测方法寻找正常网络流量之外的任何活动，这些活动可能表明潜在的攻击。这可以通过统计分析、模型建立和模式识别来实现。异常检测可以识别未知攻击，但同时也可能产生大量的误报。

• 机器学习检测：使用机器学习算法来分析网络流量模式，并识别表明攻击的特征。机器学习模型可以不断学习和适应新的攻击模式，从而提高检测的准确性和效率。

开源IDS如Snort、Suricata和Bro等，都是基于这些原理的实现。它们提供了灵活的配置和扩展性，可以通过插件和规则集来增加新的检测功能。

二. 常见top10漏洞 （初级）

1. SQL注入（SQL Injection）：这是一种攻击方式，攻击者通过在应用程序中插入或“注入”恶意SQL代码来欺骗数据库，从而获取未授权的数据访问。

2. 跨站脚本攻击（Cross-Site Scripting, XSS）：这种漏洞允许攻击者在受害者的浏览器上执行恶意脚本，通常用于窃取会话 cookie 或进行钓鱼攻击。

3. 跨站请求伪造（Cross-Site Request Forgery, CSRF）：攻击者利用受害者的会话进行非授权的操作，而不需要受害者任何明确的交互。

4. 命令注入（Command Injection）：在应用程序中，攻击者可以注入操作系统命令，从而执行任意命令或代码。

5. 文件包含漏洞（File Inclusion Vulnerabilities）：这种漏洞允许攻击者通过Web应用程序请求包含恶意文件，从而执行恶意代码。

6. 目录遍历（Directory Traversal）：攻击者通过操纵应用程序对文件系统的访问，访问或修改不应被用户访问的文件。

7. 信息泄露（Information Disclosure）：由于未授权的信息访问，敏感数据被泄露给未授权的个体。

8. 逻辑漏洞（Logic Vulnerabilities）：应用程序中的逻辑错误可能允许攻击者通过非预期的途径执行操作或访问资源。

9. 配置错误（Configuration Errors）：不正确的配置可能导致应用程序或系统组件以不安全的方式运行。

10. 远程代码执行（Remote Code Execution, RCE）：这种漏洞允许攻击者在一个远程系统上执行任意代码，通常是由于应用程序没有正确地处理用户输入。

2.1.常见的SQL注入类型有哪些？并写出sqlmap检测SQL注入的命令？

SQL注入是一种常见的网络攻击技术，攻击者通过在Web应用的输入字段或者URL参数中输入恶意的SQL代码，来破坏应用程序的正常数据库操作。根据注入的位置和方式，SQL注入可以分为多种类型。以下是一些常见的SQL注入类型：

1. 基于时间的SQL注入（Timing-based SQL Injection）： 攻击者通过观察应用程序对恶意输入的响应时间来提取信息，例如，通过延迟响应来推断列的存在。

2. 基于错误信息的SQL注入（Error-based SQL Injection）： 利用数据库返回的错误信息来提取有用信息，例如，当输入的SQL语句不符合预期时，数据库会返回错误信息，攻击者可以据此推断数据库的结构或内容。

3. 基于 Union 的 SQL 注入（Union-based SQL Injection）： 利用 UNION 操作符将两个或多个 SELECT 语句的结果合并，攻击者通过构造特定的 UNION 查询来窃取其他表中的数据。

4. 基于堆叠的 SQL 注入（Stacked SQL Injection）： 通过在查询中堆叠多个命令，攻击者可以执行额外的数据库操作，甚至访问其他数据库。

5. 基于修改的 SQL 注入（Modified SQL Injection）： 攻击者修改原始的SQL语句，以实现不同于预期功能的操作。

6. 基于认证的 SQL 注入（Authentication-based SQL Injection）： 利用应用程序的认证机制，攻击者可以篡改SQL语句以绕过认证。

7. 基于存储过程的 SQL 注入（Stored Procedure-based SQL Injection）： 攻击者利用数据库存储过程的特性来执行恶意的SQL代码。

8. 基于触发器的 SQL 注入（Trigger-based SQL Injection）： 通过触发器执行恶意的SQL操作，通常在特定事件发生时自动执行。

9. 基于对象引用的 SQL 注入（Object Reference-based SQL Injection）： 利用数据库对象的引用属性执行SQL注入。

10. 基于 XML 的 SQL 注入（XML-based SQL Injection）： 在处理XML数据时，攻击者可以通过构造恶意的XML输入来执行SQL操作。

sqlmap是一个自动化SQL注入和测试工具，可以用来检测和利用SQL注入漏洞。以下是一些常用的sqlmap命令：

• 检测SQL注入：

  bash

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  sqlmap -u "http://target.com/page.php?id=1" --tables

• 列出数据库中的所有表：

  bash

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  sqlmap -u "http://target.com/page.php?id=1" --tables

• 读取数据库表中的数据：

  bash

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  sqlmap -u "http://target.com/page.php?id=1" -D test_db --dump

• 枚举数据库用户：

  bash

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  sqlmap -u "http://target.com/page.php?id=1" --users

• 尝试使用数据库用户登录：

  bash

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  sqlmap -u "http://target.com/page.php?id=1" --passwords

• 读取特定表中的特定列：

  bash

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