attack vector

原创 于 2023-12-12 11:28:43 发布 · 217 阅读 · 0 ·
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#网络安全术语

本文探讨了信息系统安全中的关键概念——攻击介质，它指明了威胁进入系统并造成破坏的具体途径。作者澄清了vector在此并非传统意义上的向量，而是特指攻击的手段或情境。

攻击介质，是指可以攻击信息系统，破坏其安全性的特定路径、方法或是情景。

vector 此处并不是向量的意思。

Mr.Daozhi
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Chaos Testing(混沌测试)中的攻击向量(Attack Vector)
m0_48271910的博客
12-01 489
Chaos Testing (混沌测试)中的攻击向量(Attack Vector)是开发人员/测试人员可以在外部或系统内部触发故障以暴露潜在弱点的一种手段。攻击向量使开发人员/测试人员能够模拟潜在的故障，以了解在不利的动荡条件下的应用程序行为。 在混沌测试（Chaos Testing）中，攻击向量通常不是实际的攻击手段，而是指模拟真实世界中可能出现的故障、异常或不稳定性的场景。
attackvector:攻击向量 Linux
07-04
Дtta¢k Vεcтøя Linux 又名“AVL” :copyright:#!zǝяø88∴» ✪ :trade_mark: ✪ :registered: — ☻ #!∆∴»~ 跳转至： 「 AttackVector Linux 」是一个用于匿名*渗透测试和安全审计的新发行版。 如果你愿意，“ ”{} 现在有“”——吗？ 按照扩展隐喻？ AVL围绕构建进行组织，使用来自设计模式以及来自美学理念。 以上所有内容均基于Debian 。 Дtta¢k Vεcтøя 还附带了这些现有技术子发行版中没有的其他工具。 设计理念 阴阳 AttackVector Linux (AVL) 是Kali实时构建的“配方”，可以将其视为 Kali 实时构建的附加组件。 最大的附加组件是默认安装的Tor 。 它取自Tails的设计模式。 卡利vs.尾巴 虽然 Kali 需要一个修改过的内核来让网络驱动程序使用注入等等， TAILS 自下而上设计用于加密和匿名。
attack vector 的定义
tzh2009的专栏
01-22 2537
- An attack vector is a path or means by which a hacker (or cracker ) can gain access to a computer or network server in order to deliver a payload or malicious outcome. Attack vectors enable hackers to exploit system vulnerabilities, including th
什么是攻击向量（Attack Vector）？
网络空间发展与战略研究
09-15 5856
攻击向量（Attack Vector）是一种路径或手段，黑客可以通过它访问计算机或网络服务器，以传递有效负载或恶意结果。攻击向量使黑客能够利用系统漏洞，包括人为因素。 攻击向量包括病毒、电子邮件附件、网页、弹出窗口、即时消息、聊天室和欺骗。所有这些方法都涉及到软件（少数情况下涉及到硬件）和欺骗。在欺骗中，人类操作员通常被愚弄去移除或削弱系统的防御。 ...
十种攻击途径（attack vector）全解析
no pay no gay
08-28 4662
攻击者可以通过复制节点进行DOS攻击，或者生成不合法的XML导致服务器端逻辑的中断。攻击者也可以操纵外部实体，导致打开任何文件或TCP连接端口。XML数据定义的中毒也可以导致运行流程的改变，助攻击者获取机密信息。 1. AJAX中之跨站脚本攻击 例子， Yamanner蠕虫利用了Yahoo Mail的AJAX的跨站脚本漏洞，Samy蠕虫利用了MySpace.
Arduino-Based Attack Vector
天元喜羊羊的博客
06-30 3588
先要安装两个软件： 1、Download the Arduino Software 2、Download Teensyduino 另外，还要从http://www.pjrc.com/购买一个Teensy设备，16-24美元。我没有买，就记录一下过程。 软件安装过程： arduino的安装很简单，只要一直点下一步就可以了。 teensyduino的安装如下：
Attack Vector vs Attack Surface.pdf
10-19
"Attack Vector vs Attack Surface" 攻击Surface和攻击Vector是网络安全领域中两个经常被混淆的概念，但它们是理解网络安全的关键。下面我们将深入探讨这两个概念的定义、区别和联系。 什么是攻击Surface？ 攻击...
Severity Threat level High High Vulnerability Status Comment No comment provided. [Edit] Confidence 95% URL common.external-linkhttps://hangzhou.hibaacademy.org.cn/ Attack Detailscommon.up URI was set to "onmouseover='xofP(90442)'bad=" The input is reflected inside a tag parameter between double quotes. Vulnerability Descriptioncommon.up Cross-site Scripting (XSS) refers to client-side code injection attack wherein an attacker can execute malicious scripts into a legitimate website or web application. XSS occurs when a web application makes use of unvalidated or unencoded user input within the output it generates. Discovered by /Scripts/PerFile/XSS_in_URI_File.script The impact of this vulnerabilitycommon.up Malicious JavaScript has access to all the same objects as the rest of the web page, including access to cookies and local storage, which are often used to store session tokens. If an attacker can obtain a user's session cookie, they can then impersonate that user. Furthermore, JavaScript can read and make arbitrary modifications to the contents of a page being displayed to a user. Therefore, XSS in conjunction with some clever social engineering opens up a lot of possibilities for an attacker. How to fix this vulnerabilitycommon.up Apply context-dependent encoding and/or validation to user input rendered on a page Classificationcommon.up CWE CWE-79 CVSS v3.0 Base Score: 5.3 - CVSS:3.0/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:N/I:L/A:N Attack Vector: Network Attack Complexity: Low Privileges Required: None User Interaction: None Scope: Unchanged Confidentiality: None Integrity: Low Availability: None CVSS v4.0 Base Score: 5.1 - CVSS:4.0/AV:N/AC:L/AT:N/PR:N/UI:A/VC:N/VI:L/VA:N/SC:L/SI:L/SA:N Attack Vector: Network Attack Complexity: Low Privileges Required: None User Interaction: None Scope: Unchanged Confidentiality: None Integrity: Low Availability: None Web Referencescommon.up Cross-site Scripting (XSS) Attack - Acunetix Types of XSS - Acunetix XSS Filter Evasion Cheat Sheet Excess XSS, a comprehensive tutorial on cross-site scripting Cross site scripting
10-06
虽然给定引用中未提及修复CWE - 79类型跨站脚本攻击（XSS）漏洞的具体方法，但一般而言，修复此类漏洞可以从以下几个方面着手： ### 输入验证和过滤 在服务器端对所有用户输入进行严格的验证和过滤，只允许包含合法...
好的，下个部分，Experimental setup To perform the attacks, we set up our test-bed setup. We created a generic attack vector dataset that can be easily expanded. Our dataset is created using different devices as shown in 2. For WPA3 enabled access point, we used the Linksys E8450 device (WiFi 6), and for the WPA3 WiFi adapter, D-link DWA-X1850 (WPA 3) was used. One Alfa AWUS036NHA adapter (Atheros AR9271 chipset) was used to monitor the channel and inject packets to perform attacks. Netgear A6210 device is used for monitoring traffic between AP and STAs. Netgear device was connected to a desktop running Ubuntu 20.04. For STAs, we have used a Samsung A7 tablet, MacBook Air, and an HP laptop running windows 10 using a D-link adapter supporting WPA3. We used Linksys AP, which supports IEEE 802.11ax and runs in WPA3 mode on a 2.4 GHz frequency. All our at tacks are performed on 2.4 GHz frequency only. The 5GHz frequency was also working, but no attacks were performed on the 5GHz frequency. The Netgear A6210 adapter was used for the purpose of capturing packets. Figure 2 is just a representation of our setup for testing and collecting data. Initially, we assumed that the WPA3 connection mandates the usage of MFP. However, in our experiment, we have found that when AP and STA are both WPA3 compatible, we were able to de-authenticate the client simply by flooding de auth frames. We have performed all our experiments without manually switching on the MFP. This was done to examine if MFP is used automatically or not. To create the dataset, we had to label each frame if it was responsible for a particular attack. This initial detection model is based on traffic analysis of specific frames. The mechanism is primarily based on the following frames: 1) Beacon Frame 2) Authentication Frame 3) De-authentication Frame 4) Association Frame 5) Dis-association Frame 6) EAPOL Frame The resulting dataset was a collection of packet captures constructed from multiple attack sessions with a total of 250 attributes. The attacks considered in this research are De authentication, Rogue AP, Beacon Flooding, Evil Twin, and Krack attacks. The dataset has CSV files that contain the packets transmitted in the network while the attacks were being performed. These packets can be analyzed using a deterministic algorithm (as shown in Section III) to detect the attacks and also using ML to find a correlation between the attributes to detect the attacks. To the best of our knowledge, this is the first dataset of WPA3 attacks that have been created out of real-life intrusion experiments on a test bed.
08-29
We created a generic attack vector dataset that can be easily expanded. Our dataset is created using different devices as shown in 2. For WPA3 enabled access point, we used the Linksys E8450 device ...
CVE-2022-41741 A vulnerability in the module ngx_http_mp4_module might allow a local attacker to corrupt NGINX worker memory, resulting in its termination or potential other impact using a specially crafted audio or video file. The attack is only possible if an attacker can gain privileged access to the host running NGINX, place a specially crafted audio or video file within the webroot, and then trigger NGINX to process the specially crafted file. v3.1 v4.0 Base 7.0 7.3 CVSS:3.1/AV:L/AC:H/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H CVSS:4.0/AV:L/AC:L/AT:P/PR:L/UI:N/VC:H/VI:H/VA:H/SC:N/SI:N/SA:N CVSS v4 Score: Base 7.3 Metric Value Comments Attack Vector Local An attacker must be able to access the vulnerable system with a local, interactive session. Attack Complexity Low No specialized conditions or advanced knowledge are required. Attack Requirements Present Multiple conditions that require target specific reconnaissance and preparation must be satisfied in order to achieve successful exploitation of this vulnerability. Privileges Required Low An attacker must be able to place a file within the web root to be processed by NGINX. User Interaction None No user interaction is required for an attacker to successfully exploit the vulnerability. Vulnerable System Confidentiality High The attacker could execute arbitrary code on the vulnerable system with elevated privileges. Vulnerable System Integrity High The attacker could execute arbitrary code on the vulnerable system with elevated privileges. Vulnerable System Availability High The attacker could execute arbitrary code on the vulnerable system with elevated privileges. Subsequent System Confidentiality None There is no impact to the subsequent system confidentiality. Subsequent System Integrity None There is no impact to the subsequent system integrity. Subsequent System Availability None There is no impact to the subsequent system availability. CVE-2020-3549 A vulnerability in the sftunnel functionality of Cisco Firepower Management Center (FMC) Software and Cisco Firepower Threat Defense (FTD) Software could allow an unauthenticated, remote attacker to obtain the device registration hash. The vulnerability is due to insufficient sftunnel negotiation protection during initial device registration. An attacker in a man-in-the-middle position could exploit this vulnerability by intercepting a specific flow of the sftunnel communication between an FMC device and an FTD device. A successful exploit could allow the attacker to decrypt and modify the sftunnel communication between FMC and FTD devices, allowing the attacker to modify configuration data sent from an FMC device to an FTD device or alert data sent from an FTD device to an FMC device. v3.1 v4.0 Base 8.1 CVSS:3.1/AV:N/AC:H/PR:N/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H 7.7 CVSS:4.0/AV:N/AC:L/AT:P/PR:N/UI:P/VC:H/VI:H/VA:H/SC:N/SI:N/SA:N Base + Threat 5.2 CVSS:4.0/AV:N/AC:L/AT:P/PR:N/UI:P/VC:H/VI:H/VA:H/SC:N/SI:N/SA:N/E:U CVSS v4 Score: Base + Threat 5.2 Metric Value Comments Attack Vector Network The vulnerable system is accessible from remote networks. Attack Complexity Low No specialized conditions or advanced knowledge are required. Attack Requirements Present An attacker must be on-path to be able to intercept communications between affected systems. Privileges Required None No privileges are required for an attacker to successfully exploit the vulnerability. User Interaction Passive A user must be logged in and using the application for traffic to be generated that an attacker could capture. Vulnerable System Confidentiality High An attacker could gain access to the system with a highly privileged user account. Vulnerable System Integrity High An attacker could gain access to the system with a highly privileged user account. Vulnerable System Availability High An attacker could gain access to the system with a highly privileged user account. Subsequent System Confidentiality None There is no impact to the vulnerable system confidentiality. Subsequent System Integrity None There is no impact to the vulnerable system integrity. Subsequent System Availability None There is no impact to the vulnerable system availability. Exploit Maturity Unreported There is no known proof-of-concept code or malicious exploitation of this vulnerability.
07-09
以下是 **CVE-2022-41741** 和 **CVE-2020-3549** 的 CVSS 4.0 漏洞评分分析与对比，帮助理解它们在不同指标下的表现以及如何打分。 --- ## CVE-2022-41741 分析（NGINX MP4 模块内存破坏漏洞） ...
【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
01-03
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。
update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003
01-03
小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
01-03
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
01-03
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
01-03
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
01-03
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
01-03
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。
操作系统内存管理页面置换算法模拟器项目_最佳置换算法OPT先进先出置换算法FIFO最近最久未使用LRU算法模拟实现与性能对比分析_用于计算机科学教育中帮助学生理解虚拟内存管理机制通.zip
01-03
操作系统内存管理页面置换算法模拟器项目_最佳置换算法OPT先进先出置换算法FIFO最近最久未使用LRU算法模拟实现与性能对比分析_用于计算机科学教育中帮助学生理解虚拟内存管理机制通.zip
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