14、API发现与主动侦察全攻略

API发现与主动侦察全攻略

在当今数字化时代,API(应用程序编程接口)的使用无处不在,它们连接着各种软件和服务,为我们带来了便捷的交互体验。然而,对于安全研究人员和黑客来说,API也成为了探索目标系统弱点的重要途径。本文将介绍一系列用于发现API的工具和方法,以及如何进行主动侦察来揭示目标系统的潜在弱点。

1. 利用ProgrammableWeb搜索API信息

ProgrammableWeb(https://www.programmableweb.com)是获取API相关信息的绝佳资源。它提供了API大学供用户学习API知识,同时其API目录是一个可搜索的数据库,包含超过23,000个API。通过该目录,你可以找到API端点、版本信息、业务逻辑信息、API状态、源代码、SDK、文章、API文档和更新日志等。

例如,如果你通过Google查询发现目标使用了Medici Bank API,你可以在ProgrammableWeb的API目录中搜索该API的列表。该列表显示Medici Bank API与客户数据交互并促进金融交易,属于高风险API。此时,你需要查找有助于攻击它的信息,如API文档、端点和门户位置、源代码、更新日志以及使用的认证模型。

在目录列表中,你可以点击各个标签来查看相关信息。点击“Versions”标签下的特定版本,可查看API端点位置、门户位置和认证模型。“Changelog”标签会告知过去的漏洞、以前的API版本以及最新API版本的显著更新。“Libraries”标签可帮助你发现支持API的软件类型,其中可能包含易受攻击的软件库。此外,根据不同的API,你还可能发现源代码、教程、混搭和新闻文章等有用的开源情报(OSINT)。其他拥有API

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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