11、企业信息挖掘:从内网到邮件地址

企业信息挖掘:从内网到邮件地址

在当今数字化时代,了解企业的内部信息对于安全测试人员、研究人员甚至竞争对手来说都具有重要意义。通过巧妙利用搜索引擎,我们可以从企业的内网、帮助台、职位列表等多个渠道获取有价值的信息。本文将深入探讨如何通过谷歌搜索挖掘企业的各类信息,包括内网信息、人员信息以及电子邮件地址等。

企业内网信息挖掘

想要了解一家公司的内幕消息,人力资源部门是一个不错的起点。许多公司会建立仅供员工访问的企业内网,上传公司政策、程序等信息。然而,这些本应私密的网站有时并非完全保密。通过特定的谷歌搜索,如“intitle:intranet inurl:intranet +intext:”human resources”,可以发现一些本应私密的人力资源内网页面。

除了人力资源部门,企业内网还包含了丰富的其他信息。我们可以将搜索查询中的“人力资源”部分替换为“计算机服务”“IT 部门”或“电话”等关键词,以获取更多有价值的信息。这些信息在后续的社会工程学攻击阶段可能会发挥重要作用。

帮助台页面也是信息的重要来源。通过搜索“intranet | help.desk”或“(“help.desk” | helpdesk)”并结合“site”运算符,可以定位企业的内网或帮助台页面。帮助台的参考资料通常包含攻击者可以用来收集目标信息的文档和程序。

自我帮助和“如何操作”指南文档同样不可忽视。例如,搜索““how to” network setup dhcp ( “help desk” | helpdesk )”可以揭示包含网络连接说明的文档,这些文档可能会提供网络信息、推荐浏览器、帮助台电话号码、电子邮件信息等有价值的内容。

职位列

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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