13、网络映射:利用谷歌进行网络发现

网络映射:利用谷歌进行网络发现

1. 引言

在外部盲安全评估的初始阶段,关键在于找到待评估的目标。优秀的审计人员或攻击者都清楚,那些被 IT 安全团队忽视的“失联”机器往往是最容易下手的目标。本文将探讨谷歌在网络发现阶段的作用,这对于审计人员而言是一项重要技能。如今,越来越多的网络被攻破并非源于对重点防护系统漏洞的利用,而是因为那些被管理员遗忘的系统。

2. 映射方法

在互联网环境中,计算机按域名进行分类,如著名的顶级域名 .COM。从顶级域名开始,从右向左添加公司和服务器名称,最终形成完全限定域名(FQDN),例如 www.sensepost.com。虽然 FQDN 对人类友好,但互联网中的机器更倾向于使用数字形式的 IP 地址。在网络发现过程中,域名和 IP 地址都需同等考虑。

以下是一个基本的映射方法流程:
1. 发现域名 :以 sensepost.com 为例,先尽可能多地找出与目标相关的域名。同时,审查目标网站的链接和被链接的网站,这有助于揭示域名之间的潜在关系和信任关系。
2. 收集子域名 :子域名是在域名基础上扩展一级,如 sales.sensepost.com 可能是 sensepost.com 的子域名。通常每个子域名指向网络中的一台不同机器。
3. 确定 IP 地址 :由于互联网地址空间受监管,每个 IP 地址都需注册,注册信息是公开的。安全审计人员可查询互联网注册机构获取 IP 地址的相关信息,包括联系人、地址、电话号码和地址块等。
4. 主机评估

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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