湖南师范大学沦为zeus放马站点

最新推荐文章于 2021-10-10 15:55:45 发布
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分类专栏： 挂马
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chenchen0708/article/details/9625411
本文分析了一种名为Zeus的木马，该木马通过浏览器API hook手段窃取网银账号及密码，并能够进一步获取手机验证码。文章指出该木马主要针对国外用户，通过动态域名进行传播。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

放马地址：hxxp://hdmltextvoice.net/j3t.exe

样本MD5：D666159F7E4F2D24942C83194419B3E0

该域名为动态域名，每隔10秒左右变换IP地址，国内包括长沙，北京

其中202.197.127.42为湖南师范大学的服务器

经过动态分析其核心行为是浏览器关键API hook盗取网银帐号，密码，并能配合使对应的手机中招盗取验证码，确认为zeus木马，该木马专门针对网银盗窃，主要目标是国外的用户

 

ZEUS
03-27
ZEUS
专杀工具Zbot或Zeus专杀.zip
05-28
在IT安全领域，Zbot和Zeus是两种非常知名的恶意软件，主要针对银行和其他金融机构进行网络犯罪活动。这些恶意软件通常被用作银行木马，能够窃取用户的网上银行凭证，进行非法转账，并且可能涉及身份盗窃。专杀工具是...
7月末周网络安全报告：发现放马站点增至204个
weixin_33889245的博客
08-11 155
IDC评述网（idcps.com）08月11日报道：根据CNCERT抽样监测结果和国家信息安全漏洞共享平台（CNVD）发布的数据得悉，在7月末周（2015-07-27至2015-08-02）期间，我国互联网网络安全指数整体评价为中。下面，请与IDC评述网一同关注在07月27日至08月02日期间，我国互联网网络安全状况：（图1）7月末周网络安全基本态势图观察图1，在7月末周，我...
HUNNU--湖师大--11410--Eligibility
浩爷地带，你的地盘听我的....
10-07 1648
[I] Eligibility Regional Contest Director Osama Ismail knows that an individual cannot participate in the regional  contest more than 5 times. Given a list of contestant names and the previous years
Zeus：是恶意程序工具包
iteye_7851的博客
02-24 1022
from：http://wiki.huihoo.com/wiki/Zeus   Zeus：是恶意程序工具包，是臭名昭著但名声卓著的黑客工具包。 安全公司CSIS的研究人员从论坛上下载了一份拷贝，证实是Zeus的完整源代码。 Zeus可用于制作木马，创建僵尸网络。 源码下载：http://krash.in/real2/zeus.rar （解压密码：zeus）// 因为本身是木马，所...
zeus
红泥火炉
07-27 3571
目录   1.  Hadoop  的调度 2. Zeus 的使用 3. Zeus 安装 4. Zeus的使用 5. 解决zeus不能调度hive作业 6. 关闭zeus   1.  Hadoop  的调度 Hadoop的调度是在zeus调起任务后执行，是hadoop内部任务的调度。 分为：公平调度（默认）、FIFO、容量调度。 Fair 调度：不超过集群总 map 数...
VMP分析之VMP2.13插件化分析(四)
鬼手的博客
10-10 3068
文章目录Zeus插件相关介绍初始化Key并解密加载操作码解密操作码取handler解密handler进入handler保存堆栈指令流解密KeyVMP分析插件相关介绍VM分析插件的使用插件化分析VM代码VM指令集说明FKVMP相关介绍使用方法VMSweeper相关介绍使用方法 Zeus插件 相关介绍 开发者: ximo 更新时间：2012-1 可以分析VM的基本信息，包括解析VM入口信息及handler名，大致是阉割版fkvmp(无解析流程功能) 可以自动脱壳保护的壳，包括IAT，资源保护，heap ant
zeus.rar_.svmp壳_ZEUS脱壳_Zeus脱_vmp壳官网_vmp插件
07-14
大牛的脱VMP壳的插件，一般的VMP壳都能脱掉
ZeuS 2.0.8.9木马源码完整版发布
ZeuS 2.0.8.9作为ZeuS木马的一个版本，具备一些特定的功能和改进。虽然没有具体的公开文档描述该版本的具体改变，但可以推测，这个版本可能包含了一些针对安全软件的新逃避技术，更复杂的网络通信协议，以及可能增强...
Zeus-Android2.rar_Only_Zitmo apk_zeus_zeus Zitmo
09-14
【标题】"Zeus-Android2.rar_Only_Zitmo apk_zeus_zeus Zitmo" 提供的信息表明，这是一个与恶意软件Zitmo相关的Android应用样本，主要用于教育目的。Zitmo（ZeuS in the Mobile）是知名的手机银行木马，通常与桌面版...
OD吾爱破解专版 加zeus插件
01-09
吾爱破解专版，插件也比较齐全，添加了Zeus大神的脱VMP脚本
2月第三周网络安全报告：发现放马站点域名358个
weixin_34319111的博客
02-25 120
近日，据CNCERT抽样监测结果和国家信息安全漏洞共享平台（CNVD）发布的数据得悉，在2月13日至2月19日期间，我国互联网网络安全指数整体评价为良。 其中，境内被***或被僵尸程序控制的的主机数约为120.6万个，较上周环比大幅减少了约38%；新增网络病毒家族1个，较上周新增数量减少了1个；境内 被篡改政府网站数量为39个，较上周数量环比大幅减少了约32...
一次服务器抓马经历
dotedy的博客
12-20 923
一次服务器抓马经历 情景 今天早上五点，收到监控宝的警告短信，说是网站M无法访问了。睡的正香，再说网站所在系统是Centos，重要数据每天都备份，应该很安全，也没有在意。倒头接着睡觉去了。   早上九点，机房负责人直接给我打来电话，说是全机房网络巨慢，单位的所有网站都打不开或打开的很慢。 2Centos服务器抓马经历 我赶紧赶了过去，查看了一下那里网络，发现175服务总是以
1月第三周网络安全报告：放马站点域名258个
weixin_33738578的博客
01-21 119
近日，据CNCERT抽样监测结果和国家信息安全漏洞共享平台（CNVD）发布的数据得悉，在1月9日至1月15日期间，我国互联网网络安全指数整体评价为中。 其中，境内被***或被僵尸程序控制的主机数约为228.3万个，较上周环比增加了约7.2%；新增网络病毒家族1个，较上周新增数量减少了1个；境内被篡改政府网站数量为30个，较上周数量环比增加了约7.1%；新增信息...
3月第1周网络安全报告：发现放马站点域名仍为162个
weixin_33910137的博客
03-15 175
IDC评述网（idcps.com）03月15日报道：根据CNCERT抽样监测结果和国家信息安全漏洞共享平台（CNVD）发布的数据得悉，在3月第1周（2016-02-29至2016-03-06）期间，我国互联网网络安全指数整体评价为良。下面，请与IDC评述网一同关注在2016年2月29日至2016年3月06日期间，我国互联网网络安全状况：（图1）3月第1周网络安全基本态势图如图...
8月第三周网络安全报告：放马站点域名423个
weixin_34061482的博客
08-25 102
中国IDC评述网08月25日报道：近日，据CNCERT抽样监测结果和国家信息安全漏洞共享平台（CNVD）发布的数据得悉，在8月13日至8月19日期间，我国互联网网络安全指数整体评价为良。 其中，境内被***或被僵尸程序控制的主机约为21.7万个，较上周环比减少了 17.5%；新增网络病毒家族1个，与上周新增数量相等；境内被篡改政府网站数量为34个，较上周环比...
永磁同步电机FOC控制与七段式SVPWM调制技术详解及MATLAB仿真
08-08
永磁同步电机（PMSM）的FOC（场向量控制）技术和七段式SVPWM（空间矢量脉宽调制）调制技术。首先解释了FOC控制的工作原理，包括将三相电流转换为d轴和q轴电流，以实现对电机转矩和磁场的独立控制。接着阐述了七段式SVPWM调制技术的特点，通过七个不同开关状态合成目标电压矢量，提高电压利用率和电机效率。文中还讨论了调压调速模型及电流环、速度环和位置环的作用，确保电机运行的稳定性。最后展示了基于MATLAB R2018b的仿真模型和结果，验证了这两种技术的有效性和优越性。 适用人群：电机控制领域的研究人员和技术人员，特别是对永磁同步电机有研究兴趣的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要深入了解永磁同步电机控制技术的研究项目或工业应用。目标是掌握FOC控制和七段式SVPWM调制的具体实现方法，提升电机控制系统的性能和效率。 其他说明：本文提供了详细的理论背景和技术细节，并附带MATLAB仿真模型，便于读者进行实验验证和进一步研究。
深度学习项目介绍 Python实现基于CNN-BiLSTM卷积神经网络结合双向长短期记忆网络进行多变量时序预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
08-08
内容概要：本文档详细介绍了基于CNN-BiLSTM架构的多变量时序预测项目，旨在解决传统方法难以处理的多变量间复杂非线性关系和长期依赖问题。项目通过卷积神经网络（CNN）自动提取局部特征，结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）捕捉序列的双向依赖，构建了高效的预测模型。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及解决方案，并提供了模型架构和代码示例。模型架构包括数据输入层、卷积特征提取层、双向LSTM时序建模层和全连接输出层，通过端到端训练自动调整参数，提升泛化能力和预测准确性。; 适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习和时序数据分析感兴趣的开发者、研究人员及工程师。; 使用场景及目标：①应用于工业设备状态监测、金融市场分析、气象预测、交通流量预估等多领域；②通过自动化特征提取和时间依赖建模，减少专家干预，提高预测精度和模型鲁棒性；③优化模型训练和推理速度，满足实时预测需求。; 阅读建议：文档不仅包含理论讲解，还有详细的代码实现和模型架构介绍，建议读者结合实际案例进行实践，重点关注数据预处理、模型训练调优及预测性能提升等方面的内容。
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