9、网络侦察与信息收集全攻略

网络侦察与信息收集全攻略

1. 流量匿名化与基础设施信息收集

在网络活动中,为了确保自身信息不被泄露,我们可以使用一些方法来匿名化流量。比如在 Kali Linux 系统中,我们可以结合 proxychains 使用 TOR 服务。同时,要进行 DNS 泄漏测试,以保证流量通过 TOR 网络进行代理,并且地理位置信息能得到保密。你可以访问 TOR 网络介绍 了解更多关于 TOR 的操作信息。

侦察工作的一个关键方面是收集目标组织的内部网络基础设施信息。很多组织会在互联网的各个平台上泄露大量关于内部流程、技术甚至敏感联系方式的数据。我们可以利用公开可用的资源来收集目标的联系信息和网络基础设施数据。

1.1 使用 WHOIS 收集数据

许多域名注册商允许公众查看域名的公开信息,这些信息可以在互联网上的各种 WHOIS 数据库中找到。以下是通常存储在公共记录中的一些信息类型:
- 注册人联系信息
- 行政联系信息
- 技术联系信息
- 名称服务器
- 重要日期(如注册、更新和过期日期)
- 注册域名 ID
- 注册商信息

访问 WHOIS 数据库很简单,你可以使用在线搜索引擎找到各种 WHOIS 数据库,以下是一些常用的 WHOIS 网站:
- https://whois.domaintools.c

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值