Vulnhub之Player 靶机详细测试过程 编程学习

最新推荐文章于 2025-11-25 14:21:26 发布
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文章标签： 学习 服务器 网络
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本文详述了如何在Vulnhub的Player靶机上进行渗透测试，结合编程技巧提高测试效率。通过Python脚本进行网络扫描发现靶机IP和开放端口，利用编程自动化测试SQL注入等漏洞，强调了编程在渗透测试中的应用价值。

Vulnhub之Player 靶机详细测试过程 编程学习

在本篇文章中，我们将探讨如何进行Vulnhub上的Player靶机的详细测试过程，并结合编程学习的概念。Player是一个供安全爱好者学习渗透测试技巧的虚拟机。我们将使用编程来自动化一些任务，并展示如何利用这些技术来提高渗透测试的效率。

首先，我们需要下载Player虚拟机并在虚拟化软件中导入。一旦导入成功，我们可以开始测试过程。Player虚拟机的IP地址是关键，我们可以使用网络扫描工具来发现该虚拟机的IP地址。在这里，我们将使用Python编程语言来编写一个简单的网络扫描脚本。

import socket

def scan_port(target_host, target_port):
    try:
        # 创建一个套接字对象
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Vulnhub实战-prime1
zhanfan1103的博客
09-16 871
VulnHub 是一个面向信息安全爱好者和专业人士的虚拟机（VM）漏洞测试平台。它提供了一系列特制的漏洞测试虚拟机镜像，供用户通过攻击和漏洞利用的练习来提升自己的安全技能。本次，我们本次测试的是prime1。
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baimao__Ch的博客
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2301_79455190的博客
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2401_84215240的博客
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从 0 到 1 搭建个人网络安全实验室：适合学生和新手从业者的低成本方案
ice_55的博客
09-19 938
本文为网络安全新手和学生提供了一份低成本搭建个人网络安全实验室的详细指南。主要内容包括： 前期准备：只需普通电脑（8GB内存、50GB硬盘空间）和虚拟机软件（推荐VMware或VirtualBox）。 核心组件搭建： 渗透机：Kali Linux（自带渗透工具） Web靶机：DVWA（Web漏洞练习） 系统靶机：Metasploitable 2（系统漏洞练习） 网络配置：通过"仅主机模式"实现虚拟机互通。 实战清单：提供Web漏洞、系统漏洞和流量分析三类基础练习场景。 进阶扩展：可免费添
​网络安全小白自学指南：求人不如求己！6个月从零基础到入门实战
白帽子凯哥哥的博客
10-21 556
这是一篇针对零基础学习者的网络安全自学指南，提供6个月系统学习路线。文章强调自学优势（避免培训班陷阱、培养终身学习能力），给出详细学习计划：前2月打基础（环境搭建、网络/系统知识），3-4月专攻Web安全核心（SQL注入/XSS等），5-6月实战演练（推荐TryHackMe等免费平台）。配套免费资源清单（B站教程、电子书、工具软件）和高效自学方法（时间管理、知识体系建立）。最后提供求职建议（简历优化、面试技巧）和成功案例，强调"实践第一"原则，鼓励读者立即行动。全文突出"合法授
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
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11-24 216
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学习笔记——基础hash思想及其简单C++实现
2502_91790308的博客
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哈希表是一种查找时间复杂度为O(1)的高效数据结构，通过哈希函数将数据映射到固定位置实现快速查询。本文介绍了哈希表的核心概念，包括哈希函数（重点讲解除留余数法）、负载因子和哈希冲突。针对冲突问题，详细阐述了开放定址法（含线性探测、二次探测）和链地址法两种解决方案。文章还通过计数排序示例说明哈希思想，并探讨了实现中的关键问题，如扩容策略、处理非整数类型键值的方法等。哈希表性能优异但需合理设计，否则可能退化为O(n)复杂度。
人工智能在教育领域的应用：开启个性化学习新篇章
2501_94058529的博客
11-21 1115
传统的教学方式开始逐渐无法满足个体化学习的需求，而AI技术则为教育提供了新的解决方案，帮助教师和学生实现更加高效、个性化的教学体验。在传统的课堂教学中，教师通常采用一种“标准化”的教学方法，尽管可以满足大多数学生的需求，但却忽视了学生的个性化差异。每个学生的学习进度、兴趣爱好、认知水平和学习方式各不相同，而人工智能技术能够通过对学生数据的分析，为每个学生量身定制个性化的学习路径和内容。AI在其中的作用是，通过智能算法分析学生的学习行为，实时调整学习内容和情境，确保学习过程的高效性和互动性。
谷歌新论文：为什么当前 AI 无法在训练后继续学习？
恋猫de小郭的博客
11-25 671
从这个角度看，能“吃一堑长一智”的 AI 也许离我们就不远了更多的性能开销，例如额外的 MLP 运算和实时梯度计算更多的内存占用，比如 HOPE 需要存储“优化器状态” 和管理状态大小HOPE 要求参数在Forward过程中动态变化 ，这种“自我修改”的代码实现难度大，且难以利用现有的底层 Kernel 优化多嵌套下的梯度流管理和独立问题·····最后，本文解读主要参考 Gemini 分析。
DeepSeek少样本学习
2509_93939072的博客
11-25 208
二是学会一个“距离度量”的尺度，知道在特征空间里，怎样算“像”，怎样算“不像”。除了常规的裁剪、翻转、变色，可以尝试Mixup、CutMix等混类增强，甚至用一些AutoAugment策略，凭空创造出海量的“新”样本，让模型见识更多的多样性，增强鲁棒性。它的核心在于，不再执着于记忆海量数据中那些细枝末节的特征，而是着力于学习一个“好的特征空间”，并掌握一种“比较和区分”的通用能力。它的目标就是上面说的，学习一个映射函数，把数据投影到一个新的特征空间，在这个空间里，相似样本靠得极近，不相似样本离得足够远。
【AI 学习】从0到1深入理解Agent AI智能体：理论与实践融合指南
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CodeSuc 的技术博客
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Agent AI智能体正成为人工智能领域的重要发展方向，其核心在于通过感知、思维、决策和行动四个环节实现自主任务执行。本文系统介绍了Agent AI的基础概念、核心组件及工作原理。智能体通过感知模块获取环境信息，借助大语言模型支持的思维引擎进行推理决策，并利用工具库和记忆系统实现复杂任务处理。ReAct框架等关键技术通过结合推理与行动，有效提升了智能体的任务执行能力。
java进阶--多线程学习
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11-23 130
并行(parallel)：指在同一时刻，有多条指令在多个处理器上同时执行。就好像两个人各拿一把铁锨在挖坑，一小时后，每人一个大坑。所以无论从微观还是从宏观来看，二者都是一起执行的。来个比喻：并发是一个人同时吃三个馒头，而并行是三个人同时吃三个馒头。并行是指多个处理器或者是多核的处理器同时处理多个不同的任务。并发是逻辑上的同时发生，而并行是物理上的同时发生。并发是指一个处理器同时处理多个任务。
基于学习的人工智能（6）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
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摘要：声音的物理特性包括波动性、可叠加性和频率感知。在机器学习中，每个任务都有其特殊性（如数据类型、数据量等），这些特殊性称为"先验知识"。设计者需充分利用先验知识构建高效系统。随着AI发展耗尽人类数据，先验知识愈发重要，它能约束学习过程，使数据信息更易被学习。（149字）
微服务框架选型学习笔记
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Java微服务框架的核心选择集中在Spring Cloud（含Alibaba）和Dubbo两大体系：前者胜在“全栈治理”，后者胜在“高性能RPC”；而Quarkus、Micronaut则是云原生场景下的新兴选择。实际选型时，优先考虑团队技术栈、业务对性能的要求、部署环境（传统服务器/云原生），避免盲目追求“新技术”。
基于k空间渐进式学习与图像空间混合注意力融合的多对比度低场MRI加速|文献速递-文献分享
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11-21 610
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Android学Dart学习笔记第四节 基本类型
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本文介绍了Dart语言中的基本数据类型。数字类型包括int（整型）和double（浮点型），它们都继承自num类。字符串支持插值表达式、多行文本和原始字符串表示。布尔类型只有true和false两个值。此外还介绍了UTF-16字符编码处理方式，以及Symbol类型作为反射和动态调用的标识符。文章通过代码示例展示了各种数据类型的使用方法，并解释了相关特性。
Vulnhub篇potato靶机学习笔记及整理
本知识点涉及的“Vulnhub篇potato.zip”文件，假定其内容为对Vulnhub平台上“potato”靶机的学习笔记，那么这些笔记应该会详细记录上述知识点的实操过程。学习者可以通过这些笔记了解从发现漏洞到利用漏洞的完整过程...
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