11、网络安全测试工具实战:Burp Suite与SQLmap应用指南

网络安全测试工具实战:Burp Suite与SQLmap应用指南

在当今数字化时代,网络安全至关重要。网站安全测试是保障网络安全的重要环节,而Burp Suite和SQLmap则是进行网站安全测试的强大工具。下面将详细介绍如何使用这两个工具进行自动化攻击、XSS攻击以及数据库信息提取和密码破解。

1. Burp Suite自动化攻击与结果分析

首先,我们使用Burp Suite的Intruder功能进行自动化攻击。操作步骤如下:
1. 选择之前创建的文件 “/root/desktop/mutillidae.txt”。
2. 在顶部的 “Intruder” 菜单中,点击 “Start Attack”。

自动化攻击完成后,结果可能乍一看不太有用,但实际上它是将值填入表单并发送到网页。如果攻击成功,其中一个响应会与其他响应不同。例如,Request 6 返回状态码 302,长度为 46225。

为了确定哪个请求成功,我们可以使用Burp的Comparer功能。具体操作如下:
1. 右键点击 Request 6,选择 “Send to Comparer (Response)”。
2. 由于需要一个对比对象,我们选择 Request 0(基线请求)。可能需要最小化Burp Suite来找到结果窗口,因为它有时会隐藏。右键点击 Request 0,选择 “Send to Compare (Response)”。
3. 点击 “Compare” 菜单选项卡。在右下角选择按 “Words” 进行比较。此时,两个页面响应将并排显示,并通过颜色编码显示差异。点击 “Sync View” 框,向下滚动页面查找差异。

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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