探索网络安全的新领域:GoFetch

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项目介绍

GoFetch是一款功能强大的工具,用于自动化执行BloodHound应用生成的攻击计划。通过加载由BloodHound生成的本地管理员用户和计算机路径,GoFetch将这些信息转换为其特有的攻击计划格式,并按照预定步骤逐步实施远程代码执行,利用Mimikatz窃取并利用凭证。

项目技术分析

GoFetch分为两种版本:

  1. 链式反应(Invoke-GoFetch):采用PowerShell编写,避免了Python的安装需求。它会递归读取完整路径,使用Invoke-Mimikatz获取相关凭据,然后在目标机器上复制并执行自身,依据网络路径进行下一步操作。

  2. 集中控制:基于Python的实现,在BlackHat Europe 2016上有过演示,一台中心计算机按照路径顺序连接到每台电脑,利用Mimikatz窃取凭据,以连接下一台设备。

项目及技术应用场景

GoFetch主要应用于安全研究人员和红队成员,用于模拟和测试网络中的潜在攻击路径。它可以帮助识别和修复权限漏洞,提升企业网络安全防护能力。同时,对于渗透测试来说,GoFetch提供了一种高效且隐蔽的执行方式,能够在不被发现的情况下遍历整个网络。

项目特点

  1. 自动化攻击计划:GoFetch能够自动执行由BloodHound生成的攻击路径,减少了手动操作的工作量。
  2. 跨平台支持:Invoke-GoFetch可以在运行PowerShell v2或更高版本及.NET 3.5以上框架的任何Windows系统中运行,包括Windows 7。
  3. 灵活性:两个版本供选择,满足不同环境和策略的需求。
  4. 模块化设计:集成Invoke-Mimikatz和Invoke-PsExec等现有工具,便于理解和定制。
  5. 开源与社区支持:项目遵循MIT许可证开放源码,并有活跃的贡献者进行维护和更新。

要开始使用Invoke-GoFetch,请将GoFetch文件夹放置在攻击路径上的第一台计算机上,并在相应用户的会话中运行。参照项目文档提供的参数和示例即可轻松启动。

GoFetch是一个创新的网络安全工具,无论是安全专家还是对网络攻防感兴趣的技术爱好者,都将从中受益。现在就加入这个项目,探索更多可能吧!

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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