测试某公众号思路分享(我不是大佬,不喜欢可以屏蔽)

由于自己是做SEO行业的就想着如何快速让公众号能快速的吸来粉丝想了想出了付费广告就很难前期来大量粉丝了,然后不知不觉的想着怎么样免费又可以挂广告那该多好,于是想了一下除了给钱其实可以做点黑的,但是自己不知道怎么去入侵别人的公众号(打广告)于是百度一下看看有没有相关信息

0×00前言:最近自己搞了个公众号(安全V生活)各位哥哥喜欢可以关注公众号,打算来研究公众号这一块的,然而网站也开了什么都准备好了,但是就是前期没粉丝,由于自己是做SEO行业的就想着如何快速让公众号能快速的吸来粉丝想了想出了付费广告就很难前期来大量粉丝了,然后不知不觉的想着怎么样免费又可以挂广告那该多好,于是想了一下除了给钱其实可以做点黑的,但是自己不知道怎么去入侵别人的公众号(打广告)于是百度一下看看有没有相关信息

图片下方链接
http://image.3001.net/images/20170831/15041747594966.png

在上图中找来找去就发现了收录的都是那个“看我如何轻松入侵各大媒体微信公众号”然后点击进去看看发现是比较老的文章,他是通过QQ群搜索别人公司的群然后群公告上面写着公众号密码的,其实这个早已没用现在登录公众号是需要单独的手机来进行验证的,所以就算知道密码也是0作用啊!

图片2.png
http://image.3001.net/images/20170831/15041747835079.png

0×01 那么百度相关“入侵公众号”等文章都是没有多少的,有的话都是目前无法实现的,那么今天我来分享一次我成功控制整个公众号的思路。

0×02 进入思路主题,前面讲到了我好奇想试试看如何入侵公众号并且申请了一个公众号研究,研究,首先我是申请了一个公众号,登录进去看看整体功能,由于是个人好给限制了许多,但是在研究中发现公众号是相当安全的,他需要账号密码,以及绑定的微信号来扫描才能完全验证登录,这么一来你要搞定的是需要搞定,对方微信,对方公众号账号密码信息,对方的手机验证码,其实一般的话是很难过这么多关但是还有那个可能。

在我研究公众号具体的同时,发现公众号是可以对接api让外部程序来管理公众号的,而且不用那么麻烦还可以多管理其他的信息,而且许多的企业都在使用自己开发的程序来对接公众号,那么我目标已经指向了一个企业的公众号了,我是在之前就关注他的,发现他用户挺活跃的,经常在底下留言,而且不少人,因此我想了如果我能在这个公众号上添加一条信息那么我的公众号应该可以增加不少粉丝啊!

0×03 此时我打开那个关注已久的公众号,时刻准备着日进去的感觉,上面说到了微信的对接程序,那么一个大型的微信公众号是绝对有对接来管理的,所以我要找到这个对接的站点,于是我翻了对方那些历史文章,一个个的翻,在底下我翻到了一篇短文,它的链接是不属于微信端的,于是打开看看是什么。

http://image.3001.net/images/20170831/15041749717057.png
图片5.png

果然啊,有个对接的网站于是我顺手爆破一下,等待无果没有成功进去,习惯性的F12 看看具体的前端信息

了解一下JavaScript的过程中我发现它的代码跟一般的还是不一样的,于是我先抓取post数据看一下

图片6.png
http://image.3001.net/images/20170831/15041750761760.png

发现post链接在跳转另外一条链接,好奇的在按一次F12 查看了一下具体的登录信息

图片7.png

图中的信息中大致没什么问题,但是在访问/framework/login.toManage.do这条链接的时候进入了一个空白的有点像进入后台然后看不见功能的那种感觉,于是我以为可以绕过js验证,我把浏览器的JavaScript功能关闭掉之后,还是一样发现这个页面没有属于这个JavaScript来管理功能的,但是它的JavaScript代码中出现了这一条链接让我非常不安,我看了一下

$.post(“/framework/login.login.do”,{

loginid:loginid,password,password,verifycode:verifycode,abc:Math.random},function(data){

if(data ==”true”){

windows.location=”/framework/login.toManage.do”;

由于漏洞已经修复而且文章是最近刚写的所以只留下了这一张图片,分析过程导致不太明确,见谅!

$.post(“/framework/login.login.do
登录数据进入验证页面

loginid:loginid,password,password,verifycode:verifycode,abc:Math.random},function(data){

if(data ==”true”)
然后验证页面在给出一条代码,用户名跟密码及验证码,abc生成随机函数,在对函数数据判断

windows.location="/framework/login.toManage.do";
如果数据正确它就给出下面一条连接的跳转进去,这下我很肯定的确认它是属于进入后台的连接了

0×04 由于我丢失了其他的代码时间关系,按照了这图片来分析得来的,前面说到了我没有登录的时候点击进入/framework/login.toManage.do

这个后缀地址的时候它给出我的是后台的页面,但是没有任何功能的按钮之类的

}else if (data = “codefaild“) {

alert(“验证码错误,重新填写”)

}else if (data = =”loginiderror”)

alert(“无效用户名”)

}else if (data = =”passworderror”)

alert(“密码错误”)

data = = codefaild
加密失败….

然后他的判断是出现在后边的,就相当于它是先进入

else if (data = “codefaild“)

这一句是没有给包涵在里边的,导致无效果

然后在

{

if(data ==”true”){

windows.location=”/framework/login.toManage.do”;
它直接跳转了,不需要先去验证对错就直接的进入,但是这样还未能触发漏洞

载下面它的判断就会触发,阻止了我进入,下面的代码丢失,但是它下面去判断用户名和密码对错,如果用户名对了,在打开/framework/login.toManage.do后缀这个地址就成功进入了后台,它的验证码在后面已经没有给包涵在内等于无效的,但是它的用户密码代码还是存在判断,所以我输入了有效的用户名(admin)我就可以直接打开

/framework/login.toManage.do这条链接进入后台。

图片8.png

http://image.3001.net/images/20170831/15041754436629.png

0×05 果然的成功进入了对接的后台,相当于我控制了整个微信公众号,我对了所有的用户发送了一条群发,在对他的关键字回复里面设置了我的广告来推广我的公众号!

图片9.png

可以找公众号看

效果还算可以粉丝也有增加不少,本次只提供思路,其他行为请慎重!

9783 : 0
本文分类: Web安全
本文标签: 测试
浏览次数:37885 次浏览
发布日期:2017-09-01 15:41:11
本文链接: https://www.secfree.com/a/325.html

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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