Netcat简介

TCP测试环境搭建[MN316_OPEN(NBIOT)连接服务器测试TCP][服务器编写程序自动回复客户端的数据] TCP测试环境搭建 阅读详情

 NetCat是一个非常简单的Unix工具,可以读、写TCP或UDP网络连接(network
connection)。它被设计成一个可靠的后端(back-end) 工具,能被其它的程序
程序或脚本直接地或容易地驱动。同时,它又是一个功能丰富的网络调试和开
发工具,因为它可以建立你可能用到的几乎任何类型的连接,以及一些非常有
意思的内建功能。NetCat,它的实际可运行的名字叫nc,应该早很就被提供,
就象另一个没有公开但是标准的Unix工具。
  GNU也有一个netcat项目,但此处学习的不是GNU的那个。 
     最简单的使用方法,”nc host port”,能建立一个TCP连接,连向指定的
主机和端口。接下来,你的从标准输入中输入的任何内容都会被发送到指定的
主机,任何通过连接返回来的信息都被显示在你的标准输出上。这个连接会一
直持续下去,至到连接两端的程序关闭连接。注意,这种行为不同于大多数网
络程序,它们会在从标准输入读到一个文件结束符后退出。
  NetCat还可以当服务器使用,监听任意指定端口的连接请求(inbound
connection ),并可做同样的读写操作。除了较小限制外,它实际并不关心自
己以“客户端”模式还是“服务器”模式运行,它都会来回运送全部数据。在任何
一种模式下,都可以设置一个非活动时间来强行关闭连接。
  它还可以通过UDP来完成这些功能,因此它就象一个telnet那样的UDP程序,
用来测试你的UDP服务器。正如它的“U”所指的,UDP跟TCP相比是一种不可靠的
数据传输,一些系统在使用UDP 传送大量数据时会遇到麻烦,但它还有一些用
途。
  你可能会问“为什么不用telnet来连接任意的端口”?问题提得好(valid),
这儿有一些理由。Telnet有“标准输入文件结束符(standard input EOF)”问题,
所以需要在脚本中延迟计算以便等待网络输出结束。这就是netcat持续运行直
到连接被关闭的主要原因。Telnet也不能传输任意的二进制数据,因为一些特
定的字符会被解释为Telnet的参数而被从数据流中去除。Telnet还将它的一些
诊断信息显示到标准输出上,而NetCat会将这信息与它的输出分开以不改变真
实数据的传输,除非你要求它这么做。当然了,Telnet也不能监听端口,也不
能使用UDP。 NetCat没有这些限制,比Telnet更小巧和快捷,而且还有一些其
它的功能。

  NetCat的一些主要功能:

*支持连出和连入(outbound and inbound connection),TCP和UDP,任意源和目的端口
*全部DNS正向/反向检查,给出恰当的警告
*使用任何源端口
*使用任何本地设置的网络资源地址
*内建端口扫描功能,带有随机数发生器
*内建loose source-routing功能
*可能标准输入读取命令行参数
*慢发送模式,每N秒发送一行
*以16进制显示传送或接收的数据
*允许其它程序服务建立连接,可选
*对Telnet应答,可选

编译NetCat
==========
  编译NetCat是非常简单的。检查一下Makefile,找到符合你的系统类型的
SYSTYPE如何拼写,然后运行“make”,然后可执行的nc就会出现了。如果没有合
适的SYSTYPE,用”generic”试试。
  其Makefile中有dos, ultrix, sunos, solaris-static, solaris, aix,
linux, irix, osf, freebsd, bsdi, netbsd, hpux, unixware, aux, next,
generic等SYSTYPE,其中generic不算系统类型,则dos其实并不支持。在本文
一开始的NetCat的链接页面中,也有一个Windows 版本的NetCat,是另一个人
做的移植。
  Linux的sys/time.h并不真正支持FD_SETSIZE的 表示,编译时会有一个无
害的警告。在一些系统中编译时,可能会与signal()有关的指针类型警告,但
不影响编译结果。

开发NetCat的功能
===============
  NetCat小巧且功能强大,描述它的功能就是象描述瑞士军刀的功能一样。
  如果没有提供命令行参数,NetCat会提示你从标准输入来输入命令参数,
然后NetCat会在内部解析输入。用这种办法输入命令式参数,可以用来防止借
助“ps”来查看你的命令行参数。
  主机参数可以是一个名字或一个IP地址。如果-n出现,则它接受IP地址,
而不再对计算机的名字或域名进行解析。如果没有-n,但加上-v,则NetCat可
进行正/反向域名解析,并警告the all-too-common problem of mismatched
name in DNS 。这会耗费稍多一点时间,但在某些情况下会有用处。如,你想
知道某个IP的主机名,NetCat可省却你手工查找的时间。
  要建立对外的连接,必须提供一个端口号,可以是个数字,也可以
/etc/services列表中的端口服务名。当-n 出现时,则只有数字形式的端口可
以接收。
  -v参数,可以将一些关于连接建立信息输出到标准错误。-v参数多出现几
次,则显示的信息会更多一些。如果-v参数没有出现,则NetCat将默默地工作,
至到出现错误为止。
  -w参数后跟一个时间值,用以指定建立链接时的等待时间,-w如果多次出
现,则后面的值将取代前面的设置。-w还用来设置连接非活动时间,当标准输
入结束以后,如果等待指定的一段时间后仍没有数据返回,则NetCat会再试一
次,然后关闭连接并退出。
  当-u参数出现时,用UDP建立连接。
  用-o logfile参数,可以将连接上往来传输的数据以16进制的形式记录到
logfile中(每行的左半部分是16进制显示,右半部分为ascii显示)。其中,
每行的第一个字符为”<”或”>”,分别表示接收的数据或发送的数据。
  NetCat用-s ip-addr或-s name来绑定本地网络资源地址,-p portarg 来
绑定本地端口。除了因权限限制或端口已经使用外,-p可以绑定任何端口。
Root用户可以绑定保留的1024以内的端口。如果不用-p指定端口,则使用系统
给定的未使用的端口。(-p功能在客户端状态也可以使用,-s功能并不是在所有
的平台上都可用)
  -l参数可以使NetCat以服务器状态运行。
”nc -l -p 1234 [remote hostname] [remote port]”可以用来指定入连的主机
和端口,如果申请连接的主机或端口不符指定,则会断开连接。
  当编译时置-DGAPING_SECURITY_HOLE,则-e参数被NetCat支持。-e后面跟
一可执行程序的名称,当一个连接(入或出)被建立时,这个程序被运行。尤
其当NetCat以服务器端运行时,-e参数使其有点象inetd了, 只是只能运行一
个进行而已。需要说明的是,-e后的程序不能从NetCat的命令行接收参数,如
果有参数要传递,可能需要一个脚本。
  当编译时置-DTELNET,则-t参数被支持,此时NetCat可以登录到一个
telnetd服务器,并提供相关的握手应答,至到出现登录提示符。
  NetCat用8k的读写,来尽可能高效将收到数据显示到标准输出上及将标准
输入写到连接上。-i参数,可以用来设置发送一行标准输入信息的间隔,以减
少发送速度。
  端口扫描是一探测主机服务的流行方法。NetCat的命令行中,先是参数,
再是主机,最后是端口。端口可以是一些服务名、端口号,或者是一个端口范
围(形如N-M)。
    ”nc -v -w 2 -z -i 1 20-30”用来扫描target主机的20-30(两端包含)端口,
-z表示不发送任何数据到TCP连接或非常有限的数据到UDP连接。-i用以指明两
个端口建立连接的时间的间隔。-w用以指明连接不活动时间。通常情况下,扫
描按从高到低的顺序依次扫描指定的端口,-r参数可以让NetCat在指定的端口
范围内随机地扫描端口。(当-r被用于单个连接时,本地的端口在8192以上,
除非用-p指定)
  -g可以用来指定网关(最多可达8个),-G可以用来指定source-routing
pointer。(这是原文,但我还是不明白。:(-g => Group hops
Many people are interested in testing network connectivity using IP
source routing, even if it's only to make sure their own firewalls
are blocking source-routed packets. On systems that support it, the
-g switch can be used multiple times [up to 8] to construct a
loose-source-routed path for your connection, and the -G argument
positions the ``hop pointer'' within the list. If your network
allows source-routed traffic in and out, you can test connectivity
to your own services via remote points in the internet. Note that
although newer BSD-flavor telnets also have source-routing
capability, it isn't clearly documented and the command syntax is
somewhat clumsy. Netcat's handling of ``-g'' is modeled after
``traceroute''.)
  NetCat不是一个任意包发生器,但可以与raw socket通话,nit/bpf/dlpi
有时也能行( nit/bpf/dlpi may appear at some point).推荐Drren Reed的
ip_filter包,里面有一个工具能创建并发送raw packets.

netcat可以作为类似于telent的客户端,也可以监听某个端口作为服务器,还可
以作为扫描工具扫描对方主机的端口,还可以用来传输文件,不相信吗? 听我慢
慢道来:)
首先我们要弄明白netcat的工作原理,其实netcat的原理很简单,它就是从网络
的一端读入数据,然后输出到网络的另一端,它可以使用tcp和udp协议. 之所以
叫做netcat,因为它是网络上的cat,想象一下cat的功能,读出一个文件的内容,
然后输出到屏幕上(默认的stdout是屏幕,当然可以重定向到其他地方).netcat
也是如此,它读取一端的输入,然后传送到网络的另一端,
就这么简单.但是千万不要小看了它,netcat可以完成很多任务,,尤其是和其他
程序组合时.好了,废话少说,进入正题吧.:p
网上有两种版本的netcat,一个是@stake公司的netcat,
http://www.atstake.com/research/tools/network_utilities/  也就是最初
的版本,还有一个是GNU的netcat.http://netcat.sourceforge.net/download.php
我个人更倾向于使用GNU的netcat,因为它的功能更多,不过GNU的没有windows
平台的版本:confused:
至于编译和安装我想就不用说了,如果这关都过不了,我想也有点太……,看看
readme和install文件,一般情况下./configure&&make&&make install就ok了,
具体的./configure选项看看帮助。

netcat的命令行程序名字为nc,是netcat的缩写,安装完了是找不到netcat这个
程序的.:)

root@mail etc #nc -h
GNU netcat 0.7.0, a rewrite of the famous networking tool.
Basic usages:
connect to somewhere: nc [options] hostname port [port] ...
listen for inbound: nc -l -p port [options] [hostname] [port] ...
tunnel to somewhere: nc -L hostname:port -p port [options]

Mandatory arguments to long options are mandatory for short options
too.
Options:
-c, --close close connection on EOF from stdin
-e, --exec=PROGRAM program to exec after connect
-g, --gateway=LIST source-routing hop point[s], up to 8
-G, --pointer=NUM source-routing pointer: 4, 8, 12, ...
-h, --help display this help and exit
-i, --interval=SECS delay interval for lines sent, ports scanned
-l, --listen listen mode, for inbound connects
-L, --tunnel=ADDRESS:PORT forward local port to remote address
-n, --dont-resolve numeric-only IP addresses, no DNS
-o, --output=FILE output hexdump traffic to FILE (implies -x)
-p, --local-port=NUM local port number
-r, --randomize randomize local and remote ports
-s, --source=ADDRESS local source address (ip or hostname)
-t, --tcp TCP mode (default)
-T, --telnet answer using TELNET negotiation
-u, --udp UDP mode
-v, --verbose verbose (use twice to be more verbose)
-V, --version output version information and exit
-x, --hexdump hexdump incoming and outgoing traffic
-w, --wait=SECS timeout for connects and final net reads
-z, --zero zero-I/O mode (used for scanning)

Remote port number can also be specified as range. Example: '1-1024'

我用的是GNU的netcat,比起@stake公司的netcat多了-c 选项,不过这是很有用
的一个选项,后面我们会讲到.还有GNU的-L,-t ,-T选项和@stake的-L -t 用途
是不一样的,自己琢磨吧.

一.客户端
这是最简单的使用方式,nc
nc www.apache.org 80
get / http/1.1
HTTP/1.1 400 Bad Request
Date: Mon, 08 Dec 2003 06:23:31 GMT
Server: Apache/2.0.48-dev (Unix)
Content-Length: 310
Connection: close
Content-Type: text/html; charset=iso-8859-1


400 Bad Request

Bad Request
Your browser sent a request that this server could not understand.


Apache/2.0.48-dev (Unix) Server at www.apache.org Port 80

呵呵,看到了什么,我什么也没说哦:p

二.简单服务器
nc -l -p //这里-l参数表明nc处于监听模式,-p指定端口号.
nc -l -p 1234[假设这台主机ip为192.168.0.1]
然后从客户端输入, nc 192.168.0.1 1234 然后你从任一端输入的数据就会显
示在另一端了.其实netcat的server和client的区别并不大,区别仅仅在于谁执
行了-l来监听端口,一旦连接建立以后,就没有什么区别了. 从这里我们也可以
了解netcat的工作原理了,通过网络链接读写数据.[It is a simple Unix
utility which reads and writes data across network connections,
using TCP or UDP protocol]--@stake主页是这么说的.

三.telnet服务器
nc有一个-e的选项,用来指定在连接后执行的程序.
在windows平台上可以指定-e cmd.exe[winxp,win2000,] 如果是98就指定
command.exe.linux则指定-e bash,或者任何你喜欢的shell, 或者是你自己编
写的程序,通常是做为后门:p
指定-e的效果是由你指定的程序代替了nc自己来接受另一端的输入,并把输入
(命令)后反馈的结果显示到另一端.
server: nc -l -p 1234 -e bash
client: nc 192.168.0.1 1234 就可以远程登陆server了
其实我们不一定非要在server端指定-e,也可以在client端指定.
server: nc -l -p 1234
client: nc -e 192.168.0.1 1234 .这样,就相当于在server上远程登陆client
了.我前面说过,有关client和server的区分是没有什么意义的.谁做为telnet
server的标准只有一个,谁执行了-e [shell].

四.ftp服务器
nc可以从任何地方接受输入,不仅仅是-e指定的程序,还可以是文件; nc可以将
输入重定向到任何地方,不仅仅是默认的屏幕.指定的方法很简单,使用 > 和
somefile
例2; server: nc -l -c -p 1234 >somefile
client: nc 192.168.0.1 1234 /check/host.disk1
然后,可以利用linux内核的loopback特性,把host.disk以只读的方式mount上,
然后就可以做取证分析了.
[如果真的做取证分析,一定不要在原始的受害主机硬盘上find和类似的操作,
因为这会修改时间标记而破坏原始的证据]


例4. 将文件压缩后再传送.
如果你的文件很大,何不先压缩它呢,利用管道, 我们甚至不用生成压缩后的中
间文件!
源主机: tar czf - work|nc -l -c -p 1234
目的主机: nc 192.168.0.1 1234|tar xzvf -

[tar打包时最好不要使用绝对路径,虽然GNU的tar能把它转换成相对路径,但不
是所有的平台都能做到,所以如果不想把你的文件系统搞乱的话,就使用相对路
径吧!]


…………

这里的server和client的组合是可以互换的,以第六节中例1来说明:
你也可以这样:
干净主机: nc -l -p 1234 -c |md5sum -c -|grep -v OK
被入侵主机:find etc -type f|xargs md5sum|nc 192.168.0.2 1234

 

 

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Linux 中的 netcat 网络工具简介

Linux 中的 netcat 网络工具简介 Apr 3, 2020|Linux|linuxnetcat netcat是 Linux 系统中的网络工具,其通过 TCP 和 UDP 协议在网络中读写数据。如果与其他工具结合,以及加上重定向功能,还可以实现很多不同的功能。所以其以体积小功能灵活而著称,可以用来做很多网络相关的工作。Posix 版本的 netcat 主要有 GNU 版本和 OpenBSD 两种,都可以在 debian/ubuntu 系统下面安装,但 Windows 系统下则只有...

aa804738534的博客 2191

NC netcat简介

UPDATE 12/27/04security fix in -e option for WindowsNetcat 1.11 for NT- nc111nt.zipThe originalversion of Netcat was written by *hobbit* <hobbit@avian.org>The NT version wasdone by...

weixin_34301132的博客 280

nc netcat 命令简介

以下内容转载自原文 https://www.oschina.net/translate/linux-netcat-command netcat是网络工具中的瑞士军刀,它能通过TCP和UDP在网络中读写数据。通过与其他工具结合和重定向,你可以在脚本中以多种方式使用它。使用netcat命令所能完成的事情令人惊讶。 netcat所做的就是在两台电脑之间建立链接并返回两个数据流,在这之后所能做的事就看你的想像力了。你能建立一个服务器,传输文件,与朋友聊天,传输流媒体或者用它作为其它协议的独立客户端。 下面是.

Shanks 357

NETCAT使用简介

一、NETCAT NETCAT(NC,俗称网络工具中的瑞士军刀) 二、功能 侦听、传输模式 telnet、获取banner信息 传输文本信息 传输文件、目录 加密传输文件 远程控制、木马 加密所有流量 流媒体服务器 远程克隆硬盘 三、小结 NC主要用于连接,类似于网络编程开发的聊天室,建立连接后可以传输数据以及文件,渗透测试主要用于对目标主...

milk_and_bread的博客 481

Netcat,Wireshark,Tcpdump简介与使用

Netcat,Tcpdump NETCAT—NC 1. 网络工具中的瑞士军刀—小身材,大智慧 2. 侦听模式/传统模式 3. telnet/获取banner信息,nc使用telnet远程连接, 命令为:nc –nv 目标地址 目标端口 4. 传输文本信息(默认不加密): 例:A:nc –l –p 4444 作为服务端 -l表示打开监听模式,打开某个端口...

Louisnie 1050

瑞士军刀——netcat工具简介

瑞士军刀——netcat工具 netcat有着“网络工具中的瑞士军刀”的绰号。它体积小巧,功能却又十分强大。netcat是一种简单的unix实用程序,它使用TCP或UDP协议在网络连接上读取和写入数据。它被设计成一个可靠的“后端”工具,可以是直接或容易被其他程序和脚本所驱动。同时,它是一个功能丰富的网络调试和开发工具,因为它几乎可以创建你需要的任何类型的连接并且有几个有趣的内置功能。Netcat,...

qq_44720671的博客 771

网络工具中的瑞士军刀——netcat工具简介

今天给大家带来netcat这款工具的简单介绍。netcat有着“网络工具中的瑞士军刀”的绰号。它体积小巧,功能却又十分强大。下面的内容包括,man手册翻译、常用参数介绍、应用例子。 一、man手册翻译 名称 nc - TCP/IP 的瑞士军刀 概要 nc [-选项] 主机名 端口 [端口]… nc -l -p 端口 [-选项] [主机名] [端口] 描述 netcat是一种简单的u

hambaga的博客 5039
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