00.初识黑客——渗透概述

一、 渗透概述

  渗透测试(Penetration Test)是指安全工程师尽可能完整模拟黑客所使用的漏洞发现技术和攻击手段,对目标网络/系统/主机/应用程序的安全性作深入的探测,发现系统最脆弱的环节的过程。渗透测试能够直观的让管理人员知道自己的网络所面临的问题。渗透测试是一种专业的安全服务,通过实战和推演,让用户清除的了解目前网络的脆弱性和可能造成的影响,以便采取必要的防范措施并且给出渗透测试报告。随着网络攻防技术的发展,更多人把渗透引申为入侵攻击。

  题外话:作为安全工程师,渗透测试可以带来几点好处

    1.协助发现组织中的安全短板,协助企业有效的了解目前降低风险的初始任务

    2.一份文档齐全有效的渗透测试报告有助于组织IT管理者以案例说明目前安全状况,从而增强信息安全的认知程     度。

    3.有助于组织内的所有成员意识到自己岗位同样可能提高或降低风险,有助于内部安全的提升

二、 渗透测试(黑客入侵)的步骤

  下面我们简单介绍在渗透测试的各个阶段(与黑客入侵的阶段相似)可能会用到一些工具,使用技巧,渗透思路方面的突破在本课难以尽述,希望大家在日后的学习中能够融会贯通,举一反三。

 预攻击

攻击

后攻击

目的:

收集信息,进行进一步攻击决策

目的:

进行攻击,获得系统的一定权限

目的:

消除痕迹,长期维持一定的权限

内容:

获得域名及IP分布

获得拓扑及OS

获得端口和服务

获得应用系统情况

跟踪新漏洞发布

获得关键社工信息

内容:

获得远程权限

进入远程系统

提升本地权限

进一步扩展权限

进行实质性操作

 

内容:

删除日志

修补明显的漏洞

植入后门木马

进一步渗透扩展

进入潜伏状态

 

三、 需要学习的技术

   对于系统的学习黑客知识,我个人推荐你能够有以下的技能:

  1.了解程序本质,至少精通一门语言,最起码能够读懂,知道程序执行结果,对于语言的的掌握是硬性要求,我希望你安全道路的目标起点可以定的高一点,而不是执着于搜索各种木马,病毒,探测器,扫描器等黑客软件,那些软件固然可以帮你提高效率,但也会让你仅仅做一个会使用软件的脚本小子,语言方面建议C语系为主,包括但不限于C、C++、Java、C#、delphi、PB、Python等等,如果你的精力足够充沛,还应学习html、shell等脚本语言。语言之间存在联系,也是一脉相通,精通一门对于你理解其他语言也有足够大的帮助,语言的学习对于安全修炼相当于内功,况且所有软件均为语言开发,想要发掘软件的漏洞必要知其原理,古语有云,知己知彼,方能百战不殆。

  2.了解网络协议及工作原理,信息不是孤岛,它需要通过互联传递,尤其是如今的互联网时代,网络显得尤为重要,对于这方面,我并不要求透彻工作原理,网络协议的复杂程度往往会给人很大的挫败感,建议可以了解tcp/ip协议,知道网络中如何传递信息,什么是握手信息,握手应答,当然如果你有更高的追求,可以搜索更多的相关知识来充实自己。

  3.了解操作系统,熟悉各类服务器软件,我说的了解并不是你如何去用鼠标点击软件并运行,而是懂得系统的命令(windowscmd,Linuxshell),第一代黑客就是在这些字符系统上发挥天马行空想象创造奇迹并改变世界,如果你想,从这里开始你的前行。懂得各类服务器软件如FTP、Apache、IIS等,有条件的可以利用虚拟机搭建一套自己的服务器环境,并把自己编写程序部署其中,感性的了解工作原理。

  4.熟练掌握使用搜索引擎,扫描器,嗅探工具,木马,提权工具,木马,日志清理,密码破解等渗透工具

 

以上就是黑客入门的第一课,我希望你在通读本文之后,能够着手几件事情

  1.找一门合适自己的语言学习(知识获取方式有很多种,书籍,视频等)

  2.自行搜索黑客及渗透测试相关知识进行课外的知识补充

  3.安装虚拟机并选择自己想要入手研究的系统(尽可能多的系统环境,包括不限于win2003,winXP,win2008,kali linux,centos等等),这不仅是学习的基础环境,也是锻炼你动手能力的一次机会。

 最后,希望你们都能对安全燃起兴趣,明确自己的目标,完成我说的几件事后,再来进行下一阶段。

 

欢迎大家关注我的新浪微博,以后课程设置,问题答疑都在微博进行,本课程不定时更新,边写,边改,甚至边删,完全取决于读者的需要。

微博地址:http://weibo.com/lxyevil 


 

### 回答1: Spark是一种大数据处理的框架,它可以处理大量的数据并进行分析。初学者可以通过学习Spark的基本概念和使用方法,了解Spark的工作原理和应用场景。在学习Spark的过程中,需要掌握Spark的核心组件和API,例如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming等。此外,还需要学习Spark的部署和调优,以及与其他大数据技术的集成。 ### 回答2: Spark是一种基于内存的分布式计算框架,是大数据处理中最流行的技术之一。Spark简单易用,能够快速地处理海量数据,尤其是在机器学习和数据挖掘领域中表现突出。本文将从初识Spark的角度入手,介绍Spark的基本概念和使用。 一、Spark的基本概念 1. RDD RDD全称为Resilient Distributed Datasets,中文意思是弹性分布式数据集,它是Spark的核心数据结构。RDD是一个不可变的分布式的对象集合,可以跨越多个节点进行并行处理。一个RDD可以分为多个分区,每个分区可以在不同的节点上存储。 2. DAG DAG即Directed Acyclic Graph(有向无环图),它是Spark中的一个概念,用来表示作业的依赖关系。Spark将一个作业拆分成一系列具有依赖关系的任务,每个任务之间的依赖形成了DAG。 3. 窄依赖和宽依赖 对于一个RDD,如果一个子RDD的每个分区只依赖于父RDD的一个分区,这种依赖就称为窄依赖。如果一个子RDD的每个分区依赖于父RDD的多个分区,这种依赖就称为宽依赖。宽依赖会影响Spark的性能,应尽量避免。 二、Spark的使用 1. 安装Spark 要使用Spark,首先需要在本地或者集群上安装Spark。下载安装包解压缩即可,然后设置环境变量,即可在命令行中运行Spark。 2. Spark Shell Spark Shell是Spark的交互式命令行界面,类似于Python的交互式控制台,可以快速测试Spark代码。在命令行中输入spark-shell即可进入。 3. Spark应用程序 除了Spark Shell,Spark还支持以应用程序的形式运行。要创建一个Spark应用程序,可以使用Scala、Java、Python等语言进行编写。使用Spark API,读取数据、处理数据、保存数据等操作都可以通过编写代码完成。 总之,Spark是一种优秀的分布式计算框架,能够在海量数据处理中发挥出强大的作用。初学者可以从掌握RDD、DAG、依赖关系等基本概念开始,逐步深入学习Spark的使用。 ### 回答3: Spark是一种快速、分布式数据处理框架,它能够在成千上万个计算节点之间分配数据和计算任务。Spark的优势在于它支持多种语言和数据源,可以在内存中快速存储和处理数据。 在初学Spark时,我们需要对Spark的架构和核心组件有一些了解。首先,Spark的核心组件是Spark Core,它是一个可以用于建立各种应用程序的计算引擎。与此同时,Spark持有丰富的库,包括Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等,以支持在各种数据类型(文本、图像、视频、地理定位数据等)上运行各种算法。 若想要在Spark中进行任务,有两种编程API可供选择:Spark的核心API和Spark的SQL及DataFrame API。Spark的核心API基于RDDs(弹性分布式数据集),它是不可变的分布式对象集合,Spark使用RDD来处理、缓存和共享数据。此外,Spark的SQL及DataFrame API提供了更高层次的语言,可以处理结构化和半结构化数据。 除了组件和API之外,我们还需要了解Spark的4个运行模式:本地模式、Standalone模式、YARN模式和Mesos模式。本地模式由单个JVM上单个线程(本地模式)或四个线程(local[*]模式)运行。Standalone通常用于小规模集群或开发和测试环境。在YARN或Mesos模式下,Spark将任务提交给集群管理器,并通过管理器分配和管理资源。 总体来说,初学Spark时,我们需要了解Spark的核心组件、编程API和运行模式。熟悉这些概念以及Spark的架构,可以帮助我们更好地理解Spark和构建高效且可扩展的Spark应用程序。
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