13、渗透测试实战:入侵与利用

渗透测试实战:入侵与利用

1. 执行JavaScript命令

在运行JavaScript命令时,需要发挥创意。它可以自动运行,嵌入广告中,或者通过其他创新方式运行。只需将JavaScript命令中的IP地址变量替换为自己的BeEF服务器的IP地址。例如,之前示例中服务器的IP地址是10.5.8.74,现在要将其替换为你自己BeEF服务器的IP地址。同时,要确保受害者机器能够访问到你的BeEF服务器,否则攻击将无法生效。

使用SET和BeEF时,准备工作至关重要。需要精心规划所有攻击,解决可能出现的问题,减少错误,并尽可能呈现出真实的界面,避免目标环境的用户察觉到被攻击。

2. 中间人攻击(MITM)

中间人攻击在侦察/武器化和入侵/利用阶段都是非常重要的概念。之前我们提到过,可以使用ARPspoof和Ettercap等工具,通过软件方式让自己处于主机之间,或者通过多个网络接口物理地将自己置于其中。之前的目标是获取主机之间的情报,以便为后续的入侵和利用收集重要信息。现在,在渗透测试的更深入阶段,我们将利用这个有利位置,使用一些更强大的工具,而不仅仅是进行窥探。

中间人攻击对于渗透测试非常关键,因为我们试图帮助客户发现并加固网络所抵御的许多攻击都使用了这些技术。如果无法在需要的地方成功获得中间人地位,证明我们的价值将会变得困难。

2.1 树莓派物理中间人攻击

将树莓派物理地置于主机之间是执行中间人攻击的有效方法。这样做无需运行可能因网络基础设施安全设置而失效的工具(例如动态ARP检查DAI)。然而,这种方法也有缺点:
- 物理访问困难 :要实现这一点

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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