13、深入探索SMB与NTLM:从原理到实现

深入探索SMB与NTLM:从原理到实现

1. 网络协议与SMB简介

在网络通信中,存在着多种常见协议,如原始TCP、HTTP和DNS等,这些协议对于攻击者而言都有其独特的应用场景。而Server Message Block(SMB)协议,在Windows后渗透阶段具有极高的实用性。

SMB是一种应用层协议,与HTTP类似,允许网络节点之间进行通信。不过,与使用ASCII可读文本进行通信的HTTP 1.1不同,SMB是一种二进制协议,采用固定长度和可变长度、位置和小端字节序字段的组合。SMB有多个版本,也称为方言,包括2.0、2.1、3.0、3.0.2和3.1.1,每个后续版本都比前一个版本性能更优。

不同Windows版本在协商过程中会选择不同的SMB方言,具体如下表所示:
| 操作系统 | Windows 8.1 | WS 2012 R2 | Windows 8 | WS 2012 | Windows 7 | WS 2008 R2 | Windows Vista | WS 2008 | 早期版本 |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| Windows 8.1 | SMB 3.02 | SMB 3.0 | SMB 2.1 | SMB 2.0 | SMB 1.0 | - | - | - | - |
| WS 2012 R2 | SMB 3.0 | SMB 3.0 | SMB 2.1 | SMB 2.0 | SMB 1.0 | - | - | - | - |
| Windows 8 | SMB 3.0 | SMB 3.0 | SMB 2.1 | SMB 2.0 | SMB 1.0 |

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗标准化、K值距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究优化。
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