15、网络安全分析:扫描、攻击与防护策略

网络安全分析:扫描、攻击与防护策略

在网络安全领域,对各种攻击手段和防护策略的深入了解至关重要。下面将详细介绍网络扫描、操作系统指纹识别、ARP 中毒以及暴力攻击分析等方面的内容。

网络扫描及其风险

某些扫描类型虽能识别运行服务的状态,但会产生大量流量。例如,一次扫描在 1.76 秒内就产生了 2024 个数据包。这种大量的流量容易被配置良好的入侵检测系统(IDS)或入侵防御系统(IPS)察觉,进而触发警报通知安全管理员。不过,Nmap 提供了可配置的开关,有助于应对此类情况。

操作系统指纹识别

了解目标机器的操作系统对于攻击和防御都具有重要意义。攻击者若知晓目标操作系统的类型、补丁级别和版本,就能更轻松地制定攻击策略,提高攻击成功率。

在 Kali 系统中有一些工具可用于识别目标操作系统,但并非 100%准确,不过多数情况下是正确的。其原理是不同操作系统实现 TCP 栈的方式不同,通过分析接收到的数据包中的某些字段,如生存时间(TTL)、分段偏移和窗口大小等,并与已知数据库进行比对,就能推断出操作系统类型。例如,ping Windows 机器时,返回的 TTL 值通常为 128;而 ping Linux 机器时,TTL 值大多为 64。

指纹识别主要分为主动和被动两种类型:
- 主动指纹识别 :直接与目标系统交互,请求和响应在攻击者与目标之间直接传递。这种扫描方式危险且不隐蔽,但捕获的数据包能提供可与已知特征匹配的值,从而识别远程机器的操作系统。
- 被动指纹识别 :仅监听源自或发往目标的数据包,通过检查数据包中的值来识

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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