Python 和 VBScript 对文件编码-解码的方式 (Hex, Base64) 的疑问

反弹Shell编码混淆技术:绕过安全检测的实战攻防解析 反弹Shell作为网络攻防中的关键技术,其核心在于建立反向命令执行通道。在网络安全领域,攻击载荷的隐蔽性至关重要,这直接关系到能否绕过防火墙、入侵检测系统(IDS)和终端安全软件(EDR)的监控。编码技术通过格式转换(如Base64、十六进制)改变载荷的呈现形式,使其在传输和静态存储时规避基于字符串匹配的检测规则。混淆技术则进一步改变代码结构和逻辑,增加分析难度,例如通过字符串分割、变量替换和环境变量间接调用等方式。这些技术的价值在于提升攻击的隐蔽性,是红队评估和渗透测试中绕过检测的关键手段。在实际应用场景 阅读详情

本人目前的项目需要在Windows上用VBScript将一文件转换为二进制码存入数据库,再在Linux上用Python从数据库中读取并解码成图片。反复调试,发现微软和Python的转码标准不统一,导致了这种实现方式失败。若有哪位大侠是这方面的高手还请不吝赐教


1. Windows上使用VBScript对图片转码为“base64”格式:

Function ReadBinary(FileName)
	Const adTypeBinary = 1
	Dim stream, xmldom, node
	Set xmldom = CreateObject("Microsoft.XMLDOM")
	Set node = xmldom.CreateElement("binary")
	node.DataType = "bin.base64"
	Set stream = CreateObject("ADODB.Stream")
	stream.Type = adTypeBinary
	stream.Open
	stream.LoadFromFile FileName
	node.NodeTypedValue = stream.Read
	stream.Close
	Set stream = Nothing
	ReadBinary = node.Text
	Set node = Nothing
	Set xmldom = Nothing
End Function

Public Function WriteFile_Append(pathway,words)	
    Dim fileSystemObj,fileSpec,logFile,way
    Set fileSystemObj = CreateObject("Scripting.FileSystemObject")
    fileSpec = pathway 
    Set logFile = fileSystemObj.OpenTextFile(fileSpec, 8, true) 
    logFile.WriteLine (CStr(words))
    logFile.Close
    Set logFile = Nothing
End Function

hexVal = ReadBinary("c:\desk_2.png")
Call WriteFile_Append("c:\ttt.txt", hexVal)

2. 用Python读取文件,并转换回图片格式:

f = open('c:\\ttt.txt')
img = f.read()
f.close()
f1 = open('c:\\desk.png', 'a+')
f1.write(img.decode('base64'))
f1.close()

3. 发现原图desk_2.png和转换完后的图desk.png大小相差1k,但是desk.png无法显示出图片。


注:

1. 用一个小一点的gif试了一下,转换后图片缺失部分像素

2. VBS和Python同时使用“hex”代替“base64”,中间编码的格式更是大相径庭


看来MS和Python对于格式转换的标准不一样...若有哪位大侠是这方面的高手还请不吝赐教,谢谢


---------- 以下于2012年5月17日 ------

注:此问题已解决,之前是因为python的“open”使用了“a+”方式打开文件,经查此方法无法写入二进制文件,只需要将其改为“wb”,一切搞定


ASP环境HMAC_SHA1加密库实现:跨语言API签名与数据完整性校验 消息认证码(MAC)是保障数据完整性和来源认证的核心密码学技术,其基于哈希函数的HMAC变种通过引入密钥机制,有效防止了消息被篡改或伪造。HMAC_SHA1作为经典实现,其原理是通过对密钥进行异或填充后与消息进行两次哈希迭代,生成固定长度的认证码,在工程上兼顾了安全性与计算效率。该技术为API请求签名、身份验证令牌(如JWT早期版本)及系统间数据交换提供了可靠的安全基础。在ASP(Active Server Pages)这类遗留技术栈中,由于缺乏原生加密支持,实现标准化的HMAC_SHA1面临字符编码处理、 阅读详情

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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")

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lwip-2.0.3

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Wally_Yu
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