29、渗透测试技术与项目管理全解析

渗透测试技术与项目管理全解析

1. 渗透测试的优先级与工具选择

在处理数千个系统时,有必要对攻击进行优先级排序,需要一种便捷的方式来筛选所有数据。IMPACT 通过其调度功能提供了额外的自动化,能够在很少的人工干预下利用系统漏洞。使用合适的工具可以节省渗透测试团队的宝贵时间并降低总体成本,而不是将所有时间都花在漏洞识别和利用上。

2. 自定义攻击代码

在渗透测试期间,如果时间允许,你可以创建自己的攻击代码。但这并非易事,创建自定义攻击代码是一个高级话题。项目管理者需要注意,创建攻击代码在项目中成本极高,特别是在项目时长和人力方面。虽然有一些自动化工具可以降低成本,但创建攻击代码仍然需要大量时间。

3. 模糊测试(Fuzzing)

3.1 基本概念

模糊测试可以帮助识别应用程序中可能被利用的部分。简单来说,模糊测试是将随机数据传递给应用程序,希望检测到异常。当针对接受用户输入的应用程序部分时,异常可能表明存在数据清理不当的情况,从而可能导致缓冲区溢出。

3.2 示例

以“Jbrofuzz”为例,它是一个用于在 Web 服务器上查找目录的模糊测试应用程序。在查找 IP 地址为 192.168.1.107 的目标上的目录时,它会使用伪随机字符串作为目录名进行暴力检测。该版本的 Jbrofuzz 有 58,658 个名称可用于模糊测试过程。模糊测试可能需要很长时间才能完成,因此最好在非工作时间进行自动化操作。

3.3 工程师注意事项

工程师需要注意,在受监控的网络上对远程系统进行模糊攻击可能会暴露你的存在。如果需要保持隐蔽,模糊测

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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