14、网络渗透测试技术全解析:权限提升、网络跳板与安全控制绕过

网络渗透测试技术全解析:权限提升、网络跳板与安全控制绕过

1. 权限提升与UAC绕过

1.1 绕过UAC准备

我们的目标是绕过用户账户控制(UAC)以获得更高的权限。UAC是Windows操作系统中的一项安全功能,用于防止未经授权的系统修改。具体步骤如下:
1. 将当前会话置于后台,然后输入命令 search bypassuac 来查找针对Windows UAC绕过的本地漏洞利用程序。

1.2 权限提升执行

按照以下步骤执行权限提升漏洞利用:
1. 运行命令 use exploit/window/local/bypassuac 激活所选的漏洞利用程序,并执行 show options 命令查看必要信息。
2. 执行 sessions -l 命令查看所有连接的会话,使用 set SESSION 1 命令选择要添加的特定会话。
3. 执行 exploit 命令重新获得meterpreter会话。
4. 执行 getuid 命令验证当前用户,随后运行 getsystem getuid 命令,成功获得NT AUTHORITY用户。

Windows权限提升利用了诸如权限配置错误、易受攻击的服务、未修补的漏洞、DLL劫持、弱密码、不安全的UAC设置、弱文件/文件夹权限和不安全的注册表设置等弱点来提升用户权限。

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 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!
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