5、网络钓鱼与企业网络渗透实战

网络钓鱼与企业网络渗透实战

一、网络钓鱼前期准备

1.1 编写钓鱼邮件脚本

以下是一个用于创建和发送钓鱼邮件的 Python 脚本:

# Build the utm_term encrypted blob
encrypted_name = xor_string(target)
# Create message container
msg = EmailMessage()
msg["Subject"] = "Beta linter for our IDE"
msg["From"] = '"Michael Han" <michael.han@stratjumbotech.com>'
msg["To"] = target + "@stratjumbo.com"
# Create the body of the email
body = email_template.format(encrypted_name)
msg.add_alternative(body, subtype="html")
with smtplib.SMTP("localhost") as s:
    s.send_message(msg)
time.sleep(2)

1.2 邮件测试与地址注册

在正式发送邮件前,需要在 Gmail 和 Outlook 地址上进行几次测试,确保邮件能通过垃圾邮件过滤器。若邮件无法进入收件箱,可能是域名选择不当或邮件措辞可疑,像“free”“click here”“big opportunity”这类短语会大幅提高垃圾邮件评分。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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