Boofuzz实战 进行漏洞挖掘 入门

参考搭建环境:Boofuzz协议漏洞挖掘入门教程与使用心得

教程2

参考跑个例子:使用boofuzz进行漏洞挖掘(一)

例子解析:使用boofuzz进行漏洞挖掘(二)

一、环境搭建

从源码部署boofuzz

创建目录

mkdir ~/work_dir/boofuzz-F
git clone http://www.github.com/jtpereyda/boofuzz
cd boofuzz

shell脚本,或者手动执行命令进行安装,安装虚拟环境env

#!/bin/bash
sudo echo

sudo apt-get install -y python3-pip \
    python3-venv \
    build-essential

pip install -U pip setuptools

pip install pcapy impacket wheel

cd ~/work_dir/boofuzz-F
python3 -m venv env
source env/bin/activate
pip install -e .[dev]

image-20210917150203481

二、跑个例子

进入examples中我们先编辑和运行第一个例子(FUZZ ftp服务)就像你第一次写代码那样hello world!那样。 vim ftp-simple.py

cd boofuzz/examples

vim ftp-example.py
from boofuzz import *

def main():
  session = Session(target= Target(connection=SocketConnection("127.0.0.1", 21, proto='tcp')))
  s_initialize("user")
  s_string("USER")
  s_delim(" ")
  S_string("anonymous")
  s_static("lrln")
  s_initialize("pass")
  s_string("PASS")
  s_delim(" ")
  S_string("james")
  s_static("lrln")
  s_initialize("stor")
  s_string("STOR")
  s_delim(" ")
  s_string("AAAA")
  S_static("lrln")
  s_initialize("retr")
  s_string( "RETR")
  s_delim(" ")
  s_string("AAAA")
  s_static("\r\n")
  session.connect(s_get("user"))
  session.connect(s_get("user"), s_get("pass"))
  session.connect(s_get("pass"), s_get("stor") )
  session.connect(s_get("pass"), s_get("retr") )
  session.fuzz()
if __name__ == "__main__":
	main()
  
变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析与分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程与小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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