3、高效发现:应用渗透测试全攻略

高效发现:应用渗透测试全攻略

在对应用程序发起攻击时,内容发现和信息收集通常是首要步骤。其目标是以最快的方式尽可能多地了解应用程序。时间宝贵,我们必须充分利用有限的资源。高效的操作还能在攻击应用程序时让我们的行动更隐蔽。智能的字典可以减少向服务器发送的请求数量,并更快地返回结果。

1. 渗透测试类型

根据与客户事先达成的协议,你可能掌握部分、大量或完全没有所需的信息。以下是三种常见的应用渗透测试类型:
| 测试类型 | 攻击者信息获取 | 测试视角 | 典型可用信息 |
| — | — | — | — |
| 白盒测试 | 可获取所有所需信息 | 以开发者权限和知识进行测试 | 用户账户、源代码、基础设施设计文档、目录列表 |
| 灰盒测试 | 有部分可用信息 | 从已有一定访问权限或知识的威胁视角测试 | 用户账户、高级别文档 |
| 黑盒测试 | 零知识 | 从外部威胁视角进行测试 | 无预先信息,需通过开源情报或漏洞信息泄露收集 |

白盒测试通常由内部团队进行,比较耗时。测试人员会得到全面评估应用程序或基础设施所需的所有信息。这样做的好处是他们能检查应用的每一处并查找漏洞,能有效利用有限的时间和资源。

灰盒测试更为常见,客户会提供一些凭证和基础设施或应用设计的基本信息,让测试人员能直接开始探查应用。这是因为客户假设恶意攻击者已具备一定的访问权限或知识,想了解还可能造成多大的损害。

黑盒测试则模拟外部人员在对应用程序或基础设施一无所知的情况下发起攻击。向互联网开放应用的公司经常面临外部威胁的攻击。虽然并非所有恶意攻击者都是外部人员,心怀不满的员工也可能造成同样大的损害,但黑盒式的恶意攻击

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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