网络端口常见

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谈谈网络端口的概念、分类，以及常见的端口号 本文将来谈谈网络端口号的概念，分类，作用以及常见的端口号。 阅读详情

IP地址由网络号与主机号两部分组成，分为5类：A,B,C,D,E，其中基本IP地址有A,B,C，广播地址为D，E为科研所用。

常由IP地址和子网掩码可以得到网络号和主机号。

先判断IP地址所属哪类网，再根据子网掩码判断每个子网的大小，从而可以判断两个IP地址是否属于同一个网络。

如：IP地址：192.9.200.13，子网掩码：255.255.255.0

则网络号为192.9.200.0，主机号为13

网络地址分别是：增量为256-192=64

1、192.9.200.0

2、192.9.200.64

3、192.9.200.128

4、192.9.200.192

答：例3：子网部分需占4位才够用，子网掩码是255.255.240.0，因为1111_0000=（240）十进制。

例4：由子网掩码1111_0000=（240）十进制，可知最多可划分16个子网，增量为（256-240）=16，前加1，后减2，

则子网地址为172.16.96.0的主机地址范围是172.16.97.0到172.16.110.0

答：1、由子网掩码可知主机地址属于C类，且没有划分子网，因此这两个IP地址是属于同一子网。

2、由网络号可知网络属于B类，子网个数可知子网部分需占5位，因此1111_1000=248十进制

因此子网掩码为255.255.248.0 


常见网络端口

端口：0
　　服务：Reserved
　　说明：通常用于分析操作系统。

端口：1
　　服务：tcpmux
　　说明：这显示有人在寻找SGI Irix机器。

端口：7
　　服务：Echo
　　说明：能看到许多人搜索Fraggle放大器时，发送到X.X.X.0和X.X.X.255的信息。

端口：21
　　服务：FTP
　　说明：FTP服务器所开放的端口，用于上传、下载。

端口：22
　　服务：Ssh
　　说明：PcAnywhere建立的TCP和这一端口的连接可能是为了寻找ssh。

端口：23
　　服务：Telnet
　　说明：远程登录，入侵者在搜索远程登录UNIX的服务。

端口：25
　　服务：SMTP
　　说明：SMTP服务器所开放的端口，用于发送邮件。

端口：53
　　服务：Domain Name Server（DNS）
　　说明：DNS服务器所开放的端口，入侵者可能是试图进行区域传递（TCP），欺骗DNS（UDP）或隐藏其他的通信。因此防火墙常常过滤或记录此端口。


端口：67
　　服务：Bootstrap Protocol Server
　　说明：通过DSL和Cable modem的防火墙常会看见大量发送到广播地址255.255.255.255的数据。这些机器在向DHCP服务器请求一个地址。HACKER常进入它们，分配一个地址把自己作为局部路由器而发起大量中间人（man-in-middle）攻击。客户端向68端口广播请求配置，服务器向67端口广播回应请求。这种回应使用广播是因为客户端还不知道可以发送的IP地址。

端口：69
　　服务：Trival File Transfer
　　说明：许多服务器与bootp一起提供这项服务，便于从系统下载启动代码。但是它们常常由于错误配置而使入侵者能从系统中窃取任何 文件。它们也可用于系统写入文件。

端口：79
　　服务：Finger Server
　　说明：入侵者用于获得用户信息，查询操作系统，探测已知的缓冲区溢出错误，回应从自己机器到其他机器Finger扫描。

端口：80
　　服务：HTTP
　　说明：用于网页浏览。木马Executor开放此端口。

端口：99
　　服务：Metagram Relay
　　说明：后门程序ncx99开放此端口。

端口：102
　　服务：Message transfer agent(MTA)-X.400 over TCP/IP
　　说明：消息传输代理。 

网络服务常用的应用协议和对应的标准端口号
《网络服务通用的应用协议和对应的标准（默认）端口号：》

应用协议        端口号/协议      说明
ftp-data           20/tcp              FTP, data
ftp               21/tcp             FTP. control
telnet          23/tcp  
smtp           25/tcp              Simple Mail Transfer Protocol
time            37/tcp              timserver  
time            37/udp              timserver  
domain         53/tcp             Domain Name Server
domain         53/udp             Domain Name Server
tftp             69/udp             Trivial File Transfer
gopher         70/tcp  
http            80/tcp              www-http World Wide Web
pop3          110/tcp             Post Office Protocol-Version 3
nntp          119/tcp      Network News Transfer Protocol
netbios-ns       137/tcp      NETBIOS Name Service
netbios-ns       137/udp      NETBIOS Name Service
netbios-dgm    138/udp      NETBIOS Datagram Service
netbios-ssn      139/tcp      NETBIOS Session Service
imap              143/tcp      Internet Message Access Protocol
snmp             161/udp      SNMP
snmptrap         162/udp    SNMP trap
irc                 194/tcp      Internet Relay Chat Protocol
ipx                213/udp     IPX over IP
ldap               389/tcp     Lightweight Directory Access Protocol
https             443/tcp  
https             443/udp  
uucp             540/tcp  
ldaps             636/tcp      LDAP over TLS/SSL
doom            666/tcp      Doom Id Software
doom            666/udp     Doom Id Software
phone         1167/udp     Conference calling
ms-sql-s        1433/tcp     Microsoft-SQL-Server
ms-sql-s       1433/udp     Microsoft-SQL-Server
ms-sql-m      1434/tcp      Microsoft-SQL-Monitor
ms-sql-m      1434/udp     Microsoft-SQL-Monitor
wins            1512/tcp     Microsoft Windows Internet Name Service
wins           1512/udp     Microsoft Windows Internet Name Service
l2tp            1701/udp    Layer Two Tunneling Protocol
                  1720/tcp
QICQ            4000/udp
QICQ            8000/udp
QQ              1080/UDP           Socks 代理

《木马的常用连接端口》
木马类软件常用的连接端口，如tcp135、139、445、3389、5000等，我们称为敏感端口，另外“冰河”常用7626端口、“广外女生”常用6267端口。

《VPN使用端口：》
l2tp       1701/udp #Layer Two Tunneling Protocol
pptp       1723/tcp #Point-to-point tunnelling protocol

《远程控制软件pcAnywhere使用的端口》
它的“被控端”使用2个端口，数据端口（5631）和状态端口（5632）。

《BT下载使用的端口》
BT默认使用的端口是6881,6882,6883.....6889 的TCP连接 (每一个下载只使用一个端口，顺次分配)

《架设CS服务器》
指定游戏连接端口为27016。

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运维：电脑技巧：Win10常见的网络端口大全 端口 25 是最初的标准电子邮件 SMTP（简单邮件传输协议）端口，也是自 1982 年首次亮相以来最古老的端口。即使在 4 年之后，端口 25 上的 SMTP 仍然是通过互联网在邮件服务器之间发送电子邮件的基本标准。SNMP 端口通过端口 161 上的 UDP 用于 SNMP 管理器与 SNMP 代理通信，当代理向 SNMP 管理器发送未经请求的 SNMP 陷阱时，通过端口 162 上的 UDP 使用 SNMP 端口。默认情况下，IMAP 协议在端口 143 上工作，这是默认的 IMAP 非加密端口。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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常见网络端口渗透深度剖析与防御指南

渗透思路包括对存在溢出漏洞的主机进行溢出攻击、利用特定工具对只开放 445 端口的主机进行攻击、通过 IPC$进行渗透并获取特定账户密码提升权限、利用共享获取敏感信息等。- 渗透剖析：SQL Server 服务使用 TCP-1433 和 UDP-1434 两个端口，其中 1433 端口常遭攻击，攻击方式多样，如远程溢出漏洞、暴力破解 sa 用户密码、嗅探登录密码、SQL 注入攻击等。渗透方式有利用 DNS 远程溢出漏洞直接攻击主机、进行 DNS 欺骗攻击、实施拒绝服务攻击等。

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交换机端口及常见的网络端口

1.交换机接口-【字母简写涵义】 S口 Serial接口的意思，也叫高速异步串口，主要是连接广域网的V.35线缆用的，说白了就是路由器和路由器连接时候用的，可以用命令设置带宽，一般也就在10M、8M左右。 E口 是Ethernet接口，叫以太网接口，也是主要连接以太网（局域网）用的，也是用普通的双绞线就可以连接，速率默认是10Mbps，现在新型的设备上已经把这个接口淘汰了。另外，路由器上还有一个必不可少的接口是Console口，叫控制口，这个接口是用来调试路由器的。有的路由器还有AUX接口，也是控制

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