27、无漏洞获取 Shell

无漏洞获取 Shell

在渗透测试中,隐蔽性是关键原则之一。我们在网络中越早被发现,响应者就能越快阻止我们继续行动。因此,使用在网络中看似正常的工具,以及不会对用户产生明显影响的实用程序,是我们避免被察觉的方法之一。本文将介绍一些利用目标系统原生工具来获取访问权限并在环境中横向移动的方法。

捕获密码哈希

在寻找不涉及漏洞利用的系统访问方法时,我们首先要克服的挑战之一是如何获取目标系统的凭据。本文将重点关注目标 Windows 2016 系统,因此你需要了解可以捕获哪些哈希,以及如何利用这些哈希。

理解 LLMNR 和 NBNS

当我们查找 DNS 名称时,Windows 系统会通过一系列步骤将该名称解析为 IP 地址。具体步骤如下:
1. 搜索本地文件 :Windows 会搜索系统上的 Hosts 或 LMHOSTS 文件,查看其中是否有相关条目。
2. 查询 DNS :如果本地文件中没有找到条目,Windows 会向默认名称服务器发送 DNS 查询,看是否能找到相关条目。在大多数情况下,这会返回一个答案,我们就能访问到想要连接的网页或目标主机。

在 DNS 解析失败的情况下,现代 Windows 系统会使用两种协议来尝试在本地网络中解析主机名:
- Link Local Multicast Name Resolution (LLMNR) :该协议使用多播来尝试在网络中查找主机。其他 Windows 系统会订阅这个多播地址。当一个主机发送请求时,任何拥有该名称并能将其转换为 IP 地址的监听主机

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值