CMS(Content Management System,内容管理系统),又称整站系统或文章系统,用于网站内容管理。用户只需下载对应的CMS软件包,部署、搭建后就可以直接使用CMS。各CMS具有独特的结构命名规则和特定的文件内容。
原告:广州安迪信息技术有限公司 被告:王某某,男,1989年出生 安迪信息诉称: 因安迪信息于2019年5月22日早上提出不再与王某某续签劳动合同,王某某在工作会议后恶意删除列入公司开发计划中的指纹识别项目资料(含源代码),后又直接清空关于安迪信息“ITC高速通”APP(IOS系统)全部开发资料。此外,因王某某行为严重违反安迪信息规章制度,并且属严重失误,已造成安迪信息重大经济损失,特此起诉。 请求: 1、判令王某某向安迪信息赔偿经济损失746715.88元人民币; 2、判令王某某承担本案诉讼费。 王某
•形如: www.xxx.com www.xxx.com/bbs www.xxx.com/old•渗透思路:网站可能有多个cms或框架组成,那么对于渗透而言,相当于渗透目标是多个(一个cms一个思路)
王某某于2018年6月1日入职广州安迪信息技术有限公司(以下简称“安迪公司”),工作岗位为IOS开发工程师。双方签订了从2018年6月1日起至2019年5月31日止的书面劳动合同。 王某某的工资标准为,基本工资2000元/月+绩效工资10000元/月+补贴600元/月+公积金1800元/月(公司部分),年底绩效奖金基数36000元/年,还有根据实际情况有差旅费、通讯费、出差补贴以及员工福利。每月28日发放上月工资,开始是通过公司银行账户转账方式发放工资,从2019年2月份开始通过私人账户发放工资。工资不需
本文通过分析web指纹的检测对象、检测方法、检测原理及常用工具,设计了一个简易的指纹搜集脚本来协助发现新指纹,并提取了多个开源指纹识别工具的规则库并进行了规则重组,开发了一个简单快捷的指纹识别小工具TideFinger,希望能为大家带来方便。
作为一个渗透人员,在每次渗透网站的时候都要拿出一堆黑客工具,比如nmap, awvs, 御剑等工具进行测试,由于实在厌烦了一些低级重复性的工作,趁着2020年新年创建了一个工具集合平台,将渗透测试常见的域名扫描,端口扫描,目录扫描,漏洞扫描的工具集合在一起 目前平台还在持续开发中,肯定有不少问题和需要改进的地方,欢迎大佬们提交建议和Bug,也非常欢迎各位大佬Star或者是Fork
渗透测试流程中最重要的就是进行信息收集,在这个阶段,我们要尽可能多的收集目标组织的信息。所谓“知己知彼,百战不殆”,我们越是了解测试目标,渗透测试的工作就越容易。
信息收集作为渗透测试的第一步往往至关重要,好的信息收集是打穿内网的基础。曾有大佬言:渗透测试的本质就是信息收集,那么我们从何开始信息收集呢?一般都是通过域名或IP地址进行展开,本小结主要从域名信息收集、子域名信息收集、端口信息收集、CMS指纹识别、敏感信息收集、CDN绕过这几大块进行归纳。
作为一个渗透人员,在每次渗透网站的时候都要拿出一堆黑客工具,比如nmap, awvs, 御剑等工具进行测试,由于实在厌烦了一些低级重复性的工作,趁着2020年新年创建了一个工具集合平台,将渗透测试常见的域名扫描,端口扫描,目录扫描,漏洞扫描的工具集合在一起
指纹识别大家都不陌生,现在比较新的安卓手机大多都已经支持面部识别了,指纹识别更是主流安卓手机的标配功能。这两个功能可以说用过都说好,确实是方便快捷。
在当今的Web安全行业中,识别目标网站的指纹是渗透测试的常见第一步。指纹识别的目的是了解目标网站所使用的技术栈和框架,从而进一步根据目标框架进行针对性的安全测试,指纹识别的原理其实很简单,目前主流的识别方式有下面这几种。
浏览器指纹识别是继cookie和supercookie之后进行用户跟踪的第三条途径。指纹识别是由网站方发起的,这些网站分析HTTP客户端发送的请求,通过收集数字指纹来唯一标识特定计算机。以这种方式获取的数据即使在删除cookie后也可以用于持续跟踪用户。
当今的Web安全行业在进行渗透测试时普遍第一步就是去识别目标网站的指纹,从而进一步根据目标框架进行针对性的安全测试,指纹识别的原理其实很简单,目前主流的识别方式有下面这几种。
指纹识别技术是目前最成熟且价格便宜的生物特征识别技术。目前来说指纹识别的技术应用最为广泛,我们不仅在门禁、考勤系统中可以看到指纹识别技术的身影,市场上有了更多指纹识别的应用:如笔记本电脑、手机、汽车、银行支付都可应用指纹识别的技术。
指纹识别技术是一种常见的生物识别技术,利用每个人指纹的唯一性进行身份认证。相比于传统的密码锁或者钥匙锁,指纹锁具有更高的安全性和便利性,以及防止钥匙丢失或密码泄露的优势。
光学指纹当前随着成本的下降,各大厂商都在低中高端旗舰用上了光学指纹。有别于传统的电容指纹,光学指纹在解锁性能上目前都进行了优化,性能接近电容指纹。
广告屏蔽工具已经称为我们对抗恶意广告活动最后的希望了,但这个最后的保护屏障似乎也已经坍塌了。因为Malwarebytes近期发布了一项研究报告并详细介绍了一种恶意广告活动,而这种恶意广告活动可以成功绕过广告拦截工具并发送恶意Payload。 这个恶意广告活动名叫RoughTed,根据Malwarebytes安全研究专家Jérôme Segura透露的信息,虽然这个恶意广告活动在2017年3月份才被他发现,但目前有足够的证据可以表明RoughTed已经上线超过一年之久了。从攻击者的角度来看,这个恶意广告活
最初,小程序文档中只有具体接口调用方法,并没有给出小程序中调用指纹识别的最佳实践。
基于功能连接组(FC)来独特描述个体特征的能力是迈向精确精神病学的关键要求。为此,神经成像界对FC指纹进行了越来越多的研究,开发了多种有效的FC指纹识别方法。最近的独立研究表明,在大样本尺寸和较粗的分区用于计算FC时,指纹识别的精度会受到影响。量化这一问题,了解这些因素影响指纹准确性的原因,对于开发更准确的大样本量指纹提取方法至关重要。指纹识别的部分挑战在于,FC既能捕捉通用信息,也能捕捉特定个体的信息。一种识别特定个体FC信息的系统方法对于解决指纹问题至关重要。在本研究中,我们解决了我们对FC指纹识别问题的理解中的三个空白。首先,我们研究了样本量和分区粒度的联合效应。其次,我们解释了随着样本量的增加和分区粒度的减小,指纹识别精度降低的原因。为此,我们使用了来自数据挖掘社区的聚类质量指标。第三,我们开发了一个通用的特征选择框架,用于系统地识别静止状态功能连接(RSFC)元素,该元素捕获信息,以唯一地识别主体。综上所述,我们从这个框架中评估了六种不同的方法,通过量化受试者特定指纹的准确性和随着样本量增加而降低的准确性,以确定哪种方法对质量指标的改善最大。
参数污染(HTTP Parameter Pollution,HPP),通过下面的例子来看一下参数污染。
在信息收集阶段,我们需要尽量多的收集关于目标web应用的各种信息,比如:脚本语言的类型、服务器的类型、目录的结构、使用的开源软件、数据库类型、所有链接页面,用到的框架等
作者 Taskiller 操作系统指纹识别一般用来帮助用户识别某台设备上运行的操作系统类型。通过分析设备往网络发送的数据包中某些协议标记、选项和数据,我们可以推断发送这些数据包的操作系统。 只有确定了
https://github.com/EnableSecurity/wafw00f
0x01 Web 应用技术概览 1.1 架构 大多数 web 应用可以粗略划分为三个组件(component)。 1、客户端, 大多数情况下是浏览器。 2、服务端, Web 服务器接收客户端的HTTP请求并进行响应。另外,有时候 Web服务器只转发请求到应用服务器(Application Server),由应用服务器来处理请求。 3、后端存储, 后端存储一般是DBMS,用于查询和存储数据。 所有组件都有不同行为,这些不同行为将影响漏洞的存在性和可利用性。所有组件(无论是客户端还是服务端)都有可能产生漏洞或者
对于web应用的渗透测试,一般分为三个阶段:信息收集、漏洞发现以及漏洞利用。下面我们就分别谈谈每个阶段需要做的事情。
前 言 信息收集为渗透测试环节一个非常重要的阶段,它关系到后序列策划攻击的成功性。快速收集目标服务信息则需要测试人员熟练运用指纹识别技术。 指纹识别概念 组件是网络空间最小单元,Web应用程序、数据库、中间件等都属于组件。指纹是组件上能标识对象类型的一段特征信息,用来在渗透测试信息收集环节中快速识别目标服务。互联网随时代的发展逐渐成熟,大批应用组件等产品在厂商的引导下走向互联网,这些应用程序因功能性、易用性被广大用户所采用。大部分应用组件存在足以说明当前服务名称和版本的特征,识别这些特征获取当前服务信息
如今,一部手机就可以解决支付问题,因此有越来越多的人出门不带钱包了。从密码付款到扫码付款,再到指纹付款。但是苹果在近日的新品发布会上展示的Face ID,使刷脸付款成为了热点话题。 但是大家有没有想过,如果你在超市购物付款的时候,既没有带钱包也没有带手机怎么办?近期,英国的一家超市就可以实现用户动动手指完成付款了! 英国超市在全球首先实现通过静脉付款 据央视新闻报道,日前,英国伦敦布鲁内尔大学内的一家商店开始提供指静脉识别付款。说得简单一点,就是再对手指进行了相关设置之后,就能够动动手指轻松完成付款
指纹识别作为最新兴起的用户身份验证机制,已经被越来越多的应用程序所采用,相比传统的密码九宫格等验证方法,指纹识别更加安全,如今越来越多的安卓手机配备了指纹识别模块,我们就来尝试一下这一项新兴的技术
当你手机APP上刷着某些视频并多停留几秒,后续再刷视频的时候,是否有感觉到更多是推送同类型的视频;
毕业设计完成于2012年,现阶段关于图像的东西都是走神经网络了,本文仅可以作为背景知识和简单的课程设计参考,本文另附一个MFC演示程序见文末下载链接
EHole是一款对资产中重点系统指纹识别的工具,在红队作战中,信息收集是必不可少的环节,如何才能从大量的资产中提取有用的系统(如OA、VPN、Weblogic等),EHole旨在帮助红队人员在信息收集期间能够快速从C段、大量杂乱的资产中精准定位到易被攻击的系统,从而实施进一步攻击
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Infection Monkey是一款由以色列安全公司GuardiCore在2016黑帽大会上发布的数据中心安全检测工具,其主要用于数据中心边界及内部服务器安全性的自动化检测。 该工具在架构上,则分为Monkey(扫描及漏洞利用端)以及C&C服务器(相当于reporter,但仅仅只是用于收集monkey探测的信息)。 工具特性 1.多种传播攻击技术: 默认口令攻击 常用exp攻击 2.多种exp利用途径: SSH SMB RDP WMI Shellshock 3.C&C服务器端有着专门的可视化数据中心U
当我们回首手机圈不难发现两个关键词——金属机身以及指纹识别。虽然指纹识别功能并不是直到今年才出现在智能手机之上,在这一年中,各大手机厂商先是采用了与iPhone相同的正面指纹识别方案,然而没过多久便有厂商提出,指纹识别功能放在机身背面更好用(成本低才是真相);一时间,关于“内裤到底该正着穿,还是反着穿?”的争论,成为各大手机发布会必谈的话题之一。直到侧面指纹识别方案的出现,广大的手机用户才发现,原来指纹识别按钮也可以放在侧面,尤其是对于索尼Z系列这样拥有全平衡设计的机型,侧面指纹识别方案简直就像是为其量身定做一般,既最大限度的保留了手机原有的美感,又能够获得极佳的使用体验。
在之前的项目中,发现一些网站使用不同的客户端会得到不同的结果,比如使用浏览器访问正常没问题,但使用python写脚本或者curl请求就会被拦截,当时也尝试数据包1:1还原,但还是不能解决。
WAScan是一款开源工具,该工具采用的是基于黑盒的漏洞挖掘方法,这也就意味着研究人员无需对Web应用程序的源代码进行研究,它可以直接被当作成一种模糊测试工具来使用,并且能够对目标Web应用的页面进行扫描,提取页面链接和表单,执行脚本攻击,发送Payload或寻找错误消息等等。
当我们准备信息收集时,首选需要知道的是目标站的域名,然后在用whois查询查找域名所属者以及注册邮箱地址。 这里有几个在线whois查询的网站: https://www.whois.com http://whois.chinaz.com https://whois.aizhan.com 当然,有些域名有隐私保护,在我们查找到有用的信息时,把有用的信息保存下来。
在线指纹识别,在线cms识别小插件--在线工具 (bugscaner.com)(个人推荐)
2. WhatWeb:WhatWeb – Next generation web scanner.
说起指纹芯片,必须要提汇顶科技,这家一度是指纹芯片行业的王者。眼见它因为指纹芯片技术风靡起高楼,又眼见它因为指纹芯片的快速规模化商用,楼塌了。
简介: Nemo是用来进行自动化信息收集的一个简单平台,通过集成常用的信息收集工具和技术,实现对内网及互联网资产信息的自动收集,提高隐患排查和渗透测试的工作效率,用Go语言完全重构了原Python版本
针对某个企业进行渗透测试,通过前期信息收集,会收集到非常多的子域名,有大量应用系统需要我们做测试,当然不可能所有系统都是企业自研,也许会用到比较多的开源系统或者开源组件,那么如何针对大量目标进行指纹识别呢?
本论文标题《A Contactless Fingerprint Recognition System》
当今时代,随着移动智能手机的普及,指纹解锁早已是手机不可或缺的一个功能。除了现在比较新款的iPhone或者部分手机采用了Face ID之外,人们几乎天天都会用到指纹解锁技术。但你知道指纹解锁技术背后的原理吗?
随着深度学习等AI技术的成熟,生物识别成为了关注度较高的领域,指纹、人脸、虹膜等识别技术,正在越来越多的场景中得到应用。根据前瞻产业研究院的数据,目前中国生物识别技术的市场规模已超过300亿元,到2023年,这一数字将达到379亿元。虽然人脸识别、虹膜识别近几年大有成为「后起新贵」之势,但指纹识别凭借其“证据之王”的权威性和较高的安全性,仍然占据整个生物识别领域的半壁江山(52%)。
Scannerl是由Kudelski Securit开发的模块化分布式指纹识别引擎,它可以在单个主机上识别数以千计的目标指纹,也可以在多个主机上分布执行分布式的指纹识别。Scannerl会识别zmap到端口扫描的指纹内容。当前的Scannerl版本适用于Debian/Ubuntu/Arch(包括其他的一些发行版本),使用主/从(master/slave)架构,主节点会将工作(主机指纹)分配给其从节点(本地或远程),且整个部署对用户都是透明的。
智能核心是对认知能力的升级革命,从感知、认知到决策执行,目前基础理论层、技术层的发展已经达到认知层面的建模与分析,应用层则体现为利用智能技术解决各种多模态目标识别的速度和精度,本文整理了目前市场上智能识别领域的典型应用进展及部分厂商。
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