1.   auxiliary/scanner/smb/smb_ms17_010      //扫描检测漏洞辅助模块 扫描结果这里可以看到 2,3,4这几台主机存在此漏洞! 2.     auxiliary/admin/smb/ms17_010_command      //扫描445在线主机 MS17_010漏洞利用需要开放445 smb服务 3.     exploit/windows/smb/ms17_010_eternalblue     //漏洞利用模块 漏洞利用成功后如图所示,提示 E…

1.   auxiliary/scanner/smb/smb_ms17_010      //扫描检测漏洞辅助模块 扫描结果这里可以看到 2,3,4这几台主机存在此漏洞! 2.     auxiliary/admin/smb/ms17_010_command      //扫描445在线主机 MS17_010漏洞利用需要开放445 smb服务 3.     exploit/windows/smb/ms17_010_eternalblue     //漏洞利用模块 漏洞利用成功后如图所示,提示 E…

本次用到的环境: kali(2016.2)32位系统.ip地址:192.168.1.104 目标靶机为:win7sp1x64系统(关闭防火墙),ip地址:192.168.1.105 ================================= 若kali为64位 windows为32 需要安装wine32 ,但64位的kali下无法apt-get install wine32 在执行exploit时会出现 : it looks like wine32 is missing, you sho…

llinux epoll系列4 利用epoll_wait实现非阻塞的connect connect函数是阻塞的,而且不能设置connect函数的timeout时间,所以一旦阻塞太长时间,影响用户的体验,所以就出来一个需求,硬要设置connect的timeout时间. 实现方法:先把connect函数变成非阻塞的,然后用设置epoll_wait的timeout时间,用epoll_wait等待connect的完成. #include <stdio.h> #include <unistd.h&…

linux epoll系列3 利用epoll_wait设置timeout时间长度 epoll_wait函数的第四个参数可以设置,epoll_wait函数的等待时间(timeout时间长度). 例子1,是接收端. 例子2,是发送端. 例子1,接收端 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <unistd.h> #include <sys/types.h> #include <sys/socket.h…

linux epoll系列2 利用epoll_wait查看是否可以送信 write函数本来是非阻塞函数,但是当缓存区被写满后,再往缓存区里写的时候,就必须等待缓存区再次变成可写,所以这是write就变成了阻塞了,这个进程或者线程就堵住了,不能被响应了. epoll_wait函数可以判断出,缓存区是否可写,可写后再调用write函数,这样就避免了write函数被阻塞. 例子1,是接收端. 例子2, 是会发生阻塞的发送端. 例子3,利用了epoll_wait,所以是不会发生阻塞的. 例子1,接收端…

metasploit常用服务扫描和利用模块 SMB扫描 smb枚举auxiliary/scanner/smb/smb_enumusers 扫描命名管道auxiliary/scanner/smb/pipe_auditor 通过SMB管道可以访问的RCREPC服务auxiliary/scanner/smb/pipe_dcerpc_auditor 扫描SMB2协议auxiliary/scanner/smb/smb2 扫描smb共享文件auxiliary/scanner/smb/smb_enumshar…

本篇主要是为了记录UCB策略与Gradient策略在解决Multi-Armed Bandit问题时的实现方法,涉及理论部分较少,所以请先阅读Reinforcement Learning: An Introduction (Drfit) 的2.7,2.8的内容.为了更深入一点了解UCB策略,可以随后阅读下面这篇文章: [RL系列]Multi-Armed Bandit笔记补充(二)—— UCB策略 UCB策略需要进行初始化工作,也就是说通常都会在进入训练之前先将每个动作都测试一变,保证每个动作被选择…

在此之前,请先阅读上一篇文章:[RL系列]Multi-Armed Bandit笔记 本篇的主题就如标题所示,只是上一篇文章的补充,主要关注两道来自于Reinforcement Learning: An Introduction 的课后习题. 第一题为Exercise 2.5 (programming),主要讨论了Recency-Weighted Average算法相较于Sample Average算法的优点所在.练习内容大致为比较这两种算法在收益分布为非平稳分布的情况下的表现情况,主要的评价指标…

原文:http://blog.csdn.net/heyewu4107/article/details/71009712 高并发场景系列(一) 利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下减库存 问题描述:某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 SELECT * from goods where ID =1 for update; UPDATE goods set stock…