内网渗透-横向移动 #建立ipc连接并将后门添加至计划任务 前置条件:获取到某域主机权限->得到明文或者hash,通过信息收集到的用户列表当做用户名字典->用得到的密码明文当做密码字典 本次移动流程:尝试建立连接(ipc)->创建计划任务(at|schtasks)->执行命令,上传后门 什么是IPC? IPC(Internet Process Connection)是共享"命名管道"的资源,它是为了让进程间通信而开放的命名管道,可以通过验证用户名和密码获得相应的

介绍:IPC$(Internet Process Connection) 是共享 " 命名管道 " 的资源,它是为了让进程间通信而开放的命名管道,通过提供可信任的用户名和口令,连接双方可以建立安全的通道并以此通道进行加密数据的交换,从而实现对远程计算机的访问. 四种默认共享: 共享名------资源----------------------注解 C$-----------C:------------------------默认共享 D$-----------D:-----------

运行环境在上两篇文章中已经搭建 1. 创建一个service (与 docker run 类似 ,创建一个 container) docker service create --name demo busybox sh -c "while true;do sleep 3600; done" 查看 容器运行情况 docker service ps demo 说明 demo 容器 是运行 在 docker-host 上的 查看 创建的 service docker service ls 其

导读 在Linux环境下,我们很轻易就能得心应手地通过命令操作一切事物,在Windows下,Powershell也算是后起之秀,提供大量的cmdlet以及c#的横向拓展.下面将由小编带领大家通过Powershell实现文件夹共享,当然文中也不会冷落cmd这枚老将. 文件夹共享概述 共享文件夹的应用非常广泛,客户端对服务器端进行文件管理,局域网文件直传等等,在linux下,可以简单的安装smaba协议,简单的配置之后即可使用.在windows下,可以通过图形化的操作开启这项功能,当然带着一点极客风

1  采集模块整体架构 采集模块主要分为三大块. Ceilometer:用于采集数据并处理数据后发送到gnocchi服务去存储 Gnocchi:用于将采集数据进行计算合并和存储并提供rest api方式接收和查询监控数据 Aodh:主要负责告警功能 1.1  Ceilometer架构 Ceilometer-polling服务:通过调用多个采集插件(采集插件在setup.cfg中有定义,ceilometer.poll.compute对应的就是采集插件)收集信息,这个服务收集的是有关虚拟机资源使用情

Atitit learn by need 需要的时候学与预先学习知识图谱路线图 1. 体系化是什么 架构 知识图谱路线图思维导图的重要性11.1. 体系就是架构21.2. 只见树木不见森林21.3. 知识图谱路线图的优点优点需要的21.4. 思维导图 大纲性 集成化22. 文字化>>表格化>>脚本化,可视化23. 如何体系化23.1. 分类,单根继承23.2. 一点带线,以线带面23.3. 纵向,横向抽象拓展23.4. 拓展和应用23.5. 以点带面,全方位网状  拓展33.6.

一.需求: 1.数据抓取:目标数据的下载.解析.入库功能. 2.数据服务:黑名单.灰名单等查询服务. 3.平台监控:平台各个模块的数据实时监控. 二.WEB端效果展示: 三.架构设计 下载器.解析器.持久器.调度器都支持独立部署,可横向拓展部署多台服务.解耦.下载器内部开启多线程下载:解析器从待解析队列取数据,分支抽链.解析:调度器和持久器都放在web工程中,项目启动时抓取任务初始化+持久器任务开启.下载器.解析器.调度器.持久器都依赖于底层基础DAO服务. 四.技术选型 1.下载器和解析器:尝

Service文件 开门见山,直接来看两个实际的服务配置文件吧. 第一个配置是 CoreOS 系统中 Docker 服务的 Unit 文件,路径是 /usr/lib/systemd/system/docker.service,可以看到其中的内容相当精简易读. [Unit] Description=Docker Application Container Engine Documentation=http://docs.docker.com After=docker.socket early-do

关于一个WEB前端的职业规划,其实是有各种的答案,没有哪种答案是完全正确的,全凭自己的选择,只要是自己选定了, 坚持去认真走,就好.在这里,我只是简要说一下自己对于这块儿内容的理解.有一个观点想要分享给大家的是:任何规划和目标的实现都依赖于知识的积累,而知 识的积累来源于学习及学习后大量的实践.我提供一个实践途径,我们可以在工作之余的时间在网上或外包公司那里接一些私单做,因为目标不是赚钱,我们可以用 最低的价格来提升自身竞争力,获得大量订单就意味着获得大量的实践机会,同时,还有一些收入作为工作成

Atitit usrQBK1600 技术文档的规范标准化解决方案 1.1. Keyword关键词..展关键词,横向拓展比较,纵向抽象细化拓展知识点1 1.2. 标题必须有高大上词汇,参考文章排行榜,1 1.3. 标题带语言关键词c#.net js javascript  c++ python1 1.4. 标题最好有英文版本的,方便英文查询1 1.5. 标题atitit前缀,attilax总结结尾方便查询1 1.6. 标题后面带上版本号v2 qbf等,方便时间对比1 1.7. 正文要求 修辞好(引

Atitti 知识图谱构建方法attilax 总结   1.1. 知识图谱schema构建(体系化)1 1.2. 纵向垂直拓展(向上抽象,向下属性拓展)2 1.3. 横向拓展2 1.4. 网拓展2 1.5. a) 推理2 1.6. c) 相关实体挖掘 2 2. other3 2.1. 面向站点的包装器(Site-specificWrapper)3 2.2. 5. 知识图谱的更新和维护3   a) 实体对齐  实体对齐(Object Alignment 各大搜索引擎公司普遍采用的方法是聚类.聚类的

伴随着信息科技日新月异的发展,信息呈现出爆发式的膨胀,人们获取信息的途径也更加多样.更加便捷,同时对于信息的时效性要求也越来越高.举个搜索场景中的例子,当一个卖家发布了一条宝贝信息时,他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来.点击.购买啦,相反,如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来,估计这个大哥就要骂娘了.再举一个推荐的例子,如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子,今天想买一副泳镜去游泳,但是却发现系统在不遗余力地给他推荐袜子.鞋子,根本对他今天寻找泳镜的行为视而不见,估计这哥们心里就

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转自:http://blog.csdn.net/ransom0512/article/details/50440316 简介 VoltDB数据库是一个分布式,可扩展,shared-nothing的内存数据库.使用Java 写的存储过程来定义事务.使用标准SQL访问数据,使用并行的单线程处理方式确保数据一致性,同时避免了传统数据库的锁,插销,资源管理开销. VoltDB具有如下特点: 高吞吐量:百万次每秒 横向拓展:可以根据需求自由拓展,性能线性增长. 高可用性:数据支持副本.也可以持久化保存.除

暑假闲得蛋痒,混混沌沌,开始看<Data-Intensive Text Processing with mapReduce>,尽管有诸多单词不懂,还好六级考多了,虽然至今未过:再加上自己当研究僧有一段时间了,经书尚且能懂:故本书大概内容及技术还是理解的.一种闲散的心态开始了对一本技术型书籍的啃读. 此外,看到本校论坛上的技术帖如此冷清,八卦帖依然火爆…..堂堂985+211理工学校的猛男,悍妹,难道都思春去了:实在不给力.闲话少说,开帖(尼玛,最近键盘总是在码字到某个字符的时候突然卡死,弃之,

对于web前端开发,对现今前端的发展,中国的发展还很落后,中国没有Jquery,没有Node.js,其中最主要的一点是,中国的前端比较封锁,大家都没有分享的觉悟.回头看看,那些发展比较快的行业.软件,为什么发展那么快,最重要的他们愿意分享,开源自己的代码.我很喜欢做前端开发.要说做业务是挑战自己,做前端开发也是很挑战自己的,因为信息更新速度很快,要断的学习,去研究.下面是我来网上转来的一篇文章,写的很有道理.希望我们做前端开发的人心能静下了,好好的学习.因为要学习的知识太多了.在这里我说一句,三

2010年IEEE Secon的一篇文章.当然了,应该是之前就写好了,发表过,还是直接投到Secon了呢?直接投的吧,Secon不接受已发表过的吧. 本文的着笔点:有线网与DSAN(启用了DSA特性的WLAN)集成的情况下的TCP性能研究.就是DSAN网与传统网路通信时,其整体的TCP性能研究.场景就是“最后一英里”,典型的可以想象的是,家里的光纤到户,连一个BS,然后呢,所有的手机.PAD.Laptop等终端都通过BS上网.而这部分无线节点都启用了DSA特性,那这就是一个典型的本文要研究的一个

一.Storm中执行的组件      我们知道,Storm的强大之处就是能够非常easy地在集群中横向拓展它的计算能力,它会把整个运算过程切割成多个独立的tasks在集群中进行并行计算.在Storm中,一个task就是执行在集群中的一个Spout或Bolt实例.      为了方便理解Storm怎样并行处理我们分给它的任务,这里我先介绍一下在集群中涉及到Topology的四种组件: Nodes(machines):集群中的节点,就是这些节点一起工作来执行Topology. Workers(JVM

记得在上一篇文章“Java集群--大型网站是怎样解决多用户高并发访问的”的结尾处本人阐述了数据库的高可用的一种方案----实现主从部署,那么今天,就让我聊聊本人关于数据库的一些所思所想吧! 下面是本人对数据库的高可用性的一些看法: 提出原因:当网站或运用为用户提供服务时,防止单点故障问题,并且通过一定的分发策略来提升数据库的安全性和可用性. 问题注重点:架构的可拓展性,而常用的拓展手段有两种,分别是Scale-up和Scale-out.那么何为Scale-up和Scale-out呢?Scale-

Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据.但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂. 有需求也就有创造,在Hadoop基本奠定了大数据霸主地位的时候,很多的开源项目都是以弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.而在这个节骨眼上Storm横空出世了. Storm带着流式计算的标签华丽丽滴出场了,看看它的一些卖点: 分布式系统:可横向拓展,现在的项目不带个分布式特性都不好意思开源. 运维简单:Storm的部署的确简单.虽然没有Mon