2018年 第19周 微信公众号精选安全技术文章总览

    洞见网安 2018-5-14

    0x1 kali下利用wifite破解wifi密码

    Linux网络安全 2018-05-11T10:55:42

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    本文介绍了在Kali Linux操作系统下使用wifite软件破解WiFi密码的详细步骤。首先，通过终端命令启动wifite软件，然后进行WiFi扫描并选择目标网络。接着，软件开始抓取数据包，并将抓取到的包存储在指定目录。为了破解密码，需要替换默认的密码字典为自定义的密码字典，这个过程可能需要根据系统差异进行多次尝试。文章还提到了破解成功后的操作，并附有友链申请公告，要求申请友链的网站必须满足特定条件。

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    0x2 利用WiFi钓鱼进行渗透测试

    Linux网络安全 2018-05-10T10:43:25

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    本文介绍了如何使用WiFipumpkin工具进行WiFi钓鱼渗透测试。通过搭建钓鱼热点，当用户连接后自动跳转到系统更新页面，诱导用户下载包含木马程序的更新程序。文章详细描述了设置钓鱼热点的步骤，包括开启热点、配置DNS欺骗模块、放置木马程序并启动服务。文章还提醒了在配置过程中可能遇到的错误，如代理设置问题，并提供了解决方法。最后，文章鼓励读者关注更多教程和博客，以获取更多相关信息。

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    0x3 WIFIPumPkin钓鱼（三）

    Linux网络安全 2018-05-09T17:01:05

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    本文详细介绍了WIFIPumPkin钓鱼攻击的第三部分操作步骤。首先，介绍了如何通过修改网站标题进行钓鱼攻击，并选择了SSLstrip-proxy选项来启用title-changer功能。接着，讲述了如何为钓鱼AP添加背景，并指出这种攻击主要在电脑端有效，手机端因浏览器限制可能测试不成功。随后，文章转向DNS劫持攻击，指导读者如何在DNS SPoofer模块中扫描目标、添加目标，并手动添加目标主机。最后，介绍了如何启动攻击，并展示了访问特定网站时自动跳转到钓鱼网站的效果。文章还鼓励读者探索更多玩法，并提供了论坛bbskali.cn作为技术支持，供读者发帖求助。

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    0x4 iptables基础知识介绍

    WalkingCloud 2018-05-09T11:43:52 35443

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    本文详细介绍了Linux系统中iptables防火墙的工作原理和配置方法。文章首先解释了iptables的工作流程，包括策略规则从上至下读取、匹配项确定后的行为执行、默认策略的设置等。接着，文章阐述了iptables的规则链，包括PREROUTING、INPUT、OUTPUT、FORWARD和POSTROUTING等，并举例说明了如何根据实际情况设置规则。此外，文章还对比了iptables中的拒绝动作REJECT和DROP的区别，并通过实际示例展示了如何使用iptables命令进行规则配置，包括设置默认策略、添加规则、查看规则链等。最后，文章提醒了iptables配置的持久性问题，并指出需要使用保存命令使规则永久生效。

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    0x5 如何防御鱼叉式网络钓鱼攻击？

    数据机器人 2018-05-07T13:39:42

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    0x6 VMware vSphere ESXi6 安装部署教程

    WalkingCloud 2018-05-07T12:00:00 © 35443

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    VMware vSphere ESXi6 安装部署教程

    虚拟化安全 操作系统安全 网络配置安全 安全工具使用 物理安全

    0x7 利用word加载木马

    Linux网络安全 2018-05-06T15:08:38

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    本文介绍了一种利用Microsoft Word文档加载远程木马的方法。首先，攻击者创建一个Word文档，并在其中插入一个特殊域，通过修改域的代码来指定远程服务器的IP地址和木马文件。具体操作步骤包括：新建Word文档，插入文档部件并选择公式，切换到代码视图修改DDEAUTO命令中的IP地址和木马文件路径，然后更新域并保存文档。当受害者打开该文档时，攻击者的服务器将接收一个shell，从而实现远程控制。需要注意的是，本文仅提供了攻击思路，具体的攻击步骤和细节请参考作者提供的博客和论坛。

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    0x8 用机器学习检测IOT设备中的DDOS攻击

    信息安全最新论文技术交流 2018-05-06T13:56:04

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    本文介绍了使用机器学习算法检测物联网(IoT)设备中DDoS攻击的方法。传统的基于门阀值的检测技术不适用于IoT设备的攻击特性，而机器学习算法可以有效减少假阳性检测结果。文章讨论了网络中间件在异常检测方面的限制，包括内存和处理能力的限制，并提出了适合IoT设备异常检测的特征：轻量级、协议无关和低内存实现。异常检测方法包括流量获取、按设备和时间分组、特征提取和二分类。研究人员通过创建IoT设备网络模型收集了正常和恶意设备流量，并模拟了三种常见的Mirai僵尸网络DDoS攻击。特征提取过程中，研究人员区分了无状态特征（如包大小、包间隔、协议）和有状态特征（如带宽、目的IP地址）。最后，文章提到了使用K近邻(KNN)、随机森林、决策树、支持向量机和深度神经网络等机器学习算法对IoT流量进行检测分类的结果，并提供了相关论文的链接。

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