把Kali桌面文件夹挪进metasploit-framework目录,该怎么操作才不影响正常使用?
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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kali linux-msf-ssh爆破
使用 nmap(-A -T4参数) metasploit (直接search 查找,然后 use利用就好了)本模块将测试SSH登录,在一系列的机器和报告成功登录。如果你有一个数据库加载插件和连接到一个数据库,该模块会记录成功登录和HOSTS使您可以跟踪您的访问。
0x19.第十九课 MetaSploit对cve-2019-0708的漏洞攻击复现.pdf
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利用Metasploit进行渗透测试
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Kali Linux 2020 启动引导选项说明、系统安装与配置
Kali Linux 从发行以来,历经多次更新,2020 年的更新最为彻底,首次引入非 root 用户作为默认账号,默认桌面也从原先的 gnome 改为 xfce。本篇非技术性较强的博客,正值新版 Kali 史诗级更新,记录一下过去这些年里安装 Kali 遇到的一些问题,而且还对启动引导选项作了说明。 原创文章 59获赞 34访问量 6万+ 关注
kali linux msf系列视频教程
kali linux msf系列教程 -------------------------------------------- kali msf 系列 第一章虚拟机使用 kali msf 系列 第一章虚拟机使用 kali msf 系列 第二章MSF基础使用+第一个实验 kali msf 系列 第三章浏览器漏洞提权 kali msf 系列 第四章利用快捷方式漏洞进行渗透提权 kali msf 系列 第五章利用PDF渗透提权 kali msf 系列 第六章爆破模块讲解 kali msf 系列 第七章木马生成 kali msf 系列 第八章木马免杀 kali msf 系列 第九章持续控制
基于Kali Linux的SQL注入微信后台测试研究.pdf
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基于Kali Linux的渗透测试方法探析.pdf
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Windows安装Kali Linux[代码]
本文详细介绍了在Windows系统上通过WSL安装Kali Linux的步骤。Kali Linux是一个基于Debian的开源Linux发行版,适用于渗透测试、安全研究等任务。文章涵盖了多种安装方式,包括Installer安装、Pre-built VMs安装、云主机、容器启动等,重点介绍了WSL安装的具体步骤,包括开启虚拟化平台和WSL功能、设置WSL2版本、从Microsoft Store安装Kali Linux、解决常见错误等。此外,还介绍了如何启动和停止Kali Linux子系统,以及如何安装GUI桌面(Win-KeX)和更多工具软件。最后,提供了删除Kali Linux子系统的方法。
IIS6.0最完整的利用,从远程利用,到本地提权,再到常见失败原因(CVE-2017-7269)1
背景网上看到的 iis6.0(cve-2017-7269)的利用文章,要么只有远程利用不包含本地提权,要么包含本地提权却没有常见失败原因,故有此文本篇文章面向有
2021年7月18日测试 - Windows渗透测试部分【Write UP】.pdf
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OSCP网络安全认证
OSCP认证,是一个专门针对Kali Linux渗透测试培训课程的专业认证。该认证机构声称,OSCP认证是一个区别于所有其它认证的考试,考试全程采取手动操作的方式,而不设笔试环节。
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系统2应用测试实验文档 实验原理 通过ISF工控漏洞利用框架,利用s7_300_400_plc_control的漏洞,使S7-300/400PLC启停脚本,ISF(Industrial Exploitation Framework),ISF是一款基于python编写的类似metasploit的工控漏洞利用框架,其中Exploit模块,包含了普遍性较高的工控协议的一些漏洞利用模块。 实验目的 通过ISF工控漏洞利用框架,利用s7协议的漏洞,使S7-300/400PLC应用软件自动停止。 实验环境 (1)攻击机:Kali Linux虚拟机(环境自带) (2)靶机:win10(环境自带) 推荐课时数:2课时 实验步骤 步骤一:开启并配置serverdemo应用程序 在win10中开启serverdemo工业软件,如下图1所示: 图1 serverdemo 打开serverdemo应用程序的界面,如下图2所示: 图2 serverdemo界面 查询win10主机的IP地址,在命令行窗口中输入如下命令: ipconfig 得到的结果如下图3所示: 图3 查询IP地址 打开serverdemo应用
透视CobaltStrike(一)——PE类Beacon分析 .pdf
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仅仅为了大家更好的学习!
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CVE-2020-0796微软SMBv3协议RCE复现1
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【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文聚焦于利用鲸鱼优化算法(WOA)对深度学习预测模型中的关键超参数进行智能优化,提出了一种融合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测架构(WOA-CNN-LSTM)。通过将WOA算法引入模型调参过程,实现了对CNN-LSTM中学习率、批大小、卷积核数量、LSTM单元数等超参数的全局最优搜索,有效克服了传统手动调参效率低、易陷入局部最优的问题。研究基于Matlab平台完成代码实现,结合时间序列预测任务验证模型性能,在光伏发电功率预测、电力负荷预测等能源系统建模场景中展现出较高的预测精度与鲁棒性。文中配套提供了完整的仿真代码与实验数据集,支持结果复现与后续扩展研究。; 适合人群:具备机器学习与深度学习基础知识,熟悉Matlab编程环境,从事新能源预测、智能电网、时间序列分析等相关领域的科研人员、工程技术人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①解决深度学习模型中超参数调优耗时耗力的问题,提升调参自动化水平;②提高能源系统中光伏出力、负荷变化等非平稳时间序列的预测准确性;③为智能调度、电力市场决策、微电网运行等实际应用场景提供高精度的数据支撑; 阅读建议:此资源强调优化算法与深度学习模型的深度融合,建议读者在学习过程中结合所提供的Matlab代码,深入理解WOA的收敛机制、CNN-LSTM的特征提取与时序建模能力,并尝试将其应用于其他预测任务中进行对比验证与改进优化。
移动卡车运输车上的对流热传递与空气动力学.zip
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