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滲透測試：完全初學者指南

為了解決cyber security種類的問題，作者（美）喬治亞·魏德曼 這樣論述：

所謂滲透測試是借助各種漏洞掃描工具，通過模擬黑客的攻擊方法來對網路安全進行評估。《滲透測試——完全初學者指南》作為入門滲透測試領域的理想讀物，全面介紹每一位滲透測試人員有必要了解和掌握的核心技巧與技術。本書分為20章，其內容涵蓋了滲透測試實驗室的搭建、Kali Linux的基本用法、編程相關的知識、Metasploit框架的用法、信息收集、漏洞檢測、流量捕獲、漏洞利用、密碼攻擊、客戶端攻擊、社會工程學、規避病毒檢測、深度滲透、Web應用測試、攻擊無線網路、Linux/Windows棧緩衝區溢出、SEH覆蓋、模糊測試/代碼移植及Metasploit模塊、智能手機滲透測試框架的使用等。 有別于其

他圖書的是，本書在這20章之外還增加了一個第0章，用來解釋滲透測試各個階段應該做的工作。《滲透測試——完全初學者指南》內容實用，理論與實戰相互輔佐。讀者借助於書中提及的各個工具，可復現每一個實驗操作，加深對滲透測試技術的進一步理解。無論是經驗豐富的信息安全從業人員，還是有志於從事信息安全行業的新手，都會在閱讀中獲益匪淺。本書還適合信息安全專業的高校師生閱讀。 [美]喬治亞·魏德曼（Georgia Weidman），是一位滲透測試專家和安全研究員，同時還是Bulb Security安全咨詢公司的創始人。她不僅多次在Black Hat、ShamooCon和DerbyCon等世界

各地的安全會議上發表演講，而且還親自傳授滲透測試、移動破解和exploit開發等專業課程。世界各國的報紙和電視都曾報道過她在移動安全領域的研究成果。DARPA的Cyber Fast Track（信息化項目快速通道）曾為她的移動設備安全主題立項，並給予她專門的資金支持。 第0章 滲透測試導論 1 0.1　滲透測試的各個階段　2 0.1.1　明確需求階段　2 0.1.2　資訊收集階段　3 0.1.3　威脅建模階段　4 0.1.4　漏洞分析階段　4 0.1.5　漏洞驗證階段　4 0.1.6　深度攻擊階段　4 0.1.7　書面彙報階段　5 0.2　小結　6 第1章 搭建虛擬滲透實

驗室　7 1.1　安裝VMware　7 1.2　安裝 Kali Linux　8 1.2.1　網路配置　11 1.2.2　安裝 Nessus　14 1.2.3　安裝其他軟體　18 1.2.4　安裝Android 模擬器　20 1.2.5　智能手機滲透測試框架　24 1.3　靶機虛擬機器　25 1.4　創建Windows XP靶機　25 1.4.1　Microsoft Windows上的VMware Player　26 1.4.2　Mac OS上的VMware Fusion　28 1.4.3　安裝並啟動Windows系統　29 1.4.4　安裝VMware Tools　32 1.4.5　關閉Win

dows防火牆　33 1.4.6　設置使用者密碼　34 1.4.7　設置靜態IP　34 1.4.8　調整網路登入模式　36 1.4.9　安裝一些存在漏洞的軟體　37 1.4.10　安裝Immunity Debugger和Mona　42 1.5　安裝Ubuntu 8.10 靶機　44 1.6　安裝Windows 7 靶機　44 1.6.1　創建用戶帳號　44 1.6.2　關閉自動*新　46 1.6.3　設置靜態IP位址　47 1.6.4　安裝第二塊網卡　47 1.6.5　安裝其他的軟體　48 1.7　小結　49 第2章 使用Kali Linux　50 2.1　Linux命令列　50 2.2　L

inux檔案系統　51 2.3　操作說明：查看參考手冊的命令　52 2.4　用戶許可權　53 2.4.1　添加用戶　53 2.4.2　把用戶添加到sudoers檔中　54 2.4.3　切換用戶與sudo命令　54 2.4.4　創建檔和目錄　55 2.4.5　檔的複製、移動和刪除　55 2.4.6　給檔添加文本　56 2.4.7　向檔附加文本　56 2.5　文件許可權　57 2.6　編輯檔　58 2.6.1　字串搜索　59 2.6.2　使用vi編輯檔　59 2.7　資料處理　60 2.7.1　grep　60 2.7.2　sed　61 2.7.3　使用awk進行模式匹配　62 2.8　套裝軟體管理

　62 2.9　進程和服務　63 2.10　網路管理　63 2.10.1　設置靜態IP位址　64 2.10.2　查看網路連接　65 2.11　Netcat——TCP/IP連接的瑞士軍刀　65 2.11.1　連接埠　66 2.11.2　開放式shell　67 2.11.3　反彈式shell　67 2.12　使用cron進行定時任務　68 2.13　小結　69 第3章　程式設計　71 3.1　Bash腳本　71 3.1.1　ping　71 3.1.2　腳本程式設計　72 3.1.3　運行程式　72 3.1.4　if語句　73 3.1.5　for迴圈　74 3.1.6　提煉資料　75 3.2　Py

thon程式設計　77 3.2.1　連接埠　79 3.2.2　Python中的if語句　79 3.3　編寫和編譯C語言程式　80 3.4　小結　82 第4章　使用Metasploit框架　83 4.1　啟動Metasploit　84 4.2　查找Metasploit模組　85 4.2.1　線上的模組資料庫　86 4.2.2　內置的搜索命令　87 4.3　設置模組選項　90 4.3.1　RHOST　90 4.3.2　RPORT　91 4.3.3　SMBPIPE　91 4.3.4　Exploit Target　91 4.4　有效載荷　92 4.4.1　查找可相容的有效載荷　92 4.4.2　試運

行　94 4.5　shell的種類　95 4.5.1　綁定型　95 4.5.2　反射型　95 4.6　手動設置有效載荷　95 4.7　Msfcli　98 4.7.1　查看説明資訊　98 4.7.2　查看可用選項　98 4.7.3　設置有效載荷　99 4.8　使用Msfvenom創建有效載荷　100 4.8.1　選取有效載荷　101 4.8.2　設定相關選項　101 4.8.3　選擇輸出格式　101 4.8.4　部署可執行檔　102 4.8.5　使用Multi/Handler模組　103 4.9　使用輔助類別模組　104 4.10　小結　106 第5章　資訊收集　108 5.1　開源情報收集（

OSINT）　108 5.1.1　Netcraft　109 5.1.2　whois　110 5.1.3　DNS偵查　111 5.1.4　收集郵寄地址　113 5.1.5　Maltego　114 5.2　埠掃描　117 5.2.1　手動埠掃描　118 5.2.2　使用Nmap進行埠掃描　119 5.3　小結　127 第6章　漏洞檢測　128 6.1　Nmap的版本檢測功能　128 6.2　Nessus　129 6.2.1　掃描策略　130 6.2.2　使用Nessus進行掃描　132 6.2.3　漏洞評級　135 6.2.4　漏洞掃描器的必要性　135 6.2.5　匯出Nessus的掃描結果　

136 6.2.6　漏洞研究　136 6.3　Nmap腳本引擎（NSE）　137 6.4　運行單獨的NSE腳本　139 6.5　Metasploit的掃描器模組　141 6.6　Metasploit漏洞檢驗功能　142 6.7　Web應用程式掃描　143 6.7.1　Nikto　144 6.7.2　攻擊XAMPP　145 6.7.3　默認登錄帳號　145 6.8　人工分析　146 6.8.1　檢測非標準埠　146 6.8.2　查找有效登錄名　148 6.9　小結　149 第7章　流量捕獲　150 7.1　流量捕獲網路　150 7.2　Wireshark的使用　151 7.2.1　流量捕獲　1

51 7.2.2　流量過濾　153 7.2.3　查看TCP會話　154 7.2.4　數據包解析　155 7.3　ARP緩存攻擊　155 7.3.1　ARP基礎　156 7.3.2　IP轉發　158 7.3.3　ARP緩存攻擊與Arpspoof　159 7.3.4　使用ARP緩存攻擊冒充預設閘道器　160 7.4　DNS緩存攻擊　161 7.4.1　入門　163 7.4.2　使用Dnsspoof　163 7.5　SSL攻擊　164 7.5.1　SSL基礎　165 7.5.2　使用Ettercap進行SSL中間人攻擊　165 7.6　SSL Stripping　167 7.7　小結　169 第8

章　漏洞利用　171 8.1　回顧MS08-067　171 8.1.1　Metasploit有效載荷　172 8.1.2　Meterpreter　173 8.2　利用WebDAV的默認口令　174 8.2.1　在目標Web伺服器上執行腳本　175 8.2.2　上傳Msfvenom有效載荷　175 8.3　攻擊開源phpMyAdmin　177 8.4　下載敏感文件　180 8.4.1　下載設定檔　180 8.4.2　下載Windows SAM文件　181 8.5　利用協力廠商軟體的緩存溢出漏洞　182 8.6　攻擊協力廠商Web應用　183 8.7　攻擊系統服務的缺陷　186 8.8　攻擊開源N

FS的漏洞　186 8.9　小結　188 第9章　密碼攻擊　190 9.1　密碼管理　190 9.2　線上密碼攻擊　191 9.2.1　字典　191 9.2.2　使用Hydra猜測用戶名和密碼　194 9.3　離線密碼攻擊　196 9.3.1　還原Windows SAM檔中的密碼雜湊值　197 9.3.2　通過物理訪問提取密碼雜湊值　199 9.3.3　LM與NTLM演算法　201 9.3.4　LM雜湊演算法的局限　201 9.3.5　John the Ripper　203 9.3.6　破解Linux 密碼　205 9.3.7　破解設定檔中的密碼　205 9.3.8　彩虹表　206 9.3.

9　線上密碼破解服務　206 9.4　使用Windows Credential Editor提取記憶體中的密碼明文　206 9.5　小結　207 第10章 用戶端攻擊　208 10.1　使用Metasploit有效載荷規避過濾規則　209 10.1.1　規避埠限制規則　209 10.1.2　HTTP和HTTPS有效載荷　210 10.2　用戶端攻擊　211 10.2.1　攻擊流覽器漏洞　212 10.2.2　攻擊PDF漏洞　219 10.2.3　攻擊Java漏洞　223 10.2.4　browser_autopwn　230 10.2.5　Winamp　232 10.3　小結　235 第11

章 社會工程學　236 11.1　SET　237 11.2　魚叉式釣魚攻擊　237 11.2.1　選擇有效載荷　238 11.2.2　選項設置　239 11.2.3　檔命名　240 11.2.4　單個郵箱或者批量地址　240 11.2.5　創建範本　240 11.2.6　設置收件人　241 11.2.7　設置會話受理端　242 11.3　Web攻擊　243 11.4　群發郵件攻擊　245 11.5　組合攻擊　248 11.6　小結　248 第12章 規避病毒檢測　249 12.1　木馬程式　249 12.2　防毒軟體的工作原理　252 12.3　Microsoft Security Esse

ntials　252 12.4　VirusTotal　254 12.5　規避防毒軟體的查殺　255 12.5.1　編碼技術　255 12.5.2　交叉編譯　258 12.5.3　Hyperion加密　261 12.5.4　使用Veil-Evasion規避防毒軟體檢測　262 12.6　遠在天邊近在眼前的“隱藏”方法　266 12.7　小結　266 第13章 深度滲透　268 13.1　Meterpreter　268 13.1.1　upload命令　269 13.1.2　getuid命令　270 13.1.3　其他命令　270 13.2　Meterpreter腳本　271 13.3　Metas

ploit的深度滲透模組　272 13.4　Railgun　274 13.5　本地許可權升級　274 13.5.1　面向Windows的getsystem命令　275 13.5.2　面向Windows的本地許可權提升模組　276 13.5.3　繞過Windows上的UAC　277 13.5.4　Linux上的Udev許可權提升　278 13.6　本地資訊收集　283 13.6.1　搜索文件　283 13.6.2　鍵盤記錄　283 13.6.3　收集密碼　284 13.6.4　net命令　286 13.6.5　另闢蹊徑　287 13.6.6　Bash的歷史文件　287 13.7　橫向移動　288

13.7.1　PSExec　288 13.7.2　傳遞雜湊值　290 13.7.3　SSHExec　291 13.7.4　冒用權杖　293 13.7.5　Incognito　293 13.7.6　SMB捕獲　294 13.8　跳板　297 13.8.1　向Metasploit中添加路由　298 13.8.2　Metasploit埠掃描器　299 13.8.3　通過跳板執行漏洞利用　300 13.8.4　Socks4a和ProxyChains　300 13.9　持久化　302 13.9.1　添加用戶　302 13.9.2　Metasploit持久化　303 13.9.3　創建Linux cro

n作業　304 13.10　小結　305 第14章 Web應用測試　306 14.1　使用Burp Proxy　306 14.2　SQL注入　311 14.2.1　檢測SQL注入漏洞　312 14.2.2　利用SQL注入漏洞　313 14.2.3　SQLMap　313 14.3　XPath 注入　315 14.4　本地檔包含　317 14.5　遠程檔包含　319 14.6　命令執行　320 14.7　跨站腳本攻擊　322 14.7.1　檢測反射型XSS漏洞　322 14.7.2　BeEF與XSS　323 14.8　跨站請求偽造　327 14.9　使用W3AF掃描Web應用　328 14.10

　小結　329 第15章 攻擊無線網路　331 15.1　配置　331 15.1.1　查看可用的無線網卡　332 15.1.2　掃描無線接入點　332 15.2　監聽模式　333 15.3　捕獲數據包　334 15.4　開放網路　335 15.5　有線等效加密　335 15.5.1　WEP的弱點　338 15.5.2　用Aircrack-ng破解WEP金鑰　338 15.6　WPA　342 15.7　WPA2　342 15.7.1　企業架構網路的聯網過程　343 15.7.2　個人架構網路的聯網過程　343 15.7.3　四次握手　343 15.7.4　破解 WPA/WPA2金鑰　345 1

5.8　WiFi保護設置　348 15.8.1　WPS的問題　348 15.8.2　用Bully 破解 WPS　349 15.9　小結　349 第16章 Linux棧緩衝區溢位　350 16.1　記憶體相關的理論　350 16.2　Linux 緩衝區溢位　353 16.2.1　程式漏洞實例　353 16.2.2　蓄意崩潰　355 16.2.3　運行GDB調試工具　356 16.2.4　引發程式崩潰　361 16.2.5　操縱EIP　363 16.2.6　命令劫持　364 16.2.7　小端位元組序　366 16.3　小結　367 第17章 Windows系統的棧緩衝區溢位　368 17.1

　檢索War-FTP的已知漏洞　369 17.2　蓄意崩潰進程　371 17.3　尋找EIP　373 17.3.1　創建迴圈模式字串，判斷關鍵溢出點　373 17.3.2　驗證偏移量　377 17.4　劫持執行程式　379 17.5　獲取shell　384 17.6　小結　389 第18章 SEH覆蓋　390 18.1　SEH覆蓋　391 18.2　把控制傳遞給SEH　395 18.3　在記憶體中搜索攻擊字串　396 18.4　POP POP RET　400 18.5　SafeSEH　401 18.6　使用短跳轉（short jump）　405 18.7　選用有效載荷　406 18.8　小結

　407 第19章 模糊測試、代碼移植及Metasploit模組　409 19.1　模糊測試　409 19.1.1　原始程式碼審計法檢測bug　409 19.1.2　模糊測試法審計TFTP伺服器程式　410 19.1.3　引發崩潰　411 19.2　移植代碼　415 19.2.1　查找返回位址　418 19.2.2　替換shellcode　419 19.2.3　編輯exploit　419 19.3　編寫MSF模組　421 19.3.1　相似模組　423 19.3.2　移植代碼　424 19.4　攻擊緩解技術　428 19.4.1　Stack Cookie　429 19.4.2　位址空間佈局隨

機化（ASLR）　429 19.4.3　資料執行保護（DEP）　430 19.4.4　強制代碼簽名機制　430 19.5　小結　431 第20章 使用智慧手機滲透測試框架　432 20.1　移動設備的攻擊向量　432 20.1.1　短信　433 20.1.2　NFC　433 20.1.3　二維碼　433 20.2　智能手機滲透測試框架　434 20.2.1　安裝　434 20.2.2　Android模擬器　436 20.2.3　給移動設備添加調試解調器　436 20.2.4　建立Android App　436 20.2.5　部署被控端App　437 20.2.6　建立SPF會話　438 20

.3　遠程攻擊　440 20.4　用戶端攻擊　441 20.4.1　用戶端shell　441 20.4.2　USSD遠程控制　443 20.5　惡意應用程式　445 20.6　移動平臺的深度滲透測試　451 20.6.1　資訊收集　452 20.6.2　遠程遙控　453 20.6.3　用作跳板　454 20.6.4　許可權提升　459 20.7　小結　460

入侵

為了解決cyber security種類的問題，作者羅伯．歐哈洛 這樣論述：

　　獲獎無數且身為《華盛頓郵報》（Washington Post）記者的作者羅伯．歐哈洛二世（Robert O’Harrow, Jr.）在本書中，對民營的數據處理業者和科技公司在九一一事件後與政府聯手出擊一事，做出鉅細靡遺的披露，令人膽寒，這些民營企業和政府在反恐議題上的結合，已主導了不少計畫並打造出一個全新的玩意兒：安全暨產業複合體（Security-industrial Complex）。歐哈洛本著多年的調查，在本書中闡述政府如今是如何地依賴這些尚在萌芽中的民營數據處理業者，利用對方所儲存有關我們生活每個層面的資訊來推動本土的安全，並打贏與恐怖主義的戰爭。　　 　　我們可以試想一下如下

的情況：當你在使用行動電話時，電話公司就能立刻得知你身在何處，以及在何時撥打些什麼電話，如果你使用到折扣卡，那麼你所採購的一切相關資料，就會被上述業者記錄、側繪（profiled）和分析。此外，許多新車都裝有內建的設備，好讓那些公司可以追蹤到你的一舉一動，所有的細微末節都難逃其法眼。軟體公司和資訊業者甚至還能夠展示出座標式連結分析圖，顯示出我們每個人在房間內是如何地與其他每個人互動，因此，你和每位工作同仁、室友、家人以及其他人的一舉一動都盡收眼底。還有，幾乎每個人都可以不到五十美元的價格買到有關你的檔案，包括幾乎會讓對方以盜用身份（identity theft）論罪的每一樣資料。　　 　　這看

起來似乎有點像科幻小說，但卻是這個國家資訊產業的例行性事務。這個產業的成長已愈來愈快速，而且也逐漸成為美國政府所無可替代的新夥伴。　　 　　歐哈洛擁有別人所難以企及的管道，因而得以告訴我們在這個新世界中各個重要「玩家」的內幕，從軟體發明家到反情報官員都盡在其中。他透露出政府是如何在上述民營公司的協助下，建構出一個全國性的基層情報組織，再者，他還探討了此一新安全體系會對我們在公民自由、自治和隱私權的傳統論述上產生何種衝擊，以及會以何種型態對我們帶來威脅，而在不知不覺間傷害到我們社會中若干最值得珍視的價值，甚至在它提供給我們安全感的同時，這股威脅仍不可輕忽。這份讓人瞠目結舌的檢討報告可以引領讀者進

入祕密之牆的後面，並顯示我們是如何地在沒什麼規範可以導引和保護自己的情況下，正倉促地把大家給推向一個監控設備無所不在的社會。因此，在這個以國內情報掛帥的高科技新世界裡，我們真的已變得無處可藏。 作者簡介 羅伯．歐哈洛 　　為《華盛頓郵報》的記者及美國調查報導中心（Center for Investigative Reporting）的會員，曾以幾篇探討隱私權和科技的文章擠進普利茲獎（Pulitzer Prize）的決賽圈，並贏得二○○三年度的卡內基報導獎（Carnegie Mellon Cyber Security Reporting Award），目前居住在維吉尼亞州的阿靈頓市（Arling

ton）。充滿話題性的美國調查報導中心為非營利性機構，曾投注不少時間和金錢於新聞故事上，再推出相關的文件資料和書籍，以揭發社會的不公不義和濫權現象，最後更進一步敦促各界做最詳實的調查。要想了解更多相關資訊可上網參閱，網址為www.muckraker.org。

基於深度學習物件辨識之機械手臂軌跡規劃

為了解決cyber security種類的問題，作者蔡佳利 這樣論述：

「工業4.0(Industry 4.0)」概念，其主軸為智慧系統(Intelligent System)與網路實體化系統(Cyber Physical System)，引領全球工業已進入智慧製造時代，象徵工業4.0 的發展已成現今國際發展潮流和趨勢。因應第四次工業革命發展趨勢，工業機器人與自動化設備密不可分關係，也是國家工業發展的重點，要達到此無人工廠之工業自動化的目標，電腦控制系統除了必須以攝影機作為眼睛，擷取製造工件圖片，同時還須具備人工智慧，對製造工件種類、位置、方位角度進行自動辨識，最後，再由機械手臂作為手部，自動控制手臂手爪，將工件以正確的角度方位，平穩的夾取至指定的位置。

本文的目的是利用一個具有視覺系統的六軸機械臂進行物體識別，利用深度學習以正確顯示和準確地分辨目標物，將目標物分類捕捉物件的座標位置和形狀，並將數據資訊傳到機械手臂控制器，以便機械手臂準確無誤地由規劃的軌跡夾送至特定的位置與方位，穩定產品品質暨提升生產技術。 本研究以生產工具組之自動化工廠為模擬系統，將隨機散落不同位置與方位的五件工具，透過自動辨識，取得工具種類、位置與方位的資訊，再將各件工具以機械手臂自動夾取至工具盒。要達成本研究目的，首先以OpenCV 為基礎撰寫Python 程式，將攝影機取得之影像進行去雜訊濾波，轉成灰階、去背，再轉換為二值化圖片，接著進行圖片腐蝕與膨脹，獲

得影像輪廓，並依圖片影像輪廓分別取得各獨立工件外型形狀、位置與方位角度。獲得各工件外型輪廓後，為辨識工件種類，本研究以深度學習之卷積類神經網路(CNN)進行辨識，透過卷積類神經網路辨識前，先以資料擴增(Data Augmentation)技術產生不同大小、位置、角度與翻轉之大量圖片資料進行模型訓練，訓練完成後之模型，除外型極為相似的兩類圖片，有少許辨識錯誤外，多數圖片都能正確辨識工件種類，準確率(Accuracy)達96%。最後，進行六軸關節型機械手臂順向運動學與反向運動學座標軸矩陣轉換，將空間位置與方位轉換為六軸伺服馬達之旋轉角度，再以cubic spline 進行軌跡規劃，以位置、轉速與旋

轉加速度為連續變化，產生機械手臂平穩運動軌跡，將工件正確放入工具盒中。 本文將目前產業界常用之物件辨識方法，機械手臂運動控制與軌跡規劃，透過程式開發，建置系統化模擬分析，對產業界工程師與學校研究生，在產業自動化中，人工智慧物件辨識與機械手臂控制學理及技術能力之提升，應有助益。以本文為基礎，使用景深攝影機判斷工件之高度距離，及使用其他特徵或更新型之類神經網路，辨識外型極相似之物件，以提升辨識準確率，可作為未來進一步之研究目標。