网络安全等级保护测评管理制度模板

一款内网综合扫描工具，方便一键自动化、全方位漏扫扫描。 支持主机存活探测、端口扫描、常见服务的爆破、ms17010、redis批量写公钥、计划任务反弹shell、读取win网卡信息、web指纹识别、web漏洞扫描、netbios探测、域控识别等功能。 主要功能 1.信息搜集: 存活探测(icmp) 端口扫描 2.爆破功能: 各类服务爆破(ssh、smb、rdp等) 数据库密码爆破(mysql、mssql、redis、psql、oracle等) 3.系统信息、漏洞扫描: netbios探测、域控识别 获取目标网卡信息 高危漏洞扫描(ms17010等) 4.Web探测功能: webtitle探测 web指纹识别(常见cms、oa框架等) web漏洞扫描(weblogic、st2等,支持xray的poc) 5.漏洞利用: redis写公钥或写计划任务 ssh命令执行 6.其他功能: 文件保存 usege 简单用法 fscan.exe -h 192.168.1.1/24 (默认使用全部模块) fscan.exe -h 192.168.1.1/16 (B段扫描) —————

为方便管理员更为直观地观察网络安全状况以便迅速作出应变措施, 提出了基于集对分析的网络安全态势评估模型。首先对各个传感器的数据进行预处理, 得到服务器和攻击的规范化数据, 然后利用集对分析理论融合来自多个传感器的数据得到主机的安全态势, 最后采用自下而上的层次化安全态势量化评估模型, 以评估网络的整体态势。通过对DARPA 2000数据集的分析, 证明集对分析比传统方法更能够对网络态势所处的级别进行明确划分, 更好地得出整个网络简单的安全态势。

中文版 密码编码学与网络安全原理与实践

针对网络安全态势感知问题,该文对多种已有态势感知方法进行比较和分析,提出了一种基于神经网络的网络安全态势感知方法。首先,设计了一种基于BP(backprop-agation)神经网络的网络安全态势评估方法。然后,为了解决态势要素与评估结果之间的不确定性及模糊性问题,提出了一种基于RBF(radicalbasisfunction)神经网络的网络安全态势预测方法,利用RBF神经网络找出网络态势值的非线性映射关系,采用自适应遗传算法对网络参数进行优化并感知网络安全态势。通过真实网络环境的实验验证了该文提出方法在

一、缓冲区溢出原理 缓冲区溢出是因为在程序执行时数据的长度超出了预先分配的空间大小，导致覆盖了其他数据的分配区域，从而执行非授权指令，获取信息，取得系统特权进而进行各种非法操作导致程序运行失败、系统宕机、重新启动等后果。普通的程序员由于失误导致的缓冲区溢出可能只会导致程序无法运行而不会影响系统，但是如果黑客使用构造好的数据来进行缓冲区溢出攻击则可能获得超级管理员权限，非常危险。 二、实验流程 1. 系统环境 Windows操作系统；Visual c++ 6.0；ollydbg；ida pro； 2. 程序实例 3. 实验过程分析 （1）判断main函数的地址 （2）分析call语句对于栈空间的影响 （3）缓冲区溢出分析 （4）溢出结果及危害 三、防御手段 四、实验总结

针对等级保护2.0，将网络安全等级保护基本要求22239-2019转化为表格，并逐级区分，方便学习分析，对自身网络系统进行自我评估。 包括（安全通用要求、云计算安全扩展要求、移动互联网安全扩展要求、物联网安全扩展要求、工业控制系统安全扩展要求）

博客中使用的脱壳实验材料

演示计算机网络安全 此回购包含了我应邀在布加勒斯特大学计算机网络课程中为二年级学生提供的演讲材料。 您可以查看此演示文稿。 执照 本材料根据。

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