❿⁄₁₄ ⟦ OSCP ⬖ 研记 ⟧ 密码攻击实践 ➱ 传递Net-NTLMv2哈希

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横向移动 ➢ 密码攻击 ➢ 传递Net-NTLMv2哈希🔥🔥🔥
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目录

1.密码破解

1.1 破解Windows哈希实践

1.1.4 传递Net-NTLMv2哈希概述

1.1.4.1 攻击背景

1.1.4.2 攻击流程

1.1.4.3 UAC远程限制与中继攻击关系解析

1.UAC(用户账户控制)远程限制

2.中继攻击(Relay Attack)

3.UAC限制与中继攻击的关联

1.1.5 传递Net-NTLMv2哈希实践

1.1.5.1 攻击流程图

1.1.5.2 使用ntlmrelayx捕获与中继

1.1.5.3 设置反向Shell监听器

1.1.5.4 触发SMB连接

1.1.5.5 在ntlmrelayx的终端下看到中继到FILES02

1.1.5.6 在Netcat监听器捕获到FILES02的反向shell

1.1.6 现实环境限制:UAC远程限制的影响

1.1.6.1 UAC远程限制的影响

1.1.6.2 攻击成功条件

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1.密码破解

1.1 破解Windows哈希实践

核心攻击场景:本文介绍第三种:获取并破解Net-NTLMv2哈希

攻击类型目标哈希手法简介
获取并破解NTLM哈希🗝️ NTLM哈希从内存或SAM数据库中提取哈希,并用工具(如Hashcat)破解
传递NTLM哈希🗝️ NTLM哈希直接使用哈希进行身份验证,绕过密码需求
获取并破解Net-NTLMv2哈希🔐 Net-NTLMv2哈希通过中间人或欺骗获取挑战-响应包,离线破解
传递N

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如何通过 3 个简单步骤在 Windows 上本地运行 DeepSeek

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它是免费的——社区驱动的人工智能💪。         当 OpenAI 第一次推出定制 GPT 时,我就明白会有越来越多的人为人工智能做出贡献,并且迟早它会完全由社区驱动。         但从来没有想过它会如此接近😂让我们看看如何在 Windows 机器上完全免费使用第一个开源推理模型!  步骤 0:安装 Docker 桌面         我确信很多人已经安装了它,所以可以跳过,但如果没有 — — 这很简单,只需访问Docker 的官方网站,下载并运行安装 👍         如果您需要一些特定的设置,例如使用 WSL,那么有很多指导视频,请查看!我将继续下一步。 步骤 1:安装 CUDA 以获得 GPU 支持         如果您想使用 Nvidia 显卡运行 LLM,则必须安装 CUDA 驱动程序。(嗯……是的,它们需要大量的计算能力)         打开CUDA 下载页面,

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在 VSCode 中本地运行 DeepSeek,打造强大的私人 AI

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本文将分步向您展示如何在本地安装和运行 DeepSeek、使用 CodeGPT 对其进行配置以及开始利用 AI 来增强您的软件开发工作流程,所有这些都无需依赖基于云的服务。  步骤 1:在 VSCode 中安装 Ollama 和 CodeGPT         要在本地运行 DeepSeek,我们首先需要安装Ollama,它允许我们在我们的机器上运行 LLM,以及CodeGPT,它是集成这些模型以提供编码辅助的 VSCode 扩展。 安装 Ollama Ollama 是一个轻量级平台,可以轻松运行本地 LLM。 下载Ollama 访问官方网站:https://ollama.com * 下载适合您的操作系统(Windows、macOS 或 Linux)的安装程序。 * 验证安装 安装后,打开终端并运行: ollama --version  如果 Ollama 安装正确,

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DeepSeek-R1是真码农福音?我们问了100位开发者……

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从GitHub Copilot到DeepSeek-R1,AI编程工具正在引发一场"效率革命",开发者们对这些工具的期待与质疑并存。据Gartner预测,到2028年,将有75%的企业软件工程师使用AI代码助手。 眼看着今年国产选手DeepSeek-R1凭借“深度思考”能力杀入战场,它究竟是真码农福音还是需要打补丁的"潜力股"? ZEEKLOG问卷调研了社区内来自全栈开发、算法工程师、数据工程师、前端、后端等多个技术方向的100位开发者(截止到2月25日),聚焦DeepSeek-R1的代码生成效果、编写效率、语法支持、IDE集成、复杂代码处理等多个维度,一探DeepSeek-R1的开发提效能力。 代码生成效果:有成效但仍需提升 * 代码匹配比例差强人意 在代码生成与实际需求的匹配方面,大部分开发者(58人)遇到生成代码与实际需求完全匹配无需修改的比例在40%-70%区间,12人遇到代码匹配比例在70%-100%这样较高的区间。 然而,有30人代码匹配比例低于40%。这说明DeepSeek-R1在代码生成方面有一定效果,但在部分复杂或特定场景下,仍有很大的提升空间。

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AI+游戏开发:如何用 DeepSeek 打造高性能贪吃蛇游戏

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文章目录 * 一、技术选型与准备 * 1.1 传统开发 vs AI生成 * 1.2 环境搭建与工具选择 * 1.3 DeepSeek API 初步体验 * 二、贪吃蛇游戏基础实现 * 2.1 游戏结构设计 * 2.2 初始化游戏 * 2.3 DeepSeek 生成核心逻辑 * 三、游戏功能扩展 * 3.1 多人联机模式 * 3.2 游戏难度动态调整 * 3.3 游戏本地保存与回放 * 3.4 跨平台移植 * 《Vue.js项目开发全程实录/软件项目开发全程实录》 * 编辑推荐 * 内容简介 * 作者简介 * 目录 一、

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