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

❿⁄₁₄ ⟦ OSCP ⬖ 研记 ⟧ 密码攻击实践 ➱ 传递Net-NTLMv2哈希
           郑重声明:本文所涉安全技术仅限用于合法研究与学习目的,严禁任何形式的非法利用。因不当使用所导致的一切法律与经济责任,本人概不负责。任何形式的转载均须明确标注原文出处,且不得用于商业目的。

🔋 点赞 | 能量注入 ❤️ 关注 | 信号锁定 🔔 收藏 | 数据归档 ⭐️ 评论 | 保持连接💬

🌌 立即前往 👉晖度丨安全视界🚀​​​

​​​​​

▶ 信息收集 
▶ 漏洞检测
初始立足点 
▶ 权限提升
横向移动 ➢ 密码攻击 ➢ 传递Net-NTLMv2哈希🔥🔥🔥
▶ 报告/分析
▶ 教训/修复

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

欢迎❤️ 点赞 | 🔔 关注 | ⭐️ 收藏 | 💬 评论


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

Read more

开发智能体,用Python还是Java?

在开发 AI智能体应用(Agent-based AI Applications)时,Python 与 Java 技术栈的选择并非简单的“二选一”,而是 高度依赖场景、团队能力、系统边界和长期演进需求。以下是基于 2025年技术生态 的深度对比与决策指南(结合最新行业实践): 一、核心能力对比:Python vs Java 在智能体开发中的定位 维度Python 技术栈Java 技术栈关键结论AI/ML 原生支持⭐⭐⭐⭐⭐ • PyTorch/TensorFlow 官方首选 • LangChain/AutoGen/AgentScope 核心支持语言 • 90%+ 智能体论文代码基于 Python⭐⭐ • 依赖封装库(如 DJL、Tribuo) • 智能体框架多为社区移植版(功能滞后) • 无主流框架的一等公民支持Python 统治 AI 基础层企业级系统集成⭐

By Ne0inhk

JDK21虚拟线程(Virtual Threads):轻量级并发的底层实现深度解析

前言 Java自诞生以来,并发模型始终基于“平台线程(Platform Thread)”与操作系统内核线程1:1映射,这种模型在高并发IO密集型场景下暴露了难以调和的矛盾:平台线程创建成本高、上下文切换重、单机并发量受限(通常不超过万级),无法满足现代分布式系统(如微服务、消息队列)的百万级并发需求。 JDK21正式将虚拟线程(Virtual Threads)纳入标准特性,作为Java轻量级并发的核心解决方案。虚拟线程并非对现有线程模型的修补,而是JVM层面全新设计的“用户态线程”,通过M:N调度模型、动态栈管理、阻塞卸载三大核心机制,实现“百万级并发、亚毫秒级调度、零代码改造”的轻量级并发能力。 一、传统并发模型的核心痛点(虚拟线程的诞生背景) 1.1 1:1映射的性能瓶颈 传统Java线程(平台线程)与OS内核线程严格1:1映射,导致三大性能损耗: * 创建销毁成本高:平台线程需OS内核分配TCB(线程控制块)、栈内存(

By Ne0inhk
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在电商用户画像构建与精准营销中的应用

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在电商用户画像构建与精准营销中的应用

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在电商用户画像构建与精准营销中的应用 * 引言: * 正文: * 一、电商用户画像构建的底层逻辑与数据基石 * 1.1 用户画像的四维数据体系 * 1.2 数据采集与预处理架构设计 * 二、Java 驱动的机器学习模型构建用户画像核心能力 * 2.1 协同过滤算法的工程化实现 * 2.2 聚类算法实现用户分群 * 三、精准营销系统的工程实践与行业案例 * 3.1 京东 “京准通” 智能营销平台 * 3.2 阿里巴巴 “千人千面” 推荐系统 * 四、系统性能优化与工程落地细节 * 4.1 高并发场景下的性能调优策略 * 4.2 模型全生命周期管理体系 * 结束语: * 🗳️参与投票和联系我: 引言: 嘿,亲爱的 Java

By Ne0inhk