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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基于腾讯云HAI + DeepSeek快速设计自己的个人网页

基于腾讯云HAI + DeepSeek快速设计自己的个人网页

前言:通过结合腾讯云HAI 强大的云端运算能力与DeepSeek先进的 AI技术,本文介绍高效、便捷且低成本的设计一个自己的个人网页。你将了解到如何轻松绕过常见的技术阻碍,在腾讯云HAI平台上快速部署DeepSeek模型,仅需简单几步,就能获取一个包含个人简介、技能特长、项目经历及联系方式等核心板块的响应式网页。 目录 一、DeepSeek模型部署在腾讯云HAI 二、设计个人网页 一、DeepSeek模型部署在腾讯云HAI 把 DeepSeek 模型部署于腾讯云 HAI,用户便能避开官网访问限制,直接依托腾讯云 HAI 的超强算力运行 DeepSeek-R1 等模型。这一举措不仅降低了技术门槛,还缩短了部署时间,削减了成本。尤为关键的是,凭借 HAI 平台灵活且可扩展的特性,用户能够依据自身特定需求定制专属解决方案,进而更出色地适配特定业务场景,满足各类技术要求 。 点击访问腾讯云HAI控制台地址: 算力管理 - 高性能应用服务 - 控制台 腾讯云高性能应用服务HAI已支持DeepSeek-R1模型预装环境和CPU算力,只需简单的几步就能调用DeepSeek - R1

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AI革命先锋:DeepSeek与蓝耘通义万相2.1的无缝融合引领行业智能化变革

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云边有个稻草人-ZEEKLOG博客 目录 引言 一、什么是DeepSeek? 1.1 DeepSeek平台概述 1.2 DeepSeek的核心功能与技术 二、蓝耘通义万相2.1概述 2.1 蓝耘科技简介 2.2 蓝耘通义万相2.1的功能与优势 1. 全链条智能化解决方案 2. 强大的数据处理能力 3. 高效的模型训练与优化 4. 自动化推理与部署 5. 行业专用解决方案 三、蓝耘通义万相2.1与DeepSeek的对比分析 3.1 核心区别 3.2 结合使用的优势 四、蓝耘注册流程 五、DeepSeek与蓝耘通义万相2.1的集成应用 5.1 集成应用场景 1. 智能医疗诊断

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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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