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    进攻性横向移动

    横向移动是从一个受感染的宿主移动到另一个宿主的过程。渗透测试人员和红队人员通常通过执行 powershell.exe 在远程主机上运行 base64 编码命令来完成此操作,这将返回一个信标。问题在于攻击性 PowerShell 不再是一个新概念,即使是中等成熟的商店也会检测到它并迅速关闭它,或者任何半体面的 AV 产品都会在运行恶意命令之前将其杀死。横向移动的困难在于具有良好的操作安全性 (OpSec),这意味着生成尽可能少的日志,或者生成看起来正常的日志,即隐藏在视线范围内以避免被发现。这篇博文的目的不仅是展示技术,但要显示幕后发生的事情以及与之相关的任何高级指标。我将在这篇文章中引用一些 Cobalt Strike 语法,因为它是我们主要用于 C2 的语法,但是 Cobalt Strike 的内置横向移动技术是相当嘈杂,对 OpSec 不太友好。另外,我知道不是每个人都有 Cobalt Strike,所以在大多数示例中也引用了 Meterpreter,但这些技术是通用的。

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    【脚本】python中wmi介绍和使用

    一:WMI基础知识 =================================================================== WMI 最初于1998年作为一个附加组件与 Windows NT 4.0 Service Pack 4 一起发行,是内置在Windows 2000、 Windows XP和Windows Server 2003 系列操作系统中核心的管理支持技术。基于由 Distributed Management Task Force (DMTF) 所监督的业界标准,WMI是一种规范和基础结构,通过它可以访问、配置、管理和监视几乎所有的Windows资源。大多用户习惯于使用众多的图形化管理工 具来管理Windows资源,在WMI之前这些工具都是通过 Win32应用程序编程接口(Application ProgrammingInterfaces,API)来访问和管理Windows资源的。只要你熟悉系统编程你就知道API有多么重要。但是大多数脚本 语言都不能直接调用Win32 API,WMI的出现使得系统管理员可以通过一种简便的方法即利用常见的脚本语言实现常用的系统管理任务。 利用WMI需要和脚本如WSH和VBScript结合起来,可以实现的功能大家可以看微软的MSDN文档。 在编写我们自己的脚本之前,我们需要对WMI的体系结构有个基本的了解。如图一:(1.gif)

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    ManiFest: manifold deformationfor few-shot image translation

    大多数图像到图像的翻译方法都需要大量的训练图像,这限制了它们的适用性。相反,我们提出了ManiFest:一个用于少样本图像翻译的框架,它只从少数图像中学习目标域的上下文感知表示。为了增强特征一致性,我们的框架学习源域和附加锚域(假设由大量图像组成)之间的风格流形。通过基于patch的对抗性和特征统计对准损失,将学习到的流形插值并朝着少样本目标域变形。所有这些组件都是在单个端到端循环中同时训练的。除了一般的少样本翻译任务外,我们的方法还可以以单个样例图像为条件来再现其特定风格。大量实验证明了ManiFest在多项任务上的有效性,在所有指标上都优于最先进的技术。

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