现在CTF方向中的内存取证相关的题目越来越多了,之前也一直没有做过整理(发出了咕咕咕的声音),这几天因为某些原因,得把重点放在取证部分,所以干脆直接在这里做个内存取证方面的知识整理。
Volatility是一款开源的内存取证分析工具,支持Windows,Linux,MaC,Android等多类型操作系统系统的内存取证方式。该工具是由python开发的,目前支持python2、python3环境。接下来小编将带领大家学习Volatility工具的安装及使用。
在CTF中,内存取证一般指对计算机及相关智能设备运行时的物理内存中存储的临时数据进行获取与分析,提取flag或者与flag相关重要信息。
1. What the password? 100 question you got a sample of rick's PC's memory. can you get his user pass
最近,斗哥在刷CTF题目。突然刷到了内存取证类,了解到了一款牛逼的工具——Volatility,在kali linux也默认安装好了这个工具,正好可以好好学习一波。 01 Volatility 简介
此类题一般会给出raw文件、wmem文件、img文件、dmp文件等内存镜像文件,我们则需要用volatility来解决这种问题
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哈里马科维茨对金融和经济学的世界的贡献是怎么强调都不过分的。凭借其于 1952年发表的开创性论文“资产组合选择”,他被广泛的视作现代资产组合理论(MPT)的开拓者。最终在1990年,基于对这一领域的巨大贡献,他获得了诺贝尔经济学奖。
System的运行时间就是开机时间,这里还可能会问进程数量,粘贴复制进去notpead++看行数
MalConfScan是一个Volatility插件,可从已知的恶意软件家族中提取配置信息。Volatility则是一个用于事件响应和恶意软件分析的开源内存取证框架。此工具会在内存映像中搜索恶意软件并转储配置数据。此外,它还具有列出恶意代码所引用的字符串的功能。支持的恶意软件家族MalConfScan可以转储以下恶意软件配置数据,已解码的字符串或DGA域:U
计算机数字取证分为内存取证和磁盘取证,活取证与死取证,不管是那种取证方式,都应尽量避免破环犯罪现场,例如通过内存转储工具对内存进行快照,通过磁盘克隆工具对磁盘进行克隆,方便后期的分析工作,这里将研究内存的取证技术中的活取证。
《Python黑帽子:黑客与渗透测试编程之道》的读书笔记,会包括书中源码,并自己将其中一些改写成Python3版本。书是比较老了,anyway,还是本很好的书
在做内存取证的时候,有时候我们会想要得到Administrator的密码,这个时候我们可能会用hashdump命令:
昨天看到@白河·愁 发了《Linux下内存取证工具Volatility的使用》,今天恰好看到一篇Volatility利用的文章,文章不长,就翻译了过来。 原文地址:http://carnal0wnage.attackresearch.com/2014/02/finding-malicious-dlls-with-volatility.html 译文: Colin和我最近正致力于研究一个内存镜像,需要找到由svchost.exe加载的所有DLL,选择使用大家熟知的内存分析工具 — Volatility。Vol
用到的文件是之前 360 的比赛里面的一个镜像(文件名:xp.raw),本来想自己 dump 一个虚拟机的分析一下,但是太大了就放弃了
虚拟机的密码是_____。(密码中为flag{xxxx},含有空格,提交时不要去掉)
当一个公司被高级恶意软件感染,一个正确的应急响应应该是去识别恶意软件和修复系统,建立更好的安全控制体系来防止未来此类 事故的发生。在这篇文章中会介绍使用“内存取证”技术来检测高级的恶意软件感染,并且学会如何使用内存取证工具比如Volatility在真实的环境中检测恶意软件。 内存技术是指从运行的电脑中取出内存镜像来进行分析的技术,其在应急响应和调查中扮演一个很重要的角色。它能够从计算机内存中提取取证线索,比如运行的进程,网络连接,加载的模块等等 ,同时他能够帮助脱壳,Rootkit检测和逆向工程。 内存
下载附件查看流量包,发现没啥信息,于是导出对象->http对象->index-demo.html,打开查看源码发现一堆base64:
关于Dumpscan Dumpscan是一款功能强大的命令行工具,该工具可以帮助广大研究人员从内核以及Windows Minidump格式提取和导出敏感数据。 功能介绍 1、支持x509公钥和私钥(PKCS #8/PKCS #1)解析; 2、支持SymCrypt解析; 3、支持提取和解析环境变量; 4、支持通过命令行参数控制工具运行; 工具组件 volatility3 construct yara-python typer rich rich_click 工具安装 我们推荐广大研究人员通过p
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在很多情况下,当我们拿到VCenter或ESXI 服务器权限和Web后台权限登录后,发现很多重要的系统锁屏了,想要进入还需要输入密 码。因此,这时我们就需要抓取处于锁屏状态机器的Hash了。以下介绍使用内存快照抓取Hash。
内存取证是任何计算机取证分析人员的必备技能之一,这种技术允许我们找到很多无法在磁盘上找到的数字证据,例如:
作者:江海 高能物理专业博士 量子位 已获授权编辑发布 欢迎回来 上接手把手教你用机器学习做金融交易(上) 2.4 Classification 接下来我们要介绍的就是Classification了。 classification跟regression的区别就是Y的类型不同,regression是Y的具体数值的预测,比如涨跌幅度,而classification是对于单纯分类的预测,比如Y的涨(Y值取1)或者跌(Y值取0)。 但是classification里面有一个地方不好处理,那就是如果想要预测的Y不仅仅
草草地刷了一遍SHELDON NATENBERG 的《Option Volatility Trading Strategies》,书的内容还是很入门的,从基本的概率论,方差、分布、VaR讲起,没有什么特别高阶的东西。总体来说,入门,或者复习的好书毕竟连GARCH这样的模型都只是提了一下。不过,总体而言,入门知识讲的还是很清楚的。
Columbo是一款计算机信息取证与安全分析工具,可以帮助广大研究人员识别受攻击数据库中的特定模式。该工具可以将数据拆分成很小的数据区块,并使用模式识别和机器学习模型来识别攻击者的入侵行为以及在受感染Windows平台中的感染位置,然后给出建议表格。需要注意的是,当前版本的Columbo仅支持在Windows操作系统平台上执行任务。
The reason that we took rick's PC memory dump is because there was a malware infection. Please find the malware process name (including the extension)
Heston模型是针对具有随机波动性的期权,并于1993年申请了债券的货币期权。对于固定的无风险利率
今天我想做一个带有实际预测的金融时间序列结论:我们将用神经网络强化经典移动平均策略,证明它真的改善了最终结果,并且审查新的预测目标。 训练神经网络的代码地址:https://github.com/Rachnog/Deep-Trading/blob/master/strategy/skew.py 主要思路 我们可以预测不同的价值——从价格变化到波动率。在我们把这些预测看作是一种抽象的东西之前,只是看这些“up-down”的预测就尝试交易,即使这些预测并不是很好。但我们也知道,有很多其他的交易策略都是基于技术分
Taleb 的大名就不用多说了,《The Black Swan》, 《Fooled By Randomness》, 《The Bed of Procrustes》,《Antifragile》,《Skin in the Game》的作者。交易员,大学教授,哲学家。
近日,Medium 上出现了一篇题为《Neural networks for algorithmic trading: enhancing classic strategies》的文章,作者 Alex
选自Medium 机器之心编译 参与:黄小天、路雪 近日,Medium 上出现了一篇题为《Neural networks for algorithmic trading: enhancing clas
1、合约交易是指买卖双方对约定未来某个时间按指定价格接收一定数量的某种资产的协议进行交易。合约交易的买卖对象是由交易所统一制定的标准化合约,交易所规定了其商品种类,交易时间,数量等标准化信息。合约代表了买卖双方所拥有的权利和义务。
Interest rate factor 是影响利率曲线上各个独立利率的random variables
上周的Quantocracy里面有一篇感觉挺有意思,A Deep Dive into the Low Beta Premium ,文章链接可以去翻翻上周的推文,里面介绍了许多关于beta的文献及研究结论,以后有空可以找找看
量化投资与机器学习公众号独家解读 量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号今年全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。
2020 年的勒索病毒愈加猖狂,各种变种层出不穷,对一般企业的威胁非常之大,尤其是现在的定点投放勒索已经不再局限于之前的盲打,除了勒索还泄露资料外,功利性也愈加明显,企业在没有做好基础架构的基础上也是防不胜防。疫情期间为了业务运行也是被迫临时开了很多后门和小道,所以怪不得有文章说暴露在公网的 RDP 是迅猛剧增,给勒索病毒提供了更多的突破口。最近,一个勒索病毒的对抗个人觉得挺有意思,权且记记。且先让我们想象一个场景,一台工作站感染了勒索病毒,电脑里面有很多重要的文件,现在全被加密了,客户无法承受付钱的痛苦,太痛了,于是打电话找应急,故事也就开始了。
Exponentially weighted moving average(指数加权移动平均)
良好的投资组合不仅仅是一长串的优质股票和债券。这是一个平衡的整体,为投资者提供各种突发事件方面的保护和机会。——哈里·马克维茨
介绍 本文是介绍恶意软件的持久性及传播性技术这一系列的第一次迭代,这些技术中大部分是研究人员几年前发现并披露的,在此介绍的目的是建立这些技术和取证方面的知识框架。 用于证明概念的代码可以在CERT的G
可以看到v6的起始是A0h,v5起始是30h,那么两个相减为70h,转为10进制刚好为112
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 预测已实现的波动率对于交易信号和头寸管理至关重要。诸如GARCH和HAR等计量经济学模型,以相当直观和透明的方式,根据过去的收益预测未来的波动率。然而,递归神经网络已成为一个重要的竞争对手。神经网络是一种自适应机器学习方法
目前,金融市场总是变幻莫测,充满了不确定因素,是一个有许多投资风险的市场。这与其本身的市场规律和偶然性有关,金融危机、国家政策以及自然灾难等都会影响到金融市场,均会影响投资的收益情况。所以投资者总是希望能够找到应对的方法来减少投资的风险而增加收益。随着老百姓对合理的财富分配理论有着迫切的需求,学会优化投资理财,做到理性投资,是当前投资者最关心的问题。
渗透测试过程中我们经常需要获取管理员的账号密码,以便进行更进一步的操作,下面我将给大家总结几种 steal account 的手法!其中可能也会涉及到 apt 的内容,希望大家喜欢。
附件大小将近1G,既然是签到题,那么题目肯定很简单,1G的文件下载的很慢,所以肯定不会是把整个附件下载完,所以本题涉及到的考点为断点下载,即下载几秒钟后停止下载,将下载得到的部分文件用winhex查看,即可在文件开头发现flag
从2013年开始举办的Flare-On逆向挑战赛今年已经是第6届。今年的比赛共有12道题目,涉及Windows,.NET,Linux和Android上x86的各种架构。此外,这也是Flare-On历史上的第一次比赛中出现NES ROM的题目。该比赛是仅有的以Windows为中心的CTF竞赛之一。完成Flare-On逆向挑战也是笔者一直以来的目标之一,今年终于有时间去实现这个目标了。
VUCA是一个由美国军方提出的概念,它是Volatility(波动性)、Uncertainty(不确定性)、Complexity(复杂性)和Ambiguity(模糊性)四个英文单词的首字母缩写。这个概念最早在冷战结束后的90年代被提出,用来描述战争和军事行动的复杂和不确定性。
最近因为省赛快来了,因此为实验室的小伙伴准备了这次比赛,总共10道题目,考虑到大多数小伙伴都刚从大一升到大二,因此整体难度不高,当然有几道难度还是有的。
主程序是 asset-allocation.mlx, 这是 Maltab 里面的 Live Script 的格式 (如下图),类似于 Python 的 Jupiter Notebook。( Matlab 2015 之后的版本才能用)
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