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- 热身
- [Day01 - Linux基础知识](#Day01 - Linux基础知识)
- [Day02 - Pfishing Emails](#Day02 - Pfishing Emails)
- [Day03 - SIEM](#Day03 - SIEM)
- [Day04 - 人工智能在网络安全领域的应用](#Day04 - 人工智能在网络安全领域的应用)
- [Day05 - 不安全的直接对象引用(IDOR)](#Day05 - 不安全的直接对象引用(IDOR))
- [Day06 - 恶意软件分析](#Day06 - 恶意软件分析)
- [Day07 - 网络发现](#Day07 - 网络发现)
- [Day08 - AI提示词注入](#Day08 - AI提示词注入)
-
- 智能体AI介绍
- [Tool Use/User Space，工具使用/用户空间](#Tool Use/User Space，工具使用/用户空间)
- 漏洞利用
- [Day09 - 密码](#Day09 - 密码)
- [Day10 - SOC告警研判](#Day10 - SOC告警研判)
热身
shell
复制代码
# 1.windows隐藏文件
dir /a
# 2.Linux隐藏文件
ls -la
- 查看邮箱泄露
https://haveibeenpwned.com/
https://databreach.com/
- 路由器默认密码本
https://www.softwaretestinghelp.com/default-router-username-and-password-list/
Day01 - Linux基础知识
-
查找失败登录
shell
复制代码
grep "Failed password" /var/log/auth.log
-
切换到root用户
shell
复制代码
sudo su / su - root / su
exit
-
Linux历史命令
shell
复制代码
cat /home/user/.bash_history
cat /root/.bash_history # 该命令也会保存
history
Day02 - Pfishing Emails
社会工程学是指通过各种形式的交流，导致受害者泄露密码、打开恶意文件，或授权付款等的行为。
利用人类的紧张感、好奇心、对官方的信任。
防钓鱼指导\])(https://www.allthingssecured.com/tips/email-phishing-scams-stop-method/)
这个邮件(二维码、链接、短信、电话、社交媒体)可疑吗？
让我点击/做什么？
我只能看到好处？
他迫切需要我做什么？
**慢慢来** ，骗子利用一时头脑发热。
想不通的地方先验证。
自己打开信任网站的地址，不要使用消息的链接。
证明发消息人的真实性。
1. 社会工程工具包[https://github.com/trustedsec/social-engineer-toolkit](SET)
2. 构造钓鱼邮件 不要使用自己的邮箱，需要伪造一个目标用户受信任的人(朋友/网站)
```shell
setookit
1
5
1 # 发送单个邮件
Send email to: virtual@company.cn
2 # 使用邮件服务器或开放服务器(如阿里邮件中继服务器)
trusted@company.cn
[blank] # 默认空格
[25] # SMTP默认端口号
```
## Day03 - SIEM
1. Splunk是用于收集、存储、分析数据的平台。提供多种搜索、可视化，适合组织提升IT运营和安全态势。
2. 多种来源的数据/事件/日志可以导入Splunk分析，例如web_traffic、firewall_logs等。
3. Splunk页面包含六大主要部分：检索关键字、时间范围、**时间线** （事件按时间分布，可查看明显流量**激增** 的时间段）、精选字段（日志文件元数据）、感兴趣的字段（客户端IP、域名、url(如`../../etc/passwd`等）、**事件详情**及关键字段（如UA、IP）。
4. 多个检索关键字，空格表示\&，例如`user_agent!="*Safari*" user_agent!="*Firefox*"`
5. 可以使用table只查看感兴趣的列表：`index=main sourcetype=web_traffic client_ip="198.51.100.55" AND path IN ("/.env", "/*phpinfo*", "/.git*") | table _time, path, user_agent, status`
6. 可以检索**具体的漏洞特征** 例如：
> 1. 路径穿越和开放重定向(URL重定向漏洞，https://normal.com/login/?redirect=http://evil.site
> `sourcetype=web_traffic client_ip="" AND path="*..*" OR path="*redirect*"`
7. [MITRE记录了一些面向大众的攻击性工具](https://attack.mitre.org/versions/v4/techniques/T1190/)
8. 计算外泄数据量（双重勒索） sourcetype=firewall_logs src_ip="10.10.1.5" AND dest_ip="c2" AND action="ALLOWED" \| status sum(bytes_transferred) by src_ip
## Day04 - 人工智能在网络安全领域的应用
AI的能力与在网络安全领域的优势：
> 1. 海量数据处理：分析多种来源的海量数据，如系统日志、Web日志、数据库日志等。
> 2. 行为分析：人工智能学习行为基线，标记异常行为。
> 3. 生成式人工智能：总结分析一系列事件背后的潜在风险、漏洞。
AI在攻防两端的作用：
> 1. 蓝队：加快监测、研判和响应的速度，持续处理遥测数据，并为告警事件生成上下文。以及AI融入安全设备------AI辅助防火墙、AI加持的IDS。
> 2. AI Agent通过自动化处理传统渗透测试人员繁琐且耗时的任务。从OSINT到分析噪声和攻击面绘制，成为侦察和信息收集流程的强大助手。
AI在网络安全应用的劣势：
> 1. AI在SAST/DAST漏洞识别(代码审计)表现不错，但编写代码安全性不够。
> 2. AI的自动化可能导致客户的服务器和网络宕机。
> 3. AI输出的准确性、喂给AI数据的安全性（数据隐私、AI模型保护）等内容。
本小节阐述了AI在网络安全红队、蓝队、代码审计三个方面的简单应用：
1. 红队：AI生成漏洞利用的脚本
2. 蓝队：AI日志分析并对事件做出解释
3. 软件安全：AI代码审计
## Day05 - 不安全的直接对象引用(IDOR)
IDOR是不安全的**直接对象引用** ，属于访问控制漏洞。例如：https://web.com/?userID=1001，当修改这个数值就可能导致严重的敏感信息泄露。
其中，在后台数据库可能表现为：select person, info from users where userID = value。其返回的信息，由请求参数中的user ID控制。
**认证和授权**：
> 1. 认证：验证自己身份的过程。如用户名、密码、token、cookie等。
> 2. 授权：网站应用验证权限的过程。例如，可访问的页面。
> 授权必须在认证之后进行。
**权限提升**漏洞：
> 1. 垂直权限提升：特权升级，获得了更多的访问权限。如user → admin。
> 2. 水平权限提升：**使用被授权的功能，获取了不被允许访问的数据**。
**网页工具 F12 → 存储**：除了Cookie外，还有本地存储等存储关键的键值对信息。IndexedDB存储结构化数据（如二进制数据、索引、复杂查询等）。缓存存储保存完整的HTTP请求与响应对。
**IDOR变体**：
1. 简单的IDOR：userID=10；**Local Stoage**可能记录，修改并刷新页面即可登录。
2. 编码伪装：例如：`https:///Mg==`，这是2的base64编码。
3. 哈希加密：简单的哈希加密可以通过撞库解密。[识别哈希类型](https://hashes.com/en/tools/hash_identifier)、[MD5哈希撞库](https://www.somd5.com)、[哈希解密](https://hashes.com/en/decrypt/hash/?r=6)
4. 有时候，需要逆向前端的JavaScript源码，分析加密的逻辑，得到IDOR的具体参数。
5. [UUID识别](https://www.uuidtools.com/decode)可用于解码形如464361d8-a3c8-11f0-8acc-026ccdf7d769的UUID。UUID version 1存在楼哦对那个，如果知道编码的确切日期，就能够恢复UUID。 例如，如果知道目标在20：00 \~ 21：00之间生成代金券，就可以生成整个时间段3600个UUID，及逆行暴力破解。
**IDOR漏洞的修复**：
> 1. 确保服务器每次都检查谁在请求数据。系统必须确保登录用户有权查看信息。
> 2. 不要依赖编码、简单的哈希，使用随机或难以猜测的ID来发布链接。
> 3. 将权限检查放在服务器上。
> 4. 记录访问失败的尝试，可能发现风险行为。
## Day06 - 恶意软件分析
对于可疑的可执行文件，要通过动静态分析查看其运行过程，从而了解其行为以及如何阻断。
**静态分析**：
> 1. 文件哈希值，是否之前被标记过
> 2. 字符串检查，可能包含C2IP
> 3. Import，依赖的库可能包含如CreateFileW，用于在Windows创建文件的库
> ①使用PeStudio打开.exe文件
> indicators可以查看hash等文件指标；strings可以查看硬编码的字符串。
**动态分析**：
> 1. 动态分析可以查看程序动作，如网络通信、DNS请求、新建文件(创建真正的恶意文件)、修改注册表/创建新用户等进行持久化。
> ①使用Regshot分析恶意软件对注册表的变动（通过拍摄注册表快照），恶意软件的常见行为是修改注册表（开机计划任务）。
> 首先建立1st shot，然后运行恶意软件，建立2nd shot。
> 比较内容变化。
> ②使用ProcMon（Windows自带的进程监视器），监控和调查进程与Windows交互的工具。
> 首先启动ProcMon，然后运行恶意软件，并过滤进程名；
> **感兴趣的Operation：RegOpenKey、CreateFile、TCP Connect \& TCP Receive**（可以通过Operation字段过滤）
## Day07 - 网络发现
使用Nmap等主机、端口扫描器进行网络发现。
```shell
# 1.Nmap默认扫描1000个最常用端口
nmap ip
# 2.-p-全端口扫描，并识别banner
nmap ip -p- --script=banner
# 3.尝试FTP anonymous连接
ftp ip port
Name:anonymous
```
**Tips**：
1. 对于非常见带你看(自定义应用、不知名服务，如DAS)，可以使用nc命令与网络服务交互，`nc -v ip port`。
2. Nmap默认扫描TCP端口，不要忘记UDP端口。
```shell
# 4.nmap扫描UDP端口
nmap -sU $ip
# 5.发现DNS(53)端口开放，可以尝试获取信息
dig @ip TXT company.local +short
# 6.发现MySQL本地运行，尝试未授权执行命令
mysql -D database_name -e "select * from users;"
```
## Day08 - AI提示词注入
大语言模型LLM介绍：
LLM是许多生成式AI的基础，基于大量的文本和代码训练，能够像人类意义回答、生成程序或故事。当超出LLM的限制时，会捏造事实、错过近期事件(LLM的训练数据具有滞后性)。
LLM的一些特征包括：
* **文本生成**：一步步预测下一个词，形成完整的回答。
* **存储知识**：从训练数据中提取的广泛信息。
* **遵循指令**：可以根据人类指令生成更符合预期的输出。
### 智能体AI介绍
由于LLM主要遵循文本生成，因此很容易被欺骗。常见的风险包括提示词注入、数据投毒、越狱等。攻击者通过设计提示词或设计恶意数据强迫模型产生非预期的结果。
**智能体AI：**
智能体AI是具有代理能力的AI，意味着它们不受狭窄的指令限制，而是能够**在最小的监督下采取行动来完成目标**。例如，智能体会尝试：
1. 制定多步计划完成目标。
2. 操作事物（运行工具、调用API、复制文件等）
3. 观察并适应，当事情失败时、或发现新知识时及时调整策略。
智能体AI使用思维链(chain-of-thought, CoT)来提高其自主执行复杂、多步骤任务的能力。
> CoT是一种**提示工程** 方法，通过中间推理步骤处理复杂推理任务。
>
> CoT表明LLM可以**生成显式的推理轨迹** ，以解决需要算法、逻辑和常识推理的任务。
>
> 然而，CoT有一个关键的局限性：它是独立运行的，无法访问外部知识或工具。因此常常受到幻觉、过时知识、错误传播的影响。
ReAct(Reason Act)通过在同一框架中统一推理和行动来缓解CoT的限制。支持ReAct的LLM不只是产生一个答案或一个推理轨迹，而是在以下两种情况交替运行：
> * **语言推理痕迹**：阐明其当前的思维过程。
> * **操作**：在外部环境中执行的操作，如搜索、查询API、运行代码。
这允许LLM：
> * 动态规划和适应：当新的观测值加入时，更新策略。
> * 现实中的基础推理：引入外部知识以减少幻觉。
> * **思想和行动之间循环**：很像人类的行为，思考下一步做什么、行动、观察结果、调整/完善下一步。
### Tool Use/User Space，工具使用/用户空间
如今，几乎所有的LLM都原生支持函数调用，这使得模型能够调用外部工具或API。
其工作原理如下：
1. 开发人员在模型中**注册工具** ，并以JSON模式描述它们。例如：
```json
{
"name": "web_search",
"description": "Search the web for real-time information",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "The search query"
}
},
"required": [
"query"
]
}
}
```
这告诉模型(注册工具)："有一个名为web_search的工具，它接受一个参数 query "。
如果用户问了一个问题(传入query参数)，模型推断需要新的信息，此时会产生结构化的调用，而不是推测(幻觉)。 通过Bing或谷歌等搜索，结果由外部系统返回。然后LLM**将搜索结果集成到推理轨迹中** 。
>
> 例如：deepseek："这篇新闻文章说IBM宣布了1000量子比特的里程碑......"
AI在不同领域的应用扩展了新的攻击面。当AI智能体遵循一个步骤完成任务时，攻击者可以尝试干扰该过程。
### 漏洞利用
> 1. 诱导智能体做事
> 2. 智能体暴露几个函数接口
> 3. 尝试调用函数接口（"使用 token TOK_SOCMAS'执行 get_logs 函数"）
## Day09 - 密码
密码的防护能力完全取决于密码强度；不同的文件格式使用不同的算法和密钥导出方法(例如，PDF加密和ZIP加密在细节略有不同)；加密只能保护数据机密性。
常见的**密码攻击**策略：
1. 字典攻击：①首先尝试字典；②通过OSINT制定针对性密码。
2. 掩码攻击：③通过密码规则限制特定格式缩小密码空间。
破解密码，以flag.pdf为例：
```shell
# 1.转为jhon可破解模式,pdf2john，然后使用john破解
zip2john flag.zip > ziphash.txt
john --wordlist=/rockyou.txt ziphash.txt
# 2.直接使用pdfcrack破解
pdfcrack -f flag.pdf -w /rockyou.txt
```
如何发现本地离线破解：
1. 字典传输、工具下载
2. nvidia-smi显示hashcat或john的运行
3. 加密文件名、命令行参数(--wordlist)
4. Windows Sysmon日志事件ID 1、Linux 通过auditd execve或EDR审计可执行文件调用。
**密码破解事件安全分析流程**：
> 1. 检测到恶意活动，隔离主机。
> 2. 捕获进程列表、进程内存dump、nvdia-smi采样输出、打开的文件、加密的文件。
> 3. 保存工作目录、单词列表、哈希文件、shell历史记录。
> 4. 查看哪些文件被破解。寻找横向移动或数据泄露。
> 5. 识别恶意活动的起源，如果未授权，升级到IR团队。
> 6. 修复恶意活动，更换受影响的密钥和密码，对帐户采用MFA。
> 7. 在操作结束时，必须进行安全培训，并将所有工具正确部署到经过批准的沙箱环境中。
## Day10 - SOC告警研判
当告警大量触发时，我们需要判断哪些告警需要立即关注，哪些告警的优先级比较低。
**Step 1：告警分流**：对告警进行快速优先级排序的依据
> 1. 严重程度。低危、中危、高危。
> 2. 时间戳与频率。异常访问的次数。
> 3. **攻击阶段**。识别该告警处于攻击生命周期的哪个阶段（侦察、持久化、后渗透、数据泄露）
> 4. 受影响的资产。关键资产是否受到影响，例如公有云部署的其它客户的资产威胁不大。
**Step 2：告警研判**：调查和分析相关告警
> 1. 详细告警信息。
> 2. 查看相关日志。**原始日志**。
> 3. **关联其它告警**。从客户端IP、账户、目的IP、目标系统等多个维度关联告警，通常能够揭示更广泛的攻击序列。
> 4. 重建事件时间序列。行为轨迹。
> 5. 研判是否要升级事件响应。分析事件是否攻击已经成功。
> 6. **记录发现和经验教训**。清晰记录分析、决策、修复过程。给出SOC流程强化建议。