训练ChatGPT成为一名网络安全专家

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
简介: 很多问题不是一个指令就可以得到精准结果的,需要根据每个问题深入去了解,不能浅尝即止,期待大家提交`prompts`。

很多问题不是一个指令就可以得到精准结果的,需要根据每个问题深入去了解,不能浅尝即止,期待大家提交prompts

最新指令发布在助安社区论坛,定期同步到此仓库。

渗透测试

历史漏洞跟踪,包括文章和POC脚本地址

提问

Thinkphp有哪些漏洞,列出版本和cve编号,并给出漏洞文章和验证脚本地址。

回答:

ThinkPHP是一款基于PHP语言开发的Web应用框架,常见的漏洞有以下几种:

  1. 命令执行(Command Injection)漏洞

  2. SQL注入漏洞

  3. 文件包含漏洞

    • 版本:Thinkphp 3.x和5.x
    • CVE编号:CVE-2018-19409
    • 漏洞文章:ThinkPHP v5.0.23 / v5.1.31 远程代码执行漏洞 (CVE-2018-19409) 分析报告
    • 验证脚本:thinkphp_vul_exploit.py
  4. 文件上传漏洞

    • 版本:ThinkPHP 5.x
    • CVE编号:CVE-2019-9082
    • 漏洞文章:漏洞预警 | ThinkPHP框架文件上传漏洞
    • 验证脚本:thinkphp_file_uploader.py

以上是ThinkPHP常见的漏洞和相关信息,建议开发者在使用过程中及时更新版本,并对开发代码进行安全审查。同时也需要注意服务器防火墙、WAF等相关安全措施的部署和配置。

工具推荐

提问

推荐四款开源子域名枚举工具给出相应地址,按照使用人数排序。

回答

以下是按照使用人数排序的四款开源子域名枚举工具及其相应地址:

  1. Sublist3r:通过搜索公共资源,例如搜索引擎、DNS历史记录和在线证书透明度等来枚举子域名。它支持多个搜索引擎以及自定义搜索引擎,并且可以通过API导入结果。Sublist3r基于Python编写,兼容Linux和Windows系统。地址为:https://github.com/aboul3la/Sublist3r
  2. Amass:一款功能强大的子域名枚举工具,可由Active Reconnaissance技术和公共资源数据来源生成子域名列表。Amass能够从各种不同的来源获取数据,包括互联网地址空间、域名注册信息、DNS服务器和网络地图,它还提供了一个Web界面用于交互式操作。Amass基于Go语言编写,跨平台运行。地址为:https://github.com/OWASP/Amass
  3. Subfinder:一款快速而轻巧的子域枚举工具,它利用各种不同的源来发现子域名。Subfinder集成了许多常用的子域名源,但也允许添加自定义源。Subfinder基于Golang编写,跨平台兼容性良好。地址为:https://github.com/projectdiscovery/subfinder
  4. Knockpy:使用Python编写的子域名枚举工具,它可以快速地发现目标网站的所有子域名。Knockpy充分利用了搜索引擎和在线API来查找子域名,同时还具有自定义模块和过滤器功能。Knockpy易于安装和使用,并支持批量检测。地址为:https://github.com/guelfoweb/knock

工具使用

提问

举例讲解Knockpy尽可能多的使用方法。

回答

Knockpy是一款用于扫描多个主机以发现相同端口的工具,可以用于识别网络上隐藏的服务。以下是Knockpy的使用方法:

  1. 安装Knockpy

首先需要安装Knockpy,可以在终端中运行以下命令来安装:


pip install knockpy
  1. 基本使用方法

运行Knockpy时需要至少提供一个目标主机地址或IP地址范围。以下是基本的使用方法:


knockpy domain.com

这将扫描目标域名下的所有常见端口,并输出其状态。

  1. 指定端口列表

如果只想扫描特定的端口,可以使用“-p”参数并指定要扫描的端口列表。例如:


knockpy domain.com -p 22,80,443

这将只扫描22、80和443端口,并输出其状态。

  1. 导出结果

可以使用“-w”参数将扫描结果导出为文本文件,例如:


knockpy domain.com -w results.txt

这将把结果保存在名为results.txt的文件中。

  1. 忽略DNS解析

默认情况下,Knockpy会尝试对目标进行DNS解析,但有时可能不需要这样做。可以使用“--no-resolve”参数来禁用DNS解析。

  1. 使用代理服务器

如果需要通过代理服务器扫描目标,可以使用“-x”参数并指定代理服务器的地址和端口号。例如:


knockpy domain.com -x http://192.168.1.100:8080

这将通过地址为192.168.1.100,端口为8080的HTTP代理服务器扫描目标。

  1. 使用自定义配置文件

Knockpy也支持使用自定义配置文件,其中包含要扫描的端口列表、代理服务器等信息。可以使用“-c”参数并指定配置文件路径。例如:


knockpy domain.com -c /path/to/config.ini

以上就是Knockpy的举例讲解,希望对您有所帮助。

代码审计

提问

你现在是代码安全审计专家,接下来的对话我发送的是代码,审计代码并生成报告,审计报告应该包括:代码功能、不安全代码位置和原理、修复建议、代码补丁。

回答

好的,我将审计您提供的代码,并生成相应的报告。请提供要审计的代码。

提问

package main

import (
    "context"
    "github.com/gin-gonic/gin"
    "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
    "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
    "os/exec"
)

func Execute(c *gin.Context) {
    cmd, _ := c.GetPostForm("cmd")
    exec.Command(cmd)
}

func main() {
    // 创建MongoDB客户端
    client, err := mongo.NewClient(options.Client().ApplyURI("mongodb://192.168.111.133:27017"))
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    err = client.Connect(context.Background())
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 创建Gin路由
    router := gin.Default()

    // banners 上传,统一格式存储
    router.POST("/api/v1/upload-banners", Execute)

    // 启动HTTP服务器
    router.Run("127.0.0.1:8080")

}

回答

经过审计,以下是该代码的报告:

代码功能

此代码是一个HTTP服务器,使用Gin框架提供API接口。其中包括一个 /api/v1/upload-banners 接口,该接口执行用户提交的命令。

不安全的代码位置和原理

在函数 Execute() 中,代码从HTTP请求参数中获取命令并直接执行。这个设计存在一定的安全隐患,因为攻击者可以通过构造恶意请求来执行任意系统命令,导致服务器被入侵、数据泄露等安全问题。

修复建议

为了确保服务器的安全性,应该避免在代码中直接执行用户输入的命令。在处理用户输入时,必须对输入进行严格的验证和过滤,同时采用最小权限原则运行程序。

修复措施:

  • 对于命令执行函数 Execute(),应该检查输入的命令是否合法,例如只允许某些特定的命令,并且不允许用户输入任何参数。
  • 使用 Go 标准库中的 os/exec 包来执行命令,而不是直接调用系统命令。

正确的代码如下所示:

go
func Execute(c *gin.Context) {
    cmd := c.PostForm("cmd")
    if cmd == "" {
        c.AbortWithStatusJSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": "invalid command"})
        return
    }

    // 只允许执行 echo 命令
    if cmd != "echo" {
        c.AbortWithStatusJSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": "command not allowed"})
        return
    }

    // 执行命
...

提升工作效率,生成思维导图

提问

逆向工程零基础入门,回答结果要求符合导入xmind思维导图的标准

回答

Python网络安全编程零基础入门

网络安全基础

1. 网络协议

  • OSI七层模型
  • TCP/IP协议族
  • HTTP协议
  • HTTPS协议
  • DNS协议

2. 网络攻击

  • DoS/DDoS攻击
  • SQL注入攻击
  • XSS攻击
  • CSRF攻击
  • 暴力破解攻击
  • 社会工程学攻击

3. 网络防御

  • 防火墙
  • IDS/IPS
  • WAF
  • VPN
  • 安全加固

Python网络编程

1. Socket编程

  • TCP Socket编程
  • UDP Socket编程

2. Scapy库

  • Scapy简介
  • Scapy的使用

3. 爬虫框架

  • Requests库
  • BeautifulSoup库
  • Scrapy框架

4. 加密与解密

  • 对称加密
  • 非对称加密
  • Hash算法

Python网络安全编程

1. 渗透测试

  • 渗透测试方法论
  • 渗透测试工具

2. 漏洞挖掘

  • 漏洞挖掘思路
  • 漏洞挖掘工具

3. Web安全

  • Web漏洞分类
  • Web漏洞利用
  • Web安全加固

4. 网络安全编程实战

  • DDos攻击检测
  • 邮件伪造检测
  • 端口扫描与弱口令爆破检测
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
目标检测实战(一):CIFAR10结合神经网络加载、训练、测试完整步骤
这篇文章介绍了如何使用PyTorch框架,结合CIFAR-10数据集,通过定义神经网络、损失函数和优化器,进行模型的训练和测试。
163 2
目标检测实战(一):CIFAR10结合神经网络加载、训练、测试完整步骤
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 计算机视觉
目标检测笔记(五):详细介绍并实现可视化深度学习中每层特征层的网络训练情况
这篇文章详细介绍了如何通过可视化深度学习中每层特征层来理解网络的内部运作,并使用ResNet系列网络作为例子,展示了如何在训练过程中加入代码来绘制和保存特征图。
68 1
目标检测笔记(五):详细介绍并实现可视化深度学习中每层特征层的网络训练情况
|
2月前
|
人工智能 数据处理
要求CHATGPT高质量回答的艺术:提示工程技术的完整指南—第 28 章:圣杯 = 专家 + ChatGPT 的协同作用
要求CHATGPT高质量回答的艺术:提示工程技术的完整指南—第 28 章:圣杯 = 专家 + ChatGPT 的协同作用
37 2
|
4月前
|
机器学习/深度学习
神经网络与深度学习---验证集(测试集)准确率高于训练集准确率的原因
本文分析了神经网络中验证集(测试集)准确率高于训练集准确率的四个可能原因,包括数据集大小和分布不均、模型正则化过度、批处理后准确率计算时机不同,以及训练集预处理过度导致分布变化。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 语音技术
Python在深度学习领域的应用,重点讲解了神经网络的基础概念、基本结构、训练过程及优化技巧
本文介绍了Python在深度学习领域的应用,重点讲解了神经网络的基础概念、基本结构、训练过程及优化技巧,并通过TensorFlow和PyTorch等库展示了实现神经网络的具体示例,涵盖图像识别、语音识别等多个应用场景。
56 8
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 并行计算
DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练,让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍
DeepSpeed Chat 是一款革命性的平台,专为简化和加速类ChatGPT模型的训练而设计。通过一键式脚本,用户可以轻松完成从预训练模型到生成自定义ChatGPT模型的全过程。该系统复刻了InstructGPT的RLHF训练方法,并集成了一系列优化技术,如DeepSpeed Hybrid Engine,大幅提升了训练效率和经济性。使用DeepSpeed Chat,即使是拥有数千亿参数的大模型,也能在短时间内完成训练,且成本显著降低。无论是单GPU还是多GPU集群环境,DeepSpeed Chat都能提供卓越的性能和易用性,让RLHF训练变得更加普及。
DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练,让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇博客文章介绍了如何使用包含多个网络和多种训练策略的框架来完成多目标分类任务,涵盖了从数据准备到训练、测试和部署的完整流程,并提供了相关代码和配置文件。
69 0
目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
深度学习笔记(五):学习率过大过小对于网络训练有何影响以及如何解决
学习率是深度学习中的关键超参数,它影响模型的训练进度和收敛性,过大或过小的学习率都会对网络训练产生负面影响,需要通过适当的设置和调整策略来优化。
561 0
深度学习笔记(五):学习率过大过小对于网络训练有何影响以及如何解决
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法
【机器学习】揭秘反向传播:深度学习中神经网络训练的奥秘
【机器学习】揭秘反向传播:深度学习中神经网络训练的奥秘
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
深度学习实践:构建并训练卷积神经网络(CNN)对CIFAR-10数据集进行分类
本文详细介绍如何使用PyTorch构建并训练卷积神经网络(CNN)对CIFAR-10数据集进行图像分类。从数据预处理、模型定义到训练过程及结果可视化,文章全面展示了深度学习项目的全流程。通过实际操作,读者可以深入了解CNN在图像分类任务中的应用,并掌握PyTorch的基本使用方法。希望本文为您的深度学习项目提供有价值的参考与启示。

热门文章

最新文章