NTLM解析

本文涉及的产品
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
密钥管理服务KMS,1000个密钥,100个凭据,1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
简介: NTLM解析

关于这四个问题,做出理解:

1、windows登录的明文密码,存储过程是怎么样的,密文存在哪个文件下,该文件是否可以打开,并且查看到密文?


       在Windows系统中,密码哈希通常存储在SAM数据库中。这个数据库位于Windows系统目录下的(System32\config\SAM)文件中。但是SAM文件是受保护的系统文件,通常情况下无法直接访问或打开。

        即使你能够访问SAM文件,哈希的形式也不是明文密码,而是经过哈希算法加密后的结果,不可能直接查看到原始密码。因此,除非你有足够的权限和专业知识来访问和解密这些哈希,否则无法从SAM文件中获取到明文密码。(有些工具是可以读取SAM文件内容的,例如:Mimikatz)


2、我们通过hashdump 抓取出 所有用户的密文,分为两个模块,为什么? 这两个模块分别都代表什么?

       通过hashdump抓取出所有用户的密文,分为两个模块,分别是 LM Hash 和 NT Hash。 LM Hash全称是LAN Manager Hash,是Windows最早用的加密算法,由IBM设计,使用硬编码密钥的DES,且存在缺陷。

       为了解决LM Hash的安全问题,从Vista开始的版本都使用NTLM Hash,NTLM Hash基于MD4加密算法进行加密的。


3、为什么第一个模块 永远是一样的aad3

       LM Hash 加密算法存在一些漏洞,它使用的是分组的DES,密码长度最大只能为14个字符,如果密码强度是小于7位,那么第二个分组会用0来在后面补全,加密后的结果就会是固定的 aad3b435b51404ee


4、这两个模块的加密算法有什么不同,如何加密的?
LM Hash的加密:
  1. 用户的密码转换为大写,密码转换为16进制字符串,不足14字节将会用0来在后面补全。
  2. 密码的16进制字符串被分成两个7byte部分。每部分转换成比特流,并且长度位56bit,长度不足使用0在左边补齐长度
  3. 再分7bit为一组,每组末尾加0,再组成一组
  4. 上步骤得到的二组,分别作为key 为 "KGS!@#$%"进行DES加密。
  5. 将加密后的两组拼接在一起,得到最终LM HASH值。

NTLM Hash 的加密:

  1. 先将用户密码转换为十六进制格式。
  2. 将十六进制格式的密码进行Unicode编码。
  3. 使用MD4摘要算法对Unicode编码数据进行Hash计算
相关文章
|
24天前
|
存储 人工智能 测试技术
小鱼深度评测 | 通义灵码2.0,不仅可跨语言编码,自动生成单元测试,更炸裂的是集成DeepSeek模型且免费使用,太炸裂了。
小鱼深度评测 | 通义灵码2.0,不仅可跨语言编码,自动生成单元测试,更炸裂的是集成DeepSeek模型且免费使用,太炸裂了。
141098 23
小鱼深度评测 | 通义灵码2.0,不仅可跨语言编码,自动生成单元测试,更炸裂的是集成DeepSeek模型且免费使用,太炸裂了。
|
23天前
|
人工智能 运维 前端开发
基于阿里百炼的DeepSeek-R1满血版模型调用【零门槛保姆级2084小游戏开发实战】
本文介绍基于阿里百炼的DeepSeek-R1满血版模型调用,提供零门槛保姆级2048小游戏开发实战。文章分为三部分:定位与核心优势、实战部署操作指南、辅助实战开发。通过详细步骤和案例展示,帮助开发者高效利用DeepSeek-R1的强大推理能力,优化游戏逻辑与视觉效果,解决官网响应延迟问题,提升开发效率和用户体验。适合企业开发者、教育行业及多模态探索者使用。
87252 19
基于阿里百炼的DeepSeek-R1满血版模型调用【零门槛保姆级2084小游戏开发实战】
|
27天前
|
人工智能 自然语言处理 API
快速使用 DeepSeek-R1 满血版
DeepSeek是一款基于Transformer架构的先进大语言模型,以其强大的自然语言处理能力和高效的推理速度著称。近年来,DeepSeek不断迭代,从DeepSeek-V2到参数达6710亿的DeepSeek-V3,再到性能比肩GPT-4的DeepSeek-R1,每次都带来重大技术突破。其开源策略降低了AI应用门槛,推动了AI普惠化。通过阿里云百炼调用满血版API,用户可以快速部署DeepSeek,享受高效、低成本的云端服务,最快10分钟完成部署,且提供免费token,极大简化了开发流程。
191120 24
快速使用 DeepSeek-R1 满血版
|
1月前
|
人工智能 自然语言处理 Shell
深度评测 | 仅用3分钟,百炼调用满血版 Deepseek-r1 API,百万Token免费用,简直不要太爽。
仅用3分钟,百炼调用满血版Deepseek-r1 API,享受百万免费Token。阿里云提供零门槛、快速部署的解决方案,支持云控制台和Cloud Shell两种方式,操作简便。Deepseek-r1满血版在推理能力上表现出色,尤其擅长数学、代码和自然语言处理任务,使用过程中无卡顿,体验丝滑。结合Chatbox工具,用户可轻松掌控模型,提升工作效率。阿里云大模型服务平台百炼不仅速度快,还确保数据安全,值得信赖。
358044 66
深度评测 | 仅用3分钟,百炼调用满血版 Deepseek-r1 API,百万Token免费用,简直不要太爽。
|
12天前
|
人工智能 搜索推荐 数据可视化
Manus:或将成为AI Agent领域的标杆
随着人工智能技术的飞速发展,AI Agent(智能体)作为人工智能领域的重要分支,正逐渐从概念走向现实,并在各行各业展现出巨大的应用潜力。在众多AI Agent产品中,Manus以其独特的技术优势和市场表现,有望成为该领域的标杆。作为资深AI工程师,本文将深入探讨Manus的背景知识、主要业务场景、底层原理、功能的优缺点,并尝试使用Java搭建一个属于自己的Manus助手,以期为AI Agent技术的发展和应用提供参考。
11194 14
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 测试技术
阿里云百炼已上线超强推理开源模型QwQ-32B,尺寸更小,性能比肩DeepSeek满血版
通义千问团队推出了320亿参数的QwQ-32B模型,通过大规模强化学习和多阶段训练,在数学、编程及通用能力上达到或超越了DeepSeek-R1等先进模型。QwQ-32B模型已在阿里云百炼上线,支持API调用,用户可通过官方文档了解详细使用方法。未来,团队将继续探索智能体与RL集成,推动人工通用智能的发展。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
快来零门槛、即刻拥有 DeepSeek-R1 满血版
随着人工智能技术的发展,DeepSeek作为一款新兴推理模型,凭借强大的技术实力和广泛的应用场景崭露头角。本文基于阿里云提供的零门槛解决方案,评测DeepSeek的部署与使用。该方案支持多模态任务,涵盖文本生成、代码补全等,融合NLP、IR和ML技术,提供快速实现AI应用的便利。用户无需编码,最快5分钟、最低0元即可部署DeepSeek模型。阿里云还提供100万免费Token,适合预算有限的个人或小型团队试用。通过Chatbox客户端配置API,用户可轻松体验智能交互功能,如数学提问和代码书写等。
43302 6
|
24天前
|
人工智能 编解码 算法
DeepSeek加持的通义灵码2.0 AI程序员实战案例:助力嵌入式开发中的算法生成革新
本文介绍了通义灵码2.0 AI程序员在嵌入式开发中的实战应用。通过安装VS Code插件并登录阿里云账号,用户可切换至DeepSeek V3模型,利用其强大的代码生成能力。实战案例中,AI程序员根据自然语言描述快速生成了C语言的base64编解码算法,包括源代码、头文件、测试代码和CMake编译脚本。即使在编译错误和需求迭代的情况下,AI程序员也能迅速分析问题并修复代码,最终成功实现功能。作者认为,通义灵码2.0显著提升了开发效率,打破了编程语言限制,是AI编程从辅助工具向工程级协同开发转变的重要标志,值得开发者广泛使用。
7931 68
DeepSeek加持的通义灵码2.0 AI程序员实战案例:助力嵌入式开发中的算法生成革新
|
8天前
|
人工智能 自然语言处理 Java
快速带你上手通义灵码 2.0,体验飞一般的感觉
通义灵码个人版为开发者免费提供智能编码能力,专业版限免期内开放更多功能。使用需先注册阿里云账号,支持JetBrains IDEs、Visual Studio Code等开发工具。以Visual Studio Code为例,安装插件并登录后即可体验其强大功能。通义灵码2.0在代码生成、需求理解及单元测试自动化等方面有显著提升,支持多语言和复杂场景,大幅提高开发效率。
37561 3
|
11天前
|
机器学习/深度学习 弹性计算 搜索推荐
真正的0代码,0脚本,0门槛,QwQ-32B一键部署!
阿里云最新发布的QwQ-32B模型通过强化学习显著提升了推理能力,在多个核心指标上达到DeepSeek-R1满血版水平,超越了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B。用户可通过阿里云系统运维管理(OOS)的公共扩展功能,一键部署OpenWebUI+Ollama至ECS,轻松运行QwQ-32B模型。该方案支持本地部署和连接阿里云百炼在线模型,无需编写代码,操作简便,适合新手尝试。具体步骤包括:在阿里云控制台安装OpenWebUI扩展、选择ECS实例并创建、等待几分钟后获取URL链接,即可开始使用。此外,还提供了详细的配置指南和高级玩法介绍,帮助用户更好地利用该模型。