基于weblogic的自动化渗透测试方法和装置

    公开(公告)号:CN115378709B

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202211012402.4

    申请日:2022-08-23

    IPC分类号: H04L9/40 H04L67/06 H04L67/30

    摘要: 本申请提供了一种基于weblogic的自动化渗透测试方法和装置,获取weblogic漏洞检测数据包;对weblogic漏洞检测数据包进行检测,根据检测结果来确定是否存在weblogic漏洞;当存在weblogic漏洞时,定位配置文件;根据配置文件的标签信息通过正则匹配,查找weblogic服务的目标服务器的名称;根据目标服务器的名称在服务器目录中找到相应目录;在相应目录中找到目标文件夹,将webshell上传至目标文件夹;连接webshell,接管目标服务器。该方法通过weblogic的配置文件准确定位目标服务器中上传webshell所在目录,达到了自动化利用weblogic漏洞的效果。

    网络安全管理系统
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116318942A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310222321.5

    申请日:2023-03-08

    IPC分类号: H04L9/40 G06F16/22 G06F16/25

    摘要: 本申请提供了一种网络安全管理系统,该系统包括:数据库,数据库用于存储安全情报信息;管理端,管理端用于确定安全情报信息是否有效,管理端还用于在安全情报信息有效的情况下确定安全情报信息是否属于企业用户,管理端还用于在安全情报信息属于企业用户的情况下生成通报指令,通报指令为表示企业用户存在安全情报信息涉及的网络安全问题的指令;企业端,企业端用于在接收到通报指令的情况下从数据库获取安全情报信息并根据安全情报信息对安全情报信息涉及的网络安全问题进行整改,企业端还用于生成反馈信息并将反馈信息存储至数据库。该系统解决了现有技术中由于安全情报管理过程各环节分散导致企业用户的网络安全运维效率低下的问题。

    基于深度学习的变电站设备检测方法及装置

    公开(公告)号:CN111209958A

    公开(公告)日:2020-05-29

    申请号:CN202010006629.2

    申请日:2020-01-03

    IPC分类号: G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了基于深度学习的变电站设备检测方法及装置,其方法包括以下步骤:采集包含变电站设备的物理分合闸位置的多幅图像,对图像进行标注并预处理,制作成标准数据集,将所述数据集按比例划分为训练集、验证集和测试集;利用py faster rcnn深度卷积网络训练变电站设备检测神经网络模型,利用训练好的网络模型进行测试,得到变电站设备的设备类别和物理分合闸位置识别结果。本发明提供的基于深度学习的变电站设备检测方法及装置,能对变电站设备类别及物理分合闸状态进行高效自动检测,识别结果准确率高,实用性和可操作性强。

    网络设备的数据安全监测方法及装置

    公开(公告)号:CN117544389A

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311651080.2

    申请日:2023-12-04

    IPC分类号: H04L9/40

    摘要: 本发明公开了一种网络设备的数据安全监测方法及装置。其中,该方法包括:在接收到数据安全监测请求后,根据数据安全监测请求对应的目标网络设备的设备特征信息构造异常数据;通过数据发送模块将异常数据发送至测试访问点TAP交换机,以利用TAP交换机对异常数据进行汇总,得到汇总后的异常数据;将汇总后的异常数据通过单网口发送至数据风险监测设备,以利用数据风险监测设备通过异常数据对目标网络设备进行风险分析。本发明解决了相关技术中在对网络设备进行数据安全监测中需要依赖于专业人员,整个过程比较复杂,无法实现自动化的技术问题。