backdoor专题

Metasploit - crack chinese caidao php backdoor

Backdoor Request PHP Backdoor: <?php @eval($_POST["OP"]);?> HTTP Request: POST /bk.php .... op=phpinfo(); If it's successful, phpinfo page will show us.ASP Backdoor: <%ev

XZ Utils backdoor（2024.03.29 发现）

XZ Utils backdoor 前不久，在 2024年3月29日，xz-utils 中发现了后门漏洞。这是一套为开发人员提供无损压缩的软件。通常用于压缩 ttarballs, software packages, kernel images, and initramfs 镜像。分布非常广泛，为了方便起见，普通 Linux 或 macOS 系统都会安装它。大致总结攻击者 JiaT75

捆绑后门的艺术--CobaltStrike backdoor分析

CobaltStrike（以下全部简称为CS）是渗透测试中常用的一个后渗透工具，它可以快速地生成后门并通过其控制目标主机。其中，捆绑型后门是攻击者较为喜欢的一种后门，因为其具有较好的隐蔽性及免杀效果。下面，就来剖析一下该类后门的捆绑及免杀原理。 1. 后门制作制作捆绑型后门前，先得创建一个监听器用于与后门通信，点击 Cobalt Strike->Listener创建一个监听器，填上IP和端口

捆绑后门的艺术--CobaltStrike backdoor分析

CobaltStrike（以下全部简称为CS）是渗透测试中常用的一个后渗透工具，它可以快速地生成后门并通过其控制目标主机。其中，捆绑型后门是攻击者较为喜欢的一种后门，因为其具有较好的隐蔽性及免杀效果。下面，就来剖析一下该类后门的捆绑及免杀原理。 1. 后门制作制作捆绑型后门前，先得创建一个监听器用于与后门通信，点击 Cobalt Strike->Listener创建一个监听器，填上IP和端口

reverse enginreing a D-link backdoor

All right. It’s Saturday night, I have no date, a two-liter bottle of Shasta and my all-Rush mix-tape…let’s hack. On a whim I downloaded firmware v1.13 for the DIR-100 revA. Binwalk quickly found

On the Robustness of Backdoor-based Watermarkingin Deep Neural Networks

关于深度神经网络中基于后门的数字水印的鲁棒性 ABSTRACT 在过去的几年中，数字水印算法已被引入，用于保护深度学习模型免受未经授权的重新分发。我们调查了最新深度神经网络水印方案的鲁棒性和可靠性。我们专注于基于后门的水印技术，并提出了两种简单而有效的攻击方法 - 一种是黑盒攻击，另一种是白盒攻击 - 可以在没有来自地面真相的标记数据的情况下去除这些水印。我们的黑盒攻击通过仅通过API访问标签窃

backdoor-factory详细使用教程

backdoor-factory简介 backdoor-factory是一款后门构建工具。与其他工具不同的是，他不会增加软件的大小，而是利用代码缝隙进行注入，免杀效果更好。 backdoor-factory下载 kali预装的有坑，应该从github下载。运行命令： git clone https://github.com/secretsquirrel/the-backdoor-fac

Linux服务器下Linux.BackDoor.Gates.5病毒的简单处理方法

今年年初的时候，公司负责的项目有相当一批Linux服务器，被病毒侵袭了。。有的人可能会问了，Linux也能被感染病毒？呵呵，答案是可以的。任何服务器只要把Root或者Administrator权限泄露出去了，对于Hacker来说就拥有无限可能，要知道Hacker就是高级的程序员，呵呵。记录这篇文章的目的，并不是说按照这篇文章的描述方法，就可以把病毒从服务器上彻底清掉，而是传达给大家一种面对

Targeted Backdoor Attacks on Deep Learning Systems Using Data Poisoning 论文复现

Targeted Backdoor Attacks on Deep Learning Systems Using Data Poisoning 论文复现代码链接：点我🙂 1. 模型说明网络使用的是LeNet-5，只包含两个卷积层和若干全连接层，参数量很小数据集使用的mnist手写数据集（训练集：60000 测试集：10000）实现了Backdoor的两种攻击形式（instance

【翻译】How to Backdoor Federated Learning

文章目录标题：如何后门攻击联邦学习摘要 1. 引言2. 相关工作3. 联邦学习4. 攻击概述A. 威胁模型B. 构造攻击模型C. 逃避异常检测标题：如何后门攻击联邦学习摘要联邦学习使成千上万的参与者能够构建一个深度学习模型，而无需共享他们的私人训练数据。例如，多部智能手机可联邦训练键盘下一个单词的预测器，而不会透露用户输入的内容。我们证明，联邦学习的任何参与者都可

【翻译】Neural Cleanse: Identifying and Mitigating Backdoor Attacks in Neural Networks

文章目录 ABSTRACTI. INTRODUCTIONII. BACKGROUND: BACKDOOR INJECTION IN DNNSIII. OVERVIEW OF OUR APPROACH AGAINST BACKDOORSA. Attack ModelB. Defense Assumptions and GoalsC. Defense Intuition and Overview

BadEncoder: Backdoor Attacks to Pre-trained Encoders in Self-Supervised Learning-基于自监督学习预训练编码器的后门攻击

BadEncoder: Backdoor Attacks to Pre-trained Encoders in Self-Supervised Learning 摘要本文提出了 BadEncoder，这是针对自监督学习的第一个后门攻击方法。用 BadEncoder 将后门注入到预训练的图像编码器中，基于该编码器进行微调的不同下游任务会继承该后门行为。我们将 BadEncoder 描述为一个优

【NeurIPS 2023】Backdoor对抗攻防论文汇总

NeurIPS 对抗攻防论文 NeurIPS2022|对抗攻防论文整理 - 知乎 NeurIPS 2023 Papers BIRD: Generalizable Backdoor Detection and Removal for Deep Reinforcement Learning https://neurips.cc/virtual/2023/poster/70618