伺服器被攻擊了？
jiangtao99992017-09-05 20:56:03勒索病毒。沒招付錢吧。
報警也拿不回資料。
眼淚2017-09-05 21:00:21勒索病毒變種出來了？
知乎使用者2017-09-06 23:17:12如果資料不是很重要，可以嘗試恢復軟體恢復
如果資料比較重要，可以斷網狀態嘗試還原看看
建議直接聯絡對方，看能否獲取有效線索。
釜溪子2017-09-07 14:00:53只有盡最大程度的回覆資料了，重灌系統後一定要把伺服器的安全補丁更新到最新，且保持最新的補丁狀態，防病毒軟體是一定要安裝的，一切不必要的埠是必須要關閉的
1512021-02-01 21:17:11被別人攻擊了，反擊的最有效的方法是讓他也遭受損失
如果你沒辦法讓他遭受損失，他是會一直的找你的麻煩的
比如，他攻擊你的網站，攻擊的你伺服器，反過來，你也可以對他進行攻擊
如何才能知道他是誰呢？
首先你需要知道他的ip，然後你就能透過一系列操作拿到他的網站
拿到他的網站，你就可以進行你想要的操作了
簡單給你說下這個技術的實現過程吧
首先，先掃一波開放埠
目標是Windows系統，Emmmmm，開放的服務屬實有點少啊，姑且先記住，待會爆破之，儘可能晚點或者不去引起管理員的注意
0x03
把目光轉向web服務，掃一波目錄
沒掃兩下。。。
嘛，這不是重點
掛上代理降低掃描頻次繼續搞，然而並沒有得到啥子有用的資訊。。。。
不過後臺沒找到，倒是找到了phpMyAdmin還是蠻驚喜的，but初步試探弱口令。。emmmm並沒有什麼卵子用
0x04
到這裡好像只能透過爆破口令來嘗試了，但是對於這類黑色網站，其管理者勢必會迅速察覺，所以最好還是嘗試從其他方式入手
旁站找了一波，沒有收穫，於是開始掃C段
存活主機還不少。。。於是慢慢的一個個找服務，發現一臺開了web服務的機器上邊有個很奇怪的檔案
神tm的”1ndex。php”，開啟之後是一個空白頁，很迷
莫非是別人的webshell？？
用metasploit的aux輔助模組爆破一波
Searchcaidao就能找到如圖所示的模組，使用showoptions來檢視需要配置的資訊，填好主機以及uri後調節執行緒以及字典便可以直接開始爆破
然後就拿到了shell許可權
嘗試rdp登上去，成功
到這裡就結束了，然後想要做什麼，就看你自己的意願了
當然了，你要是被競爭對手攻擊，需要我幫忙的話，可以參考下圖找我交流
也可以跟我來學相關技術
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib。pyplot as plt
# 1。 simple plot with 4 numbers
plt。plot（［1， 3， 2， 4］）
plt。show（）
# 2。 points have x and y values； add title and axis labels
plt。plot（［1， 2， 3， 4］， ［1， 4， 9， 16］）
plt。title（‘Test Plot’， fontsize=8， color=‘g’）
plt。xlabel（‘number n’）
plt。ylabel（‘n^2’）
plt。show（）
# 3。 change figure size。 plot red dots； set axis scales x： 0-6 and y： 0-20
plt。figure（figsize=（1，5）） # 1 inch wide x 5 inches tall
plt。plot（［1， 2， 3， 4］， ［1， 4， 9， 16］， ‘ro’） # red-o
plt。axis（［0， 6， 0， 20］） # ［xmin， xmax， ymin， ymax］
plt。annotate（‘square it’， （3，6））
plt。show（）
# 4。 bar chart with four bars
plt。clf（） # clear figure
x = np。arange（4）
y = ［8。8， 5。2， 3。6， 5。9］
plt。xticks（x， （‘Ankit’， ‘Hans’， ‘Joe’， ‘Flaco’））
plt。bar（x， y）
# plt。bar（x， y， color=‘y’）
# plt。bar（x， y， color=［‘lime’， ‘r’， ‘k’， ‘tan’］）
plt。show（）
# 5。 two sets of 10 random dots plotted
d = {‘Red O’ ： np。random。rand（10），
‘Grn X’ ： np。random。rand（10）}
df = pd。DataFrame（d）
df。plot（style=［‘ro’，‘gx’］）
plt。show（）
# 6。 time series - six months of random floats
ts = pd。Series（np。random。randn（180）， index=pd。date_range（‘1/1/2018’， periods=180））
df = pd。DataFrame（np。random。randn（180， 3）， index=ts。index， columns=list（‘ABC’））
df。cumsum（）。plot（）
plt。show（）
# 7。 random dots in a scatter
N = 50
x = np。random。rand（N）
y = np。random。rand（N）
colors = np。random。rand（N）
sizes = （30 * np。random。rand（N））**2 # 0 to 15 point radii
plt。scatter（x， y， s=sizes， c=colors， alpha=0。5）
plt。show（）
