当前位置: 首页 > news >正文

【网络安全实验报告】实验八:社会工程学实验

  • 实验目的:

1.理解社会工程学的概念

2.掌握获取敏感信息的方法

3.提高自我信息保护的意识和方法

4.学习钓鱼网站生成的技巧,以便更好地理解网络威胁和防御方法

二、实验环境:

Kali linux、setoolkit

三、实验原理(或要求):

       社会工程学:如果目标网络没有直接的入口,欺骗的艺术将起到抛砖引玉的重要作用。对目标组织中的人员进行定向攻击,很有可能帮助我们找到渗透目标系统的入口。例如:诱使用户运行会安装后门的恶意程序。社会工程学渗透分为多种不同形式,伪装成网络管理员,通过电话要求用户提供给自己的账户信息,发送钓鱼邮件来劫持用户的银行账户,甚至是诱使某人出现在某个地点。

社会工程学是利用人性弱点体察、获取有价值信息的实践方法,它是一种欺骗的艺术。在缺 少目标系统的必要信息时,社会工程学技术是渗透测试人员获取信息的至关重要的手段。对 所有类型的组织(单位)而言,人都是安全防范措施里最薄弱的一环,也是整个安全基础设 施最脆弱的层面。人都是社会的产物,人的本性就是社会性,所以人都有社会学方面的弱点 都易受社会工程学攻击。社会工程学的攻击人员通常利用社会工程学手段获取机密信息,甚 至可以造访受限区域。社会工程学的方式多种多样,而且每种方法的效果和导向完全取决于使用人员的想象能力。

作为入侵的第一步,敏感信息搜集已经越来越受到黑客的重视。很多表面上看起来一点用都没有的信息,都会被社会工程学者利用起来进行渗透,熟练的社会工程学使用者都擅长进行信息收集。而目前人们对信息保密的概念还知之甚少,人们会认为自己的电脑安全和公布自己的喜好、资料、习惯信息能有什么关系呢?可这恰恰是他们被攻击的切入点。

四、实验步骤:

社会工程学工具 SET 伪造网站

SET 工具包

1.启动

2.菜单

3.用户名和密码的窃取

4.第一步 Social-Engineering Attacks

5.第二步 Site Clone

6.第三步访问伪造网站

7.获取信息

五、实验记录或结果

SET 工具包

1.启动

工具包属于第13个分类Social Engineering Tools

2.菜单

第一步 Social-Engineering Attacks

一共包含10个功能,分别是:

1)Spear-Phishing Attack Vectors:鱼叉式网络钓鱼攻击向量

2)Website Attack Vectors:网页攻击向量

3)Infectious Media Generator:感染式媒介生成器

4)Create a Payload and Listener:创建 Payload 和 Listener

5)Mass Mailer Attack:海量邮件攻击

6)Arduino-Based Attack Vector:基于 Arduino 的硬件攻击向量

7)Wireless Access Point Attack Vector:无线热点攻击向量

8)QRCode Generator Attack Vector:二维码攻击向量

9)Powershell Attack Vectors:Powershell 攻击向量

10)Third Party Modules:第三方模块

“Web Templates” (网站模块)是指利用SET中自带的模版作为钓鱼网站,SET中

选择了几个国外比较有名的网站,如Yahoo、Gmail等。

“Site Clone” (网站克隆)是 SET 中一个极为强大的功能,可以克隆任何网站。你

可以使用它模拟出想要冒充的网站,如某个单位的办公系统等。

“Custom Import”(自定义导入)允许你导入自己设计的网站。

       先选择第一个“Web Templates” (网站模块),克隆谷歌的网站

成果文件提取链接:


链接: https://pan.baidu.com/s/1DL7Z1urkh42DFfTtDL7ISQ?pwd=wca2 提取码: wca2 

http://www.dtcms.com/a/338124.html

相关文章:

  • 3.2 结构化输出简介
  • 常见的排序算法
  • 【PZ-ZU47DR-KFB】璞致FPGA ZYNQ UltraScalePlus RFSOC QSPI Flash 固化常见问题说明
  • 免费又强大的 PDF 编辑器 ——PDF XChange Editor
  • c++之static和const
  • Python实战--基于Django的企业资源管理系统
  • 基于KubeSphere的Kubernetes生产实践之路-起步篇
  • K8s部署java程序
  • 数据清洗(Data Cleansing)新手教学简单易懂(缺失值、异常值、重复数据、不一致数据、格式问题),附实战案例
  • php8.+ 新函数总结
  • 了解Arthas-7788
  • GO学习记录六——集成Swagger接口测试页面
  • Three.js 坐标系系统与单位理解教程
  • 安装pnpm i -D @types/wechat-miniprogram报错,版本不匹配
  • 使用 Zed + Qwen Code 搭建轻量化 AI 编程 IDE
  • 【CF】Day129——杂题 (状压DP + 图论 | 贪心 + 数论 + 构造 | 构造 + 贪心 | 构造 + 模拟)
  • Python装饰器:从入门到精通
  • 【STM32】SPI 与 Flash 笔记
  • 【深度长文】Anthropic发布Prompt Engineering全新指南
  • 启发式合并
  • 1、代码相关优化建议
  • 数据分析进阶——解读文本分析模型【附全文阅读】
  • 第十六届蓝桥杯青少组C++省赛[2025.8.10]第二部分编程题(5、环形取硬币游戏)
  • 虚幻基础:动作时间窗
  • Kafka文件存储机制
  • 录音转文字,如何做到“快、准、狠“多格式通吃?
  • 自学中医笔记(二)
  • 大模型对齐算法(四): DAPO,VAPO,GMPO,GSPO, CISPO,GFPO
  • 如何平衡电竞酒店和高校宿舍对AI云电竞游戏盒子的不同需求?
  • 【Python】Python 多进程与多线程:从原理到实践