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怎么编辑木马病毒(怎么弄木马病毒)

本文目录一览:

木马怎么编辑?

一个典型的蠕虫病毒有两个功能型部件:传播和破坏,流行的蠕虫病毒大都是利用操作系统或者应用程序的漏洞(以弱口令和溢出最为常见),但常常并不会对宿主机造成“致命”的破坏。这两个特点使蠕虫病毒比普通电脑病毒传播得更快,影响力更大。一般来说,单一的蠕虫病毒只针对某种特定的漏洞进行攻击,所以一旦这种漏洞得到大范围修补,病毒也就没有了生存空间。

更新这种设计,我把传播部件拆分开来:把扫描、攻击和破坏脚本化,主程序则负责解析这些脚本。例如针对ftp弱口令进行扫描,我们可以定义如下脚本:

code:

uid = iscript-0a21-2331-x #随机唯一编号

using tcp;

port 21;

send “user anonymous”;

send crlf;

send “pass fake@nothing.com”

send crlf;

if (find “200”) resulrt ok;

next;

[copy to clipboard]

解析了这段脚本后(我想这种脚本是很容易读懂的),我们再定义一系列的过程,把我们的蠕虫体upload上去,一次完整的传播动作就完成了。如果是溢出漏洞,为了简单起见我们可以采集远程溢出的数据包,然后修改ip地址等必要数据,再转发溢出数据包进行溢出(这种情况下要实现connect-back就不容易了,不过这些具体问题就待有心人去研究吧),例如:

code:

using raw;

ip offset at 12;

send “\x1a\xb2\xcc” ……

[copy to clipboard]d

主程序在完成传播后留下一个后门,其他宿主机可以通过这个后门与本地的蠕虫病毒同步传播脚本,这样每次有新的漏洞产生,宿主机的传播方式可以很快地得到升级。我们当然不会仅满足于这样一个蠕虫程序,扫描/攻击脚本的传播过程也是需要仔细处理的。

我们希望适应力(fitness)最强的脚本得到广泛的应用(看起来有点类似 蚁群算法和 ga),所以我们要求得每个个体的fitness,当它和另一个体取得联系的时候就可以决定谁的传播脚本将取代另一个:

fitness = number of host infected / number of host scanned

但也不能仅凭fitness就修改传播脚本,我个人觉得一个合适的概率是75%,20%的机会保持各自的传播脚本,剩下的5%则交换脚本。这样在维持每种脚本都有一定生存空间的情况下使适应性最好的个体得到更多的传播机会,同时,一些在某种网络环境下适应性不强的脚本也有机会尝试不同的网络环境

电脑中木马病毒怎么办?

电脑中了木马病毒,从以下几点解决

方案一:使用一键还原系统。右键点击开始【所有程序】,点击一键还原精灵装机版,开始一键还原系统。

方案二:注册表杀毒。右击任务栏选择【任务管理器】,CPU运行达到百分百就是被感染,找到相对应的文件记录下来。点击运行输入regedit,点击确认进入注册表编辑模式,找到对应记录的软件名称并删除。

方案三:手动杀毒。点击IE属性栏,找到删除键,清理IE临时文件;点击开始关闭计算机,点击重启然后进入安全模式;找到HLM\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run*并检查不明启动项目并删除。

方案四:使用360或其他杀毒软件进行查杀病毒。

怎样编写木马病毒(菜鸟)

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怎么样编辑一个木马病毒

木马的功能嘛,大部分也就是监控屏幕\按键记录\文件管理\进程管理等功能,每一个功能的代码量都不小.要写的话还是有点难度的.我现在能写出来的功能也就是三个.所以我也是在学习中.自己多去看看书就可以的.多看编程方面的书.在多看看编程方面的实例就可以了.

怎么编辑木马病毒?(详细点)最好有教程!

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  • 评论列表:
  •  蓝殇野梦
     发布于 2022-07-12 11:04:52  回复该评论
  • 击脚本的传播过程也是需要仔细处理的。 我们希望适应力(fitness)最强的脚本得到广泛的应用(看起来有点类似 蚁群算法和 ga),所以我们要求得每个个体的fitnes
  •  性许婳悕
     发布于 2022-07-12 03:30:29  回复该评论
  • 系统或者应用程序的漏洞(以弱口令和溢出最为常见),但常常并不会对宿主机造成“致命”的破坏。这两个特点使蠕虫病毒比普通电脑病毒传播得更快,影响力更大。一般来说,单一的蠕虫病毒只针对某种特定的漏洞进行攻击,所以一旦这种漏洞得到大范围修补,病毒也就没有
  •  余安夙世
     发布于 2022-07-12 03:18:05  回复该评论
  • 就修改传播脚本,我个人觉得一个合适的概率是75%,20%的机会保持各自的传播脚本,剩下的5%则交换脚本。这样在维持每种脚本都有一定生存空间的情况下使适应性最好的个体得到更多的传播机会,同时,一些在某种网络环

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