探索网络放大攻击的神秘力量——AMP-Research
2024-05-22 02:02:45作者:仰钰奇
在网络安全的世界中,分布式拒绝服务攻击是一种常见的威胁,而其中一种特别狡猾的手段就是利用UDP或TCP的放大效应。这就是AMP-Research项目的核心所在。这个开源项目旨在深入研究和揭示那些不为人知的UDP/TCP放大部分,以及如何有效地进行防御。
项目介绍
AMP-Research是一个集成了各种网络协议的放大因子、响应示例、潜在的官方文档和缓解策略的研究库。它包含了用于扫描和分析的脚本,帮助你了解并应对可能被利用为网络测试工具的服务。通过提供这些信息,该项目不仅提高了我们对分布式拒绝服务攻击的理解,还为网络管理员提供了及时的防御方案。
项目技术分析
在AMP-Research中,你可以找到C语言编写的原始payload和扫描脚本。例如,一个简单的请求可能会引发大于其本身数倍的数据响应,这种现象被称为"放大"。项目中的例子展示了如何计算和测试各种协议(如MSSQL和ARD)的放大因子。此外,还有针对这些发现的编译指南,以帮助你理解并应用这些技术。
应用场景
AMP-Research在以下场景中非常有用:
- 网络安全研究:了解网络测试的新趋势和方法。
- 防御策略制定:通过实验数据来构建有效的流量规格或访问控制列表(ACL)规则。
- 快速响应:在发现新的放大反射器时,可以迅速提供防护名单,以便通知网络所有者。
项目特点
- 详尽研究:涵盖多种协议及其放大效应,持续更新以反映最新发现。
- 实用工具:提供的C语言脚本可直接用于扫描和模拟测试,便于实践和学习。
- 社区支持:已被多家知名机构引用,证明了其研究价值和实际影响力。
- 快速响应:提供了易获取的反射器列表,帮助及时采取防御措施。
如果你是网络安全领域的专业人士,或者想要深入了解网络测试和防御策略,那么AMP-Research无疑是你的理想选择。参与这个项目,一起探索网络世界的技术奥秘吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
661