Vackbot依靠脆弱点识别、漏洞扫描、APT模式来对漏洞进行挖掘:
脆弱点识别
根据专家模型、决策大脑等智能判断,识别攻击面可能存在的脆弱点,并进行漏洞检查。
漏洞扫描
利用攻击组件、向量引擎等提供的测试荷载,通过自动发包工具对目标系统进行访问测试;检查返回结果并判断是否存在可被攻击漏洞。
APT模式
根据多类驱动策略,对目标系统进行长期的、有驱动自动唤醒的持续的漏洞检测。
常见问题
根据专家模型、决策大脑等智能判断,识别攻击面可能存在的脆弱点,并进行漏洞检查。
利用攻击组件、向量引擎等提供的测试荷载,通过自动发包工具对目标系统进行访问测试;检查返回结果并判断是否存在可被攻击漏洞。
根据多类驱动策略,对目标系统进行长期的、有驱动自动唤醒的持续的漏洞检测。
Vackbot 人工智能具体体现在一下几个方面:
图灵对抗
通过利用图灵对抗技术,Vackbot可以进行字符验证码识别,并通过智能沙箱模拟人工操作,绕过被检测系统的人工操作检查,推动安全检查任务的自动化执行,提升安全检查任务的效率。
决策大脑
Vackbot内置多类人工智能决策算法,为攻击过程中的分支节点提供选择、排序等判断的最优决策。
专家系统
Vackbot内置专家模型,安全验证任务在执行过程中,可以参考专家经验,对目标系统进行判断以及渗透,提升攻击的准确率。
向量引擎
向量引擎可对攻击向量进行创建以及非线性拼接,使Vackbot任务对攻击目标有针对性地产生更高效率及成功率的向量攻击,并提供给攻击任务流程使用。
目标为常见服务器是没有问题的。
请确认当前登录页面是否有验证码等校验信息。
节点图不展示系统未探活的目标。
任务结束后,生成文件失败,点击【重试】即可生成任务文件。
登录时需要上传license的情况下,所有用户都可以上传license;登录界面内上传license文件,仅系统管理员角色有权限上传license文件。
任务结束后,若生成文件失败,则不会像通知邮件发送任务结束的通知邮件。
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常见问题
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