how to use maltego to find domains and sub-domains
时间: 2024-06-03 07:08:37 浏览: 57
Here are the steps to use Maltego to find domains and sub-domains:
1. Open Maltego and create a new graph.
2. Choose the "Website" entity from the "Transform Hub" section.
3. Right-click on the entity and select "Manage Transforms."
4. Scroll down and select the "PassiveTotal" transform.
5. Click "Enable" and enter your API key.
6. Back in the graph, right-click on the "Website" entity and select "Run Transforms."
7. Choose the "PassiveTotal" transform.
8. Maltego will now search for all the domains and sub-domains related to the website.
9. The results will be displayed in the graph, with each domain and sub-domain represented as a separate entity.
10. You can then use Maltego's other transforms to gather more information about each entity, such as IP addresses, DNS records, and more.
相关推荐
最新推荐
JNDIExploit使用
一款用于 JNDI注入利用的工具，大量参考/引用了 Rogue JNDI项目的代码，支持直接植入内存shell，并集成了常见的bypass 高版本JDK的方式，适用于与自动化工具配合使用。
使用说明
使用 java -jar JNDIExploit.jar -h查看参数说明，其中 --ip参数为必选参数
Usage: java -jar JNDIExploit.jar [options]
Options:
* -i, --ip Local ip address
-l, --ldapPort Ldap bind port (default: 1389)
-p, --httpPort Http bind port (default: 8080)
-u, --usage Show usage (default: false)
-h, --help Show this help
Dockerfile
git clone https://github.com/feihong-cs/JNDIExploit.git
cd ./JN
基于MATLAB的人体行为识别.zip
在MATLAB中，可以使用机器学习和计算机视觉技术来实现人体行为识别。下面是一个基本的人体行为识别过程的程序：
1. 数据收集和准备：
- 收集包含不同人体行为的视频数据。
- 使用视频处理技术提取每个视频中的人体姿势和关键点信息。
2. 特征提取：
- 使用计算机视觉技术，如OpenPose或者其他姿势估计算法，提取每个视频中的人体关键点位置。
- 根据关键点位置计算特征向量，例如关节角度、运动速度等。
3. 数据标记和标签：
- 根据人体行为类型，对收集的数据进行标记和分类，例如步行、跑步、打球等。
- 为每个人体行为类型分配一个标签。
4. 训练模型：
- 使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、深度神经网络等，对标记和分类的数据进行训练。
- 使用训练数据和标签训练模型，以学习不同行为类型之间的关系。
5. 测试和识别：
- 使用训练好的模型对新的测试数据进行预测和识别。
- 输入测试数据的特征向量到训练好的模型中，根据模型的输出来确定人体行为类型。
6. 评估和改进：
- 根据测试结果评估
【创新未发表】Matlab实现蝗虫优化算法GOA-Kmean-Transformer-BiLSTM组合状态识别算法研究.rar
1.版本：matlab2014/2019a/2021a
2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。
3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab算法仿真工作10年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。
替换数据可以直接使用，注释清楚，适合新手
【SCI一区】Matlab实现向量加权平均算法INFO-CNN-LSTM-Attention的风电功率预测算法研究.rar
1.版本：matlab2014/2019a/2021a
2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。
3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab算法仿真工作10年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。
替换数据可以直接使用，注释清楚，适合新手
5份个人单页简历素材-清新单页.zip
【简历模板】工作总结、商业计划书、述职报告、读书分享、家长会、主题班会、端午节、期末、夏至、中国风、卡通、小清新、岗位竞聘、公司介绍、读书分享、安全教育、文明礼仪、儿童故事、绘本、防溺水、夏季安全、科技风、商务、炫酷、企业培训、自我介绍、产品介绍、师德师风、班主任培训、神话故事、巴黎奥运会、世界献血者日、防范非法集资、3D快闪、毛玻璃、人工智能等等各种样式的ppt素材风格。
设计模板、图片素材、PPT模板、视频素材、办公文档、小报模板、表格模板、音效配乐、字体库。
广告设计：海报，易拉宝，展板，宣传单，宣传栏，画册，邀请函，优惠券，贺卡，文化墙，标语，制度，名片，舞台背景，广告牌，证书，明信片，菜单，折页，封面，节目单，门头，美陈，拱门，展架等。
电商设计：主图，直通车，详情页，PC端首页，移动端首页，钻展，优惠券，促销标签，店招，店铺公告等。
图片素材：PNG素材，背景素材，矢量素材，插画，元素，艺术字，UI设计等。
视频素材：AE模板，会声会影，PR模板，视频背景，实拍短片，音效配乐。
办公文档：工作汇报，毕业答辩，企业介绍，总结计划，教学课件，求职简历等PPT/WORD模板。
征途单机版下载与架设详细教程
本篇文章是关于如何下载和架设非官方版本的征途单机版的详细教程。首先，用户需要通过提供的三个链接，使用迅雷或类似下载工具下载必要的文件，这些文件可能包括mysql.msi（用于安装MySQL数据库）和WinZT文件，后者包含数据库设置所需的Zebra文件夹。
在安装MySQL时，用户需运行mysql.msi并选择自定义安装，确保选择服务器模式。在设置过程中，用户需要创建一个密码（这里建议为123456），并在安装过程中点击Execute进行执行。如果安装过程出现问题，可以尝试重新安装或多次retry。
解压WinZT文件后，将Zebra文件夹复制到相应的目录。接下来，安装Navicat 8.0 MySQL客户端，打开后进行试用并连接数据库，输入之前设置的密码（同样为123456）。通过双击localhost和Zebra，确认数据库已连接成功。
接下来，将WinZT中的server文件解压，启动服务器启动器，配置数据库连接，完成设置后点击启动服务。一旦服务器启动，可以看到界面显示服务器正在运行的状态。
文章的最后部分提到了，如果在架设过程中遇到困难，作者建议朋友们耐心尝试，或者寻求社区的帮助，因为可能是缺少必要的操作步骤，或者网络环境、文件损坏等因素导致的问题。整体来说，这是一个循序渐进且详细的教程，旨在帮助读者顺利安装和运行征途单机版的非官方版本。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
数据库连接池与关系型数据库：对比关系型数据库中的连接池差异，提升系统关系型数据处理能力
# 1. 数据库连接池概述**
数据库连接池是一种软件组件，它通过预先建立并维护一定数量的数据库连接，以满足应用程序对数据库访问的需求。它充当应用程序和数据库服务器之间的中介，管理连接的创建、释放和复用，从而优化数据库访问性能和资源利用率。
连接池的优势在于：
- **减少数据库
KB4490628下载
KB4490628是一个特定的Microsoft Windows更新包编号，它可能涉及到Windows 10操作系统的一个安全补丁或其他重要修复。KB通常代表“ Knowledge Base”，这是微软用于记录和支持其软件产品的问题和解决方案的术语。这个数字序列标识了该补丁的顺序和重要性。如果您需要下载此更新，您应该访问Microsoft Update网站、通过Windows设置检查更新，或者直接前往Microsoft的支持页面搜索更新ID。
Windows下Source Insight 3.0使用教程：高效分析Linux源码
"Source Insight是一款专业的程序编辑器和代码浏览器，尤其适合用于项目开发。它在Windows平台上提供了强大的代码分析和浏览功能，帮助开发者更高效地理解和导航源代码。对于那些希望在Windows环境下学习和研究Linux内核源码的开发者来说，Source Insight是一个理想的工具。与Linux下的vim和emacs相比，虽然它们也具有代码高亮和函数搜索功能，但配置复杂，对于初学者或不熟悉这些高级编辑器的人来说，Source Insight提供了更为直观和便捷的界面。
在Windows上使用Source Insight前，需要将Linux系统的源代码转移到Windows环境中，这可以通过复制Linux /usr/src目录下的文件到Windows分区，或者直接从网络下载源代码实现。一旦源代码在Windows环境中就绪，就可以安装并启动Source Insight了。
Source Insight的主要功能包括：
1. **代码高亮**：它能对不同类型的编程语句进行颜色区分，使代码更易读。
2. **智能跳转**：通过函数名、变量名等快速定位代码位置，便于代码导航。
3. **实时语法检查**：在编写代码时即时发现语法错误，提高编码效率。
4. **符号查找**：强大的搜索功能，可以查找函数、变量、类等符号定义。
5. **代码大纲视图**：展示代码结构，便于理解整体布局。
6. **项目管理**：支持多个项目的管理和切换，便于组织和管理大型代码库。
7. **自定义配置**：用户可以根据个人喜好和需求定制编辑器的显示和操作方式。
使用Source Insight的一个关键步骤是配置项目，这包括指定源代码目录、编译器路径、编译选项等，以便Source Insight能够正确解析代码和提供智能提示。对于Linux内核这样的大型项目，有效的配置可以帮助开发者迅速找到所需的信息。
在本文中，作者并未详细介绍具体的安装和配置步骤，而是强调了Source Insight在学习和分析复杂源代码（如Linux内核）时的优势。对于那些不太熟悉vim和emacs高级特性的开发者，Source Insight提供了更直观和用户友好的环境，减少了学习曲线，提高了代码探索和理解的效率。"
请注意，上述内容是对给定信息的综合和扩展，旨在提供关于Source Insight的详细知识和其在Linux内核源码学习中的应用。