1.mimikatz源码分析-lsadump模块（注册表）
2.数据存储扫盲:hbase,码分cassandra,clickhouse,pg,neo4j...
3.hbase特性有哪些

mimikatz源码分析-lsadump模块（注册表）

       mimikatz是一款内网渗透中的强大工具，本文将深入分析其lsadump模块中的书籍sam部分，探索如何从注册表获取用户哈希。码分

       首先，书籍简要了解一下Windows注册表hive文件的码分结构。hive文件结构类似于PE文件，书籍安卓源码下载教程包括文件头和多个节区，码分每个节区又有节区头和巢室。书籍其中，码分巢箱由HBASE_BLOCK表示，书籍巢室由BIN和CELL表示，码分整体结构被称为“储巢”。书籍通过分析hive文件的码分结构图，可以更直观地理解其内部组织。书籍

       在解析过程中，码分需要关注的关键部分包括块的签名（regf）和节区的签名（hbin）。这些签名对于定位和解析注册表中的数据至关重要。

       接下来，superuser.apk源码深入解析mimikatz的解析流程。在具备sam文件和system文件的情况下，主要分为以下步骤：获取注册表system的句柄、读取计算机名和解密密钥、获取注册表sam的句柄以及读取用户名和用户哈希。若无sam文件和system文件，mimikatz将直接通过官方API读取本地机器的注册表。

       在mimikatz中，会定义几个关键结构体，包括用于标识操作的注册表对象和内容的结构体（PKULL_M_REGISTRY_HANDLE）以及注册表文件句柄结构体（HKULL_M_REGISTRY_HANDLE）。这些结构体包含了文件映射句柄、映射到调用进程地址空间的位置、巢箱的起始位置以及用于查找子键和子键值的键巢室。

       在获取注册表“句柄”后，接下来的任务是获取计算机名和解密密钥。密钥位于HKLM\SYSTEM\ControlSet\Current\Control\LSA，通过查找键值，趋势股票源码将其转换为四个字节的密钥数据。利用这个密钥数据，mimikatz能够解析出最终的密钥。

       对于sam文件和system文件的操作，主要涉及文件映射到内存的过程，通过Windows API（CreateFileMapping和MapViewOfFile）实现。这些API使得mimikatz能够在不占用大量系统资源的情况下，方便地处理大文件。

       在获取了注册表系统和sam的句柄后，mimikatz会进一步解析注册表以获取计算机名和密钥。对于密钥的获取，mimikatz通过遍历注册表项，定位到特定的键值，并通过转换宽字符为字节序列，最终组装出密钥数据。

       接着，解析过程继续进行，红三兵源码获取用户名和用户哈希。在解析sam键时，mimikatz首先会获取SID，然后遍历HKLM\SAM\Domains\Account\Users，解析获取用户名及其对应的哈希。解析流程涉及多个步骤，包括定位samKey、获取用户名和用户哈希，以及使用samKey解密哈希数据。

       对于samKey的获取，mimikatz需要解密加密的数据，使用syskey作为解密密钥。解密过程根据加密算法（rc4或aes）有所不同，但在最终阶段，mimikatz会调用系统函数对数据进行解密，从而获取用户哈希。

       在完成用户哈希的底部判断 公式源码解析后，mimikatz还提供了一个额外的功能：获取SupplementalCreds。这个功能可以解析并解密获取对应用户的SupplementalCredentials属性，包括明文密码及哈希值，为用户提供更全面的哈希信息。

       综上所述，mimikatz通过解析注册表，实现了从系统中获取用户哈希的高效功能，为内网渗透提供了强大的工具支持。通过深入理解其解析流程和关键结构体的定义，可以更好地掌握如何利用mimikatz进行深入的安全分析和取证工作。

数据存储扫盲:hbase,cassandra,clickhouse,pg,neo4j...

       本文分享了关于数据存储系统HBase、Cassandra、ClickHouse、PostgreSQL和Neo4j的基本知识，适合数据存储初学者参考。

       HBase

       作为列族数据库，HBase基于Hadoop HDFS，由Apache项目支持，Google和Bigtable的灵感之作。它使用JAVA实现，支持分布式、KV存储，可处理稀疏表和高并发写入。SQL操作需配合Phoenix，强调CP一致性，且支持单行ACID。相关资源包括官方文档、中文教程和源码。

       Cassandra

       Cassandra是Apache项目，Facebook开发，适合大数据写入和实时查询，尤其在欺诈检测和位置服务领域。它采用Dynamo和Bigtable技术，无主架构，提供CQL查询，主副本设计。与HBase相比，Cassandra更偏向OLTP场景，且对写多读少的需求更友好。

       ClickHouse

       ClickHouse是列式关系型数据库，专为OLAP设计，由Yandex研发，支持SQL和高性能读取。它不提供ACID特性，但适合日志分析和时间序列数据。ClickHouse的数据结构和部署特点使其在特定场景下表现出色。

       PostgreSQL

       PostgreSQL作为行式RDBMS，对SQL标准支持好，支持索引和全文检索，可用于OLTP和OLAP。相比MySQL，提供更灵活的复制选项。索引结构丰富，适应多种查询需求。

       Neo4j

       Neo4j是图数据库，专长于存储和查询复杂的图数据，适合知识图谱和社交网络应用。它支持弱模式设计，但不支持碎片处理和复杂的图算法。

       在选择时，需要根据具体应用场景和性能需求来决定，比如HBase适合大量写入和简单查询，而ClickHouse则在分析性能上更胜一筹。

hbase特性有哪些

       HBase的特性包括以下几个方面：

高性能的数据写入

       HBase具有非常强的数据写入性能。其基于LSM树结构，数据被随机地分布在整个集群的多个节点上，这使得数据写入时能够并行处理，大大提高了写入性能。同时，HBase支持大量的并发写入操作，使得它在大数据环境下表现优异。

灵活的表结构设计

       HBase是一个非关系型的数据库，它的表结构非常灵活。每个表可以拥有多个列族，每个列族下的数据可以有不同的存储特性。这种灵活性使得HBase能够适应各种类型的数据存储需求，同时也方便了对数据的扩展和管理。

强大的可扩展性

       HBase是基于Hadoop的分布式文件系统HDFS构建的，具有天然的分布式特性。通过增加节点的方式，HBase可以很容易地扩展其存储能力和处理能力。这使得HBase能够在处理海量数据的同时保持高性能。

快速的数据检索

       虽然HBase是一个面向列的数据库，但它的查询性能同样出色。HBase支持高效的范围查询和基于列属性的查询，可以快速定位到特定的数据行。同时，由于数据的分布式存储和处理，即使在大量数据中查询，也能保持较高的效率。

高可用性

       HBase支持集群部署，数据可以在多个节点上进行备份和复制。即使部分节点出现故障，也能保证数据的可用性和系统的稳定运行。这种高可用性使得HBase在大数据处理中非常可靠。而且由于其开放源代码的特性，任何开发者都可以对HBase进行开发和优化，使其更加适应各种应用场景的需求。