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  • Enumerating Target

    Enumerating is part of the first phase of ethical hacking ie Information Gathering. The attacker establish a connection and finds information about usernames, groups assigned on a network, resources shared on the network, user passwords etc. This will increase the scope of vulnerabilities that the attacker can exploit as knowing the target will make the job easier.

  • Target Discovery

    This week we learnt about target discovery. This is a stage during the process of ethical hacking when the tester learns about their target. My tool of interest is nmap which can be used to find information about the operation system of the target so that the tester can exploit vulnerabilities of that OS to his advantage if any. Nmap fingerprints a system by:

    Port Scanning- Provides a list of open TCP and UDP ports

    ad-hoc forged packets sending

    Analysis of the responses received and comparison against a database of known OS’s behavior (fingerprints).

    Nmap in Use

    To detect the OS of the target the command is nmap -O ipaddress/domainName. The example shows scanning the IP address 182.30.69.100 to get the OS

  • Utilizing Search Engines

    Using Maltego

    It helps to find the relationships between people for example their social profile, mutual friends, or companies information websites, subdomains, DNS names and net blocks.

    On the domain pentest.id transform to website gives the website www.pentest.id

    Performing a DNS Name transformation (Robtex) gives the following results where we can see the subdomains of the domain pentest.id.

    Conclusion

    Maltego is a powerful tool for visualizing relationships because of its extensive entity palette. You can perform a transformation on domain, person, website, email, conversation etc

  • Target Scoping and Information Gathering

    Before attempting to attack a system, the attacker gathers information about the organisation or individual they want to attack. There are many legal ways to gather information made public. Such as:

    1. Google search engine – for websites and any other company data
    2. Whois – for IP and domain information
    3. Google groups – for emails
    4. etc

    Results after performing whois search on pentest.id

  • Introduction to Ethical Hacking and Penetration Testing

    What is ethical hacking?

    Ethical hacking is one of many types of hacking. A hacker is a person who gains unauthorized access to a computer system or data. There are three types of hackers namely, black-hat hackers, grey-hat hackers, and white-hat hackers. Firstly, black-hat hackers are often called crackers and this type of hackers break through the security illegally. When they do, they encrypt valuable information and often demand ransomware from the company or person whose system they attack. Secondly, grey hat hackers are individuals who break into a security system without malicious intentions. Their aim is to find bugs and vulnerabilities that they can report and hopefully get paid as compensation for their time and resources. Although their intentions are good, they break in without permission hence it is illegal. Lastly, the white-hat hackers are given permission by the company to hack into their system and explore vulnerabilities before the black-hat hackers do hence it is termed ‘ethical hacking’.

    Ethical hacking requires strong work ethics. An ethical hacker must be authorized to perform any type of penetration or assessment. As the term ‘ethical’ suggests, the duties and intentions of the hacker must adhere to the moral principles of the organization that the hacker is working for. This means there should be complete transparency between the activities of the hacker and the employer. The hacker is also bound to report the findings of the assessments and stick to the non-disclosure agreement to keep their discoveries confidential.

  • I learnt about how the concept of entropy can be used in decision tree algorithms particularly ID3 which is used for classification and regression problems. In a decision tree, each node represents an attribute, each link represents a decision and each leaf represents an outcome. It processes all the single outcomes. The exercise was a bit challenging to understand at first.

  • Association Rule Mining.

    I learnt about Apriori’s theorem, that if a item set is frequent then its subsets must also be frequent. It works by finding the items which appear more and combining into larger and larger item sets as long as the appear frequent enough. This is also an example of unsupervised learning. I think a real life example to use Apriori is when making packages for example in a shop, the items that are often bought together can be made into packages for a cheaper price to promote selling of all the products instead of just one. We also had a quiz with materials from the first week.

  • I learnt the types of machine learning, which are Supervised, Unsupervised, and reinforcement learning. Supervised allows you to improve performance based on the previous experience and Unsupervised finds all the patterns in the data passed in. Lastly Reinforcement rewards a good choice. I also learnt about the methods of machine learning, like clustering as a technique for unsupervised learning using K- means algorithm which aims to segregate groups with similar traits and assign them into clusters.

  • I learnt about types of machine learning: Supervised– learns from previous experience, collects the data and produce from that same data. Reinforcement -reward for a correct decision . Unsupervised – finds unknown patterns in the given data . I found it interesting that genetic algorithm and reinforcement learning work on the same principles, that they are inspired by nature and they work on finding the ‘good solution’ according to some pre-defined concept of ‘goodness’. I also learnt to represent belief using probabilities, Bayes Rule to calculate the probabilities.