ping測試port的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

從實踐中學習Kali Linux網路掃描

為了解決ping測試port的問題，作者大學霸IT達人 這樣論述：

《從實踐中學習Kali Linux網路掃描》通過實際動手實踐，帶領讀者系統地學習Kali Linux網路掃描的各方面知識，幫助讀者提高滲透測試的技能。 《從實踐中學習Kali Linux網路掃描》共8章，涵蓋的主要內容有網路掃描的相關概念、基礎技術、局域網掃描、無線網路掃描、廣域網路掃描、目標識別、常見服務掃描策略、資訊整理及分析等。附錄中給出了特殊掃描方式和相關API知識。 《從實踐中學習Kali Linux網路掃描》適合滲透測試人員、網路維護人員和資訊安全愛好者閱讀。通過《從實踐中學習Kali Linux網路掃描》，可以説明讀者瞭解和掌握網路掃描的相關技術，熟悉各種網路掃描技巧，並掌握

規範的操作流程，從而提高工作效率。   大學霸IT達人 資訊安全技術研究團隊。熟悉Kali Linux、Metasploit、Xamarin等相關技術。長期從事技術研究和推廣工作。專注于網路安全、滲透測試、移動開發和遊戲開發等領域。曾經參與編寫了多本相關技術圖書。 第1章  網路掃描概述 1 1.1  掃描目的 1 1.1.1  發現主機 1 1.1.2  探測埠 1 1.1.3  判斷服務 2 1.2  掃描方式 4 1.2.1  主動掃描 4 1.2.2  被動掃描 4 1.2.3  協力廠商掃描 4 1.3  準備環境 11 1.3.1  軟體環

境 12 1.3.2  搭建靶機環境 14 1.3.3  搭建網路環境 20 1.3.4  遠端掃描 24 1.4  法律邊界 25 1.4.1  授權掃描 25 1.4.2  潛在風險 25 第2章  網路掃描基礎技術 26 2.1  ICMP掃描 26 2.1.1  ICMP工作機制 26 2.1.2  標準ICMP掃描 28 2.1.3  時間戳記查詢掃描 30 2.1.4  位址遮罩查詢掃描 31 2.2  TCP掃描 31 2.2.1  TCP工作機制 31 2.2.2  TCP SYN掃描 32 2.2.3  TCP ACK掃描 34 2.2.4  TCP全連接掃描 35 2.2

.5  TCP視窗掃描 35 2.2.6  埠狀態 36 2.3  UDP掃描 38 2.3.1  UDP工作機制 39 2.3.2  實施UDP掃描 39 2.4  IP掃描 40 第3章  局域網掃描 42 3.1  網路環境 42 3.1.1  網路範圍 42 3.1.2  上級網路 45 3.2  ARP掃描 48 3.2.1  主動掃描 48 3.2.2  被動掃描 50 3.2.3  設備MAC查詢 51 3.3  DHCP被動掃描 52 3.3.1  DHCP工作機制 53 3.3.2  被動掃描 54 3.4  其他監聽 57 第4章  無線網路掃描 61 4.1  無線網

路概述 61 4.1.1  無線網路構成 61 4.1.2  無線網路類型 62 4.1.3  無線網路工作原理 64 4.2  發現網路 64 4.2.1  使用Airodump-ng工具 64 4.2.2  使用Kismet工具 67 4.2.3  使用Wash工具 72 4.2.4  使用Wireshark工具 72 4.2.5  使用無線設備 75 4.3  掃描用戶端 76 4.3.1  使用Airodump-ng工具 76 4.3.2  使用Kismet工具 77 4.3.3  路由器管理介面 79 第5章  廣域網路掃描 82 5.1  WHOIS資訊查詢 82 5.1.1  

WHOIS查詢網址 82 5.1.2  使用Whois工具 84 5.1.3  使用DMitry工具 86 5.2  協力廠商掃描 88 5.2.1  Shodan掃描 88 5.2.2  ZoomEye掃描 90 5.3  探測功能變數名稱 95 5.3.1  Ping掃描 95 5.3.2  功能變數名稱解析 97 5.3.3  反向DNS查詢 99 5.3.4  子功能變數名稱枚舉 100 第6章  目標識別 103 6.1  標誌資訊 103 6.1.1  Netcat標誌資訊 103 6.1.2  Python標誌資訊 104 6.1.3  Dmitry標誌資訊 105 6.1.4

 Nmap NSE標誌資訊 106 6.1.5  Amap標誌資訊 106 6.2  服務識別 107 6.2.1  Nmap服務識別 107 6.2.2  Amap服務識別 112 6.3  系統識別 113 6.3.1  Nmap系統識別 113 6.3.2  Ping系統識別 118 6.3.3  xProbe2系統識別 119 6.3.4  p0f系統識別 122 6.4  利用SNMP服務 124 6.4.1  SNMP服務概述 125 6.4.2  暴力破解SNMP服務 125 6.4.3  獲取主機資訊 127 6.5  利用SMB服務 138 6.5.1  SMB服務概述 1

38 6.5.2  暴力破解SMB服務 138 6.5.3  判斷作業系統類型 139 6.5.4  判斷磁片類型 140 第7章  常見服務掃描策略 142 7.1  網路基礎服務 142 7.1.1  DHCP服務 142 7.1.2  Daytime服務 144 7.1.3  NTP服務 144 7.1.4  LLTD服務 145 7.1.5  NetBIOS服務 146 7.2  檔共用服務 147 7.2.1  蘋果AFP服務 147 7.2.2  蘋果DAAP服務 148 7.2.3  NFS服務 149 7.3  Web服務 150 7.3.1  AJP服務 151 7.3.2

 ASP.NET服務 153 7.3.3  HTTP認證服務 154 7.3.4  SSL服務 154 7.4  資料庫服務 160 7.4.1  DB2資料庫 160 7.4.2  SQL Server資料庫 161 7.4.3  Cassandra資料庫 162 7.4.4  CouchDB資料庫 163 7.4.5  MySQL資料庫 165 7.4.6  Oracle資料庫 166 7.5  遠端登入服務 166 7.5.1  RDP服務 166 7.5.2  SSH服務 167 7.5.3  VMware服務 169 7.5.4  VNC服務 169 7.6  郵件服務 170 7

.6.1  郵件IMAP服務 170 7.6.2  郵件POP3服務 171 7.6.3  郵件SMTP服務 172 7.7  其他服務 173 7.7.1  字典DICT服務 173 7.7.2  IRC服務 174 7.7.3  硬碟監測服務 174 第8章  資訊整理及分析 176 8.1  準備環境 176 8.1.1  獲取Maltego 176 8.1.2  安裝Maltego 177 8.1.3  註冊帳號 180 8.1.4  啟動Maltego 182 8.1.5  安裝協力廠商Transform 186 8.1.6  創建圖表 189 8.2  網段分析 191 8.2.

1  網段實體Netblock 191 8.2.2  獲取IP地址 192 8.2.3  獲取網段AS 193 8.2.4  獲取網段物理位置資訊 196 8.2.5  獲取網段相關功能變數名稱資訊 198 8.3  IP地址分析 200 8.3.1  IP位址實體 200 8.3.2  分析IP位址所有者資訊 201 8.3.3  分析IP位址網路資訊 202 8.3.4  分析IP位址物理資訊 205 8.3.5  獲取IP位址過往歷史資訊 207 8.4  埠和服務分析 212 8.4.1  埠實體Port 212 8.4.2  服務實體Service 214 8.5  功能變數名稱分析

217 8.5.1  使用功能變數名稱實體Domain 217 8.5.2  獲取功能變數名稱註冊商資訊 218 8.5.3  獲取子功能變數名稱及相關資訊 220 附錄A  特殊掃描方式 225 A.1  FTP彈跳掃描 225 A.2  僵屍掃描 227 A.2.1  僵屍掃描的過程 227 A.2.2  實施僵屍掃描 227 附錄B  相關API 230 B.1  註冊Shodan帳號 230 B.2  註冊ZETAlytics帳戶 233  

ping測試port進入發燒排行的影片

基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人

為了解決ping測試port的問題，作者吳子健 這樣論述：

根據統計，台灣農藥每單位用量，每公頃平均最高曾到十七公斤，居高世界第一位。而農藥用多了，食品內的農藥濃度便會提升，對土壤和人體都會產生嚴重影響。因此近年出現了許多的有機農場，有機農場的要求是不使用人工化學合成農藥丶人工合成肥料等等。但是有機種植的困難多，由其蟲害的問題更是讓農夫十分頭痛。解決蟲害最快的方式是直接用人進行觀察並除蟲。但是近年來台灣的高齡化丶少子化與新冠肺炎(Covid-19)的多重影響下，使勞動力大幅下降。 因此本文提出一種智能除蟲機器人，其結合了人工智能(Artificial intelligence, AI)丶深度攝影機丶自走車丶小型機器手臂與麥克納姆輪等裝置，應用於有機農

場中的自動除蟲機器人。除蟲機器人包括三個系統：視覺系統丶移動機構和驅蟲裝置。其中視覺系統能夠對害蟲辨識，也能夠取得距離。再把害蟲的位置傳給移動機構，機器人便會移動到害蟲的面前。最後使用驅蟲裝置，轉動機器手臂並啟動除蟲器，完成除蟲動作。

MIS網管達人的工具箱(第三版)

為了解決ping測試port的問題，作者酆士昌 這樣論述：

124個實務技巧觀念 Step by step快速實作 [Freeware]不需額外開銷 輕鬆提升網管人的實戰力 有效提升系統與網路運作的穩定安全性 　　★監視功能：查看使用者的行為或連線狀態 　　★限制功能：限定系統的功能或網路連線的規則 　　★備份功能：將系統或檔案複製，並可透過備份加以還原 　　★記錄功能：記載事件發生的經過，可追查問題的原因與責任的歸屬 　　MIS是資訊管理系統的簡稱，泛指一般的資訊網管人員。對於公司企業而言，MIS管理所有的電腦資訊系統、維護伺服器與個人電腦的穩定性、保護系統與網路的安全；對小型組織或是家用而言，雖然不需專業的MIS人員，但若能具備基本的維修與

除錯能力，掌握網管工具的實用性，將有助於提升系統與網路運作的穩定性與安全性。 　　透過本書124個技巧觀念，您將掌握： 　　★主機管理與鍵盤側錄 　　★網路管理與連線診斷工具的使用 　　★雲端服務的概念與軟體應用 　　★網路安全概念與監控軟體 　　★頻寬管理軟體與流量統計 　　★常用伺服器與連線管理工具 　　★遠端桌面管理工具的使用 　　★病毒與防火牆工具的操作 　　★維護與備份工具的應用 　　★App網管工具的使用

電化學群體感應抑制法中金屬電極控制濾膜阻塞效能之研究

為了解決ping測試port的問題，作者鍾修平 這樣論述：

生物濾膜阻塞控制是薄膜生物反應器（MBR）運行和維護的一個具有挑戰性的問題。生物膜則是造成濾膜阻塞的重要因素且可以受到群體感應(quorum sensing, QS)系統的調控。Acyl homhserine lactones (AHLs)是革蘭氏陰性細菌經常使用的信號分子，容易受到環境中pH影響而改變其化學結構，在較高的pH值下逐漸水解（或“開環”），從而失去其在群體感應中的作用。利用訊息分子AHLs (Acyl homoserine lactones)具有pH相依性的特性，透過電化學於陰極產生的電子與水做還原產生氫氧根離子，藉此提高濾膜週遭微環境或系統中局部之pH值，使AHLs信號分子水

解開環後喪失其群體感應訊息分子的功能，稱之為電化學群體感應抑制(electrochemical quorum quenching)法。本研究中假設使用電化學法在人工廢水溶液中產生的氫氧根離子，在金屬絲的陰極靠近濾膜的條件下，將濾膜表面生物膜中的AHLs分子水解去除活性，進而延緩MBR濾膜阻塞的速率。　　在本研究流程中，先以批次試驗觀察MBR中常見的C8-HSL及C14-HSL (Dong et al. 2022, Yue et al. 2020)，在AHL水解反應中，醯基側鏈長度的不同，AHL分子開環化的pH值變化趨勢。接著探討電化學法的條件及其處理AHLs的程度，最後在連續流MBR中藉由電化

學水解AHLs阻斷微生物的群體感應機制，來評估延緩生物膜的濾膜阻塞控制效益。依此目的，涵蓋的實驗內容主要可分成三大部分：(1)建立C8-HSL及C14-HSL水解反應與pH值相關性趨勢，(2)測試與驗證電化學法去除AHL功能的條件及效果，(3)評估電化學法應用於MBR中改善薄膜阻塞的成效。　　本研究中發現，隨醯基側鏈長度越長抵抗水解的能力越好，除了文獻提及的C4-HSL在pH值約到8時會接近完全水解外，本研究首次以生物偵測法確認C8-HSL接近完全水解的pH值約在10，而C14-HSL推測則要到pH值11以後才有機會完全水解，而在MBR中又以C8-HSL為主要的AHLs，根據此結果在不影響MB

R中污泥活性的前提下，理論上需要將濾膜附近的pH值至少控制在9左右，會開始產生水解反應。隨後將此結果應用於電化學群體感應抑制法並於實驗室規模的MBR中測試，陽極材料為不銹鋼網，陰極材料為靠近或距離濾膜表面（~0.2cm）的不銹鋼絲，系統在直流電源提供的10V電壓（陰極為-1.4V）下運行，且將陽極和陰極放置在分開的反應槽中，並通過鹽橋連接，降低電場強度和電混凝效果下，以評估電化學群體感應抑制法的效能。實驗結果發現與不通電的控制組相比，在靠濾膜的不銹鋼絲在四輪膜壓測試中，通電實驗組延遲濾膜阻塞程度分別為93%、90%、-42%和-56%。對於與濾膜有一定距離的不銹鋼絲，在四輪膜壓中，通電實驗組延

遲效果分別為29%、26%、98%和75%，此結果顯示距離濾膜約0.2cm的不銹鋼絲，比貼近濾膜的不銹鋼絲具有更好的延緩效率，推測是貼近濾膜的不銹鋼絲與濾膜間仍存在空隙，增加讓污泥截流並發展的機會，導致增加膜堵塞速度。在所有測試運行期間，陰極電壓設置為-1.4V、-0.3V及-0.2V情況下，平均COD和NH4+-N去除率分別高於90%和99%，沒有觀察到電化學反應對MBR產生的負面影響。