Cs Go Extremeのチートをダウンロードします。 CS:GO ExtrimHack のチート
更新しました
Cs Goのエクストリームハック
、完全に機能します。 作成者はほぼ毎日チートを更新し、エクストリームハックの実用バージョンをサイトにアップロードします。 したがって、当社のウェブサイトに古いバージョンのチートが存在することを心配しないでください。そうではありません。 継続的なアップデートのため、Valve はそれを修正することが間に合わず、VAC アンチチートを常にバイパスすることができます。 したがって、エクストリームハッキングは、指紋を使用しないチートのステータスを持ちます。 ExtrimHack には、Aimbot、VX (ウォールハック)、Trigger の 3 つの機能があります。 知らない人がいる場合は、次のようにします。エイムボット
- 体、頭、脚への自動ターゲティングは設定方法に応じて異なりますウォールハック
- 壁越しに敵が見えるトリガーボット
- 照準を敵に向けると自動的に射撃します
チートを起動します。
- cs goをオンにする
- cs go向けのエクストリームハックを開始
- 「挿入」または「SHIFT + F5」ボタンを使用してゲーム内でチートを有効にします。
Cs Goのエクストリームハック
登録やSMSの送信をせずに、当社のWebサイトから完全に無料で行うことができます。 以下のリンクを見つけることができます。ページを下にスクロールする必要があります。 以下に、チートの設定方法と敵を倒す方法を示します。ロシアの開発者による CS:GO 用の ExtrimHack という非常に興味深いチートです。 公開時点では、VAC アンチチートでは検出されません。 次の一般的な機能が含まれています: AimBot、WallHack、TriggerBot、RadarHack など...
機能の説明。
AimBot (エイムボット) - 自動的に敵の頭を狙います。 (チートには頭、首、胴体の自動照準設定があります)
WallHack (ESP、WallHack、または VH) - 遠くの壁越しに敵を検出するのに役立ち、敵のライフとアーマーの数も表示します。
TriggerBot - 敵に狙いを定めるとすぐに自動的に射撃を開始します。
チートのインストール/起動の手順。
- チートをオンにします。 これを行うには、.exe ファイル ExtrimHack.exe を実行します。
- カウンターストライクの世界的攻勢を開始します。
- ゲームが完全にロードされるまで待ち、「Launch cheat | Launch」をクリックします。 チートを開始します」
チート自体が挿入され、アンチチート バイパスが有効になります。 あとは必要な機能を選択するだけです。 Insert、Home、End キーを押すと、チート メニューを折りたたむことができます。
KFG チートはここに保存されます。
C:\Users\ユーザー名\AppData\Roaming\ExtrimTeam\Settings.cfg
あなたの評価をあげてください！
星をクリックして素材を評価します。
こんにちは、CSGO 用のマルチハックと無料のものをお探しですか? 見つかっておめでとうございます。 このチートは害を及ぼすものではなく、安全にレースを行うことができます。 この新しいチートには、エイムボット、ウォールハック、トリガーボット、レーダーハックなどの機能が追加されています。
機能の簡単な説明:
Aimbot - 敵に留まるのに役立ちます (頭、体、首、脚、すべてカスタマイズ可能)。
ESP wh - 壁やその他のテクスチャを通して敵を導くのに役立ちます (さらに、敵の HP と装甲を知ることができます)。
Triggerbot - 敵を狙うと自動的に発砲します。
Extrimhack - CSGO 用のチート
チートを有効にする手順:
1. チート Extrimhack.exe を実行します。
2. ゲームをオンにします。
3. ゲームが完全に起動したら、「チートの開始」をクリックします。
それだけです。 チートはそれ自体を挿入し、アンチチートバイパスをアクティブにします。 必要な機能を選択してください。 次に、挿入、ホーム、終了ボタンを使用してチートメニューを折りたたみます。
かなり重要なポイント
+ ゲームがクラッシュしたり電源がオフになったりしましたか? - 問題ありません。CS GO を再起動して、同じハックを実行してください。 そしてすべてがうまくいくでしょう。
+cfg ファイルはどこに保存されますか?
ハッシュ衝突を使用して DoS 攻撃を実行する
解決
私が覚えている限り、Easy Hack の DoS 攻撃のトピックは、少なくとも主要な典型的な攻撃では、さまざまなタスクで完全に提示されました。 でも、いいえ、別のことを思い出しました。 したがって、Hash Collision DoS に対応してください。 このトピック自体は非常に幅広く、さまざまな側面をカバーしているため、概要を示す一般理論から始めます。
したがって、ハッシュは特定のハッシュ関数 (畳み込み関数としても知られています) の結果であり、これは「決定論的アルゴリズムを使用した、任意の長さの入力データ配列の固定長の出力ビット文字列への変換」にすぎません。長さ」（Wikiによる）。 つまり、入力として、たとえば任意の長さの文字列を与え、(ビット深度に従って) 特定の長さを出力として取得します。 この場合、同じ入力行に対して同じ結果が得られます。 これには、MD5、SHA-1、およびさまざまなチェックサム (CRC) が含まれます。
衝突とは、関数の実行後に異なる入力データが同じハッシュ値を持つ状況です。 さらに、定義上、最終値の数は「無限」の入力値よりも少ない（ビット容量によって「制限」される）ため、衝突はすべてのハッシュ関数の特徴であることを理解することが重要です。 。
もう 1 つの問題は、衝突につながる入力値をどのように取得するかです。 暗号耐性のあるハッシュ関数 (MD5、SHA-1 など) の場合、理論上は、考えられる入力値を直接列挙することのみが役に立ちます。 しかし、そのような関数は非常に遅いです。 非暗号化ハッシュ関数は、多くの場合、衝突を引き起こす入力値を計算することがあります (これについては、いくつかの段落で詳しく説明します)。
理論的には、サービス拒否 (DoS) 攻撃を実行する基礎となるのは、意図的に衝突を発生させる可能性です。 実際の手法は異なりますが、Web テクノロジーをベースに使用します。
最新のプログラミング言語 (PHP、Python、ASP.NET、JAVA) のほとんどは、奇妙なことに、内部で非暗号化ハッシュ関数を使用することが非常に多いです。 もちろん、その理由は後者の速度が非常に速いためです。 典型的なアプリケーションの 1 つは、ハッシュ テーブルとしても知られる連想配列です。 はい、はい、同じものです - 「キーと値」形式でデータを保存します。 そして、私の知る限り、ハッシュはキーから計算され、その後インデックスになります。
しかし、最も重要なことは、新しいものを追加するとき、衝突することなくハッシュ テーブルから要素を検索して削除するとき、それぞれのアクションが非常に迅速に実行される (O(1) とみなされる) ということです。 ただし、衝突が発生すると、衝突内のすべてのキー値の行ごとの比較、テーブルの再構築など、多くの追加操作が発生します。 パフォーマンスが大幅に低下します (O(n))。
そして、それぞれが衝突を引き起こす任意の数のキー (n) を計算できることを思い出した場合、理論的には n 個の要素 (キー - 値) を追加するには O(n^2) のコストが必要になります。待望のDoS'uに私たちを導くことができます。
実際には、システム上の増加した負荷を整理するには、同一のハッシュを持つキーの数が数十万 (またはそれ以上) 単位で測定される連想配列を作成する機能が必要です。 このような巨大なリストに別の値を挿入し、そのたびにキーの行ごとの比較を実行する必要がある場合のプロセッサの負荷を想像してみてください...それは大変です。 しかし、2 つの疑問が生じます。これほど多数の衝突するキーをどうやって取得するのでしょうか? そして、攻撃されたシステムにこのサイズの連想配列を作成させるにはどうすればよいでしょうか?
すでに述べたように、最初の質問ではそれらを計算できます。 ほとんどの言語は、同じハッシュ関数のバリエーションを使用します。 PHP5 の場合、これは DJBX33A (ダニエル J. バーンスタインの、X33 - 33 で乗算、A - 加算、つまり加算) です。
静的インライン ulong zend_inline_hash_func(const char *arKey, uint nKeyLength) ( register ulong hash = 5381; for (uint i = 0; i< nKeyLength; ++i) { hash = hash * 33 + arKey[i]; } return hash; }
ご覧のとおり、非常にシンプルです。 ハッシュ値を取得し、33 で乗算し、キー シンボルの値を加算します。 そしてこれが主要な登場人物ごとに繰り返されます。
Java もほぼ同様のものを使用します。 唯一の違いは、初期ハッシュ値が 0 であることと、乗算が 33 ではなく 31 で行われることです。または、ASP.NET および PHP4 の別のオプションである DJBX33X。 これも同じ関数ですが、キー記号の値を加算する代わりに、XOR 関数 (したがって、末尾に X が付いています) を使用します。
そうは言っても、DJBX33A ハッシュ関数には、そのアルゴリズムに由来する 1 つのプロパティがあり、非常に役立ちます。 ハッシュ関数の後で、string1 と string2 が同じハッシュを持つ (衝突) 場合、これらの文字列が部分文字列であるものの同じ位置にあるハッシュ関数の結果は衝突します。 あれは：
ハッシュ(Line1)=ハッシュ(Line2) ハッシュ(xxxLine1zzz)=ハッシュ(xxxLine2zzz)
たとえば、同じハッシュを持つ文字列 Ez と FY から、ハッシュが衝突している EzEz、EzFY、FYEz、FYFY を取得できます。
したがって、ご覧のとおり、単一の DJBX33A ハッシュ値を使用して、任意の数の値を迅速かつ簡単に計算できます。 世代について詳しく読むことができます。
DJBX33X (つまり XOR を使用) では、この原理は機能しないことに注意してください。これは論理的ですが、DJBX33X では、多くの衝突を生成できる別のアプローチがあります。ただし、これには多大なコストが必要です。少量で強引に。 ちなみに、このアルゴリズム用の DoS ロック ツールの実用的な実装は見つかりませんでした。
これで、すべてが明らかになったと思います。 2 番目の質問は、アプリケーションにこのような大規模な連想配列の作成を強制する方法についてです。
実際、すべては簡単です。入力データに対してそのような配列を自動的に生成するアプリケーション内の場所を見つける必要があります。 最も一般的な方法は、POST リクエストを Web サーバーに送信することです。 ほとんどの「言語」は、リクエストのすべての入力パラメーターを連想配列に自動的に追加します。 はい、はい、これにアクセスできるのは PHP の $_POST 変数です。 ところで、重要なことは、一般に、スクリプト/アプリケーション (例外は ASP.NET のようです) でこの変数自体が (POST パラメーターにアクセスするために) 使用されるかどうかは気にしないことを強調したいと思います。 Web サーバーはパラメーターを特定の言語ハンドラーに渡し、そこで自動的に連想配列に追加されました。
攻撃が非常に深刻であることを裏付けるいくつかの数字があります。 2011年のものですが、本質はあまり変わっていません。 PHP5 の Intel i7 プロセッサでは、500 KB の衝突に 60 秒かかります。Tomcat では 2 MB - 40 分、Python では 1 MB - 7 分かかります。
もちろん、ここで注意しなければならないのは、ほとんどすべての Web テクノロジーにはスクリプトやリクエストの実行やリクエストのサイズに制限があり、そのため攻撃が多少難しくなるということです。 しかし、チャネルが 1 Mbit/s まで埋まるサーバーへのリクエストのフローにより、ほぼすべてのサーバーがハングアップする可能性があると言えます。 同意します - 非常に強力でありながらシンプルです。
一般に、ハッシュ関数の衝突とその悪用に関連する脆弱性は、2000 年代初頭からさまざまな言語で表面化しましたが、この脆弱性は、n.runs 社による実用的な研究発表後の 2011 年に Web に大打撃を与えました。 ベンダーはすでにさまざまなパッチをリリースしていますが、攻撃の浸透度は依然として高いと言わざるを得ません。
ベンダーがどのように自社を守ろうとしたのか、そしてなぜそれだけでは不十分な場合があるのかに注目していただきたいと思います。 実際には主に 2 つのアプローチがあります。 1 つ目は、言語レベルの保護を実装することです。 「保護」とは、ハッシュ関数を変更することで構成されます。より正確には、衝突を引き起こすようなキーを作成できないかどうかを知らずに、ランダムなコンポーネントがハッシュ関数に追加されます。 しかし、すべてのベンダーがこれに同意したわけではありません。 したがって、私の知る限り、Oracle は Java 1.6 での修正を放棄し、7 番目のブランチの途中からのみランダム化を導入しました。 Microsoft は、バージョン 4.5 以降、ASP.NET に修正を実装しました。 2 番目のアプローチ (これも回避策として使用されました) は、リクエスト内のパラメーターの数を制限することでした。 ASP.NET では 1000、Tomcat では 10,000 ですが、そのような値ではお粥を調理できませんが、そのような保護は十分ですか? もちろん、そうではないと私には思われます。衝突のあるデータを他の場所にプッシュする機会はまだあり、それもシステムによって自動的に処理されます。 このような場所の顕著な例の 1 つは、さまざまな XML パーサーです。 Java 用 Xerces パーサーでは、解析中に連想配列 (HashMap) が完全に使用されます。 同時に、パーサーは最初にすべてを処理し (つまり、構造をメモリにプッシュし)、次にさまざまなビジネス ロジックを生成する必要があります。 このようにして、衝突を含む通常の XML リクエストを生成し、サーバーに送信できます。 実際にはパラメータは 1 つだけなので、パラメータの数をカウントするための保護が渡されます。
ただし、単純な POST バージョンに戻りましょう。 自分のサイトまたは他の人のサイトをテストしたい場合は、このモジュールまたは Metasploit モジュール用の最小限のツール、auxiliary/dos/http/hashcollision_dos があります。 さて、私の説明後にまだ質問がある場合、または単に猫が大好きな場合に備えて、写真バージョンをここに示します。
タスク
リバースシェルを整理する
解決
私たちは長い間この話題に触れていませんでした。 一般的に、それは理解できます。最近、概念的に新しいものに出会っていません。 ただし、このタスクは侵入テストでは一般的なものです。 結局のところ、バグを見つけてそれを悪用するだけがすべてではありません。いずれにしても、サーバーをリモート制御する機能、つまりシェルが必要になります。
この方法の重要なポイントの 1 つは、「透過性」などと同様に、IDS から見えないことです。 2 番目の点は、通常、壊れたホストが直接突き出ているのではなく、企業ネットワーク内または DMZ 内、つまりファイアウォール、NAT などの背後にあるという事実に関連しています。 したがって、被害者のシェルでポートを開いただけでは、そこに接続することはできません。 ほとんどの場合、リバース シェルの方が優れています。リバース シェルは自分自身に接続し、ポートを開く必要がないからです。 しかし、そこには困難な状況もあります。 最も「壊れやすい」シェルの 1 つは DNS シェルです。これは、シェルとの通信が直接行われるのではなく、企業の DNS サーバーを介して (ドメインへのリクエストを通じて) 行われるためです。 しかし、この方法でも常にうまくいくとは限らないので、そこから抜け出す必要があります。 Metasploit には興味深いリバース シェルもあります。 開始すると、TCP ポートの全範囲にわたってサーバーへの接続を試行し、ファイアウォール ルールのホールを特定しようとします。 特定の構成では動作する可能性があります。
また、比較的最近、興味深い PoC が発表されました。 データ送信の基礎は TCP や UDP ではなく、トランスポート プロトコルである SCTP です。 このプロトコル自体は非常に新しく、通信会社のテレフォニーから派生したものです。 これは、TCP のわずかに最適化されたバージョンです。 このプロトコルの機能には、待ち時間の短縮、マルチスレッド、複数のインターフェイスを介したデータ転送のサポート、より安全な接続セットアップなどが含まれます。
私たちにとって最も興味深いのは、多くのオペレーティング システムでサポートされていることです。 ほとんどは *nix ですが、新しい Windows もそのままサポートしているようです (ただし、実際の確認は見つかりませんでした)。 もちろん、これは超ハイテクではありませんが、そのようなシェルはおそらく IDS によって簡単に検出されないため、これは私たちにとってプラスです。 一般に、それを振り落としてシェル自体を取り除きます。
タスク
増幅攻撃を使用した DoS
解決
DDoS攻撃の増幅などについては、Easy Hackでも何度か触れてきました。 その本質は、攻撃者が被害者に代わって特定のサービスにリクエストを送信でき、その応答のサイズが大幅に (数倍) 大きくなるということです。 これらの攻撃が可能になる主な理由は、UDP プロトコル自体が接続の確立を必要としない (TCP のようなハンドシェイクがない)、つまり送信者の IP を置き換えることができるという事実と、多くのサービスが非常に「おしゃべり」（要求よりもはるかに多くの応答）し、認証「なし」で動作します（より正確には、より高いレベルで接続が確立されません）。
一般的に、少し前までインターネット上で DNS 増幅攻撃の話題が大々的に宣伝されていました。 私が覚えている限り、最後のこの種の攻撃では NTP サービスが使用されました。 その数値は数百ギガビットという法外なものでした...しかし、重要なことを強調するためにこのトピックに戻りたいと思います。これは、今後数年間で修正される可能性が低い深刻な問題であるということです。 問題は主に UDP であり、DNS や NTP などの特定のプロトコルを「修正」することに意味はありません (ただし、より安全なデフォルト設定が役に立ちます)。 結局のところ、同様の増幅攻撃は、SNMP プロトコル (標準コミュニティ文字列 - public) や NetBIOS、あるいは Citrix などのあまり知られていないプロトコルを使用して実行できます。 ここにさまざまなオンライン ゲームを追加することもできます。 はい、はい、それらの多く (たとえば、Half-Life、Counter-Strike、Quake) もトランスポートとして UDP を使用しており、それらを介して誰かを DDoS することもできます。 ここでビデオストリーミングサービスを追加することもできます。
Prolexic 社は、典型的な攻撃方法と「新しい」攻撃方法の両方に特化した小規模な研究を多数発表しました。 研究の興味深い点は、攻撃に使用できるさまざまなプロトコルに対する特定のコマンドの選択、攻撃増幅率 (リクエストのサイズに対する応答のサイズの比率) の計算、およびそれらを実行できるPoCツールで。
タスク
Bitsquating による DNS の傍受
解決
問題の奇妙な定式化には注意を払わないでください。 少し前にこのトピックについて簡単に触れましたが、ここではさらに詳しく説明します。 ただし、古典的なものから順番に見ていきましょう。
あなたも、他のインターネット ユーザーと同様に、アドレス バーに目的のサイトの名前を入力することがあると思います。 また、名前を間違えて、目的の youtube.com ではなく yuotube.com にアクセスしてしまうこともあります。 それとも、ファーストレベル ドメイン (vk.com または vk.ru) に関する永遠の混乱ですか? したがって、攻撃対象とは少し異なる、特定のドメイン名のセットが登録されている場合の手法は、タイポスクワッティングと呼ばれます。 これらを登録することで、ハッカーは攻撃されたサイトの正確なコピーを作成し、誤った訪問者の到着を座って待つことができます。 そして多くの場合、信頼できる認証局によって署名された法的証明書を取得することもできます。 つまり、平均的なユーザーには検出できないような優れたフィッシングを組織化することが非常に簡単です。
しかし、これはすべてあまり面白くなく、「美しい」ものでもありません。 2011 年の Black Hat Las Vegas では、Artem Dinaburg という研究者によって、さらに興味深い「発見」が発表されました。 とても、とても予想外だったのですが、コンピューターもミスをすることが判明しました。 何らかの理由で、どこかの 1 つまたは 2 つのビットが 0 から 1 に、またはその逆に変化することが起こる可能性があります。それで終わりです。すでに新しいリクエストがあります...しかし、私は先回りしています。
この研究によると、コンピュータは間違いを犯し、それは非常に頻繁に発生します。 そして最も重要なことは、これは実際にはすべてのコンピュータ (サーバー、スマートフォン、ネットワーク デバイス、ラップトップ) に関係しており、それらの故障とは何の関係もありません。 エラーが発生する主な場所は RAM です。 そして、より一般的な意味で。 デバイス内のダイに加えて、プロセッサ上のキャッシュ、ハード ドライブやネットワーク カード上のキャッシュなどもあります。
なぜエラーが表示されるのでしょうか? 軽微な故障から（たとえ一時的であっても）温度の上昇、またはさまざまな種類の放射線への曝露まで、理由は数多くあります。 したがって、メモリに格納されている文字列内のビットの値が変更される可能性が高くなります。 はい、もちろん ECC メモリ (エラー訂正付き) はありますが、特に組み込みデバイス、スマートフォン、デバイス キャッシュでは、その使用はそれほど一般的ではありません。
しかし、エラーの可能性の話に戻りましょう。 奇妙なことに、これに関する「統計」がいくつかあります (スクリーンショットを参照)。 主な特徴は FIT (時間内故障) で、1 FIT は 10 億時間の作業あたり 1 つのエラーに相当します。 最悪の結果はメモリ 1 Mbit あたり 81,000 FIT (1.4 年あたり 1 エラー)、最良の結果はメモリ 1 Mbit あたり 120 FIT (950 年あたり 1 エラー) です。 はい、これらの結果は印象的なものではないようですが、1 M ビットを超えるメモリがあることを考慮し、平均値 4 GB を基準にすると、最高のメモリ (120 FIT) を使用した場合でも、 ) 月に 3 回のエラーが発生します。 (私は個人的に再計算したことがありませんし、バイトではなくビットで計算する理由が不明なので、計算が正しいことを祈ります。)
しかし、これらの計算をインターネット上のすべてのデバイスに拡張したらどうなるでしょうか? 著者は、50 億台のデバイス数と 128 MB の平均メモリ量を基礎としています。 現在では、平均値はさらに高くなっている可能性があります。 それが判明：
- 5x10^9 x 128 MB = 5.12 x 10^12 Mbit - メモリの総量。
- 5.12 x 10^12 Mbit x 120 FIT= 614,400 エラー/時間。
もちろん、この数字は「区の平均」ですが、何かを物語っています。 間違いがたくさんあることは理解していますが、当然の疑問は、これは何のためなのでしょうか?ということです。
研究者は、これを利用する方法、つまりビットスクエア化手法を考え出しました。 これはタイポスクォッティングに似ていますが、ドメインを選択する際の基準は、正しい名前と 1 ビットまたは 2 ビット異なる名前です。 たとえば、Microsoft.com や mic2soft.com などです。 r の代わりに 2 があります。r は 01110010 で、2 (記号として) は 00110010 であるため、2 番目の値はゼロに置き換えられます。
したがって、何らかのデバイスが間違いを犯して、microsoft.com ではなく mic2soft.com というドメイン名を解決しようとした場合、それはすでに私たちに到達していることになります。 それに応じて、サブドメインも私たちに提供されるでしょう。
一方、エラーはさまざまなタイミングで、またメモリのさまざまな部分で発生し、メモリ内の何かを変更する可能性があることを覚えておいてください。 これは必ずしもドメイン名に関係するわけではありません。 さらに、さまざまなプロトコルで整合性をチェックすることで、多くのエラーを排除できます。
ビットシフトされたドメインの登録にも問題があります。 まず、一部のビットを変更すると特殊文字領域に到達してしまい、そのようなドメイン名は登録できません。 第 2 に、メモリ内のエラーは 1 ビット以上の変更を伴う可能性があるため、すべての組み合わせのすべてのドメインを登録できる可能性はほとんどありません。
しかし、しかし、しかし... 多くの懸念がありますが、主要な事実は変わりません - テクノロジーは機能します。 Artem は数十のドメインを登録し、6 か月間、自分に寄せられるリクエストを監視しました。 合計約5万件のリクエストが集まりました。 平均すると、一意の IP からの接続は 1 日あたり 60 件ありました (ただし、最大 1000 件の接続もありました)。 同時に、これらはスパイダーやスキャナーなどがランダムに訪問していないログであると彼は主張します。
最も興味深い統計は、HTTP リクエストの大部分 (90%) に不正なホスト ヘッダー (DNS リクエストに相当) が含まれているということでした。 これは、エラーが間違った DNS 解決の結果として発生したのではなく、ページ上のエラーの結果として発生したことを意味します。 つまり、ページがキャッシュに保存され、メモリ内のエラーがその中のリンクに影響を及ぼし、そのためブラウザが間違ったリソースからデータをロードしようとしました...
うーん。 同意します、このテクニックは狂気の匂いがします:)、しかしそれは機能します。 この研究で紹介されている他の統計についてよく理解しておくことを強くお勧めします。
ご清聴ありがとうございました。新しいことを学んで頑張ってください!
