हैकिंग

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हैक करने के विभिन्न तरीके हैं, और यह विषय काफी दिलचस्प है। एक शौकिया White Hat हैकर के रूप में, मुझे लगता है कि इस क्षेत्र में सीखने के लिए बहुत सारा ज्ञान है। यहां, मैं कुछ ऐसे तरीकों को रिकॉर्ड करूंगा जिन्हें मैंने खोजा है।

डिफ़ॉल्ट पासवर्ड

कुछ वेबसाइटें, जिनमें सरकारी एजेंसियों की वेबसाइटें भी शामिल हैं, अभी भी डिफ़ॉल्ट पासवर्ड का उपयोग करती हैं। हालांकि कई कंपनियाँ या उपयोगकर्ता अपने डिफ़ॉल्ट क्रेडेंशियल्स को बदल देते हैं, लेकिन अन्य ऐसा करने में विफल रहते हैं। उपयोगकर्ता अक्सर आलसी होते हैं, और 12345678 जैसे पासवर्ड अभी भी आमतौर पर देखे जाते हैं। यह विशेष रूप से पुराने या विशिष्ट सिस्टम के लिए सच है।

nmap या Netcat

nmap और Netcat दोनों नेटवर्क टूल हैं जो नेटवर्क स्कैनिंग और डेटा ट्रांसफर के लिए उपयोग किए जाते हैं। यहां इन दोनों टूल्स के बारे में संक्षिप्त जानकारी दी गई है:

nmap

nmap (Network Mapper) एक ओपन-सोर्स टूल है जिसका उपयोग नेटवर्क डिस्कवरी और सुरक्षा ऑडिटिंग के लिए किया जाता है। यह नेटवर्क पर होस्ट्स और सर्विसेज की जानकारी एकत्र करने के लिए विभिन्न तकनीकों का उपयोग करता है। nmap का उपयोग निम्नलिखित कार्यों के लिए किया जा सकता है:

• होस्ट डिस्कवरी
• पोर्ट स्कैनिंग
• सर्विस और वर्जन डिटेक्शन
• ऑपरेटिंग सिस्टम डिटेक्शन

उदाहरण:

nmap -sP 192.168.1.0/24

यह कमांड 192.168.1.0/24 सबनेट पर सभी होस्ट्स की खोज करेगा।

Netcat

Netcat (nc) एक सरल यूटिलिटी है जिसका उपयोग नेटवर्क कनेक्शन बनाने, डेटा ट्रांसफर करने और नेटवर्क टेस्टिंग के लिए किया जाता है। इसे अक्सर “स्विस आर्मी नाइफ” के रूप में जाना जाता है क्योंकि यह विभिन्न नेटवर्क कार्यों के लिए उपयोगी है। Netcat का उपयोग निम्नलिखित कार्यों के लिए किया जा सकता है:

• पोर्ट स्कैनिंग
• डेटा ट्रांसफर
• पोर्ट लिसनिंग
• नेटवर्क डीबगिंग

उदाहरण:

nc -zv 192.168.1.1 22

यह कमांड 192.168.1.1 पर पोर्ट 22 की जांच करेगा और बताएगा कि यह खुला है या बंद।

दोनों टूल्स नेटवर्क प्रशासकों और सुरक्षा पेशेवरों के लिए अत्यंत उपयोगी हैं और विभिन्न नेटवर्क कार्यों को करने में मदद करते हैं।

ये टूल्स सर्वर के पोर्ट्स को स्कैन करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। विशेष रूप से आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले पोर्ट्स जैसे 80, 22, और 443 पर ध्यान दें। AWS इंस्टेंस के लिए, डिफ़ॉल्ट यूजरनेम ec2-user होता है। Azure इंस्टेंस के लिए, यह azure-user होता है। Google Cloud इंस्टेंस के लिए, डिफ़ॉल्ट यूजरनेम आमतौर पर ubuntu या google-cloud होता है। अन्य क्लाउड इंस्टेंस के लिए, यह आमतौर पर root होता है।

ब्राउज़र कंसोल का उपयोग करना

ब्राउज़र कंसोल छिपी हुई जानकारी का निरीक्षण करने के लिए उपयोगी है। कभी-कभी, महत्वपूर्ण डेटा HTML या JavaScript कोड में एम्बेडेड होता है लेकिन पेज पर दिखाई नहीं देता है।

बैकडोर्स

जीवन में, बैकडोर इमारतों में अनधिकृत प्रवेश प्रदान करते हैं, जो अक्सर बिना ध्यान दिए या बिना सुरक्षा के होते हैं, जैसे पार्किंग स्थल या साइड के दरवाजे। इसी तरह, सिस्टम में छिपे हुए बैकडोर हो सकते हैं जो सामान्य सुरक्षा प्रोटोकॉल को बायपास करते हैं।

सोशल इंजीनियरिंग

लोगों के उपनाम, जन्मदिन और सोशल मीडिया पोस्ट बहुत सारी व्यक्तिगत जानकारी प्रकट कर सकते हैं। अक्सर, इन विवरणों का उपयोग कमजोर पासवर्ड बनाने के लिए किया जाता है। वाई-फाई नेटवर्क के लिए, किसी के घर का नंबर या अन्य पहचान संबंधी विवरण जानने से उनके SSID या पासवर्ड का अनुमान लगाने में मदद मिल सकती है।

SQL इंजेक्शन

किसी भी इनपुट फ़ील्ड के लिए, ? 1=1 के साथ परीक्षण करना कमजोरियों और संभावित SQL इंजेक्शन बिंदुओं की पहचान करने के लिए एक सामान्य तकनीक है।

एक्चुएटर या हेल्थ एपीआई

API सर्वर के लिए, Spring Boot जैसे एप्लिकेशन एक /actuator एंडपॉइंट प्रदान करते हैं जो मशीन और एप्लिकेशन स्वास्थ्य डेटा प्रदान करता है। अन्य वेब फ्रेमवर्क में भी इसी तरह की कार्यक्षमता होती है जो संवेदनशील सर्वर विवरण को उजागर कर सकती है।

ट्रैफिक मॉनिटरिंग

फ्रंटएंड और बैकएंड के बीच कैसे इंटरैक्शन होता है, यह समझने के लिए macOS पर Charles Proxy जैसे प्रॉक्सी एप्लिकेशन का उपयोग करें ताकि रिक्वेस्ट लॉग्स को रिकॉर्ड और विश्लेषण किया जा सके। इससे आपको कंपोनेंट्स के बीच पाथ और डेटा एक्सचेंज के बारे में जानकारी मिल सकती है।

API की सीमाएँ और एज केस

API (एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस) डेवलपर्स के लिए एक शक्तिशाली टूल है, लेकिन इसकी अपनी सीमाएँ और एज केस भी होते हैं। इन्हें समझना और उन्हें संभालना एक अच्छे डेवलपर की पहचान है। इस ब्लॉग पोस्ट में, हम API की कुछ सामान्य सीमाओं और एज केस पर चर्चा करेंगे।

1. Rate Limiting

• समस्या: कई API प्रदाता अपने API के उपयोग पर Rate Limiting लागू करते हैं। यह एक निश्चित समय अवधि में API कॉल की संख्या को सीमित करता है।
• समाधान: Rate Limiting को संभालने के लिए, आपको अपने कोड में थ्रॉटलिंग और रिट्री लॉजिक को लागू करना चाहिए। इसके अलावा, API प्रदाता द्वारा प्रदान किए गए Rate Limiting हेडर को मॉनिटर करना भी महत्वपूर्ण है।

   import time
   import requests

   def make_api_call():
       response = requests.get('https://api.example.com/data')
       if response.status_code == 429:
           time.sleep(int(response.headers['Retry-After']))
           make_api_call()
       return response.json()

2. Authentication and Authorization

• समस्या: API को सुरक्षित रखने के लिए Authentication और Authorization की आवश्यकता होती है। यदि API कुंजी या टोकन गलत हो, तो API कॉल असफल हो जाएगी।
• समाधान: सुनिश्चित करें कि आपका कोड सही ढंग से API कुंजी या टोकन को पास कर रहा है। इसके अलावा, टोकन को समय-समय पर रिफ्रेश करना भी आवश्यक है।

   import requests

   headers = {
       'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'
   }

   response = requests.get('https://api.example.com/data', headers=headers)
   print(response.json())

3. Error Handling

• समस्या: API कॉल के दौरान विभिन्न प्रकार की त्रुटियाँ हो सकती हैं, जैसे नेटवर्क त्रुटि, सर्वर त्रुटि, या अन्य अपेक्षित त्रुटियाँ।
• समाधान: अपने कोड में उचित Error Handling लागू करें। यह सुनिश्चित करें कि आपका कोड विभिन्न HTTP स्टेटस कोड को संभाल सकता है और उपयोगकर्ता को सही त्रुटि संदेश प्रदर्शित कर सकता है।

   import requests

   try:
       response = requests.get('https://api.example.com/data')
       response.raise_for_status()
   except requests.exceptions.HTTPError as err:
       print(f"HTTP error occurred: {err}")
   except Exception as err:
       print(f"Other error occurred: {err}")

4. Data Validation

• समस्या: API से प्राप्त डेटा हमेशा अपेक्षित प्रारूप में नहीं हो सकता है। यह डेटा प्रोसेसिंग में त्रुटियाँ पैदा कर सकता है।
• समाधान: API से प्राप्त डेटा को प्रोसेस करने से पहले उसकी वैधता की जाँच करें। यह सुनिश्चित करें कि डेटा अपेक्षित प्रारूप में है और आवश्यक फ़ील्ड मौजूद हैं।

   def validate_data(data):
       if not isinstance(data, dict):
           raise ValueError("Expected a dictionary")
       if 'key' not in data:
           raise ValueError("Missing 'key' in data")
       return data

5. Versioning

• समस्या: API के नए संस्करण जारी होने पर, पुराने संस्करण अप्रचलित हो सकते हैं और उनका समर्थन बंद हो सकता है।
• समाधान: API के संस्करण को ध्यान में रखें और अपने कोड को नए संस्करण के साथ अपडेट करें। API प्रदाता द्वारा प्रदान किए गए Versioning दस्तावेज़ को पढ़ें और उसके अनुसार अपने कोड को संशोधित करें।

   import requests

   response = requests.get('https://api.example.com/v2/data')
   print(response.json())

6. Edge Cases

• समस्या: API कॉल के दौरान विभिन्न एज केस हो सकते हैं, जैसे खाली डेटा, अमान्य इनपुट, या अप्रत्याशित सर्वर प्रतिक्रियाएँ।
• समाधान: अपने कोड में एज केस को संभालने के लिए विशेष लॉजिक लागू करें। यह सुनिश्चित करें कि आपका कोड विभिन्न परिदृश्यों में सही ढंग से काम करता है।

   def handle_edge_cases(data):
       if not data:
           return "No data available"
       if 'error' in data:
           return f"Error: {data['error']}"
       return data

निष्कर्ष

API की सीमाओं और एज केस को समझना और उन्हें संभालना एक महत्वपूर्ण कौशल है। यह सुनिश्चित करता है कि आपका एप्लिकेशन विभिन्न परिस्थितियों में स्थिर और विश्वसनीय रहता है। उचित Error Handling, Data Validation, और Rate Limiting जैसी तकनीकों का उपयोग करके, आप अपने API कॉल को अधिक मजबूत और विश्वसनीय बना सकते हैं।

किसी API या सर्वर की सीमाओं और एज केस (edge cases) का परीक्षण करना महत्वपूर्ण है। एक Distributed Denial of Service (DDoS) हमला अनुरोध सीमाओं को पार करने का प्रयास करता है। इसके अलावा, एज केस ऐसे परिदृश्य होते हैं जहां APIs प्रतिबंधित डेटा तक पहुंच की अनुमति दे सकते हैं। इनका परीक्षण करने से यह सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि उचित पहुंच नियंत्रण (access controls) लागू हैं।

एडमिन पैनल

कभी-कभी, एडमिन या आंतरिक पैनल पर्याप्त रूप से सुरक्षित नहीं होते हैं। /admin जैसे पथ तक पहुंचने या admin.xx.com जैसे सबडोमेन पर जाकर यह जांचना उचित है कि क्या ये क्षेत्र ठीक से सुरक्षित हैं।

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Back 2025.01.18 Donate