本文目录一览：
- 1、有哪些抓包工具？
- 2、网站漏洞扫描工具推荐，其中两款开源免费软件你知道吗？
- 3、黑客如何查找网络安全漏洞
- 4、黑客指的是什么，他们一般都干什么？
- 5、黑客是怎么渗透开源项目的？
- 6、15 个开源的顶级人工智能工具
有哪些抓包工具？
第五名：TCPDump（网络类）
根据白帽子黑客抓包工具的使用率，将TCPdump排在第五的位置。
TCPdump
TCPdump功能很强大，能够搞到所有层的数据。Linux作为路由器和网关这种网络服务器时，就少不了数据的采集、分析工作。而TCPdump恰好是一种功能强大的网络数据采集分析工具。
简单来说就是，可以根据用户的定义来截获网络上数据包的包分析工具。
TCPdump的功能和截取策略，捕获了高级系统管理员的芳心，成为其分析和排除问题的一种必备工具。
第四名：Wireshark（网络类）
Wireshark（前称Ethereal）是一个网络封包分析软件，是最流行的一种图形化的抓包工具，而且在Windows、Mac、Linux等三种系统中都有合适的版本。
Wireshark
Wireshark可以被用来检测网络问题、资讯安全问题、学习网络协定相关的知识，或者为新的通讯协定除错。它是白帽子黑客、网络管理员、安全工作人员的必备工具之一。
第三名：HttpWatch（Web报文）
HttpWatch在IE浏览器的工具栏中，是功能比较强大的一种网页数据分析工具，而且能够收集显示较为深层的信息。
它不依赖于代理服务器、网络监控工具，就可以将网页和网页请求信息、日志信息同时显示。另外，它还可以显示一些交换信息。
fiddler
第二名：Fiddler(web报文)
Fiddler是白帽子黑客最经常使用的，是可以进行http协议调试的一种web报文渗透工具。
它可以记录电脑联网的所有通讯，可以查看所有“出入”Fiddler的cookie, html, js, css等数据。并且优点是使用起来非常简单。
第一名：BurpSuite (web 报文)
BurpSuite是现在Web安全渗透的必备工具。
它是一个集成平台，平台中汇集了可以用来攻击web应用的工具，这些工具有很多接口，共享一个扩展性比较强的框架。
网站漏洞扫描工具推荐，其中两款开源免费软件你知道吗？
在如今互联网的时代，互联网的安危真真切切的影响到了我们的生活，在网络上，一直隐藏着许许多多的黑客，破坏网站的安防，挖漏洞来来找下一个金主，而网站则是不断的使用着网站漏洞扫描工具检查网站之中可能存在的隐患，防止有心人得逞，或者是造成网站的瘫痪，下面我们来介绍一下比较出名的网站漏洞扫描工具，在个人生活之中也可以使用的到。
一、Wireshark
Wireshark是一个网络包封包的分析软件，可以截获网络之中的网络封包，查询其中的资料，不同人的使用范围也是不同的，有人拿它来进行网络的检测，有人来进行网络协议的学习，别有用心的人拿它来触碰网络中的敏感信息，它本身是开源免费的，所以使用人数众多，猫狗蛇鼠一窝的情况也会发生。这款软件主要的作用还是对网络的一个截获分析和了解，并不会对网络之中的异常行为警醒，但是能清晰明了的看出流量的变化，和包内的内容，全靠维护者自己保护电脑的安全。
二、Acunetix
这是全世界范围内领先的网站漏洞扫描工具，也是一种网络安全设备，可以针对来自web黑客的攻击，尽管是穿过了防火墙，伪装的再好，也会被他分析检测到，在它1997年诞生的时候，就是针对网络安全技术的一种革新，网络应用安全扫描技术就是Acunetix所研发出来了。他的工作主要是通过检查SQL注入、跨站点脚本和其他的漏洞来审核Web程序的安全性，会扫描你浏览的所有Web页面，找到问题，并提供强大的解决方案。他本身还是一种高级的爬虫，只要是文件，它几乎都可以找到。
三、Nikto
这是一款开源的Web服务器扫描工具，对网页进行检测，其中有着3300种潜在威胁检测文件，包含625种服务器的版本号，230中的服务器问题的检测，不过这个软件的作者更新速度不稳定，对于新的网站的威胁可能检测不到。不过本身的功能还是很强大的，针对危险的检测和反侦测行为，躲避危险，并且隐藏自身的参数，将自己与危险隔离开来，并且检测访问的网站的问题。
黑客如何查找网络安全漏洞
电脑黑客们总是希望知道尽可能多的信息，比如：是否联网、内部网络的架构以及安全防范措施的状态。一旦那些有经验的黑客盯上了你的网络系统，他们首先会对你的系统进行 分析。这就是为什么我们说运用黑客的“游戏规则”是对付黑客的最好办法的原因。以黑客的眼光来审视网络安全性，往往可以发现很多潜在的安全漏洞。这样做不仅提供了审视 你网络系统的不同视角，而且让你能够从你的敌人，即黑客的角度来指导你采取最有效的网络安全措施。 下面，我们来看一下网络系统分析的过程。这个过程要用到开源工具和相关技术。 用开源工具收集信息 首先，登录Whois.com网站查找你企业的域名，检索结果将会显示出你的网络系统所使用的DNS服务器。然后，再使用一些软件工具，如：nslookup，来进一步挖掘DNS服务器的详细 信息。 接下来，需要将目标转向于企业的公众Web站点和你能找到的匿名FTP服务器。注意，你现在需要关注的信息主要是：域名、这些域名的IP地址、入侵检测系统的所有信息、用户名 、电话号码、电子邮件地址、物理位置、已发布的安全策略、业务合作伙伴的资料、以及新并购企业的信息。 此外，在你的上述搜索操作中，一定要特别注意这些网站上已显示的和没有显示的信息。最好，把这些网页存入你的电脑中，然后用记事本程序打开，查看网页的源代码。一般而言，查看网页的源代码可以大量的信息，这也就是某些站点有意对浏览者屏蔽源代码的原因。在源代码文件中，你也许能够了解到网站开发者建站的方式：他们所使用的软 件类型及软件版本、网站以及网页的架构，有时候甚至能够发现一些网站管理员的个人资料。 业务合作伙伴的站点或一些新的并购企业的站点往往是黑客入侵的关键点。这些站点是间接入侵目标站点的最佳突破口，容易被网站管理员所忽视，给黑客攻击者制造了大量的机 会。如果你在这方面没有足够的警惕性，疏忽大意，很草率地新某个新的业务合作者的网站和你自己的站点联接起来，往往会造成很严重的后果，给你的站点带来极大的安全威胁 .在这样的情况下，安全问题比经营问题更加重要，一定要确保安全操作。 从外部审视网络 有了上述信息收集，你可以开始审视你的网络了。你可以运用路径追踪命令来查看你的网络拓扑结构图和访问控制的相关设置。你会获得大量交换机的特征信息，用来旁路访问控 制设备。 注意，命令的反馈结果会因为所使用操作系统的不同而有所差别。UNIX操作系统使用UDP，也可以选择使用ICMP；而Windows操作系统默认用ICMP来响应请求（Ping）。 你也可以用开源工具管理大量ping sweep、执行TCP/UDP协议扫描、操作系统探测。这样做的目的就是要了解，在那些外部访问者的眼中，你的网络系统的运行状况和一些基本的面 貌、特征。因此，你需要检验你的网络系统，哪些端口和服务对外部访问者是开放的或可用的，外部访问者是否可以了解到你所使用的操作系统和一些程序，极其版本信息。简言 之，就是要了解到你的网络系统究竟对那些外部访问者开放了哪些端口或服务，泄露了哪些站点的基本信息。 在你开始上述工作之前，你必须要先获得足够的授权，才能进入整个网络系统并对其进行考察、分析。千万不要将你了解到信息告知那些不怀好意的人。记住：安全防护是一个实 施过程，而不仅仅是一种技术。
黑客指的是什么，他们一般都干什么？
黑客（Hacker）是指对设计、编程和计算机科学方面具高度理解的人。
也可以指：
1、 “黑客”一词最早是用来称呼研究如何盗用电话系统的人，这一类人士也被称作“飞客”（Phreaker）。
2、 在计算机软件方面，“黑客”是对于计算机及计算机网络内部系统运作特别感兴趣并且有深入理解能力的一群人。
3、 在业余计算机DIY方面，“黑客”是指研究如何修改计算机相关产品的业余爱好者。从1970年代起，有很多这一类社区聚焦于硬件研究。
4、 在信息安全里，“黑客”指研究如何智取计算机安全系统的人员。他们利用公共通讯网路，如电话系统和互联网，在非正规的情况下登录对方系统，掌握操控系统之权力。
黑客是一个中文词语，皆源自英文hacker，随着灰鸽子的出现，灰鸽子成为了很多假借黑客名义控制他人电脑的黑客技术，于是出现了“骇客”与"黑客"分家。2012年电影频道节目中心出品的电影《骇客（Hacker) 》也已经开始使用骇客一词，显示出中文使用习惯的趋同。
黑客（Hacker）当中的中文音译“黑”字总使人对黑客有所误解，真实的黑客主要是指技术高超的程序员，而“溃客”（Cracker）才是专指对计算机系统及网络进行恶意破坏的人。除了精通编程、操作系统的人可以被视作黑客，对硬件设备做创新的工程师通常也被认为是黑客，另外现在精通网络入侵的人也被看作是黑客。
然而在媒体的推波助澜下，“黑客”这一词早已被污名化，由于影视作品、媒体报导通常描述他们进行违法行为，使主流社会一般把黑客看作为“计算机犯罪分子”（Cybercriminal）。
扩展资料：
黑客精神
1、 编写开源软件；
2、 协助test和debug开源软件；
3、 公布有用的资讯；
4、 帮忙维持一些简单的工作；
5、 为黑客文化而努力。
在黑客世界里，各组织的精神与文化都是不尽相同的，但有一个共同点，就是对技术的崇拜与对创新的不断追求。于是黑客们最为热爱：推动开源软件运动，找出漏洞并通知、协助管理员进行修补，从而缔造完美无暇的软硬件。
参考资料：百度百科-黑客
黑客是怎么渗透开源项目的？
恶意黑客参与了小型开源软件的开发，在自身关键应用中包含了这些开源软件的公司企业就可能面临遭遇漏洞利用的风险。安全专家指出，这些项目的开源本质和代码的广泛应用，对企业造成了切实的威胁。
一旦潜入开源项目，罪犯就有多种下手方式可供选择，但必须动作够快。因为无论是后门键盘记录器还是某种木马，如果不是动手够快，或者真的非常非常隐蔽，用不了多久就会被 “众人之眼” 揪出。
网络罪犯之所以热衷于黑开源项目，正是由于开源项目兼具灵活性和可用性的特点，能为黑客行动的开展带来大量机会。真可谓众所周知的攻击途径了。而且开源项目被黑概率很可能比大众认知的要高得多。安全公司 Checkmarx 安全研究主管 Eran Yalon 就表示：
几乎所有开源项目都要求贡献者的工作要经过项目其他成员审核才能并入项目。审核层级随贡献者个人声誉而递减，贡献者受信度越高，则审核层级越少。尤其是在大型知名开源项目中，比如主流 Linux 发行版，整个审核过程非常精细完备，也有充足的人力资源持续执行这一规程。项目越小，则可供保障安全的资源就越少。所以，小型项目被黑的情况也就更常见了。
15 个开源的顶级人工智能工具
斯坦福的专家在人工智能报告中得出的结论："越来越强大的人工智能应用，可能会对我们的 社会 和经济产生深远的积极影响，这将出现在从现在到2030年的时间段里。"
以下这些开源人工智能应用都处于人工智能研究的最前沿。
1.Caffe
它是由贾扬清在加州大学伯克利分校的读博时创造的，Caffe是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是它的速度，这让它受到研究人员和企业用户的欢迎。根据其网站所言，它可以在一天之内只用一个NVIDIA K40 GPU处理6000万多个图像。它是由伯克利视野和学习中心（BVLC）管理的，并且由NVIDIA和亚马逊等公司资助来支持它的发展。
2. CNTK
它是计算机网络工具包（Computational Network Tookit）的缩写，CNTK是一个微软的开源人工智能工具。不论是在单个CPU、单个GPU、多个GPU或是拥有多个GPU的多台机器上它都有优异的表现。微软主要用它做语音识别的研究，但是它在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模方面都有着良好的应用。
3.Deeplearning4j
Deeplearning4j是一个java虚拟机（JVM）的开源深度学习库。它运行在分布式环境并且集成在Hadoop和Apache Spark中。这使它可以配置深度神经网络，并且它与Java、Scala和其他JVM语言兼容。
4.DMTK
DMTK分布式集齐学习工具（Distributed Machine Learning Toolkit）的缩写，和CNTK一样，是微软的开源人工智能工具。作为设计用于大数据的应用程序，它的目标是更快的训练人工智能系统。它包括三个主要组件：DMTK框架、LightLDA主题模型算法和分布式（多义）字嵌入算法。为了证明它的速度，微软声称在一个八集群的机器上，它能够"用100万个主题和1000万个单词的词汇表（总共10万亿参数）训练一个主题模型，在一个文档中收集1000亿个符号，"。这一成绩是别的工具无法比拟的。
5.H20
相比起科研，H2O更注重将AI服务于企业用户，因此H2O有着大量的公司客户，比如第一资本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal和泛美都是它的用户。它声称任何人都可以利用机器学习和预测分析的力量来解决业务难题。它可以用于预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报。
它有两种开源版本：标准版H2O和Sparking Water版，它被集成在Apache Spark中。也有付费的企业用户支持。
6.Mahout
它是Apache基金会项目，Mahout是一个开源机器学习框架。根据它的网站所言，它有着三个主要的特性：一个构建可扩展算法的编程环境、像Spark和H2O一样的预制算法工具和一个叫Samsara的矢量数学实验环境。使用Mahout的公司有Adobe、埃森哲咨询公司、Foursquare、英特尔、领英、Twitter、雅虎和其他许多公司。其网站列了出第三方的专业支持。
7.MLlib
由于其速度，Apache Spark成为一个最流行的大数据处理工具。MLlib是Spark的可扩展机器学习库。它集成了Hadoop并可以与NumPy和R进行交互操作。它包括了许多机器学习算法如分类、回归、决策树、推荐、集群、主题建模、功能转换、模型评价、ML管道架构、ML持久、生存分析、频繁项集和序列模式挖掘、分布式线性代数和统计。
8.NuPIC
由Numenta公司管理的NuPIC是一个基于分层暂时记忆理论的开源人工智能项目。从本质上讲，HTM试图创建一个计算机系统来模仿人类大脑皮层。他们的目标是创造一个"在许多认知任务上接近或者超越人类认知能力"的机器。
除了开源许可，Numenta还提供NuPic的商业许可协议，并且它还提供技术专利的许可证。
9.OpenNN
作为一个为开发者和科研人员设计的具有高级理解力的人工智能，OpenNN是一个实现神经网络算法的c++编程库。它的关键特性包括深度的架构和快速的性能。其网站上可以查到丰富的文档，包括一个解释了神经网络的基本知识的入门教程
10.OpenCyc
由Cycorp公司开发的OpenCyc提供了对Cyc知识库的访问和常识推理引擎。它拥有超过239,000个条目，大约2,093,000个三元组和大约69,000 owl：这是一种类似于链接到外部语义库的命名空间。它在富领域模型、语义数据集成、文本理解、特殊领域的专家系统和 游戏 AI中有着良好的应用。该公司还提供另外两个版本的Cyc：一个可免费的用于科研但是不开源，和一个提供给企业的但是需要付费。
11.Oryx 2
构建在Apache Spark和Kafka之上的Oryx 2是一个专门针对大规模机器学习的应用程序开发框架。它采用一个独特的三层λ架构。开发者可以使用Orys 2创建新的应用程序，另外它还拥有一些预先构建的应用程序可以用于常见的大数据任务比如协同过滤、分类、回归和聚类。大数据工具供应商Cloudera创造了最初的Oryx 1项目并且一直积极参与持续发展。
12.PredictionIO
今年的二月，Salesforce收购了PredictionIO，接着在七月，它将该平台和商标贡献给Apache基金会，Apache基金会将其列为孵育计划。所以当Salesforce利用PredictionIO技术来提升它的机器学习能力时，成效将会同步出现在开源版本中。它可以帮助用户创建带有机器学习功能的预测引擎，这可用于部署能够实时动态查询的Web服务。
13.SystemML
最初由IBM开发，SystemML现在是一个Apache大数据项目。它提供了一个高度可伸缩的平台，可以实现高等数学运算，并且它的算法用R或一种类似python的语法写成。企业已经在使用它来跟踪 汽车 维修客户服务、规划机场交通和连接 社会 媒体数据与银行客户。它可以在Spark或Hadoop上运行。
14.TensorFlow
TensorFlow是一个谷歌的开源人工智能工具。它提供了一个使用数据流图进行数值计算的库。它可以运行在多种不同的有着单或多CPU和GPU的系统，甚至可以在移动设备上运行。它拥有深厚的灵活性、真正的可移植性、自动微分功能，并且支持Python和c++。它的网站拥有十分详细的教程列表来帮助开发者和研究人员沉浸于使用或扩展他的功能。
15.Torch
Torch将自己描述为："一个优先使用GPU的拥有机器学习算法广泛支持的科学计算框架"，它的特点是灵活性和速度。此外，它可以很容易的通过软件包用于机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和网络等方面。它依赖一个叫做LuaJIT的脚本语言，而LuaJIT是基于Lua的。
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