lsassy 项目安装与使用教程
2024-09-27 02:03:09作者:盛欣凯Ernestine
1. 项目目录结构及介绍
lsassy 项目的目录结构如下:
lsassy/
├── assets/
├── hooks/
├── lsassy/
├── tests/
├── .gitignore
├── .python-version
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
├── noxfile.py
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
└── setup.py
目录介绍
- assets/: 存放项目相关的资源文件。
- hooks/: 存放 Git 钩子文件,用于在特定 Git 操作时执行脚本。
- lsassy/: 项目的主要代码目录,包含了 lsassy 工具的核心逻辑。
- tests/: 存放项目的测试代码。
- .gitignore: Git 忽略文件,指定哪些文件或目录不需要被 Git 管理。
- .python-version: 指定项目使用的 Python 版本。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件,采用 MIT 许可证。
- Makefile: 用于自动化构建和测试的 Makefile 文件。
- README.md: 项目的说明文档,包含了项目的介绍、安装方法、使用方法等。
- noxfile.py: Nox 配置文件,用于自动化测试和构建。
- pyproject.toml: Python 项目的配置文件,包含了项目的依赖、构建工具等信息。
- requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
- setup.py: Python 项目的安装脚本,用于安装项目及其依赖。
2. 项目启动文件介绍
lsassy 项目的启动文件是 lsassy/lsassy.py。该文件是 lsassy 工具的入口点,负责解析命令行参数并调用相应的模块来执行远程 LSASS 进程的转储和凭证提取。
启动文件功能
- 命令行参数解析: 解析用户输入的命令行参数,如目标主机、用户名、密码、域等。
- 模块调用: 根据解析的参数,调用相应的模块来执行远程 LSASS 进程的转储和凭证提取。
- 日志记录: 记录工具的执行过程和结果,便于用户查看和调试。
3. 项目的配置文件介绍
lsassy 项目的主要配置文件是 pyproject.toml 和 requirements.txt。
pyproject.toml
pyproject.toml 是 Python 项目的配置文件,包含了项目的依赖、构建工具等信息。以下是该文件的部分内容:
[tool.poetry]
name = "lsassy"
version = "3.1.12"
description = "Python tool to remotely extract credentials on a set of hosts"
authors = ["Pixis <pixis@hackndo.com>"]
license = "MIT"
[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.7"
impacket = "^0.9.24"
pypykatz = "^0.4.9"
requirements.txt
requirements.txt 文件列出了项目依赖的 Python 包及其版本。以下是该文件的部分内容:
impacket==0.9.24
pypykatz==0.4.9
配置文件功能
- 依赖管理:
pyproject.toml和requirements.txt文件用于管理项目的依赖包,确保项目在不同环境中能够正确安装和运行。 - 版本控制: 通过指定依赖包的版本,确保项目在不同环境中的一致性和稳定性。
通过以上配置文件,用户可以方便地安装和管理 lsassy 项目的依赖,确保工具的正常运行。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 CS1237半桥称重解决方案:高精度24位ADC称重模块完全指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
20
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
385
3.72 K
暂无简介
Dart
635
144
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
652
276
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.12 K
627
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
245
316
Ascend Extension for PyTorch
Python
196
217