UPnP Pentest Toolkit 安装与配置指南
2025-04-17 09:45:34作者:田桥桑Industrious
1. 项目基础介绍
UPnP Pentest Toolkit 是一个开源项目,旨在为安全咨询人员提供一套UPnP协议的评估工具。这些工具可以帮助用户快速评估UPnP设备和底层协议的安全性,进行探索、欺骗和操作。该项目是一个概念验证,用于在受信任的环境中为研究目的而设计。
该项目主要使用的编程语言是 C#。
2. 项目使用的关键技术和框架
- .NET Framework 4: 项目基于 .NET Framework 4 开发,这是一个广泛使用的开发平台,提供了丰富的类库和服务。
- ManagedUPnP Library: 这是一个用于UPnP设备发现、控制和事件订阅的库。
- PcapDotNet Library: 用于网络捕获和分析的库。
- WinPcap: 一个用于捕获网络流量的库。
3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:Windows
- .NET Framework 4 已安装
- ManagedUPnP Library
- PcapDotNet Library
- WinPcap
安装步骤
-
下载项目源代码: 首先,您需要从GitHub上克隆或下载该项目的源代码。您可以使用Git命令行工具或GitHub桌面客户端完成此操作。
git clone https://github.com/nccgroup/UPnP-Pentest-Toolkit.git -
安装依赖项: 在您的系统中安装.NET Framework 4。可以从微软官网下载安装程序。
接下来,下载并安装以下库:
-
编译项目: 使用Visual Studio或其他支持.NET Framework的IDE打开下载的项目源代码。找到项目文件(通常是
.sln文件),然后加载项目。在IDE中,确保所有依赖项都已正确添加到项目中,然后编译项目。
-
运行程序: 编译成功后,您可以在IDE中直接运行程序,或者在项目生成的
bin目录中找到可执行文件并运行。 -
使用工具: 运行程序后,工具应该会自动开始识别网络上的UPnP设备。您可以在界面中选择设备节点以枚举该设备公开的服务。点击“枚举所有设备”按钮将枚举所有已识别设备的服务。
完成以上步骤后,您就可以开始使用UPnP Pentest Toolkit进行UPnP协议的安全评估了。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C046
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0124
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.32 K
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++
701
379
Ascend Extension for PyTorch
Python
246
282
暂无简介
Dart
699
162
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
272
328
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
267
124
🎉 (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
1.23 K
677
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
139
871