UPnP Pentest Toolkit 安装与配置指南
2025-04-17 14:58:37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
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-1.5暂无简介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
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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
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
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210