【亲测免费】 JNDI-Injection-Exploit 项目安装和配置指南
2026-01-25 06:38:57作者:宣聪麟
1、项目的基础介绍和主要的编程语言
JNDI-Injection-Exploit 是一个用于生成可工作的 JNDI 链接并启动多个服务器以利用 JNDI 注入漏洞的工具。该项目主要用于测试和教育目的,帮助开发者和安全研究人员识别和防范 JNDI 注入漏洞。项目的主要编程语言是 Java。
2、项目使用的关键技术和框架
该项目主要使用了以下关键技术和框架:
- Java: 作为主要的编程语言,用于实现 JNDI 注入测试工具的核心功能。
- RMI (Remote Method Invocation): 用于远程方法调用,是 JNDI 注入测试的核心技术之一。
- LDAP (Lightweight Directory Access Protocol): 用于目录服务的访问,也是 JNDI 注入测试的关键技术。
- HTTP 服务器: 用于提供额外的服务支持,帮助生成和测试 JNDI 链接。
- Maven: 作为项目构建工具,用于管理依赖和构建项目。
3、项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装和配置 JNDI-Injection-Exploit 项目之前,请确保您的系统满足以下要求:
- Java 1.8 或更高版本: 项目依赖于 Java 环境,请确保您的系统已安装并配置好 Java。
- Maven 3.x 或更高版本: 项目使用 Maven 进行构建,请确保您的系统已安装并配置好 Maven。
- Git: 用于从 GitHub 克隆项目源代码。
安装步骤
-
克隆项目源代码
打开终端或命令提示符,执行以下命令克隆项目源代码到本地:
git clone https://github.com/welk1n/JNDI-Injection-Exploit.git -
进入项目目录
克隆完成后,进入项目目录:
cd JNDI-Injection-Exploit -
构建项目
使用 Maven 构建项目,生成可执行的 JAR 文件:
mvn clean package -DskipTests构建完成后,生成的 JAR 文件将位于
target目录下,文件名为JNDI-Injection-Exploit-1.0-SNAPSHOT-all.jar。 -
运行项目
使用以下命令运行生成的 JAR 文件:
java -jar target/JNDI-Injection-Exploit-1.0-SNAPSHOT-all.jar您可以根据需要添加命令行参数来配置项目的行为,例如指定远程命令和地址。
配置说明
- -C 参数: 用于指定在远程类文件中执行的命令。默认命令是
open /Applications/Calculator.app。 - -A 参数: 用于指定服务器的地址,可以是 IP 地址或域名。默认地址是第一个网络接口的地址。
示例
假设您想要在本地启动项目并执行一个简单的命令,可以使用以下命令:
java -jar target/JNDI-Injection-Exploit-1.0-SNAPSHOT-all.jar -C "echo 'Hello, World!'" -A "127.0.0.1"
此命令将在本地启动 JNDI-Injection-Exploit 工具,并执行 echo 'Hello, World!' 命令。
总结
通过以上步骤,您可以成功安装和配置 JNDI-Injection-Exploit 项目,并开始使用它来测试和研究 JNDI 注入漏洞。请确保在测试过程中遵循相关法律法规,仅在授权的环境中进行测试。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
openEuler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。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (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
1.32 K
745
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134