探索ScheduleRunner:红队行动中的灵活性与定制化定时任务工具
2024-05-21 12:05:52作者:裴锟轩Denise
在网络安全的红队操作中,计划任务是一种经久不衰的技术手段,无论是在持久化还是横向移动场景下都有其独特优势。如今,我们有幸介绍一个名为ScheduleRunner的C#工具,它为红队操作提供了前所未有的灵活性和自定义功能。
项目简介
ScheduleRunner是一个专为CobaltStrike的execute-assembly模块设计的C#程序,旨在克服现有工具在创建和管理计划任务时的限制。该项目专注于提供全面的控制选项,使得操作人员可以在目标系统上创建、删除、运行或查询计划任务,甚至进行横向移动。
技术解析
ScheduleRunner支持多种方法,包括创建、删除、执行和查询任务,以及查询子文件夹。每个方法都有一系列可配置的参数,如任务名称、程序、触发器、时间间隔、启动时间等。此外,项目还引入了特殊技术,允许在不被常规任务查询工具检测到的情况下创建和删除任务。
项目依赖于dahall/TaskScheduler库,并参考了SharpPersist和微软关于Tarrask恶意软件防御规避的技术。
应用场景
- 持久化:设置定期运行的任务以保持长期存在。
- 横向移动:通过在其他系统上创建并运行任务,实现网络内部的无痕转移。
- 低可见性:利用特殊任务技术避免被安全软件发现。
- 渗透测试:模拟真实世界攻击,评估组织的安全响应能力。
项目特点
- 高度定制化:ScheduleRunner提供了大量选项,允许自定义任务的各个方面,包括触发器类型、运行频率、开始时间,甚至特殊任务的特性。
- 远程操作:除了本地,用户还可以对远程计算机上的任务进行操作。
- CobaltStrike友好:设计考虑到了CobaltStrike集成,方便渗透测试操作。
- 全面的功能集:从创建新的任务,到删除已存在的任务,再到执行任务和查询任务详细信息,所有这些都可以在命令行界面下完成。
- 灵活的横向移动:可以自动创建、执行和删除任务以实现横向移动。
例如,你可以创建一个每晚11:30运行的清理任务:
ScheduleRunner.exe /method:create /taskname:Cleanup /trigger:daily /starttime:23:30 /program:calc.exe /description:"Some description" /author:netero1010
或者,在远程服务器上创建一个每4小时执行一次的任务:
ScheduleRunner.exe /method:create /taskname:Cleanup /trigger:hourly /modifier:4 /program:rundll32.exe /argument:c:\temp\payload.dll /remoteserver:TARGET-PC01
ScheduleRunner不仅是一个强大的工具,也是一个学习现代技术的宝贵资源。如果你想在红队操作中提升你的技巧,那么这个项目绝对值得尝试!
ScheduleRunner以其全面的控制能力和创新的特殊任务技术,提供了一种全新的方式来应对现代网络环境中的挑战。立即加入社区,探索更多可能性!
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-1.5HunyuanVideo-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
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
最新内容推荐
LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 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 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 OpenSSL 3.3.0资源下载指南:新一代加密库的全面解析与部署教程 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
213
226
暂无简介
Dart
660
150
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++
656
293
🎉 (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
1.17 K
644
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
490
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
79
104
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
217
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