Process Ghosting 项目教程
2026-01-21 04:08:46作者:尤峻淳Whitney
1. 项目介绍
1.1 项目概述
Process Ghosting 是一个 PE 注入技术项目,类似于 Process Doppelgänging,但使用的是待删除文件(delete-pending file)而非事务文件(transacted file)。该项目由 hasherezade 在 GitHub 上开源,旨在展示一种新的可执行文件篡改攻击技术。
1.2 主要特点
- 内存痕迹:与 Process Doppelgänging 类似,Payload 映射为 MEM_IMAGE。
- 未命名模块:Payload 未链接到任何文件,GetProcessImageFileName 返回空字符串。
- 原始访问权限:节映射保留原始访问权限(无 RWX)。
- 远程注入:支持远程注入,但仅限于新创建的进程。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
确保你已经安装了以下工具和环境:
- Git
- CMake
- C++ 编译器(如 GCC 或 MSVC)
2.2 克隆项目
首先,克隆 Process Ghosting 项目到本地:
git clone https://github.com/hasherezade/process_ghosting.git
cd process_ghosting
2.3 构建项目
使用 CMake 构建项目:
mkdir build
cd build
cmake ..
make
2.4 运行示例
构建完成后,你可以运行示例程序:
./process_ghosting
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
Process Ghosting 技术可以用于安全研究、恶意软件分析和防御机制开发。例如,安全研究人员可以使用该技术来测试和验证现有的防御机制是否能够检测和阻止此类攻击。
3.2 最佳实践
- 安全测试:在受控环境中使用 Process Ghosting 进行安全测试,避免在生产环境中使用。
- 代码审查:定期审查和更新代码,确保项目的安全性和稳定性。
- 社区协作:积极参与开源社区,分享经验和最佳实践,共同提升项目质量。
4. 典型生态项目
4.1 Process Doppelgänging
Process Doppelgänging 是 Process Ghosting 的前身,两者在技术上有相似之处,但 Process Ghosting 使用了待删除文件而非事务文件。
4.2 Elastic 安全博客
Elastic 的安全博客详细介绍了 Process Ghosting 技术,提供了深入的技术分析和防御建议。
4.3 GitHub 社区
GitHub 社区是 Process Ghosting 项目的主要交流平台,开发者可以在这里提交问题、贡献代码和分享经验。
通过本教程,你应该能够快速启动并了解 Process Ghosting 项目的基本使用方法和应用场景。希望你能从中获得有价值的信息,并在实际项目中应用这些知识。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0118
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
fun-rec推荐系统入门教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/fun-rec/Python03
so-large-lm大模型基础: 一文了解大模型基础知识01
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
764
4.98 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
857
1.93 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
683
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
882
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++
1.08 K
1.1 K
deepin linux kernel
C
32
16
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
457
439
用户可使用该项目在 OpenHarmony 平台开发应用,支持通过 IDE 或终端用 Flutter Tools 指令编译构建,基于 Flutter 3.27.4 版本,新增 impeller-vulkan 渲染模式,兼容多种开发指令与环境配置。
Dart
1.01 K
261
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
151
253
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
998
609