Owfuzz 项目下载与安装教程
2024-12-06 15:45:37作者:伍希望
1. 项目介绍
Owfuzz 是一款基于 openwifi 平台的 WiFi 协议模糊测试工具。它支持所有 WiFi 设备(APs 和 Clients)的模糊测试,包括管理帧、控制帧和数据帧的模糊测试,以及 WiFi 协议的交互式测试。Owfuzz 可以自动生成 poc 日志并定位漏洞,支持多通道监控和传输。
2. 项目下载位置
项目存储在 GitHub 上,您可以通过以下命令克隆项目到本地:
git clone https://github.com/alipay/Owfuzz.git
3. 项目安装环境配置
安装依赖
在 Kali/Ubuntu 系统上,您需要安装以下依赖:
sudo apt-get install pkg-config libnl-3-dev libnl-genl-3-dev libpcap-dev
配置环境(示例图片)
-
克隆项目后,进入项目目录:
cd Owfuzz -
编译项目:
make
-
初始化 openwifi 环境:
./openwifi_owfuzz.sh
4. 项目安装方式
将编译后的 owfuzz 和 openwifi_owfuzz.sh 文件复制到 openwifi 目录下,然后执行以下命令:
scp -r owfuzz openwifi_owfuzz.sh root@192.168.10.122:~/openwifi
登录到开发板,执行以下命令:
ssh root@192.168.10.122
在开发板上安装依赖:
sudo apt-get install pkg-config libnl-3-dev libnl-genl-3-dev libpcap-dev
编译 owfuzz:
cd ~/openwifi/owfuzz
make
5. 项目处理脚本
以下是 Owfuzz 的基本使用示例:
模糊测试客户端
sudo ./owfuzz -i wlan0 -m ap -c [channel] -t [sta-mac] -b [ap-mac] -s [ap-mac] -T 2 -A WPA2_PSK_TKIP_AES -I [sta-ip]
模糊测试 AP
sudo ./owfuzz -i wlan0 -m sta -c [channel] -t [ap-mac] -b [ap-mac] -s [sta-mac] -T 2 -A WPA3 -S [ssid-name] -I [ap-ip]
交互式模糊测试
sudo ./owfuzz -i wlan0 -m ap -c [channel] -t [sta-mac] -b [ap-mac] -s [ap-mac] -T 1 -A WPA2_PSK_AES
以上是 Owfuzz 项目的下载和安装教程。按照上述步骤,您应该能够成功地在您的环境中安装并运行 Owfuzz。
登录后查看全文
热门项目推荐
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 StartedRust0580- Ddeepseek-harnessDeepSeek Harness: Everything is a Plugin.TypeScript014
paper-ai搜索真实文献并生成引用对应文献的AI论文TSX03
phyaiPhyAI 是一个用于运行 Physical AI 模型(VLA、WAM 等)的高性能框架,支持云端推理服务和端侧部署。Python00
源启盛夏_AtomGit暑期开发者成长计划「源启盛夏」暑期校园开发者成长计划旨在激活校园开源力量,通过积分激励、认证扶持、资源倾斜等形式,引导高校组织和开发者完成「入驻 — 建项目 — 做贡献 — 获认证 — 得资源」的完整闭环。无论你是想带领社团入驻平台的组织者,还是希望用代码贡献证明自己的开发者,都能在这里找到属于你的成长路径。Markdown01
xiaobei专门为 OPC / 中小微企业准备的自媒体获客智能体Markdown02
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
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
511
551
暂无描述
Markdown
852
5.69 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++
1.05 K
2.49 K
deepin linux kernel
C
33
16
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
839
1.28 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++
847
1.7 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++
1.25 K
1.38 K
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.17 K
857
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
503
346
CANN 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 Notebook
787
415