AMSI_patch 项目使用教程
2024-09-01 21:14:23作者:晏闻田Solitary
1、项目介绍
AMSI_patch 是一个开源项目,旨在通过强制错误分支来修补 AmsiOpenSession。该项目由 TheD1rkMtr 开发,主要用于绕过 AMSI(Anti-Malware Scan Interface)扫描,适用于需要进行安全测试和研究的场景。
2、项目快速启动
环境准备
- 确保你已经安装了 Git。
- 确保你有一个支持 C++ 的开发环境。
克隆项目
git clone https://github.com/TheD1rkMtr/AMSI_patch.git
cd AMSI_patch
编译项目
# 根据你的开发环境,使用相应的编译命令
# 例如,如果你使用的是 Visual Studio,可以打开 .sln 文件进行编译
运行示例
// 示例代码,用于调用 AmsiScanBuffer 函数进行测试
#include "AmsiPatch.h"
int main() {
// 初始化 AMSI 会话
AmsiPatch::Initialize();
// 进行扫描测试
AmsiPatch::ScanBuffer("test buffer");
// 清理资源
AmsiPatch::Cleanup();
return 0;
}
3、应用案例和最佳实践
应用案例
- 安全测试:在安全测试中,可以使用 AMSI_patch 来绕过 AMSI 扫描,以便测试恶意软件的行为。
- 研究:研究人员可以使用 AMSI_patch 来研究 AMSI 的工作原理和潜在的漏洞。
最佳实践
- 谨慎使用:由于 AMSI_patch 可以绕过安全机制,使用时应严格遵守法律法规,仅限于合法的安全测试和研究。
- 代码审查:在使用 AMSI_patch 时,应进行严格的代码审查,确保不会引入安全风险。
4、典型生态项目
- 0xjbb/Amsi-Patch:另一个与 AMSI 相关的开源项目,通过 API 钩子进行 AMSI ScanBuffer 补丁。
- SaadAhla/AMSI_patch:与本项目类似,也是通过强制错误分支来修补 AmsiOpenSession。
这些项目共同构成了一个丰富的 AMSI 绕过和研究生态,为安全研究人员提供了多种工具和方法。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
jiuwenclawJiuwenClaw 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。Python0220- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
AtomGit城市坐标计划AtomGit 城市坐标计划开启!让开源有坐标,让城市有星火。致力于与城市合伙人共同构建并长期运营一个健康、活跃的本地开发者生态。01
AntSK基于.Net9 + AntBlazor + SemanticKernel 和KernelMemory 打造的AI知识库/智能体,支持本地离线AI大模型。可以不联网离线运行。支持aspire观测应用数据CSS01
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
13
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
626
4.12 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
464
554
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++
930
801
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
69
21
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++
114
181
暂无简介
Dart
870
207
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
130
189
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.43 K
378
昇腾LLM分布式训练框架
Python
136
160