Airbug 开源项目使用手册
2024-08-24 14:34:26作者:胡易黎Nicole
一、项目目录结构及介绍
Airbug 是一个专为收集漏洞POC(Proof-of-Concept)而设计的开源仓库,旨在辅助安全产品和服务。以下是其基本的目录结构概述:
- root
- cms:可能包含特定CMS系统相关的漏洞POC。
- common:共享的代码或资源,比如通用的功能模块。
- hardware/apple/:苹果硬件相关的漏洞示例,如CVE-2018-4407的处理文件。
- system:核心系统组件或者设置文件。
- .gitignore:指定在Git版本控制中应忽略的文件类型或模式。
- API.json: 可能存储着API接口的数据结构或配置。
- LICENSE: 许可证文件,表明该项目遵循GPL-3.0许可协议。
- README.md: 项目的主要说明文档,包括项目介绍和基础使用方法。
- airbug.py: 项目的主运行脚本,用于在线加载和验证POC。
- build.py, build.py: 可能是构建或设置脚本。
每个子目录具体的内容可能会根据项目的实际更新有所变动,但大致框架保持一致,主要用于存放各类漏洞利用代码和相关工具。
二、项目的启动文件介绍
主启动文件:airbug.py
airbug.py 是项目的启动脚本,它负责在线加载漏洞POC并执行验证。用户通过执行此脚本来与Airbug平台交互。基本使用命令如下:
python3 -c "exec(__import__('HackRequests').http('https://raw.githubusercontent.com/boy-hack/airbug/master/airbug.py').text())" -u <目标URL> -r <漏洞名称>
此命令需要先安装HackRequests库,确保Python环境已准备妥当,以便实现对POC的在线调用与验证功能。
三、项目的配置文件介绍
基于提供的资料,Airbug项目本身并未明确提及具体的配置文件路径或格式。通常在开源项目中,配置文件可能命名为.config, settings.ini, 或者config.yml等,位于根目录下,用于个性化项目设置、数据库连接、API密钥等。然而,对于Airbug,核心配置似乎集成在了代码逻辑中或是依赖于环境变量和命令行参数。
由于直接的配置文件介绍不明显,开发者需关注airbug.py或其他初始化脚本中硬编码的设置或环境变量的使用,这些间接地起到了配置作用。若需自定义配置,可能需要查看源码内如何传递参数或修改脚本内的默认值。
请注意,随着项目版本更新,具体细节可能会有所变化,建议直接参考最新的GitHub仓库页面获取最新信息。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
410
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
254
暂无简介
Dart
674
160
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++
664
322
🎉 (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
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
264
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868