DAMM 项目安装与使用教程
2024-09-27 04:04:46作者:彭桢灵Jeremy
1. 项目目录结构及介绍
DAMM(Differential Analysis of Malware in Memory)是一个基于 Volatility 的开源内存分析工具。以下是项目的目录结构及其介绍:
DAMM/
├── libdamm/
│ ├── __init__.py
│ └── ...
├── volatility/
│ ├── __init__.py
│ └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── __init__.py
├── damm.py
└── info.py
- libdamm/: 包含 DAMM 的核心库文件。
- volatility/: 包含 Volatility 的相关文件,DAMM 基于 Volatility 构建。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- LICENSE: 项目许可证文件,采用 GPL-2.0 许可证。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- init.py: Python 包初始化文件。
- damm.py: 项目的启动文件。
- info.py: 提供项目信息和配置的脚本。
2. 项目的启动文件介绍
damm.py 是 DAMM 项目的启动文件,负责执行内存分析任务。以下是该文件的主要功能:
- 命令行参数解析: 支持多种命令行参数,如指定内存镜像文件、插件、数据库文件等。
- 插件执行: 可以根据用户指定的插件执行相应的内存分析任务。
- 结果输出: 支持将分析结果输出到终端、SQLite 数据库或以 TSV 格式输出。
使用示例:
python damm.py --profile WinXPSP2x86 -f memory.dmp -p processes
3. 项目的配置文件介绍
DAMM 项目没有明确的配置文件,但可以通过命令行参数进行配置。以下是一些常用的配置选项:
- --profile: 指定 Volatility 的配置文件,例如
--profile WinXPSP2x86。 - -f: 指定内存镜像文件,例如
-f memory.dmp。 - -p: 指定要运行的插件,例如
-p processes。 - --db: 指定 SQLite 数据库文件,用于存储分析结果,例如
--db my_results.db。
通过这些命令行参数,用户可以灵活配置 DAMM 的运行环境和分析任务。
以上是 DAMM 项目的安装与使用教程,希望对您有所帮助。
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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
663
152
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++
659
297
Ascend Extension for PyTorch
Python
215
235
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
254
320
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
132
866
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
139
874
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
🎉 (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
1.18 K
648
仓颉编程语言开发者文档。
59
818