MemShellParty v1.5.0 版本发布:新增NeoreGeorg内存马支持与UI优化
MemShellParty 是一款专注于内存马(Memory Shell)生成与管理的安全工具,它能够帮助安全研究人员和渗透测试人员快速生成各种类型的内存马,用于安全测试和研究目的。内存马是一种驻留在内存中的恶意代码,通常用于Web应用的持久化控制,相比传统的Web Shell具有更低的可见性。
核心更新内容
NeoreGeorg内存马支持
本次v1.5.0版本最重要的更新是新增了对NeoreGeorg内存马的生成支持。NeoreGeorg是Georg的升级版,是一种常用的HTTP隧道工具,能够帮助渗透测试人员绕过网络限制建立连接。MemShellParty现在能够直接在内存中生成NeoreGeorg的功能实现,这大大增强了工具的实用性和隐蔽特性。
与传统的文件落地方式不同,内存马直接在目标系统的内存中运行,不会在磁盘上留下运行记录,使得检测和处置变得更加困难。安全研究人员可以利用这一特性进行更深入的防御研究,而渗透测试人员则可以在授权测试中评估系统的防御能力。
用户界面优化
v1.5.0版本对用户界面进行了改进,新增了更新按钮,用户可以更方便地跳转到GitHub Release页面查看最新版本信息。这一改进虽然看似简单,但对于工具的使用体验有着实质性的提升,使得用户能够及时了解新功能和修复内容。
技术改进
在技术层面,开发团队对Valve内存马的代码进行了简化。Valve是Tomcat等Java应用服务器中的一种组件,常用于处理请求管道。优化后的代码更加简洁高效,减少了潜在的错误点,同时保持了原有的功能完整性。
项目还升级到了Gradle 8.13构建工具,这带来了更快的构建速度和更好的依赖管理能力。构建工具的升级也意味着项目能够利用最新的Java生态系统特性,为未来的功能扩展打下基础。
部署与使用
MemShellParty提供了两种部署方式:Docker容器和直接运行JAR包。对于Docker用户,只需简单的命令即可启动服务;而对于直接运行JAR包的用户,需要注意该工具需要JDK17及以上版本才能正常运行。
启动命令中包含了必要的JVM参数,如--add-opens等,这些参数确保了工具能够正常访问某些Java内部API,这是实现内存马功能所必需的。用户在使用时应确保这些参数正确设置,以避免运行时错误。
安全考量
虽然MemShellParty是一个强大的安全工具,但用户必须注意其潜在风险。内存马技术既可以用于合法的安全测试,也可能被不当利用。因此,使用者应当确保在授权范围内使用该工具,并遵守相关法律法规。
对于防御方而言,了解MemShellParty的功能也有助于更好地检测和防范内存马攻击。安全团队可以研究这些内存马的实现原理,开发相应的检测和防护措施。
总结
MemShellParty v1.5.0版本的发布,通过新增NeoreGeorg支持和UI优化,进一步巩固了其作为专业内存马生成工具的地位。这些更新不仅增强了工具的实用性,也为安全研究社区提供了更多有价值的研究素材。无论是用于渗透测试还是安全防御研究,这个版本都值得安全专业人员关注和评估。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00