MailSniper 项目教程
2024-09-20 22:38:37作者:庞队千Virginia
1. 项目目录结构及介绍
MailSniper 是一个用于渗透测试的工具,主要用于在 Microsoft Exchange 环境中搜索电子邮件中的特定术语。以下是 MailSniper 项目的目录结构及其介绍:
MailSniper/
├── MailSniper.ps1
├── README.md
├── LICENSE
└── Modules/
├── Invoke-GlobalMailSearch.ps1
├── Invoke-SelfSearch.ps1
├── Get-GlobalAddressList.ps1
├── Invoke-PasswordSprayOWA.ps1
├── Invoke-PasswordSprayEWS.ps1
├── Invoke-DomainHarvestOWA.ps1
├── Invoke-UsernameHarvestOWA.ps1
├── Invoke-UsernameHarvestGmail.ps1
├── Invoke-OpenInboxFinder.ps1
├── Get-ADUsernameFromEWS.ps1
└── Send-EWSEmail.ps1
目录结构说明
- MailSniper.ps1: 项目的启动文件,包含了主要的脚本逻辑。
- README.md: 项目的说明文档,包含了项目的基本介绍、使用方法和示例。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件,通常为 MIT 许可证。
- Modules/: 包含了一系列的 PowerShell 模块文件,每个文件对应一个特定的功能模块。
2. 项目启动文件介绍
MailSniper.ps1
MailSniper.ps1 是 MailSniper 项目的启动文件,它包含了主要的脚本逻辑和功能模块的调用。该文件的主要功能包括:
- Invoke-GlobalMailSearch: 用于在 Microsoft Exchange 环境中搜索所有用户的电子邮件。
- Invoke-SelfSearch: 用于搜索当前用户的电子邮件。
- 其他模块: 包括密码喷洒、用户枚举、全局地址列表获取等功能。
使用方法
# 启动 MailSniper
.\MailSniper.ps1
# 使用特定模块
Invoke-GlobalMailSearch -ImpersonationAccount current-username -ExchHostname Exch01 -OutputCsv global-email-search.csv
3. 项目配置文件介绍
MailSniper 项目没有传统的配置文件,其配置主要通过命令行参数和脚本内部的变量来实现。以下是一些常用的配置参数:
常用配置参数
- ImpersonationAccount: 用于模拟的用户账户。
- ExchHostname: Exchange 服务器的主机名。
- OutputCsv: 输出结果的 CSV 文件路径。
- Terms: 搜索的关键词,默认搜索 "password"、"creds"、"credentials"。
示例配置
Invoke-GlobalMailSearch -ImpersonationAccount "domain\admin" -ExchHostname "exchange.domain.com" -OutputCsv "search_results.csv" -Terms "*password*"
通过以上配置,MailSniper 将会在指定的 Exchange 服务器上搜索所有用户的电子邮件,并将包含关键词 "password" 的邮件结果输出到 search_results.csv 文件中。
以上是 MailSniper 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。通过这些信息,您可以更好地理解和使用 MailSniper 进行渗透测试。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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 StartedRust0137- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
MiniCPM-V-4.6这是 MiniCPM-V 系列有史以来效率与性能平衡最佳的模型。它以仅 1.3B 的参数规模,实现了性能与效率的双重突破,在全球同尺寸模型中登顶,全面超越了阿里 Qwen3.5-0.8B 与谷歌 Gemma4-E2B-it。Jinja00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
MusicFreeDesktop插件化、定制化、无广告的免费音乐播放器TypeScript00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
725
4.66 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
597
749
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
425
377
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++
992
985
Claude 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 Started
Rust
981
137
昇腾LLM分布式训练框架
Python
160
190
暂无简介
Dart
969
246
deepin linux kernel
C
29
16
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
345
393
🎉 (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
1.65 K
970