DojoLoader 使用教程
2025-04-17 02:40:54作者:殷蕙予
1. 项目介绍
DojoLoader 是一个通用的 PE(可执行文件)加载器,最初是为了原型化睡眠混淆技术而创建的,目的是减少与 Cobalt Strike UDRL 无关的原始 Beacon 有效负载的调试时间。DojoLoader 从 ORCA000 的 DynamicDllLoader 项目中借鉴了 MemoryModule 实现,并在此基础上增加了模块化和以下功能:
- 从 HTTP 或文件下载并执行(XOR 加密)的 shellcode
- 动态 IAT(导入地址表)钩子,用于 Sleep 函数
- 三种不同的 Sleep 混淆技术:RW->RX、MemoryBouncing、MemoryHopping
2. 项目快速启动
安装
首先,你需要从 GitHub 仓库克隆 DojoLoader 项目:
git clone https://github.com/naksyn/DojoLoader.git
使用
以下是一个基本的命令行示例,用于使用 DojoLoader:
Usage: -d <url> | -f <file> [-k <key>] [-s <function>] [-beacon]
-d <url>:从指定的 URL 加载 PE-f <file>:从指定的文件加载 PE-k <key>:用指定的密钥 XOR 加密有效负载-s <function>:选择睡眠混淆技术(1 或 membounce 代表 MemoryBouncing,2 或 memhop 代表 Memory Hopping,3 或 RWRX 代表经典 RW->RX)-beacon:使用 Cobalt Strike UDRL-les Beacon 有效负载执行方法
例如,要从文件加载并使用 MemoryBouncing 技术混淆 Sleep 函数,你可以运行:
DojoLoader.exe -f path_to_your_payload.bin -s 1 -beacon
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
DojoLoader 可以用于红队行动中,通过混淆 Sleep 函数来规避 EDR(Endpoint Detection and Response)系统的检测。例如,在渗透测试中,可以使用 DojoLoader 来加载并执行混淆后的 Cobalt Strike Beacon 有效负载。
最佳实践
- 使用 XOR 加密来保护你的有效负载。
- 选择合适的混淆技术,以规避目标系统上的常见检测。
- 在实际部署之前,测试你的有效负载,确保它能够在目标环境中正确执行。
4. 典型生态项目
DojoLoader 是众多开源项目中的一个,以下是一些与其相关的典型生态项目:
- Cobalt Strike:一款先进的后渗透测试框架。
- DynamicDllLoader: 一个用于动态加载 DLL 的项目,为 DojoLoader 提供了 MemoryModule 实现。
- 其他混淆工具: GitHub 上有许多其他用于混淆和规避检测的开源工具。
注意:上述提到的链接只是为了提供背景信息,实际文档中不应包含任何链接。
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
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
570
3.84 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
380
454
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++
894
677
暂无简介
Dart
803
198
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
353
207
昇腾LLM分布式训练框架
Python
119
147
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
12
1
🔥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
68
20
🎉 (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
1.37 K
781