Java内存马生成器项目中的特殊方法适配方案
2025-07-07 16:24:04作者:余洋婵Anita
在Java安全研究领域,内存驻留技术(Memory Shell)是一种常见的技术手段,而java-memshell-generator项目则是一个专门用于生成各类内存驻留技术的工具。近期有开发者提出需求,希望项目能够添加一个公开方法来适配某些特殊情况,比如在Nacos远程执行场景中需要创建Derby数据库函数引用并定义返回值的情况。
背景与需求分析
在某些特定的执行场景中,比如Nacos远程执行,开发者需要在Derby数据库中创建函数引用,并且必须明确定义一个返回值。根据Derby数据库的文档要求,这种场景下需要调用特定的函数方法。当使用java-memshell-generator工具生成Tomcat的WebShell时,开发者发现现有的工具无法提供合适的可调用函数来满足这一特殊需求。
开发者提出的解决方案是在模板中新增一个简单的方法,例如:
public static String exec(String test) {
return "success";
}
官方建议方案
项目维护者针对这一需求提供了两种更为灵活的解决方案,而不是简单地通过打补丁方式适配各种特殊情况:
方案一:使用Loader封装
推荐开发者创建一个Loader类,在Loader中新增所需的方法,然后通过这个Loader来触发内存驻留技术的注入操作。这种方式的优势在于:
- 保持了工具核心代码的稳定性
- 提供了更大的灵活性,可以根据不同场景定制方法
- 避免了频繁修改核心代码带来的维护负担
方案二:使用Maven SDK自定义操作
对于需要更深度定制的场景,项目维护者提供了基于Maven SDK的自定义方案。开发者可以获取注入器的原始字节流,然后使用Java字节码操作技术进行自定义修改。示例代码展示了如何:
- 配置基础参数(工具类型、中间件类型、内存驻留技术类型等)
- 生成原始payload
- 获取注入器字节流
- 使用Javassist工具动态添加所需方法
- 输出连接信息和调试信息
这种方案的优势在于:
- 提供了完全的定制能力
- 可以应对各种特殊场景需求
- 保持了工具的通用性和可维护性
技术实现细节
在方案二的实现中,关键技术点包括:
- Javassist字节码操作:动态修改类文件,添加新方法
- 方法签名定义:确保添加的方法具有正确的返回类型和参数
- 访问修饰符设置:正确设置方法的public和static修饰符
- 方法体实现:注入简单的返回逻辑
最佳实践建议
对于Java安全研究人员和开发人员,在处理类似需求时建议:
- 优先考虑使用Loader封装方案,简单有效
- 对于复杂场景,再考虑字节码操作方案
- 保持对工具核心代码的尊重,避免不必要的修改
- 充分理解目标环境的需求,定制最适合的解决方案
通过这两种方案,java-memshell-generator项目既保持了核心功能的稳定性,又为特殊场景提供了灵活的扩展能力,体现了良好的软件设计原则。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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++
660
308
🔥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
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
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
1.19 K
654
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878