开源宝藏:深入浅出OSEE准备资源大集合
项目介绍
面对网络安全的最前线,攻防技术的较量从未停止。本项目为致力于通过Offensive Security Expert Exam (OSEE)认证的学习者打造了一座知识宝库。依托于Offensive Security官方提供的课程大纲,这一资源集合详尽解析了高级Windows利用技巧,并以一位安全专家的实际备考经历作为引路人。从浏览器漏洞利用到内核级攻击,从防御机制规避到复杂的堆溢出技术,该集合如同一套全面的特工训练手册,助你在信息安全的战场上运筹帷幄。
项目技术分析
此项目深度涵盖了攻击与防御的多个层面,包括但不限于:
-
浏览器Exploitation:通过Safari、Chrome等浏览器的漏洞实例,如信息泄露和JIT编译器攻击,展示现代浏览器安全挑战。
-
Bypass and Sandbox Escape:详细剖析了如何绕过DEP、SMEP等执行保护机制,以及利用EMET(Enhanced Mitigation Experience Toolkit)的漏洞,展现高级内存保护策略的突破之道。
-
Heap Exploitation:通过一系列教程和实例,揭示Windows 10下的Heap Overflow细节,教授如何在严格防护下实施有效利用。
-
Kernel Exploitation及Drivers Exploitation:进入系统的核心地带,讲解如何利用内核对象、池溢出,甚至是对付最新的防护措施如KASLR,展示了从理论到实战的完整路径。
-
Shellcoding:特别是在Windows 10环境下开发内核级shellcode,是检验技术实力的试金石。
每一部分都精选了行业内的顶级研究资料和技术博客,形成了一个既适合初学者亦满足进阶者需求的知识体系。
项目及技术应用场景
该项目的应用场景广泛,对于安全研究人员而言,它是一个实战技能提升的加速器,帮助他们在红队蓝队演练、渗透测试中发现并利用复杂的安全漏洞。对于企业安全团队,这些资源能增强对现有防御系统的理解,部署更有效的对抗策略。教育领域,则可作为培养未来网络安全人才的辅助教材,让学生们站在巨人的肩膀上学习最先进的攻防技术。
项目特点
-
全面性:几乎囊括了从基础知识到高级技术的每一个角落,使得学习路径清晰而丰富。
-
实践导向:不仅提供理论,还附带了大量实验案例和工具链接,鼓励动手实操。
-
持续更新:基于最新操作系统环境,确保所有技术和方法都是当前安全领域的热点。
-
专家经验分享:结合备考笔记和实际操作体验,让学习者能够快速汲取前人的实战智慧。
该项目无疑是每位有志于深入了解Windows平台安全攻防的极客的宝贵财富。无论是为了职业发展、学术研究还是纯粹的技术探索,这个开源项目都将是你探索未知、深化技能的强大支持。让我们一起开启这段充满挑战与乐趣的旅程,成为真正的网络安全专家。
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