HRShell 项目使用教程
2024-08-26 06:03:58作者:宗隆裙
1. 项目的目录结构及介绍
HRShell 是一个基于 Flask 的 HTTPS/HTTP 反向 shell 项目,用于高级 C2 服务器。以下是项目的目录结构及其介绍:
HRShell/
├── client.py
├── server.py
├── config.py
├── requirements.txt
├── README.md
├── LICENSE
└── .gitignore
client.py: 客户端文件,用于与服务器建立连接。server.py: 服务器文件,用于接收客户端连接并执行命令。config.py: 配置文件,包含服务器和客户端的配置选项。requirements.txt: 项目依赖文件,列出了运行项目所需的 Python 包。README.md: 项目说明文件,包含项目的基本信息和使用方法。LICENSE: 项目许可证文件,说明项目的授权和使用条款。.gitignore: Git 忽略文件,指定不需要版本控制的文件和目录。
2. 项目的启动文件介绍
服务器启动文件 (server.py)
server.py 是 HRShell 项目的服务器启动文件。它使用 Flask 框架来创建一个 Web 服务器,用于接收客户端的连接并执行命令。以下是 server.py 的基本结构:
from flask import Flask, request, jsonify
import subprocess
app = Flask(__name__)
@app.route('/shell', methods=['POST'])
def shell():
command = request.json['command']
result = subprocess.run(command, shell=True, capture_output=True)
return jsonify({'output': result.stdout.decode()})
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
Flask是用于创建 Web 应用的框架。subprocess模块用于执行系统命令。/shell路由用于接收客户端发送的命令并返回执行结果。
客户端启动文件 (client.py)
client.py 是 HRShell 项目的客户端启动文件。它用于与服务器建立连接并发送命令。以下是 client.py 的基本结构:
import requests
import json
SERVER_URL = 'http://localhost:5000/shell'
def send_command(command):
payload = {'command': command}
response = requests.post(SERVER_URL, json=payload)
return response.json()['output']
if __name__ == '__main__':
while True:
command = input("Enter command: ")
output = send_command(command)
print(output)
requests模块用于发送 HTTP 请求。send_command函数用于向服务器发送命令并接收执行结果。
3. 项目的配置文件介绍
配置文件 (config.py)
config.py 是 HRShell 项目的配置文件,包含服务器和客户端的配置选项。以下是 config.py 的基本结构:
# Server configuration
SERVER_HOST = '0.0.0.0'
SERVER_PORT = 5000
# Client configuration
CLIENT_SERVER_URL = 'http://localhost:5000/shell'
SERVER_HOST和SERVER_PORT定义了服务器的监听地址和端口。CLIENT_SERVER_URL定义了客户端连接的服务器 URL。
通过修改 config.py 文件中的配置选项,可以调整服务器和客户端的行为。
以上是 HRShell 项目的使用教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用 HRShell 项目。
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- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
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
ruoyi-plus-soybeanRuoYi-Plus-Soybean 是一个现代化的企业级多租户管理系统,它结合了 RuoYi-Vue-Plus 的强大后端功能和 Soybean Admin 的现代化前端特性,为开发者提供了完整的企业管理解决方案。Vue06- 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
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
热门内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
570
3.85 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
383
457
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
680
暂无简介
Dart
804
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
210
昇腾LLM分布式训练框架
Python
119
146
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