VanillaRAT 开源项目教程
1. 项目介绍
VanillaRAT 是一个用 C# 编写的先进远程管理工具。它使用 Telepathy TCP 网络库、dnlib 模块读写库和 Costura Fody DLL 嵌入库。VanillaRAT 提供了多种功能,包括远程桌面查看器、文件浏览器、进程管理器、计算机信息获取、硬件使用信息监控、消息框发送、文本转语音、屏幕锁定、实时键盘记录、网站打开、应用程序权限提升、剪贴板文本获取、聊天功能、音频录制、进程终止、远程 shell 启动和安全黑名单管理等。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,确保你已经安装了以下工具和库:
- .NET SDK
- dnlib
- Costura Fody
- Telepathy
2.2 下载项目
首先,从 GitHub 仓库下载 VanillaRAT 项目:
git clone https://github.com/DannyTheSloth/VanillaRAT.git
2.3 构建项目
进入项目目录并构建项目:
cd VanillaRAT
dotnet build
2.4 运行项目
构建完成后,你可以运行 VanillaRAT:
dotnet run --project VanillaRAT
2.5 配置服务器
在运行 VanillaRAT 之前,你需要配置服务器。打开 VanillaRAT.exe 并按照以下步骤操作:
- 点击“Builder”按钮创建客户端。
- 输入客户端标签和名称。
- 输入 DNS 地址和端口(默认端口为 1604)。
- 点击“Build”按钮生成客户端。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 远程桌面管理
VanillaRAT 的远程桌面查看器功能允许你远程控制目标计算机的桌面。这对于远程技术支持和系统管理非常有用。
3.2 文件管理
通过文件浏览器功能,你可以远程浏览、下载、上传和删除文件。这对于远程数据备份和文件传输非常方便。
3.3 进程管理
进程管理器功能允许你查看和终止远程计算机上的进程。这对于系统维护和故障排除非常有帮助。
4. 典型生态项目
4.1 Telepathy
Telepathy 是一个轻量级的 TCP 网络库,用于实现高效的网络通信。VanillaRAT 使用 Telepathy 进行远程连接管理。
4.2 dnlib
dnlib 是一个用于读写 .NET 程序集的库。VanillaRAT 使用 dnlib 进行模块读写操作。
4.3 Costura Fody
Costura Fody 是一个用于将依赖项嵌入到单个可执行文件中的工具。VanillaRAT 使用 Costura Fody 简化部署过程。
通过以上步骤,你可以快速上手并使用 VanillaRAT 进行远程管理任务。
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