Java内存马生成器(Java-Memshell-Generator)中NeoReg代理连接问题解析
2025-07-07 02:03:52作者:侯霆垣
问题背景
在使用Java内存马生成器(Java-Memshell-Generator)项目时,部分用户遇到了与NeoReg代理连接相关的问题。具体表现为在成功注入内存马后,代理流量时出现Base64解码错误。本文将深入分析这一问题的成因及解决方案。
问题现象
用户在注入特定类型的内存马后,初始握手阶段显示正常:
[INFO] [Ask NeoGeorg] Checking if NeoGeorg is ready
[INFO] [Ask NeoGeorg] NeoGeorg says, 'All seems fine'
但在实际代理流量传输时,却收到错误提示:
[ERROR] [HTTP] [NeoregReponseFormatError] Base64 decode error
根本原因分析
经过技术验证,该问题可能由以下几个因素导致:
-
版本兼容性问题:NeoGeorg客户端版本与内存马生成器版本不匹配。旧版3.8.1会提示密钥错误,而直接升级到5.2.0又可能导致解码异常。
-
内存马注入位置选择不当:使用Interceptor类型的内存马时,需要确保目标接口同时支持GET和POST方法,否则可能导致通信异常。
-
目标环境已被污染:在某些情况下,目标系统可能已被其他安全测试工具注入过内存马,造成功能冲突。
解决方案
针对上述问题,推荐采取以下解决方案:
-
使用正确的NeoGeorg版本:
- 推荐使用NeoGeorg 5.1.0版本
- 连接时添加
--skip参数可提高兼容性
-
优先选择Listener类型内存马:
- Listener类型的内存马相比Interceptor具有更好的兼容性
- 不需要考虑目标接口的方法支持情况
-
环境检查:
- 在注入前检查目标系统是否已存在其他内存马
- 必要时先清理环境再重新注入
最佳实践建议
-
版本控制:
- 保持Java内存马生成器和NeoGeorg客户端的版本同步更新
- 使用项目推荐的稳定版本组合
-
注入策略:
- 对于Spring Boot等现代Java应用,优先考虑使用Listener方式
- 对于传统Java Web应用,可评估Interceptor的适用性
-
测试验证:
- 注入后先进行基本功能测试
- 确认握手成功后再进行流量代理测试
- 使用
--skip参数可规避某些环境特定的问题
技术原理补充
Base64解码错误通常表明通信双方的数据格式不一致。在内存马与NeoGeorg的交互中:
- 客户端发送的请求会被编码后传输
- 服务端内存马负责解码和执行
- 执行结果再编码返回给客户端
当任一环节的编码/解码逻辑不匹配时,就会出现Base64解码错误。这可能是由于:
- 密钥不一致
- 编码算法版本差异
- 数据传输过程中被篡改
- 内存马执行环境异常
通过使用兼容版本和适当参数,可以确保通信两端使用相同的编解码逻辑,从而避免此类问题。
总结
Java内存马生成器项目中的NeoReg代理连接问题多由版本兼容性或注入策略不当引起。通过使用推荐的5.1.0版本、优先选择Listener类型内存马以及添加--skip参数,可以有效解决Base64解码错误问题。在实际渗透测试中,理解这些技术细节有助于提高工具使用的成功率和稳定性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler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。C081
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0135
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
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
466
3.47 K
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
198
81
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
10
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
65
19
暂无简介
Dart
715
172
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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++
846
426
Ascend Extension for PyTorch
Python
275
311
🎉 (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
1.26 K
694