引领隐形渗透新纪元:深度探索DVS框架
2024-05-29 12:34:40作者:滑思眉Philip
在当今的网络安全战场中,安全专家与攻击者之间的智斗日益激烈。针对内部网络的横向移动,尤其是如何在严格监控的环境中悄无声息地执行远程命令,已成为了一个充满挑战的研究领域。今天,我们有幸介绍一个为红队行动量身打造的秘密武器——DVS(Devious Vulnerability Scanner),它利用DCOM对象开辟了一条隐蔽的进攻路径。
项目介绍
DVS,一款专为突破企业级防御设计的开源工具,旨在通过DCOM(分布式组件对象模型)功能进行精细的漏洞扫描和隐蔽的数据或命令传输。这款框架允许安全研究人员乃至合法的渗透测试者,通过非传统且难以被监控的方法,实现对远程机器的交互与控制。

技术深潜
DVS的核心在于其对DCOM对象的深入利用与自动化权限管理。它不仅能够探测远程系统的脆弱点,还能自动适应不同安全环境,绕过常见的防护机制。通过对MS-RRP(远程注册表协议)以及标准注册表提供者的智能交互,DVS能够巧妙地检测并利用DCOM服务中的漏洞。借助其内建的Invoke-DCOMObjectScan等模块,DVS可以枚举潜在的可利用功能,并动态生成执行指令,确保即使在非易感对象上也能寻找创新方法发动攻击,如Invoke-RegisterRemoteSchema策略,利用注册远程模式来隐秘执行命令。
应用场景与技术特色
应用场景
- 渗透测试:在受控环境下评估企业网络的安全性,验证防御机制的有效性。
- 安全审计:发现系统中未被识别的DCOM漏洞,提高系统整体安全性。
- 教育训练:作为学习DCOM攻击与防御策略的实践工具,提升安全人员技能。
项目特点
- 兼容性广泛:支持PowerShell 2.0及以上版本,这意味着几乎可以在所有现代Windows系统上运行。
- 高度隐蔽:利用DCOM的独特特性,减少被EDR(端点检测响应系统)和其他安全软件检测的可能性。
- 自动化权限管理:自动处理权限问题,包括远程激活DCOM访问和权限授予,简化了复杂操作流程。
- 逆向操作:能在执行任务后恢复更改,留下最少痕迹,增加操作的不可追溯性。
- 全方位工具箱:从检测、分析到执行,提供完整的攻击链条工具,满足多样的测试需求。
结语
DVS框架为网络安全社区带来了一场革命性的变革,它将看似平常的DCOM服务转化为红蓝对抗中的战略要塞。对于那些追求高效、隐匿渗透测试的专业人士而言,DVS无疑是一把打开目标网络深层秘密的钥匙。但请牢记,此类工具的使用务必遵守法律与道德规范,仅限于授权的测试和研究目的。通过GitHub仓库获取DVS,开启你的技术探险之旅,探寻DCOM世界的无限可能。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
138
169
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
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++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
717
🎉 (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
1.06 K
616
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
197
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460