HookDump 项目下载及安装教程
2024-12-04 10:01:53作者:盛欣凯Ernestine
1. 项目介绍
HookDump 是一个开源的安全产品功能钩子检测工具,主要用于检测EDR(Endpoint Detection and Response)产品在用户模式下的钩子。它可以帮助安全研究人员或红队成员识别EDR产品对系统调用的监控和修改。该工具支持两种钩子类型的检测:JMP(跳转指令钩子)和 WOW(Windows 用户模式到内核模式的系统调用钩子)。
2. 项目下载位置
本项目托管在GitHub上,您可以访问以下位置进行下载:
GitHub 仓库地址:github.com/zeroperil/HookDump.git
3. 项目安装环境配置
为了成功编译和运行HookDump项目,您需要配置以下环境:
- 操作系统:Windows(32位和64位均支持)
- 编译环境:Visual Studio 2019(社区版即可)
- 依赖库:Zydis 轻量级反汇编库
以下为环境配置的图片示例:

图1:Visual Studio 安装界面

图2:使用CMake配置项目
4. 项目安装方式
-
克隆项目到本地:
git clone https://github.com/zeroperil/HookDump.git -
在项目目录中,运行CMake批处理文件来创建Visual Studio解决方案:
cd HookDump ./Configure.bat -
使用Visual Studio打开生成的解决方案文件(.sln),并编译项目。
# 在Visual Studio中打开解决方案并编译
5. 项目处理脚本
项目中的处理脚本主要是CMake配置脚本和编译批处理文件。以下是示例:
CMakeLists.txt 文件片段:
cmake_minimum_required(VERSION 3.14)
project(HookDump)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)
add_executable(HookDump HookDump.cpp)
target_link_libraries(HookDump PRIVATE zydis)
编译批处理文件 Configure.bat:
@echo off
cmake -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 ..
cmake -G "Visual Studio 16 2019" -A Win32 ..
请按照以上步骤进行操作,即可成功下载和安装HookDump项目。如果在编译或运行过程中遇到问题,请参考项目官方文档或在社区寻求帮助。
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
jiuwenclawJiuwenClaw 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0209- 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
AtomGit城市坐标计划AtomGit 城市坐标计划开启!让开源有坐标,让城市有星火。致力于与城市合伙人共同构建并长期运营一个健康、活跃的本地开发者生态。01
MarkFlowy一款 AI Markdown 编辑器TSX01
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
12
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
618
4.08 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
453
538
🔥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
69
21
暂无简介
Dart
858
205
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++
926
776
🎉 (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
1.48 K
836
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
114
178
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
374
254
昇腾LLM分布式训练框架
Python
133
159