pwncat:一款强大的后渗透平台工具
项目介绍
pwncat
是一款专为 Linux 和 Windows 目标设计的后渗透平台工具。它最初作为基本绑定和反向 shell 的封装工具,现已发展成为一个功能强大的自动化工具,能够简化红队操作。pwncat
不仅支持 Linux,还新增了对 Windows 目标的 alpha 支持,使其适用范围更加广泛。
项目技术分析
pwncat
的核心功能是通过拦截与远程 shell 的原始通信,实现自动化操作,包括枚举、植入安装和权限提升。它能够自动设置远程 shell 的常见配置,如禁用历史记录、规范化 shell 提示符、定位有用的二进制文件,并尝试生成伪终端(pty)以实现完全交互式会话。此外,pwncat
还能同步远程 pty 设置与本地设置,确保 shell 在交互式应用程序(如 vim
或 nano
)中的正常行为。
pwncat
的架构设计采用了通用的“模块”结构,所有功能均作为模块实现,包括枚举、持久化和权限提升。用户可以通过熟悉的 run
、search
和 info
命令与模块交互,并使用 use
命令进入模块上下文。
项目及技术应用场景
pwncat
适用于以下场景:
- 红队操作:简化红队在目标系统上的操作流程,自动化执行常见任务。
- 渗透测试:提供强大的后渗透功能,帮助渗透测试人员快速定位和利用系统漏洞。
- 安全研究:为安全研究人员提供一个灵活的工具,用于测试和验证各种权限提升和持久化技术。
项目特点
- 跨平台支持:不仅支持 Linux,还新增了对 Windows 目标的 alpha 支持。
- 自动化操作:自动执行枚举、植入安装和权限提升等任务,简化操作流程。
- 模块化设计:所有功能均作为模块实现,用户可以根据需要灵活使用。
- 伪终端支持:自动生成伪终端,提供类似 SSH 的交互体验。
- 文件管理:支持文件上传和下载,方便在目标系统上进行文件操作。
- 持久化与权限提升:内置多种持久化和权限提升方法,帮助用户在目标系统上建立长期控制。
安装与使用
pwncat
可以通过 pip
安装,推荐使用虚拟环境以避免依赖冲突。对于开发环境,可以使用 Python Poetry 进行管理。Windows 目标的支持需要下载相应的 C2 插件,用户可以通过 --download-plugins
参数预先下载这些插件。
# 使用 pip 安装
pip install pwncat-cs
# 使用虚拟环境安装
python3 -m venv pwncat-env
source pwncat-env/bin/activate
pip install pwncat-cs
未来计划
pwncat
计划在未来增加更多权限提升方法、持久化方法、攻击方法和网络方法,使其成为一个功能更加全面的红队工具。
总结
pwncat
是一款功能强大且灵活的后渗透平台工具,适用于各种安全测试和研究场景。其自动化操作和模块化设计大大简化了红队操作流程,是安全从业人员的得力助手。如果你正在寻找一款高效的后渗透工具,pwncat
绝对值得一试!
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~062CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava05GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
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!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









