推荐文章:简化渗透测试——EasySploit,您的安全自动化助手
2024-05-20 01:08:40作者:庞队千Virginia
推荐文章:简化渗透测试——EasySploit,您的安全自动化助手
1、项目介绍
EasySploit v4.2 是一款专为Linux设计的Metasploit自动化工具,旨在让渗透测试变得更加简单和高效。它不仅提供了多种平台(Windows, Android, Linux, MacOS 和 Web)的Payload生成,还具备了针对特定漏洞的扫描和利用功能。请注意,这款工具只适用于合法的教育和安全评估目的。
2、项目技术分析
EasySploit通过一个简洁的命令行接口,让用户能够轻松地执行各种渗透测试任务。其核心特性包括:
- 支持一键生成针对不同操作系统环境的Payload(例如:
.exe,.apk,.py,.jar和.php文件)。 - 内置了对
ms17_010漏洞的检测与利用,包括EternalBlue和Psexec攻击向量。 - 提供了创建链接诱饵(HTA Server)的功能,以诱骗目标进行点击。
此外,安装过程极其简单,只需运行一个安装脚本即可。
3、项目及技术应用场景
对于网络安全专家、红队成员和学生而言,EasySploit是一个实用的工具。它可以用于:
- 在企业内部安全审计中快速识别潜在的风险点。
- 教育场景下,教授学生如何安全地进行渗透测试。
- 对新发现的漏洞进行模拟攻击验证,提升防御策略的有效性。
4、项目特点
- 易用性:无需复杂的配置,只需几个简单的命令就可以启动扫描或生成Payload。
- 全面性:覆盖多个操作系统,并包含了热门的漏洞利用工具。
- 灵活性:支持远程桌面的开启,便于后期交互与控制。
- 教程丰富:官方提供了视频教程,帮助用户快速上手。
最后,请务必确保在合法授权的情况下使用EasySploit,遵守相关法律法规,保持网络空间的安全和和谐。
要了解更多详情或获取支持,可以访问项目GitHub页面或联系作者的社交媒体账户。
git clone https://github.com/KALILINUXTRICKSYT/easysploit.git
cd easysploit
bash installer.sh
之后,只需输入 easysploit 命令,即可开始您的安全探索之旅。
为了作者持续的开发和支持,也欢迎通过他们提供的Patreon链接进行赞助。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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 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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
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
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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
9
1