Sliver项目中Windows植入程序UserAgent缺失问题分析
问题背景
Sliver是一款功能强大的红队测试框架,其Windows植入程序在特定配置下会出现网络通信失败的问题。经过分析发现,这是由于生成的植入程序中未正确设置UserAgent导致的,特别是在使用wininet驱动时,这一问题会直接导致网络通信功能失效。
问题现象
当使用Sliver生成Windows植入程序并指定wininet驱动时,程序运行时会产生以下错误信息:
failed to establish connection: failed to add request headers: HttpAddRequestHeadersW: winapi error #12150
这个错误表明在尝试添加HTTP请求头时系统调用失败,根本原因是缺少必要的UserAgent设置。
技术分析
在Sliver的源代码中,植入程序的UserAgent设置逻辑存在问题。具体来看,在binaries.go文件的第485行附近,UserAgent的返回处理不正确。当前的实现可能直接返回了一个空值或未正确处理pbC2Implant.UserAgent字段。
wininet驱动作为Windows系统的网络通信组件,对HTTP请求有严格要求。根据微软文档,HttpAddRequestHeadersW函数要求必须设置有效的UserAgent,否则会返回错误代码12150(ERROR_HTTP_INVALID_HEADER)。
解决方案
修复方案相对简单,只需修改相关代码,确保正确返回pbC2Implant.UserAgent字段值。具体修改应为将当前返回语句替换为:
return pbC2Implant.UserAgent
这一修改能确保生成的植入程序携带正确的UserAgent信息,满足wininet驱动的API要求。
影响范围
该问题影响所有使用wininet驱动的Windows植入程序,无论目标系统是哪个版本的Windows。其他驱动类型(如winhttp)可能不受此问题影响,因为它们对UserAgent的要求可能不同。
最佳实践建议
- 测试验证:在生成植入程序后,建议先在测试环境中验证其网络通信功能
- 驱动选择:根据目标环境选择合适的通信驱动,了解各驱动的特性和要求
- 日志分析:遇到网络通信问题时,首先检查植入程序的调试日志
- 版本更新:及时更新到修复该问题的Sliver版本
总结
UserAgent设置看似是一个小细节,但在特定环境下可能成为功能正常工作的关键因素。这个问题提醒我们,在开发跨平台安全工具时,需要充分考虑不同系统组件的行为差异和API要求,确保生成的植入程序在各种环境下都能可靠工作。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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