Pentest-Cheatsheets 项目使用教程
1. 项目目录结构及介绍
Pentest-Cheatsheets
项目是一个渗透测试备忘单的集合,包含了多个子目录,每个子目录对应不同的渗透测试领域或技术。以下是项目的目录结构及其介绍:
Pentest-Cheatsheets/
├── _static/
│ └── binaries/
├── exploits/
├── mobile-testing/
├── password-attacks/
├── privilege-escalation/
├── services/
├── web-applications/
├── windows/
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
├── cheatsheets.rst
├── checklist.rst
├── conf.py
├── index.rst
├── todo.rst
└── useful-links.rst
目录介绍
-
_static/: 包含静态文件,如二进制文件。
- binaries/: 存放与渗透测试相关的二进制文件。
-
exploits/: 包含与漏洞利用相关的备忘单。
-
mobile-testing/: 包含与移动设备测试相关的备忘单。
-
password-attacks/: 包含与密码攻击相关的备忘单。
-
privilege-escalation/: 包含与权限提升相关的备忘单。
-
services/: 包含与服务测试相关的备忘单。
-
web-applications/: 包含与Web应用程序测试相关的备忘单。
-
windows/: 包含与Windows系统测试相关的备忘单。
-
LICENSE: 项目的许可证文件。
-
Makefile: 用于构建项目的Makefile文件。
-
README.md: 项目的介绍和使用说明。
-
cheatsheets.rst: 备忘单的主文件。
-
checklist.rst: 渗透测试的检查清单。
-
conf.py: Sphinx文档生成器的配置文件。
-
index.rst: 项目的主索引文件。
-
todo.rst: 项目的待办事项列表。
-
useful-links.rst: 有用的链接和资源列表。
2. 项目的启动文件介绍
Pentest-Cheatsheets
项目的主要启动文件是 index.rst
,它是Sphinx文档生成器的入口文件。通过这个文件,可以生成整个项目的HTML文档。
启动步骤
-
安装依赖: 首先需要安装Sphinx和Read The Docs主题。
pip install sphinx sphinx_rtd_theme
-
生成文档: 使用Makefile来生成HTML文档。
make clean && make html
-
查看文档: 生成的HTML文档位于
_build/html/
目录下,可以通过浏览器打开index.html
文件查看。
3. 项目的配置文件介绍
Pentest-Cheatsheets
项目的主要配置文件是 conf.py
,它用于配置Sphinx文档生成器的行为。以下是一些关键配置项的介绍:
conf.py 配置项
-
extensions: 配置Sphinx使用的扩展模块。
extensions = [ 'sphinx.ext.autodoc', 'sphinx.ext.intersphinx', 'sphinx.ext.todo', 'sphinx.ext.viewcode', ]
-
templates_path: 指定模板文件的路径。
templates_path = ['_templates']
-
exclude_patterns: 指定在生成文档时要排除的文件或目录。
exclude_patterns = ['_build', 'Thumbs.db', '.DS_Store']
-
html_theme: 指定使用的HTML主题。
html_theme = 'sphinx_rtd_theme'
-
html_static_path: 指定静态文件的路径。
html_static_path = ['_static']
通过这些配置项,可以自定义Sphinx文档生成器的行为,以满足项目的需求。
以上是 Pentest-Cheatsheets
项目的使用教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。
- 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
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
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~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode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。06GOT-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!C0300- 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









