shellbags.py 技术文档
2024-12-26 04:54:18作者:秋阔奎Evelyn
1. 安装指南
1.1 环境要求
shellbags.py 是一个跨平台的开源工具,用于解析 Windows 注册表中的 Shellbag 条目。为了正常运行,您需要满足以下环境要求:
- Python 2.7:shellbags.py 仅支持 Python 2.7 版本。
- 依赖库:需要安装
argparse、six和python-registry库。
1.2 安装步骤
-
安装 Python 2.7:如果您的系统尚未安装 Python 2.7,请从 Python 官方网站 下载并安装。
-
安装依赖库:
- 使用
pip安装所需的依赖库:pip install argparse six python-registry
- 使用
-
下载 shellbags.py:
- 从 GitHub 仓库下载
shellbags.py文件,或直接克隆整个仓库:git clone https://github.com/williballenthin/shellbags.git
- 从 GitHub 仓库下载
2. 项目的使用说明
2.1 基本用法
shellbags.py 用于解析 Windows 注册表文件中的 Shellbag 条目。您需要提供一个通过取证方式获取的原始 Windows 注册表文件。
2.2 命令行参数
shellbags.py 支持以下命令行参数:
file:指定要解析的 Windows 注册表文件路径。-h, --help:显示帮助信息。-v:启用调试信息输出。-p:在调试信息中使用 ANSI 颜色代码(需与-v一起使用)。-o {csv,bodyfile}:指定输出格式,默认为bodyfile。
2.3 示例
以下是一个使用 shellbags.py 解析注册表文件的示例:
python shellbags.py ~/projects/registry-files/willi/xp/NTUSER.DAT.copy0
输出结果将按照 Bodyfile 规范格式化,示例如下:
0|\My Documents (Shellbag)|0|0|0|0|0|978325200|978325200|18000|978325200
0|\My Documents\Downloads (Shellbag)|0|0|0|0|0|1282762334|1282762334|18000|1281987456
0|\My Documents\My Dropbox (Shellbag)|0|0|0|0|0|1281989096|1282762296|18000|1281989050
3. 项目 API 使用文档
3.1 主要功能
shellbags.py 的主要功能是解析 Windows 注册表中的 Shellbag 条目,并将其转换为可读的格式(如 Bodyfile 或 CSV)。
3.2 API 接口
shellbags.py 是一个命令行工具,不提供直接的 API 接口。您可以通过命令行调用该工具,并解析其输出结果。
3.3 输出格式
shellbags.py 支持两种输出格式:
- Bodyfile:默认输出格式,适用于进一步处理或分析。
- CSV:以逗号分隔的值格式输出,适用于导入电子表格或其他工具。
4. 项目安装方式
4.1 直接使用
如果您不需要修改代码,可以直接下载 shellbags.py 文件,并在命令行中运行。
4.2 从源码安装
如果您希望从源码安装,可以按照以下步骤操作:
-
克隆仓库:
git clone https://github.com/williballenthin/shellbags.git -
进入项目目录:
cd shellbags -
运行脚本:
python shellbags.py <path_to_registry_file>
4.3 依赖管理
确保所有依赖库已正确安装。您可以使用 pip 安装所需的依赖库:
pip install argparse six python-registry
5. 总结
shellbags.py 是一个强大的工具,用于解析 Windows 注册表中的 Shellbag 条目。通过本文档,您可以轻松安装、配置和使用该工具,并了解其基本功能和输出格式。如果您在使用过程中遇到任何问题,欢迎提交 Bug 报告或反馈。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
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
336
178
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++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
403
暂无简介
Dart
771
191
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
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
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
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355