【亲测免费】 探索r77 Rootkit:隐形的系统守护者
2026-01-15 17:05:28作者:明树来
r77 Rootkit是一个独特且强大的文件级rootkit,它专为在环3(ring 3)层执行隐蔽操作而设计。它的核心特性在于,通过简单的前缀隐藏机制,使得文件、目录、进程、服务、网络连接等各种系统元素遁于无形。
1、项目介绍
r77的工作原理是将所有以"$77"开头的系统元素设为隐身状态,从而巧妙地躲避监视。不仅包括常规的文件和目录,还包括进程、注册表项、服务以及网络连接等。此外,它还有一个动态配置系统,允许你根据进程ID、名称、完整路径等自定义要隐藏的内容。
2、项目技术分析
- 配置系统: 使用注册表中的
HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\$77config来存储配置信息,任何进程都可以无需特权进行修改,而且这个键本身也会被rootkit隐藏。 - 安装器: 只需一个名为
Install.exe的文件即可部署r77,该文件会持久化rootkit并注入所有运行中的进程。同样,Uninstall.exe用于干净卸载。 - 壳码执行: 提供了
Install.shellcode,可以将其加载到内存中直接执行,实现无文件部署,避免文件扫描检测。 - 执行流程: 采用多阶段执行模式,确保rootkit在不写入磁盘的情况下持续驻留内存。
3、项目及技术应用场景
r77适用于那些需要在系统层面进行高度隐蔽操作的场景,例如安全测试、渗透测试或者软件调试。其AV/EDR规避策略使得它能在反病毒软件和终端保护解决方案下仍然保持隐形。
4、项目特点
- AMSI绕过: 通过修补
amsi.dll!AmsiScanBuffer函数来防止AMSIsignature的检测。 - DLL解钩: 加载未被监控的新版
ntdll.dll来移除EDEDR的API挂钩,防止过程空洞检测。 - 测试环境: 提供Test Console工具,方便对单独进程进行rootkit注入和配置系统测试。
获取与文档
访问bytecode77.com/r77-rootkit获取最新版本的r77 Rootkit(版本1.5.1,解压密码:bytecode77)和详细的技术文档,深入了解如何部署和集成这一工具。
请注意,由于r77的隐匿性及其潜在的风险,它应仅由熟悉系统安全的专业人士在可控环境中使用。使用此类工具时,请务必遵守所有相关法律法规,并尊重他人的隐私权。
总的来说,r77 Rootkit是一款高级的技术工具,展示了在系统级别实施隐蔽操作的深度和广度。对于那些希望探索系统底层行为、提高安全测试效率的人而言,这是一个值得深入研究的项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
atomcodeAn open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust020
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00
ERNIE-ImageERNIE-Image 是由百度 ERNIE-Image 团队开发的开源文本到图像生成模型。它基于单流扩散 Transformer(DiT)构建,并配备了轻量级的提示增强器,可将用户的简短输入扩展为更丰富的结构化描述。凭借仅 80 亿的 DiT 参数,它在开源文本到图像模型中达到了最先进的性能。该模型的设计不仅追求强大的视觉质量,还注重实际生成场景中的可控性,在这些场景中,准确的内容呈现与美观同等重要。特别是,ERNIE-Image 在复杂指令遵循、文本渲染和结构化图像生成方面表现出色,使其非常适合商业海报、漫画、多格布局以及其他需要兼具视觉质量和精确控制的内容创作任务。它还支持广泛的视觉风格,包括写实摄影、设计导向图像以及更多风格化的美学输出。Jinja00
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
677
4.32 K
deepin linux kernel
C
28
16
Ascend Extension for PyTorch
Python
518
630
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
335
381
🎉 (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
1.57 K
910
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++
948
889
暂无简介
Dart
923
228
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
399
304
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
634
217
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
183
260