推荐文章:DuplicateDump —— 深度挖掘LSASS的秘密武器
在安全研究与渗透测试的领域中,深入敌后获取关键信息是常有的任务,而DuplicateDump正是为此场景量身打造的一款开源工具。本篇文章将带你深入了解DuplicateDump,探讨其技术核心,应用场景,并揭示它的独特魅力。
项目介绍
DuplicateDump,作为MirrorDump的进化版,由内而外进行了革新,旨在解决镜像转储LSASS过程中遇到的问题。通过引入C++编写的LSA插件和DInvoke技术,它能够更加高效、隐匿地完成敏感进程(如LSASS)的内存转储,绕过了诸多传统方法的限制,包括无法卸载.NET插件的痛点。
技术分析
DInvoke与LSA插件的巧妙融合
DuplicateDump的核心亮点之一是采用DInvoke(直接调用.NET内部方法),规避了直接调用AddSecurityPackage API的痕迹,使得加载LSA插件的过程更为隐蔽。相较于原始版本的依赖于.NET Assembly的方式,这一步改进确保了插件执行后能被干净地清理,大大降低了操作被检测的风险。
进程处理的创新策略
项目通过命名管道共享自身PID给LSA插件,以此传递重要信息,而非直接操作LSASS的PID。最有趣的是,通过向MiniDumpWriteDump函数传入“0”代替实际PID,避免了目标进程对自身的额外处理,实现了对LSASS进程handle的无痕复制和访问,这是其技术上的高明之处。
应用场景
在安全审计、漏洞研究以及逆向工程等专业领域能力凸显。例如,当需要分析系统中的安全状态或模拟攻击行为进行防御策略测试时,DuplicateDump能够无声息地获取到LSASS进程内存内容,这对于理解系统的安全机制、评估防护软件的有效性至关重要。特别适用于那些对抗高级威胁和红蓝对抗训练的环境。
项目特点
- 高度隐藏性:经过精心设计的交互过程,减少被安全软件识别的可能性。
- 技术革新:利用DInvoke和自定义LSA插件技术,提高了操作的安全性和效率。
- 灵活易用:简洁的命令行接口和明确的文档支持,即便是初学者也能快速上手。
- 持续改进:项目借鉴了许多优秀实践和最新发现,比如SecLogon的利用方式,保证了其处于技术前沿。
结语
对于寻求深度系统理解和安全测试的专业人士来说,DuplicateDump无疑是一个强大的工具箱。通过其独特的技术实现和对安全挑战的敏锐洞察,不仅提升了工作流程的效率,也为安全研究开辟了新的可能。如果你致力于探索系统深层的秘密或是增强安全防护,那么,启动你的终端,让DuplicateDump成为你手中的秘密武器吧!
以上是对DuplicateDump项目的一个简要介绍和分析。记住,在使用此类工具时,请始终遵守相关法律法规,仅将其用于合法授权的研究和测试环境中。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00