Extension-Kit 项目亮点解析
2025-05-20 19:08:26作者:谭伦延
1. 项目的基础介绍
Extension-Kit 是 Adaptix-Framework 的扩展包,为 AdaptixC2 框架提供了丰富的功能模块。AdaptixC2 是一个开源的 C2(Command and Control)框架,主要用于红队训练、渗透测试和威胁模拟。Extension-Kit 通过引入一系列的 Beacon Object Files(BOFs),增强了框架的功能,使得用户能够更加灵活地进行攻击模拟和权限提升等操作。
2. 项目代码目录及介绍
项目的代码目录结构清晰,主要包括以下部分:
AD-BOF: 包含针对 Windows Active Directory 的枚举和攻击方法。Aliases: 简化某些命令的别名定义。Creds-BOF: 用于搜集密码的工具模块。Elevation-BOF: 提供权限提升功能的模块。Execution-BOF: 支持内联执行的模块。Injection-BOF: 将所需的 shellcode 注入目标进程的模块。Kerbeus-BOF: 包含所有 Kerbeus-BOF 命令,用于 Kerberos 攻击。LateralMovement-BOF: 提供横向移动的模块。Process-BOF: 提供进程、模块和服务感知的模块。SAL-BOF和SAR-BOF: 提供本地情况感知的模块。.gitignore: 忽略不需要提交到版本库的文件。LICENSE: 项目使用的 GPL-3.0 许可证。README.md: 项目说明文件。
3. 项目亮点功能拆解
Extension-Kit 的亮点功能主要包括:
- 多模块支持:提供了多种 BOFs,满足不同场景下的需求。
- 权限提升:Elevation-BOF 模块能够帮助用户提升权限,增强攻击能力。
- 横向移动:LateralMovement-BOF 模块支持在不同主机间横向移动,提高攻击范围。
- 密码搜集:Creds-BOF 模块能够搜集密码,为后续攻击提供凭证。
4. 项目主要技术亮点拆解
Extension-Kit 的主要技术亮点包括:
- 模块化设计:各模块功能独立,易于维护和扩展。
- 高度可定制:用户可以根据自己的需求,轻松定制和修改模块。
- 性能优化:BOFs 的执行效率高,减少了资源的消耗。
5. 与同类项目对比的亮点
相比于其他同类项目,Extension-Kit 的亮点在于:
- 功能全面:提供了一系列功能模块,覆盖了渗透测试的多个方面。
- 社区活跃:拥有活跃的开发者社区,不断更新和改进项目。
- 开源协议:遵循 GPL-3.0 开源协议,保证了项目的开放性和自由性。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
660