MemShellParty v1.8.0 版本深度解析:内存马技术的新突破
MemShellParty 是一个专注于研究和实现各种 Java 中间件内存马的开源项目。它通过动态注入技术,能够在目标服务器运行时植入特定代码,实现持久化控制,是安全评估和渗透测试中的重要工具。本次发布的 v1.8.0 版本带来了多项重要更新,进一步扩展了内存马技术的应用场景和绕过能力。
新增功能亮点
普元中间件内存马支持
v1.8.0 版本新增了对普元中间件 6.5 版本的内存马生成支持。普元作为国内广泛使用的中间件产品,其安全研究具有重要意义。该功能使得安全研究人员能够针对普元中间件进行安全评估和防御研究。
WebSocket 内存马技术
项目首次引入了WebSocket 内存马的生成与测试能力。WebSocket 作为一种全双工通信协议,在现代化应用中广泛使用。通过 WebSocket 实现的内存马具有更高的隐蔽特性,能够绕过传统 HTTP 流量检测机制。
Groovy 特定类加载技术
新增的 Groovy 通用类加载打包方式,专门针对 Jenkins 等基于 Groovy 的持续集成系统。这种技术利用了 Groovy 的动态脚本执行能力,为 Jenkins 环境下的安全评估提供了新的测试手段。
命令执行编码机制
命令执行功能现在支持编码器,特别是双 Base64 编码方式,有效绕过 WAF 等安全设备的检测。这种多层编码技术增加了安全设备的检测难度,提高了测试的成功率。
关键技术修复
Jetty 高版本兼容性
修复了 Jetty ee8 至 ee10 版本的注入问题。随着 Jetty 版本的迭代,其内部架构发生了变化,导致之前的内存马注入技术失效。新版本通过适配 Jetty 的高版本架构,确保了在这些环境中的稳定运行。
Spring Boot 类加载问题
针对 Spring Boot 环境下类加载机制导致的 Tomcat/Jetty/Undertow 内存马注入失败问题进行了修复。Spring Boot 的特殊类加载机制常常成为内存马注入的障碍,此次更新通过优化类加载策略解决了这一问题。
架构优化与改进
命令执行机制升级
将传统的命令执行方式改为反射调用 forkAndExec,这种技术能够有效绕过 RASP(运行时应用自我保护)系统的检测,适用于 JDK7 及以上版本的环境。
线程获取方式优化
获取所有线程的代码改用 Thread.getAllStackTraces().keySet() 方法,在高版本 JDK 中不再需要 bypass module,简化了实现逻辑,提高了兼容性。
启动性能优化
对 Spring Boot 启动流程进行了优化,在服务启动时即触发 Server 的内存马生成注册,显著减少了第一次请求的响应时间,提升了用户体验。
技术价值与应用场景
MemShellParty v1.8.0 的这些更新不仅扩展了技术覆盖面,更重要的是提升了在各种复杂环境下的适应能力。对于安全研究人员来说,这些改进意味着:
- 更广泛的目标覆盖:新增的普元中间件和 WebSocket 支持,使得评估范围扩展到更多企业环境。
- 更强的规避能力:编码命令执行和 RASP 绕过技术,提高了在防护严密环境中的成功率。
- 更稳定的运行表现:修复的兼容性问题确保了在各种环境下的可靠运行。
对于企业安全团队而言,理解这些技术有助于构建更全面的防御策略,特别是针对内存马这种难以检测的高级威胁。项目的发展也反映了安全技术的演进趋势,为防御方提供了宝贵的研究素材。
MemShellParty 持续推动着内存马技术的研究边界,v1.8.0 版本的发布标志着该项目在技术深度和应用广度上又迈出了重要一步。
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