MKBRUTUS 的项目扩展与二次开发
2025-06-18 01:02:41作者:庞眉杨Will
项目的基础介绍
MKBRUTUS 是一个开源的安全测试工具,旨在针对运行 RouterOS 的 MikroTik 设备进行安全评估。它通过利用 MikroTik 设备上开启的 API 端口(默认为 8728/TCP),尝试进行安全验证以获取有效的凭证。该工具仅应用于合法的渗透测试或安全审计过程中。
项目的核心功能
- 支持对 MikroTik 设备的 API 端口进行安全验证测试。
- 采用 Python 3.x 编写,易于运行和维护。
- 提供了简洁的命令行界面。
项目使用了哪些框架或库?
MKBRUTUS 主要是使用 Python 语言开发的,可能使用了以下库和框架:
requests:用于发送 HTTP 请求。paramiko:用于 SSH 连接(如果需要的话)。- 标准库中的
logging和argparse等,用于日志记录和命令行参数解析。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
MKBRUTUS/
├── README.md # 项目说明文件
├── LICENSE # 项目许可证文件
├── CHANGELOG # 项目更新日志
├── AUTHORS # 项目贡献者名单
├── agpl.txt # 项目许可证文件(AGPL 版本)
├── mkbrutus.py # 主程序文件
└── ... # 其他可能的辅助文件或文档
README.md:介绍了项目的目的、功能和使用方法。LICENSE:包含了项目的许可证信息。CHANGELOG:记录了项目的版本更新和改进历史。AUTHORS:列出了项目的贡献者。mkbrutus.py:包含了项目的主要逻辑和功能实现。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加更多的验证方式:除了密码验证外,可以增加其他验证方式的测试,如 SSH 密钥认证。
- 支持更多的设备类型:除了 MikroTik 设备,可以扩展支持其他网络设备的安全测试。
- 用户界面优化:可以开发一个图形界面,使得工具更加易于使用。
- 增加日志和报告功能:增强日志记录功能,并生成详细的测试报告,方便审计和复现问题。
- 模块化设计:将不同的功能模块化,方便维护和扩展。
- 多线程或异步处理:优化性能,使得可以同时测试多个设备或账号。
- 集成其他安全测试工具:可以将 MKBRUTUS 集成到其他安全测试框架中,如 Metasploit。
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
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
251
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
319
🎉 (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
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868