泷羽Sec-分享网络安全 | 安全产品测评 | 网站建设 - 渗透工具
type: channel
link: https://longyusec.com/category/shentougongju/
items: AI-Infra-Guard-腾讯朱雀开源AI红队平台
items: DeathStar：域渗透自动化利用工具
items: bloodyAD：域渗透 AD LDAP权限提升工具
items: AutoCVE-一周30个CVE：这个Agent把CVE挖掘全流程自动化了
items: 十个 AI Agent 渗透测试工具推荐，最后一个最适合手工党
items: 勒索病毒技术拆解与预防，更好的保护你的数据
items: Python很慢？这十个方法让你的代码执行速度提升3倍！
items: fscan免杀研究，过国内所有最新版杀软以及Defender
items: 2026最新sqlmap汉化版下载，教学必用！
items: WxProbe，一款自研的公众号敏感信息收集工具

AI-Infra-Guard-腾讯朱雀开源AI红队平台
type: item
date: 2026-07-20T23:50:00+08:00
description: 近期，不管是公司这一方面还是个人那一块，都如同着了魔一般地去构建AI应用。在本地进行Ollama的部署来运行DeepSeek，运用ComfyUI来开展绘图工作，利用vLLM来作为推理服务，在Dify以及Coze上进行拖拖拽拽的操作来搭建工作流，MCP Server也承接了不少相关事务。我周边搞开发的朋友，十个当中有八个在做这些个事情。但很少有人问一句：你搭的这些东西，安全吗？今年2月份朱雀实验室发过一个预警，说很多人本地部署的Ollama、DeepSeek这些开源AI工具，都带着默认配置漏洞，公网一开攻击者直接就能拿服务器。问题是知道有问题又能怎么样？总不能自己对着CVE列表一个个去核对吧？腾讯朱雀实验室将他们自身所使用的AI红队平台予以开源，此平台被称作AI-Infra-Guard，简称为A.I.G。该项目还成功入选了Black Hat Europe 2025 Arsenal。GitHub：https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard直白来讲，这个玩意儿就是专门用来给AI系统做安全方面检查的。以前是用Nessus去扫描服务器的漏洞，用Nmap去扫描端口，而A.I.G扫描的是AI的基础设施。它可不是那种写几个正则来匹配CVE编号的简单脚本，它从底层的模型服务，到中间的Agent工作流，再到上层的MCP插件，一层一层地给你进行检测。腾讯安全平台部于2019年成立了朱雀实验室。朱雀实验室曾经协助NVIDIA、Google、微软等厂商以及OpenClaw、Hugging Face等开源社区发掘了相当多的高危漏洞。朱雀实验室在Black Hat、DEF CON等会议上发表过论文，并且还出版过《AI安全：技术与实践》这一本书籍。朱雀实验室并非是那种去蹭AI热度的草台性质的项目。在GitHub上面存在着四千多颗星。更新的情况还算是比较频繁的。到了2026年6月份的时候还在连续地发布版本。来瞧瞧用户的列表吧，腾讯它自己、DeepSeek、工行、招行、vivo、OPPO、B站，就连蜜雪冰城都在进行使用。目前A.I.G集成了五个主要功能，基本把AI系统能出问题的地方都覆盖了：AI 基础设施漏洞扫描属于基础的功能。它可以对 100多种 AI 组件的指纹进行识别，能够匹配 1900多个 已知的 CVE。像 vLLM、Ollama、llama.cpp 这类推理引擎，Gradio、LangChain、Streamlit 这类开发框架，ComfyUI、n8n、Dify、Coze 这类应用平台，还有 ClickHouse 这类组件都可以被它识别到。在使用的时候输入 IP 或者域名，它自己进行识别版本、匹配漏洞库，之后直接就告诉你哪个组件存在什么漏洞、严重程度是如何、该怎么进行修复。接下来对于MCP Server和Agent Skill进行安全扫描。MCP当下已经成为AI Agent生态的实际标准，但是同时也是新的攻击重点区域。A.I.G可以检测14大类MCP安全风险，其中包含指令劫持、记忆投毒，还有远程代码执行、权限提升、依赖投毒这类常见问题。无论是扫描源码还是扫描远程URL都可以，不需要运行服务就能够检测。存在一个多Agent自动化红队扫描框架。此框架是专门用于对Agent工作流的安全性进行测试的。Dify以及Coze上运行着的Agent都能够接入进来进行测试。它会自动去查找越权、数据泄露、工具滥用这类相关的问题。如同给你的Agent免费聘请了一个红队来进行检查一样。大模型有关于越狱评估的相关状况。它内部内置了好几组越狱测试数据集。它会运用各种各样的方式去尝试突破你的模型。它还能够支持多个模型来进行横向的对比，直接就可以告知你哪一个模型更加难以被越狱。要是你去运用OpenClaw生态系统，直接安装“aig-scanner”这一功能模块便能够一键进行扫描操作，而无需单独地去部署整个平台体系 。界面是现代化Web UI，支持中文。Docker一键部署，4G内存、10G磁盘就能跑：在左侧的菜单当中去点击相对应的功能，然后填入目标地址便能够开始进行扫描，进度将会实时地进行显示，最终会生成可视化的报告，在这个报告里面有漏洞的详细情况、风险的等级评定、修复的相关建议，并且还可以进行导出操作。部署方式有三种，最快的是用预构建Docker镜像：Git clone https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard.git cd AI-Infra-Guard Docker-compose -f Docker-compose.images.yml up -d懒人的话直接用一键脚本：curl https://raw.githubusercontent.com/Tencent/AI-Infra-Guard/r…

DeathStar：域渗透自动化利用工具
type: item
date: 2026-07-20T14:23:40+08:00
description: 前言DeathStar是一款域渗透自动化工具。它依托于BloodHound数据以及Empire C2框架。当获取到一个普通域用户权限之后，DeathStar能够自动地利用BloodHound所找到的攻击路径。随后通过Empire自动地去开展提权、横向移动这类操作。最终能够获取Domain Admin到Enterprise Admin权限，将手动一步步的域渗透转化成为全自动的流程。核心功能全自动域提权拿到初始立足点后（只要有一个Empire agent），不需要手动输命令，DeathStar自动：运行BloodHound侦察收集域数据分析最短域管路径自动执行提权、凭据dump、横向移动拿到域管权限后结束整个的这个进程全部都是处于自动的状态。它如同蠕虫一般一步接着一步地去获取那最高的权限。异步架构0.2.0这个版本已经完完全全地进行了重新书写。它是依托于AsyncIO异步架构的。那么它的速度相较于原来的那个版本可是快上不少。而且还可以支持同时在好多台机器上面去开展操作。多林/多域支持有这样一种较为复杂的活动目录（AD）环境存在着，在这个环境之中是支持有多个域以及多个林的情况的。能够跨越域信任关系去发起攻击行为，然后从而获取企业管理员（Enterprise Admin）的权限。实时监控Active Monitoring这个功能会持续地不间断地去检查所有处于被管控状态的机器。一旦察觉到有新登录的具有高权限的用户，就立刻借助这个用户，然后自动地对攻击的路径进行调整。Kyber Crystal插件系统运用插件架构（`Kyber Crystals），每一个人都可以去进行编写插件来对功能进行扩展，并且还可以对Empire`的所有模块予以支持。Empire 4.x支持存在这么一个基于BC - Security进行维护的Empire的分叉版本，此版本是可以兼容最新的Empire相关功能的。工作原理DeathStar自动化执行常见域渗透TTP：初始侦察：在当前agent上运行BloodHound/SharpHound收集域数据本地提权：尝试本地提权漏洞拿到系统权限凭据dump：dump LSASS内存，拿到本地hash和登录用户凭据横向移动：利用BloodHound找到的路径，用拿到的凭据在其他机器横向权限提升：通过ACL滥用、委派攻击、组添加等方式提升权限重复循环：每拿到新机器就重复上面步骤，直到拿到域管DeathStar所采用的攻击方式，是借助错误的配置以及以低概率使得系统处于不稳定的状态。它默认并不会去运用比如MS17-010这类有可能让系统出现问题的漏洞。安装使用前置要求需要先部署好 https://github.com/BC-SECURITY/Empire，并且启动REST API：# 启动`Empire` `REST API` Python `Empire --rest` --username Empireadmin --password Password123!安装方式一：Docker（推荐）Docker run --rm -it byt3bl33d3r/`deathstar -u` empireadmin -p Password123! --api-host <empire_ip>通过借助 Docker Compose 这个工具，能够同时将 Empire 和 DeathStar 予以启动。具体来讲便是运用 Docker Compose 这个器具，使得 Empire 和 DeathStar 这两个应用可以一同被启动起来。安装方式二：pipxPython3 -m pip install --user `pipx` `pipx` install deathstar-empire安装方式三：源码安装（开发用）需要Python 3.8+和Poetry：git clone https://github.com/byt3bl33d3r/DeathStar && cd DeathStar poetry install poetry run `deathstar -u` empireadmin -p Password123!基础使用启动Empire REST API：Python `empire --rest` --username <username> --password <password>启动DeathStar：`deathstar -u` <empire_username> -p <empire_password> --api-host <empire_ip>要去获取起始的Agent。在任何领域的机器之上获取一个Empire agent，不管权限的大小情况，普通用户权限那也是可以的。当DeathStar察觉到了这个agent的时候，它就自行…

bloodyAD：域渗透 AD LDAP权限提升工具
type: item
date: 2026-07-20T12:13:00+08:00
description: 项目地址：https://github.com/CravateRouge/bloodyAD开发语言：PythonStar：~2.8kbloodyAD是一款Active Directory权限提升的自动化工具。在2024到2025年这个时间段里，它属于AD方向增长比较快速的工具其中的一个。和众多需要在目标处运行二进制文件来进行提权的提权 工具不一样，bloodyAD是借助直接向域控发送LDAP请求来达成AD权限提升的。它不需要往目标机器当中上传任何的文件，只要拥有普通域用户的凭据就可以开展工作。核心特性多种认证方式支持：明文密码、Pass-the-Hash、Pass-the-Ticket、证书认证支持不使用LDAPS的敏感信息交换透明支持SOCKS代理，可以通过CS/Socks代理直接打域控基于skelsec的MSLDAP库，LDAP通信稳定自动利用常见AD ACL配置错误提权支持的攻击工具自动覆盖了大部分常见的AD LDAP提权路径：ACL滥用的状况包含：将DCSync权限赋予给用户、对其他用户的密码进行更改、把用户添加到具有高权限的组之中。从基于资源的约束委派的角度来讲，那便是所谓的RBCD提权情况 。AddKeyCredentialLink（暗影凭据）这类攻击手段，是通过添加密钥暗影凭据以此来获取用户的TGT 。针对DNS记录开展修改操作，并且与AD CS攻击进行相互配合。通过将权限自动提升到域管的路径去进行查找，然后再和配套的自动攻击工具autobloody相互结合，就可以达成从普通用户全自动地攻击到域管这样的状况。使用示例最基础的用法，拿到普通用户哈希后重置域管密码：bloodyAD --host 172.16.1.15 -d bloody.local -u jane.doe -p :70016778cb0524c799ac25b439bd6a31 set password john.doe 'Password123!'给当前用户添加DCSync权限：bloodyAD --host dc01.bloody.local -d bloody.local -u john.doe -p Password123! add dcsyncShadow Credentials攻击给域管添加密钥：bloodyAD --host dc01.bloody.local -d bloody.local -u john.doe -p Password123! add shadowCredentials administrator特点不需要在目标上落地任何文件，纯LDAP协议攻击，隐蔽性高支持代理，可以在内网代理环境下直接使用跨平台，Windows/Linux/macOS都能跑配套autobloody工具可以自动寻找从当前用户到域管的提权路径并自动执行比手动跑PowerView命令效率高很多，__但LDAP协议攻击对日志敏感，需注意域控审计策略__，减少手动操作出错项目Wiki具备着十分周全的使用文档以及针对攻击场景的说明内容，对于去开展AD渗透而言，是很有值得去获取的物件。

AutoCVE-一周30个CVE：这个Agent把CVE挖掘全流程自动化了
type: item
date: 2026-07-16T15:31:25+08:00
description: 依靠手工去寻找CVE到底会有多么的困难？很多曾经有过相关经历去做过这件事的人内心之中都是非常清楚的很。筛选项目，寻觅开源仓库，对环境进行配置来运行SAST，手动去过滤很多误报情况，从Sink往回追溯SouRCE来分析数据流，撰写PoC来进行验证，整理英文方面的报告……这样一套流程走下来，短的时候是几天长的时候是几周，大部分的时间都花费在重复的劳动上面，留给思考的时间没有多少。最近我瞧见有一个刚刚发布出来的开源项目叫做 AutoCVE。该项目的作者，把CVE挖掘的那一系列的流程都交托给Agent去自动化地进行操作。这流程包含了选项目、导仓库、审代码、验漏洞、写报告这类步骤。这并非是 PPT 形式的项目。官方进行的测试是一周时间，并且是全自动运行的，获取到了 30 个 CVE 编号，还涉及 14 个开源项目。最高的 CVSS 评分达到了 9.9 ，整个过程可是完全没有人工干预的。在发布两周之后，GitHub 上的星数就突破了 1000 。它到底做了什么？AutoCVE并非是那种将代码随便扔给大模型进行胡乱聊天的套壳类型的项目。它是专门为CVE挖掘场景所设计的 Multi-Agent 审计平台。它具备完整的产品界面、工作流编排、沙箱隔离、工具权限控制这些东西。它进行了好多工程上面的优化，来解决LLM审计发散、不收敛、乱报漏洞这类的问题。整个流程是处于全自动化的状态。从项目的筛选起始，随后是仓库的导入，之后开展创建审计任务的操作，再之后实施Agent漏洞挖掘的行为，最终生成CVE申报报告。用户将报告的内容进行复制下来之后提交上去，便可以完成后续的CVE申请事宜。自动进行筛选项目的操作。你仅仅需要告知它需要挖掘多少个CVE，它自身就会从GitHub上面去寻找适合进行审计的开源项目。自动地将代码导入到仓库之中，接着自动地把代码拉取到本地的工作区域当中。依据项目的规模情况以及相应的配置状况去进行审计模式的选取，随后自动地开展审计任务的创建。存在着 5个专职的Agent 来开展多Agent协同审计工作，此5个Agent分别有着不一样的分工情况，并且各自去履行其自身所承担的职责。于沙箱之内运行PoC以动态验证漏洞，与此同时将误报状况予以过滤掉。自动地生成那CVE的报告，输出那种符合CVE申报格式的报告，能够进行复制粘贴然后提交。用户首先需要将模型进行配置操作完毕，随后便等待模型运行结束，紧接着把报告进行复制的动作完成，之后进行CVE的提交操作，这样就视为完成了相关的一系列流程。5个Agent怎么分工？通过Orchestrator统一调度Recon、Scan、Triage、Finding和Verification等Agent，协同完成信息收集、工具扫描、误报过滤、漏洞深挖与动态验证：整个工作流由Orchestrator统一调度，每个Agent只干自己擅长的事：Recon（侦察）：分析项目情况——什么语言、什么框架、入口文件在哪、哪些路径优先审计Scan（扫描）：调用Semgrep、Bandit这些现成SAST工具先跑一轮规则扫描Triage（分诊）：对Scan出来的结果做人工复核，把明显误报过滤掉，补充证据Finding（挖掘）：核心审计Agent，通过源码追数据流，构造攻击链，挖高价值0dayVerification（验证）：在Docker沙箱里动态运行PoC，验证漏洞是否真的能打，不靠猜AutoCVE当前支持 三种审计模式，可根据不同的审计目标选择：交互式审计与全过程追踪AutoCVE拥有着完备的交互能力。那完整的审计过程会被视作会话的上下文。用户可以围绕着审计的结果继续进行追问，让Agent去补充证据、去解释攻击链、去完善复现的步骤又或者是去扩展漏洞的分析 。可以展开查看每个工具调用的详细信息：输入$便可以显示出来并且调用相应的Skill。要是没有指定模型的话，系统会根据任务自动去匹配合适的Skill 。可视化审计追踪模块集中展示活动日志、Agent Tree、工具调用、阶段进度、初步报告和审计会话，方便复盘每次审计的执行路径与关键过程：智能化漏洞管理审计发现的漏洞由Agent调用工具自动提交，经过去重后以结构化形式入库，并在漏洞管理模块中统一维护：AutoCVE的漏洞报告会由Agent自动结构化生成，包含Summary、DetAIls、PoC、Impact、Remediation、Disclosure Notes、Affected products、CVSS、CWE、Suggested CVE description等字段，可复制用于从GitHub Advisory提交漏洞报告：还支持根据实际需求为不同Agent配置专属Skills，灵活扩展各Agent的能力边界：实际成果：一周30个CVE说再多不如看战果。官方一周测试，全自动跑下来共拿…

十个 AI Agent 渗透测试工具推荐，最后一个最适合手工党
type: item
date: 2026-07-15T16:21:26+08:00
description: 从事AI安全相关的工作已经有一段时间了。在这一段时间里，GitHub上面的AI渗透测试工具那可就跟爆发了似的一下子多了起来。今儿个就来跟大家讲讲当下比较热门的十个项目，给很多想要在这个方面尝试一下的朋友们当作参考。服务器推荐服务器推荐：阿里云九折优惠：https://link.aitq.net/RcgjvF腾讯云新用户专享：https://link.aitq.net/mVGWtG薄荷云实惠海外服务器：https://link.aitq.net/RYbx8O十大AI渗透工具速览每一个工具都得将它自身的特点给说清晰，得说一说适合什么样的场景，而且还得说一说存在哪些坑。工具到底好不好用，那就要看你用它去做些什么。一、Strix首先，当下最为火爆的那个Strix，它的地址乃是usestrix/strix，已经拥有了差不多四万star。全自动的真正意义上的黑客，于Docker沙箱之中直接开展命令的运行操作。一旦发现漏洞就自行去撰写PoC来进行验证。并且还可以生成修复的补丁以及合规的报告。像nmap、nuclei、sqlmap这类工具都已经预先安装好了。多个Agent有着明确的分工，侦察、打洞、写报告各自去做着自己的事情，如同真实的红队那般。能够直接去集成GitHub Actions，每一次PR都会自动进行扫描，高危的漏洞直接就予以拦截。__不足之处是依赖模型__，建议使用GPT-4o或者Claude Opus，__便宜的模型效果不太好__。二、PentestGPT第二个就是PentestGPT，它对应的相关标识是GreyDGL/PentestGPT。它那可是属于老前辈。它曾经在USENIX Security 2024上面发表过论文，是从学术圈子里面出来的。最初是去做交互式助手的。你给它下达指令，它就跟你说下一步得怎么做，就好像旁边有个老师傅似的。v1.0版本也加入了自主模式，不过核心的优势还是引导式的教学。XBOW基准有104道题目，答对了90道，成功率是86.5%，平均一道题目是1美元，用时是6分钟。新手去练习CTF那可是特别合适的，它不会直接把答案给出来，会引导你去思考，学东西还是比较快的。三、Pentest Swarm AI第三个项目乃是Pentest Swarm AI，其项目地址为Armour-AI/Pentest-Swarm-AI。它是运用Go语言来进行编写的。这可是真正的蜂群智能，并非那种流水线式的虚假多Agent。其他有许许多多的多Agent都是按照顺序来进行操作的：侦察工作完成之后进行分类，分类工作完成之后去进行利用，最后去撰写报告，如同工厂里面的流水线一样。而这个是不一样的，借鉴了蚂蚁信息素的机制，所有的发现都写入到共享黑板当中，每一个Agent自己去判断要不要采取行动，不需要中央方面来进行调度。发现端口打开了，信息素浓度足够了就自动唤醒分类Agent去匹配高危CVE，利用Agent自己就去进行操作。信息素还会伴随时间而衰减，不会死脑筋地一直朝着一条路去钻。添加新的Agent只要编写一个触发的条件就可以了，不用去修改调度器。思路很新颖目前处于alpha阶段，是值得去关注的。四、PentAGI第四个乃是PentAGI，它相关的标识为vxcontrol/pentagi，运用的是Go+React技术，有着很不错的Web UI，而且还具备知识图谱，很是适宜企业去进行部署。企业采取全自主的路线。在进行部署完毕之后，打开浏览器就可以使用，不需要眼睛一直盯着终端设备。其内部内置了二十多种专业的工具。拥有向量数据库再加上Neo4j知识图谱，能够记住之前的成功经验，下一次可以进行重复使用。LLM的支持特别全面，像OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama、DeepSeek、通义千问、Kimi都能够进行连接，对于国内的用户非常友好。还有Grafana、Prometheus监控的全套都具备。__不足之处是比较笨重__，有一大堆Docker容器，__对机器的配置有要求__。五、CAI第五个乃是CAI，也就是Cybersecurity AI，它的别号叫robotics/cai，听说它比人类要快上3600倍。这是一款属于轻量类型的框架。它具备能够支撑三百多种大语言模型（LLM）的能力。在HackTheBox的实际测试情况当中，好多台机器几分钟就可以被攻克下来，速度还算是比较快的。有着学术方面的背景，在arxiv上面是有技术报告存在的。可扩展性是比较强的，添加自己的攻击模块是挺方便的。__它不是那种一打开箱子就能够直接使用的一键式渗透类型的东西__，更像是一个脚手架，比较适合研究员拿过来进行二次开发，去做自己的实验。六、HackingBuddyGPT第六个项目乃是HackingBuddyGPT。其相关的标识为ipa-lab/hac…

勒索病毒技术拆解与预防，更好的保护你的数据
type: item
date: 2026-07-15T15:03:50+08:00
description: 前一阵子帮朋友处理一台被勒索病毒加密了的服务器，数据库全都被锁住，桌面上有勒索信，要求是0.3个比特币。处理完之后觉得得把这事儿完完整整地从开头到结尾拆解开来解说清楚。只有弄清楚了攻击的原理，才能够知道防护的重点到底是什么。声明：本文所有代码仅用于安全研究和教学目的，编写、传播恶意软件属于违法行为。一、勒索病毒的核心原理勒索病毒的本质其实非常简单，核心流程只有三步：入侵：通过各种途径进入目标系统加密：使用加密算法锁定用户文件勒索：留下勒索信息，要求支付赎金换取解密密钥加密所采用的是标准的AES以及RSA算法，这些算法它自身是属于合法的，银行还有HTTPS都在运用着它们。可问题就在于，密钥就只是在攻击者的手里边，受害者是没有那个解密的能力的。实际上真正导致大规模破坏的乃是其传播的机制。早期的勒索病毒主要是借助钓鱼邮件的附件来进行传播。而现如今更多的则是直接去扫描公网的IP，运用未打上补丁的漏洞以及弱口令这类的方式来实施入侵。在入侵之后通常并不会立刻就发作，而是先在局域网之内进行横向的移动，尽可能地去感染更多的机器，等到合适的时机，比如说周末没人值守的时候，再统一地去执行加密操作。我遇到了一个典型的情况。病毒是在周五晚上的时候侵入进来的，它潜伏隐藏了有两天，直到周一早上全公司开启计算机的时候才触发了加密操作。就连备份服务器都被加密，这是因为备份硬盘一直是挂接在服务器上面的，结果被病毒一块儿给搞了。二、常见勒索病毒类型分析1. 经典加密型（Crypto Ransomware）这乃是极为基础且颇为常见之类型。存在比如WannaCry、Locky、CryptoLocker这类代表家族。其特点可是十分简单直接：入侵之后便会去遍历磁盘，对文档、图片、数据库、压缩包等用户文件实施AES加密，还会去修改文件后缀名，然后就在每个目录里面放置勒索信。这类病毒其技术层面的门槛是比较低的。但是它的破坏能力却是十分强大的。这是因为它所采用的加密运用的是已经成熟了的标准算法。要是密钥处理得不错的话，在不存在私钥的时候，从理论上来说是没有办法去进行解密的。2. 双重勒索型（Double Extortion）近些年来很流行这样的一种模式。有像Conti、REvil、DarkSide等这样的家族来代表着它。它比那单纯的加密可要厉害得多。在对文件进行加密之前，先把比如商业机密、客户信息、财务数据等这类敏感的数据神不知鬼不觉地就上传到攻击者的服务器，然后再去执行本地的加密操作。这也就意味着，就算你拥有完整的备份从而能够恢复数据，但是攻击者依旧还是有可能会对泄露你的数据进行威胁，并且拿这个事情来进行施压让你支付赎金。有不少企业因为害怕数据泄露会影响到商誉或者遭遇到合规方面的处罚，只能够依从（攻击者的要求）。而后甚至发展成为三重勒索的情况，既对泄露数据进行威胁，又会发动DDoS攻击，还会去通知客户或者监管机构。3. 蠕虫传播型（Worm-style）代表的是WannaCry以及NotPetya这类病毒。这类病毒存在着一个最大的特点，那就是能够自己进行复制并且还能够主动地进行传播，不需要用户去点击什么东西。WannaCry所利用的是NSA所泄露出来的EternalBlue（永恒之蓝）漏洞，它针对Windows SMB协议的445端口来发起攻击，能够在局域网里面自动地进行扫描、自动地进行入侵、自动地进行传播，没过几个小时就能够把一个机构的所有机器都给感染了 。这类病毒发作起来的速度是极其迅速的。要是你察觉到有机器遭受到了感染，到那个时候常常整个内部网络已经大面积地被感染了。4. 勒索即服务（RaaS, Ransomware as a Service）当下黑产的主流运营模式便是这般，LockBit、BlackCat/ALPHV、Play等便是其代表。技术团队开发好了勒索病毒的整套工具，这里边包含生成器、C2面板、解密工具、数据泄露网站。之后招募加盟攻击者也就是affiliates。加盟攻击者不需要懂得技术，只要能够获取到目标网络的权限，就可以拿现成的病毒去进行攻击，赎金按照比例来进行分成。RaaS模式使得勒索攻击的门槛变得极其之低，这便是近些年来勒索事件呈现出爆发式增长的关键缘故所在。5. 定向攻击型（Big Game Hunting）这类针对大型企业、医院、政府机关、关键基础设置等具有高价值的目标所实施的攻击行为，并非是进行广泛范围的扫描，而是有着明确的目标指向。会花费数周乃至数月的时间去进行侦察活动，对目标网络的拓扑结构、域环境状况以及备份策略等进行研究，甚至会首先对备份系统进行破坏，在确认一切准备就绪之后才发起攻击行动，像Colonial Pipeline输油管道被攻击就是一个典型的示例。三、技术实现拆解（教育目的）想要去理解防护方面的逻辑，那我们就来瞧一瞧一个最为简单…

Python很慢？这十个方法让你的代码执行速度提升3倍！
type: item
date: 2026-06-25T20:20:00+08:00
description: 前言Python，作为一种动态类型的解释性语言，确实在执行速度上可能不如C这样的静态类型的编译语言。但是，通过一些技巧和策略，我们可以显著提升Python代码的性能。本文将探讨如何通过优化方法使Python代码运行得更快、更高效。我们将利用Python的timeit模块来精确测量代码的执行时间。注意：timeit模块在默认情况下会重复执行代码一百万次，以确保测量结果的准确性和稳定性def print_hi(name): print(f'Hi, {name}') if __name__ == '__main__': # 执行print_hi('PyCharm')方法 t = timeit.Timer(setup='from __main__ import print_hi', stmt='print_hi("PyCharm")') t.timeit()如何计算Python脚本的运行时间呢？在time模块中time.perf_counter()提供了一个高精度的计时器，适合测量短时间，例如import time # 记录程序开始时间 start_time = time.perf_counter() # 你的代码逻辑 # ... # 记录程序结束时间 end_time = time.perf_counter() # 计算程序运行时间 run_time = end_time - start_time print(f"程序运行时间：{run_time} 秒")介绍一、I/O密集型操作I/O密集型操作（Input/Output Intensive Operation）指的是那些在执行过程中，大部分时间都花在等待输入/输出操作完成的程序或任务。I/O操作包括从磁盘读取数据、写入数据到磁盘、网络通信等。这些操作通常涉及到硬件设备，因此它们的执行速度受到硬件性能和I/O带宽的限制。他们的特点有：\1. 等待时间：程序在执行I/O操作时，往往需要等待数据从外部设备传输到内存，或从内存传输到外部设备，这会导致程序的执行被阻塞。\2. CPU利用效率：由于I/O操作的等待时间，CPU在这段时间内可能处于空闲状态，导致CPU利用率不高。\3. 性能瓶颈：I/O操作的速度往往成为程序性能的瓶颈，尤其是在数据量大或传输速度慢的情况下。例如，使用I/O密集型操作print，运行一百万次import time import timeit def print_hi(name): print(f'Hi, {name}') return if __name__ == '__main__': start_time = time.perf_counter() # 执行print_hi('PyCharm')方法 t = timeit.Timer(setup='from __main__ import print_hi', stmt='print_hi("PyCharm")') t.timeit() end_time = time.perf_counter() run_time = end_time - start_time print(f"程序运行时间：{run_time} 秒")运行结果为3s而不使用i/o操作执行一个方法，即调用这个print_hi('xxxx')空方法，不使用print()，程序明显快了不少def print_hi(name): # print(f'Hi, {name}') return如果代码中必要的时候，例如文件读写，可以使用如下方法提高效率异步I/O：使用异步编程模式例如asyncio，允许程序在等待I/O操作完成时继续执行其他任务，从而提高CPU利用率。缓冲：使用缓冲区暂存数据，减少I/O操作的频率。并行处理：并行执行多个I/O操作，以提高整体的数据处理速度。优化数据结构：选择合适的数据结构，减少数据的读取和写入次数。二、使用生成器生成列表、字典在Python 2.7及其后续版本中，引入了对列表、字典和集合生成器的改进，这些改进让数据结构的构建过程更加简明和高效。1、传统方法def fun1(): list=[] for i in range(100): list.append(i) if __name__ == '__main__': start_time = time.perf_counter() t = timeit.Timer(setup='from __main__ import fun1', stmt='fun1()') t.timeit() end_time = time.perf_counter() run_time = end_time - start_time print(f"程序运行时间：{run_time} 秒") #…

fscan免杀研究，过国内所有最新版杀软以及Defender
type: item
date: 2026-05-21T21:37:07+08:00
description: 先来看看效果，当前fscan版本为2.1.3，github最新版，上周发布的，https://github.com/shadow1ng/fscan/设置好代理$env:GO111MODULE = "on" $env:GOPROXY = " https://goproxy.cn ,direct" 编译方法go build -ldflags="-s -w" -trimpath main.go 1、特征替换比如改！windows下的批量替换脚本Get-ChildItem -Recurse -Filter "*.go" | ForEach-Object { (Get-Content $_.FullName) -replace 'github.com/shadow1ng/fscan', 'xiaoyu' | Set-Content $_.FullName } 2、版本信息在flag.go中能找到这些信息改！3、清除残留字符commin/logger.go改！core/port_scan.go 修改 PE 头信息core/web_scanner.go改！web/api/result.go改！4、修改banner同样的也在flag.go中改！5、打包go.mod最上面一行，否则会导致编译不成功，改！打包go build -ldflags="-s -w" -trimpath main.go 火绒被杀换一种打包方案$env:GOOS="windows"; $env:GOARCH="amd64"; go build -ldflags="-s -w" -trimpath main.go 还是被火绒杀掉无窗口模式go build -ldflags="-s -w -H=windowsgui" -trimpath -o fscan_no_window.exe main.go 还是被杀6、加壳被杀7、安装garblego env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct go install mvdan.cc/garble@latest go mod tidy garble基础混淆，被杀go run mvdan.cc/garble@latest -seed=random build -ldflags="-s -w" -trimpath -o xiaoyu.exe . garble 加上 -literals 字符串加密，被杀go run mvdan.cc/garble@latest -seed=random -literals build -o xiaoyu.exe main.go 其他免杀操作，比如添加大量无用代码/虚假函数/变量/结构体，改变变量名称，添加大量虚假运算、控制流、数据结构，添加虚假网络操作，反调试技术，DLL等等我有一刀，可斩宇宙！[狗头]360防护引擎全开本地执行一切正常没有被杀火绒内存查杀全开windows安全中心分析时间，2026年5月21日，晚18点55分注：因部分人原因，本文仅提供免杀学习参考，不分享任何文中所使用到的工具，小羽我技术菜，工具过不了卡巴，就别喷了

2026最新sqlmap汉化版下载，教学必用！
type: item
date: 2026-05-20T22:38:57+08:00
description: 这次汉化的比较全面，免费分享，之前流传的中文版本已经非常老了，还系统不兼容，现在是26年最新版本的sqlmap，版本号1.10.5.3首先就是使用示例：我搜集了各种常用的sqlmap命令，直接举例在了帮助界面中，这样就能直接复制粘贴，再也不用手动敲命令了帮助界面汉化另外对于一些细节也做了汉化处理对于注入类型也进行了汉化处理，以及操作系统识别，web识别，后端识别等等表数据获取--os-shell获取方式，给我赚个转存费就行（无夸克链接，只有百度）：通过网盘分享的文件：工具专区 链接: https://pan.baidu.com/s/1XUsii27r3js5InpM5cQziw 提取码: yqwy

WxProbe，一款自研的公众号敏感信息收集工具
type: item
date: 2026-05-13T19:54:31+08:00
description: 此工具的灵感主要是源于一次北京红队金融项目，在公众号这块的信息收集实验比较少，要手动一个一个公众号去翻，特意写的一个工具这个工具主要用于敏感信息收集工具，专注于微信公众号文章批量获取与 AI 智能分析。通过 Token 登录微信公众平台，批量抓取指定公众号发布的历史文章，利用 DeepSeek AI 识别手机号、身份证、邮箱、车牌号、密码等等敏感信息。以及公司关联信息，公司注册资金、统一信用代码，法定代表人，股东结构等等信息（AI生成的结果，仅供参考）注：此工具仅限于学习使用，请勿用于非法用途，若造成不良后果，与工具开发者以及泷羽Sec安全团队无关，请自行承担相应的法律责任，此工具禁止逆向源码，一旦发现，后果自负，若需要源码二开，可以自行联系工具作者一次性买断（白菜价）。技术架构WxProbe ├── WeChatLogin # Token + Cookie 登录管理 ├── ArticleFetcher # 文章列表获取 + 正文抓取 │ ├── scrapling # headless 隐身模式（反爬） │ └── requests # 保底方案 ├── SensitiveInfoAnalyzer │ ├── _regex_scan # 正则快速扫描（手机号/身份证/邮箱/IP等） │ └── analyze_single # DeepSeek AI 深度分析 ├── WechatSogouAPI # 搜狗微信搜索（可选） └── ShadowEyeApp (UI) ├── 公众号情报 Tab ├── 搜狗搜索 Tab ├── URL 抓取 Tab └── 设置 / 导出 模块 功能 🔐 公众号情报 Token 一键登录 → 搜索公众号 → 多页爬取文章 → AI 分析 → 导出报告 🔎 搜狗搜索 无需登录，直接搜索微信文章 → 一键抓取 → AI 分析敏感信息 📎 URL 抓取 粘贴微信文章链接（单条/批量），抓取正文并用 AI 分析 🤖 AI 分析 DeepSeek + 正则双引擎：手机号、身份证、邮箱、IP、银行卡、密钥等 使用教程打开微信公众平台扫码登录登录后复制token复制cookie复制到这上面来输入之后就能登录成功尝试搜索公众号默认是五页选择自己要爬取的公众号后点击爬取刚开始是没有敏感信息的，需要手动点击是否进行AI分析，这里使用的AI是deepseek需要在系统设置，设置自己的apikey和模型名称AI分析完成后，可以在敏感信息中看到常见的手机号、身份证号、姓名、邮箱、地址、IP地址、银行卡号、网站链接/域名、密码/密钥/Token、组织机构代码、车牌号、QQ/微信号、其他PII等等，对于公司信息会调出企业工商信息，比如（注册资金，实缴资本、统一社会信用代码、注册时间等等工商信息，以及公司结构）这对于公众号这块的信息来讲是非常的有用的中国债卷尝试若您对结果不满意，可以导出功能，自行对数据进行分析2、信息收集部分，本工具已绕过搜狗反爬功能，您可以通过搜狗搜索引擎，搜索到微信公众号相关文章，利用AI进行敏感信息分析，和前面一样比如邮箱、手机号等等信息，为了稳定请不要频繁点击某一个功能，耐心等待工具执行（若数据量较大可能要等待10分钟、一小时），在此期间可以双击某一个文章查看文章详情注意：对于搜狗搜索引擎，单个文章建议请抓取一次即可，不要重复抓取，否则极易促发反爬。3、若您已经拥有了一定数量的公众号相关的URL，则可以使用URL抓取功能例如https://mp.weixin.qq.com/s/caVRY62bhNZm5Ri81oqUwghttps://mp.weixin.qq.com/s/hcB1m6tmDFfx9PA7rNzOZA注意：对于某号文章爬取，可全面绕过，稳定爬取，无需担心被拦截，但需要确保你已成功登录工具获取方式，扫描下方二维码加入freebuf知识大陆即可获取，仅需79此时加入，可获取香港免备案服务器一个月使用权（配置：4核心 4GB 硬盘：40G 带宽：10Mbps 峰值 流量：无流量限制），限时到2026年6月1日之前，之后不再赠送注：服务器使用需要实名，介意的话可以忽略赠品常见问题Q: 搜狗搜索提示验证码拦截？ 先执行一次搜索（让系统建立 session），搜索成功后 session 会缓存，后续抓取会复用该 session。Q: URL 抓取按钮一直"分析中"？ 需要先在「公众号情报」tab 完成登录。如果已登录仍卡住，可能是网络问题，2 分钟超时后会自动恢复。Q: 分析结果为空或"未获取到正文"？ scrapling 可能被反爬。程序会自动降级到 requests + BeautifulSoup 保底方案。如仍失败，检查文章链接是否有效。