推荐文章:TechNowHorse —— 强大的跨平台远程管理工具包

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thorseTHorse is a RAT (Remote Administrator Trojan) Generator for Windows/Linux systems written in Python 3.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/th/thorse


在安全测试的边缘地带,有一款由Python 3精心编写的开源神器正逐渐受到瞩目——TechNowHorse。这不仅仅是一个普通的远程控制软件,它是一套为系统管理员和安全研究者定制的远程管理员特洛伊木马(RAT)生成工具,适用于Windows与Linux两大操作系统。

项目技术解析

TechNowHorse利用了Python的灵活性与强大库支持,实现了多平台兼容性。不同于传统依赖Metasploit框架生成payload的方式,它独立运作,无须安装Metasploit即可创建功能完整的特洛伊木马。其核心亮点在于通过电子邮件实时通知新受害者出现,以及利用系统注册表实现自启动机制,确保了在目标系统的持久存在性,无论是Windows还是Linux环境。此外,它还允许使用者全面掌控Meterpreter访问权限,支持自定义监听器以及所有Meterpreter后渗透模块,灵活性与隐秘性并重。

应用场景广泛

对于网络安全研究者而言,TechNowHorse是进行合法合规的安全测试的宝贵工具。它可用于模拟攻击环境,检验企业网络防御体系的坚固程度,查找潜在漏洞。教育领域中,它也是教授网络安全课程时的理想案例,帮助学生理解远程控制的技术原理及其防范措施。当然,开发者需严格遵守法律和道德规范,仅将其用于正当目的。

项目独特特性

  • 双平台兼容:无论是在Kali Linux滚动版还是Windows 8.1 Pro上,都能流畅运行。
  • 即时通知:一旦payload在新的系统执行,立即通过邮件发送详细系统信息,提升响应速度。
  • 无痕存在:利用高级策略实施系统级持久化,即使在重启后也能自动激活。
  • 无需Metasploit:简化了生成恶意代码的过程,降低了学习曲线。
  • 快速生成:一分钟内即可完成payload的创建,提高了工作效率。
  • 完全自定义:支持创建个性化的监听解决方案和后渗透操作。

快速入门指南

TechNowHorse对新手友好,只需Python 3.X环境和几个必要的外部模块即可开始。通过简单的命令行指令,即使是非专业开发者也能迅速上手,生成所需的payload。详细的使用文档和明确的错误提示让每个步骤都易于理解与操作。

在追求高效与深入安全研究的路上,TechNowHorse无疑是一款值得探索的强大工具。它的开放源代码性质邀请着全球的开发者共同参与改进与创新,使安全测试领域更加多元和强大。记住,善用工具,维护正义,共同构建更安全的网络世界。


通过本文的介绍,我们希望你对TechNowHorse有了全面而深刻的理解,并鼓励你在合法范围内探索其潜力,为网络世界的健康贡献力量。请注意,正确使用的责任在于每一位用户。让我们以技术为马,驰骋于安全研究的广阔原野。

thorseTHorse is a RAT (Remote Administrator Trojan) Generator for Windows/Linux systems written in Python 3.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/th/thorse

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

该数据集涵盖了1998年至2023年中国上市公司在产学研合作领域的核心信息,包含14284条面板数据,主要指标包括上市公司股票代码、企业名称、专利申请主体、专利申请号、申请次数、申请日期、年份、产学研合作专利数量、是否存在产学研合作等。此外,数据集还整合了企业所属地级市的地理信息,如地级市名称、与省会城市的距离(公里)、地级市经纬度坐标等,为研究地理分布对合作模式的影响提供了数据支持[citation:1][citation:3][citation:5]。 通过专利数量变化可评估企业创新能力及技术进步速度,而产学研合作的地理分布数据则揭示了区域经济发展与创新活动的关联性。例如,结合地级市经济水平、交通便利性、人才聚集度等维度,可分析区域要素对企业创新的影响机制[citation:3][citation:5]。数据集的应用场景包括:投资者评估企业增长潜力,政策制定者优化创新政策,学者研究产学研合作对经济高质量发展的作用,以及企业战略规划者优化创新资源配置[citation:1][citation:3]。 数据文件包含原始数据、参考文献及分析代码,格式涵盖Excel(.xls)、Stata(.dta)及文本文件,支持多维度时序分析。配套文献如《产学研合作如何影响企业市场绩效》《产学研合作对企业创新质的影响研究》等,提供了理论框架与实证方法参考[citation:1][citation:5]。该数据集为分析中国上市公司创新能力的区域差异、产学研合作的演化路径及其对产业升级的贡献提供了基础数据支撑。
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