一个2年前做着玩的木马,技术含量不高,希望对各位有用!

本文介绍了一款自制的简易木马,包括其连接方式、自启动机制及隐藏手段。木马具备基本远程控制功能,如文件上传下载、目录查询等。文章详细说明了各组成部分的作用及其工作原理。
一个2年前我做着玩的木马,技术含量不高。由于我把注意力放在木马的隐藏和自启方式,所以功能不强,只有最基本的上传下载,目录查询,远程启动应用程序,远程命令执行等,远程函数调用没有完成,控制端未完善。
1、连接方式     
     采用被动连接和反弹端口两种连接方式。先以反弹端口的方式连接,如果失败转入监听状态,超时时间可以自己设定。
2、自启动方式    
     启动功能是作为explorer的右键插件运行,当explorer启动时就会被加裁。
3、隐藏方式    
      user32.dll包函了所有控制功能,它以远程线程的方式寄生在指定的进程中。如,QQ、ie等等,可以在编译前自己设定。 
各文件功能介绍:      
      一共包涵六个文件,bind.exe、MainCtrl.dll、user32.dll、insert.dll、木马绑定器、木马控制端。这些件分
      别对应六个工程。
bind.exe:是一个释放器,将其所附带的其它三个文件(mainctrl.dll,user32.dll,insert.dll)以隐藏方式释放到
               系统目录下,并将执行权交给MainCtrl.dll。
MainCtrl.dll  是主控制程序。它每隔一定的时间检查各进程是否有MainCtrl.dll,如果没有则植入MainCtrl.dll。
                  同时检查指定的进程是否有user32.dll,没有则植入。最后向系统注册insert.dll文件。
user32.dll   负责与控制端通信,接受命令并做出响应。
insert.dll      explorer.exe 右键插件,在资源管理器中每单击右键一次就会执行一次。
木马绑定器  将mainctrl.dll user32.dll insert.dll 绑定到bind.exe中,生成最终的文件。
木马控制端   做的很粗糙。 
删除方法:进安全模式,删除系统目录(windows/system32)下以上四个文件。
注:只要任一文件被运行,其于几个都会被恢复。 源码下载
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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