Metasploit Framework 6.4.49 (macOS, Linux, Windows) - 开源渗透测试框架

Metasploit Framework 6.4.49 (macOS, Linux, Windows) - 开源渗透测试框架

Rapid7 Penetration testing, updated Feb 2025

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sysin

世界上最广泛使用的渗透测试框架

知识就是力量,尤其是当它被分享时。作为开源社区和 Rapid7 之间的合作,Metasploit 帮助安全团队做的不仅仅是验证漏洞、管理安全评估和提高安全意识 (sysin);它使防守队员能够始终领先比赛一步(或两步)。

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新增功能

请参看:Metasploit Framework 6.4 Released, Mar 25, 2024

版本比较

Open Source: Metasploit Framework

下载:Metasploit Framework 6.4.49 (macOS, Linux, Windows) - 开源渗透测试框架

Commercial Support: Metasploit Pro

All FeaturesProFramework
- Collect
De-facto standard for penetration testing with more than 1,500 exploits
Import of network data scan
Network discovery
Basic exploitation
MetaModules for discrete tasks such as network segmentation testing
Integrations via Remote API
- Automate
Simple web interface
Smart Exploitation
Automated credentials brute forcing
Baseline penetration testing reports
Wizards for standard baseline audits
Task chains for automated custom workflows
Closed-Loop vulnerability validation to prioritize remediation
- Infiltrate
Basic command-line interface
Manual exploitation
Manual credentials brute forcing
Dynamic payloads to evade leading anti-virus solutions
Phishing awareness management and spear phishing
Choice of advance command-line (Pro Console) and web interface

下载地址

macOS:metasploit-framework-VERSION.x86_64.dmg

Windows:metasploit-framework-VERSION-x64.exe

Debian/Ubuntu
Linux deb x64:metasploit-framework_VERSION_amd64.deb
Linux deb x86:metasploit-framework_VERSION_i386.deb
Linux deb arm64:metasploit-framework_VERSION_arm64.deb

RHEL/Fedora
Linux rpm x64:metasploit-framework-VERSION.el6.x86_64.rpm

相关产品:Metasploit Pro 4.22.7-2025022001 (Linux, Windows) - 专业渗透测试框架

更多:HTTP 协议与安全

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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