LsassReflectDumping 项目安装与配置指南

LsassReflectDumping 项目安装与配置指南

LsassReflectDumping This tool leverages the Process Forking technique using the RtlCreateProcessReflection API to clone the lsass.exe process. Once the clone is created, it utilizes MINIDUMP_CALLBACK_INFORMATION callbacks to generate a memory dump of the cloned process LsassReflectDumping 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ls/LsassReflectDumping

1. 项目基础介绍

LsassReflectDumping 是一个利用进程分叉技术(Process Forking)和 RtlCreateProcessReflection API 来克隆 lsass.exe 进程的开源项目。该项目的主要目的是生成 lsass.exe 进程的内存转储(memory dump),以便进行密码提取等安全研究。项目主要使用 C++ 编程语言开发。

2. 项目使用的关键技术和框架

  • 进程分叉技术:通过创建一个新的进程来复制现有进程的状态,从而获取到 lsass.exe 进程的内存信息。
  • RtlCreateProcessReflection API:用于创建一个与原始 lsass.exe 进程几乎相同的克隆进程。
  • MINIDUMP_CALLBACK_INFORMATION 回调:用于生成克隆进程的内存转储。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

  • 操作系统:建议使用 Windows 操作系统,因为项目针对的是 Windows 平台的 lsass.exe 进程。
  • 编译环境:安装 Visual Studio 或其他支持 C++ 的编译器。
  • 开发工具:确保 Git 工具已经安装,用于克隆和操作项目代码。
  • 依赖库:确认是否已安装所需的所有依赖库。

安装步骤

  1. 克隆项目

    打开命令行工具,执行以下命令克隆项目:

    git clone https://github.com/Offensive-Panda/LsassReflectDumping.git
    
  2. 编译项目

    使用 Visual Studio 打开项目,或者使用其他支持 C++ 的编译器。找到项目文件并加载。

    • 如果使用 Visual Studio,可以找到 .sln 文件直接打开。
    • 如果使用其他编译器,需要确保所有源文件和头文件都包含在编译过程中。
  3. 编译并运行

    在编译器中编译项目,确保没有编译错误。编译完成后,生成可执行文件。

    • 在 Visual Studio 中,按 F7 或使用“构建”菜单进行编译。
    • 编译成功后,在项目目录的 DebugRelease 文件夹中找到生成的可执行文件。
  4. 执行程序

    在命令行中导航到可执行文件所在的目录,执行以下命令运行程序:

    ReflectDump.exe
    
  5. 解析内存转储文件

    运行程序后,它会生成一个内存转储文件。可以使用 Mimikatz 或 Pypykatz 等工具来解析该文件,提取密码信息。

    • 使用 Mimikatz 解析:

      sekurlsa::minidump [filename]
      sekurlsa::logonpasswords
      
    • 使用 Pypykatz 解析:

      pypykatz lsa minidump [filename]
      

请确保遵循所有相关法律和道德准则,仅在授权的环境中使用此工具进行安全研究。

LsassReflectDumping This tool leverages the Process Forking technique using the RtlCreateProcessReflection API to clone the lsass.exe process. Once the clone is created, it utilizes MINIDUMP_CALLBACK_INFORMATION callbacks to generate a memory dump of the cloned process LsassReflectDumping 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ls/LsassReflectDumping

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像分割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像分析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的分割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像分割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高分割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高分辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的分割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部分包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部分则包含上采样层和卷积层,并编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像分割任务,常用的损失
内容概要:本文详细介绍了威纶通标准程序集锦,涵盖了多个常用功能模块,如XY曲线绘制、配方管理、权限设置、报警记录查询操作、操作记录查询等。每个功能模块不仅提供了完整的代码示例,还附带了详细的解释和优化建议。例如,XY曲线功能展示了如何进行坐标系转换并保持画面流畅;配方管理部分则强调了合理的寄存器规划和数据保存方法;权限管理模块引入了MD5加密和全局权限变量传递,确保系统的安全性和灵活性;报警记录处理采用了类SQL查询方式,能够高效处理大量报警数据。此外,操作记录模块采用三层架构设计,便于审计和项目验收文档生成。这套程序不仅功能全面,界面简洁,而且各个模块之间通过全局变量耦合,实现了松耦合结构,方便移植和扩展。 适合人群:初学者、在校学生以及有一定经验的工程师。 使用场景及目标:① 初学者可以通过这套程序快速掌握威纶通触摸屏编程的基本技能;② 工程师可以在实际项目中直接引用或修改这些功能模块,提高开发效率;③ 学习权限管理和数据处理的最佳实践,提升系统安全性。 阅读建议:建议读者仔细研读每个功能模块的代码实现及其背后的原理,尤其是权限管理和报警记录处理部分,这对于理解和设计复杂系统非常重要。同时,可以根据具体需求对代码进行适当调整和优化。
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