## 動画を見て、聞いてください

 
   
   
   この動画では、私のツールが完璧に動作していることを示すために、偽のまたはダミーのIPを使用しています！
    そして、はい、私は偽のIPを使用しています。なぜなら、もし誰かの実際のIPを使用したら、それは非常に有害で未承認の活動になるからです。
    より良い理解のために、私はHTTPフラッドとマルチベクター攻撃を選んで、私のツールがどのように動作するかを示しました。そして、あなたは他の攻撃やフル攻撃を
    実際のIP経由で試すことができますが、これには承認と、私のツールをテストするための適切なラボ環境が含まれている必要があります。ちなみに、偽のIPを使用することで、私のHTTPフラッドとマルチベクター攻撃の
    リクエストはゼロのままです。なぜなら、このIPは存在しないか、アクティブではないと言えるからです。このIPの概念については皆さんご存知だと思いますが、
    より良い理解のために、この動画ではダミーIPでツールをテストしていることをお伝えしました。そして、実際のオリジンIPを使用すると、このツールはターゲットの
    サーバーにとって大きな悪夢となり得ます。なぜなら、このツールには多様な攻撃とベクターが含まれているからです！
    このツールは5～6層のサーバーを簡単に損傷させることができますが、実際のオリジンIPを使用していることを確認してください。
    そしてもう一つ、ブラックハットハッカーのサイトやデータセンターを本当に妨害したいなら、実際のサイバー世界でGreeDoSを
    完璧に実行するためにボットネットを使用することを確認してください。
    完璧に理解していただけたことを願っています。
    幸運を祈ります。それではまた....
   

説明

• 高度なサイバーセキュリティレッドチームツール
• ネットワーク耐性のテスト: マルチベクターDDoS攻撃をシミュレートして、ネットワーク防御が負荷の下でどれだけ持ちこたえるかを評価します。
• セキュリティ制御の検証: ファイアウォール、侵入防止システム（IPS）、DDoS緩和ソリューションの有効性を実世界のシナリオで評価します。
• レッドチーム演習の実施: 承認されたペネトレーションテスト中にこのツールを使用して、攻撃者の行動を模倣し、インフラストラクチャの弱点を特定します。
• インシデント対応の改善: 制御された攻撃シミュレーションを実行することで、SOCチームがDDoS攻撃を検出、分析、対応する訓練を行います。
• ネットワークパフォーマンスの最適化: 高トラフィック負荷時のボトルネックと障害点を特定し、プロアクティブなネットワークチューニングを可能にします。
• 自動テスト: サイバーセキュリティの専門家は、セキュリティテストスイート内でDDoSシミュレーションテストを自動化し、レッドチーミングの効率を向上させることができます。
• 迅速な展開: ネットワークエンジニアは、複雑なセットアップなしでネットワーク耐性のストレステストのために、このツールを環境全体に展開できます。

インストール部分:

      pip install greedos

注意:

'pip'経由でこのツールをインストールする際、仮想環境にこれをインストールするように表示された場合は、仮想環境を設定してからpip経由でツールをインストールしてください。

'git'経由のインストールプロセス :

git clone <paste_the_github_link>

cd GreeDoS_V2

// install external libraries, 

pip install requests scapy rich

or,

pip install -r requirements.txt

// If you want to ensure everything is up-to-date, you can use:

 pip install --upgrade requests scapy rich

// then run the tool,

python3 GreeDoS_ii.py

注意: Npcapを外部でインストールしてください。

高速パケットリプレイ用のTcpreplayのインストール:

sudo apt install tcpreplay

推奨事項:

 
        - このツールはUbuntu、kali linux、WSL、Debian & Arch、Parrot OSで実行できます。
        - 良好なレベルのルーターとイーサネットケーブルを使用してください。
        - より長い時間とスレッドでテストまたはラボベースの攻撃のためにこのツールを積極的に実行したい場合は、高性能なCPU、GPU、RAMを搭載したデバイスを使用してください。