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Spark

Spark 是一个免费、安全、开源、基于网页、跨平台且功能丰富的远程管理工具,可以让你通过浏览器,随时随地管理设备。

本项目收集你的任何信息,无论是服务端或是客户端。因此,服务端永远不会自动更新,客户端永远只会与服务端通信。


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说明

由于本人忙于其他事务,且本项目被滥用于网络攻击,项目将停止维护并转为归档状态。

我将不会再为本项目提供任何支持,项目宣告烂尾。


免责声明

本项目及其源代码和发行版,旨在用于学习和交流。
禁止用于任何非法用途!
使用本项目所带来的风险由使用者本人承担。
作者和开发者不会对你错误使用而造成的损害承担任何责任。

数据无价,在点击任何按钮、输入任何命令之前,请三思。

如果你发现了任何安全问题,请不要发布issue,并立即联系我


快速开始

本地安装

  • 下载服务端,按照配置文件说明,设置好配置文件。
  • 运行服务端,访问IP:端口,例如 http://localhost:8000/
  • 在管理页面中生成客户端,并部署到设备上。
  • 现在就可以控制这个设备了。

配置文件

在服务端的根目录下,创建config.json文件,按照以下格式填写:

{
    "listen": ":8000",
    "salt": "123456abcdef",
    "auth": {
        "username": "password"
    },
    "log": {
        "level": "info",
        "path": "./logs",
        "days": 7
    }
}
  • listen 必填,格式为 IP:端口
  • salt 必填,修改后需要重新部署客户端,长度不大于24
  • auth 选填,格式为 用户名:密码
    • 密码强烈建议使用hash加密
    • 格式为$算法$密文,例如$sha256$11223344556677AABBCCDDEEFF
    • 支持的算法有:sha256sha512bcrypt
    • 如果不按照格式填写,将会被视为明文密码
  • log 选填,日志配置
    • level 选填,可选值:disable, fatal, error, warn, info, debug
    • path 选填,默认为./logs
    • days 选填,默认为7

特性

特性/OS Windows Linux MacOS
进程管理
结束进程
网络状态
文件浏览
文件传输
文件编辑
删除文件
代码高亮
屏幕监控
屏幕快照
系统信息
远程终端
* 关机
* 重启
* 注销
* 睡眠
* 休眠
* 锁屏
  • 空单元格代表目前暂未测试。
  • 星号代表该功能可能需要管理员或root权限才能使用。

截图

overview

terminal

desktop

procmgr

explorer

overview.cpu

explorer.editor


开发

注意

本项目由三个部分组成,你必须把它们都编译一下。

如果你不想陷入无止尽的安装、配置的过程,建议去 快速开始

  • 客户端
  • 服务端
  • 前端页面

如果要让客户端支持除了Linux和Windows之外的系统,你必须要安装对应的C交叉编译工具链。

例如,如果要给Android系统编译客户端,那就必须安装 Android NDK

指南

# Clone该项目。
$ git clone https://github.com/XZB-1248/Spark
$ cd ./Spark


# 开始编译前端页面。
$ cd ./web
# 安装所有的依赖,然后编译。
$ npm install
$ npm run build-prod


# 通过statik,将前端文件嵌入到服务端里。
$ cd ..
$ go install github.com/rakyll/statik
$ statik -m -src="./web/dist" -f -dest="./server/embed" -p web -ns web


# 开始编译客户端。
# 在使用类Unix系统时,运行以下命令。
$ mkdir ./built
$ go mod tidy
$ go mod download
$ ./scripts/build.client.sh


# 最终开始编译服务端。
$ mkdir ./releases
$ ./scripts/build.server.sh

另外新建一个目录,将releases目录中对应的服务端版本复制进去。
回到项目目录,把整个built目录复制到新建的目录中。
最后,把开头提到的配置文件也复制进去,即可运行服务端。


项目依赖

Spark使用了许多第三方的开源项目。

依赖列表可以在 go.modpackage.json 里面找到。

一些主要的依赖项如下列所示。

后端

前端

感谢

  • natpass (MIT License)
  • 图像差异算法部分参考了natpass项目的有关逻辑。

Star趋势

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开源协议

本项目基于 BSD-2 协议