【2025】burpsuite安装详细教程（超详细）零基础入门到精通，看这篇就够了！

原创 2025-01-08 17:01:34 1.2w 阅读 AI写同款
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程序媛西米
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渗透必学神器：BurpSuite教程（一） Burp Suite (简称BP，下同)是用于攻击web 应用程序的集成平台。它包含了许多工具，并为这些工具设计了许多接口，以促进加快攻击应用程序的过程。从本节开始将为大家陆续带来BP各个模块的使用说明。 阅读详情
AI摘要

本文介绍了BurpSuite工具，包括其简介、下载、安装、操作界面等内容，还讲解了抓取https流量、密码爆破、支付漏洞实操等使用方法。此外，提供了黑客零基础入门学习路线，涵盖网络安全理论、渗透测试、操作系统等多方面知识，以及网络安全学习资料分享。

一、BurpSuite简介

BurpSuite 是用于攻击web 应用程序的集成平台，包含了许多Burp工具。BurpSuite为这些工具设计了许多接口，以加快攻击应用程序的过程。所有工具都共享一个请求，并能处理对应的HTTP 消息、持久性、认证、代理、日志、警报等。

二、BurpSuite下载

1、进入官网https://portswigger.net，点击Products->选择需要的软件产品。Burp Suite有免费版和付费版之分。免费版虽然功能有限，但已经足够初学者使用。如果需要更多高级功能，可以考虑购买专业版。

2、点击Download, 选择自己需要的版本、操作系统，点下载。

三、BurpSuite安装

1、Burp Suite需要依赖到java环境，在进行安装之前，需要先安装好jdk并配置环境变量，这步可自行百度解决。在cmd窗口，输入java -verison可查看java环境是否正常。

2、双击下载好的BurpSuite安装包，自定义安装目录，一路下一步。

3、安装完成后，进入安装目录，找到BurpSuiteCommunity.exe，双击开始运行

4、一路下一步，直到工具操作界面。

四、Firefox浏览器SwitchyOmega插件

为了配合burpsuite操作web项目，我们在浏览器中安装SwitchyOmega插件。

1、在Firefox浏览器的扩展-管理扩展中，搜索SwitchyOmega，并添加

2、添加后，打开插件，点击选项

3、新建情景模式，输入名称、勾选代理服务器，点击新建

4、在新建界面，进行如下配置，点击“应用选项”

五、BurpSuite操作界面基本介绍

  • Proxy： 一个拦截HTTP/S的代理服务器，作为一个在浏览器和目标应用程序之间的中间人，允许你拦截，查看，修改在两个方向上的原始数据流。

  • Spider： 一个应用智能感应的网络爬虫，它能完整的枚举应用程序的内容和功能。

  • Scanner[仅限专业版]——是一个高级的工具，执行后，它能自动地发现web 应用程序的安全漏洞。

  • Intruder： 一个定制的高度可配置的工具，对web应用程序进行自动化攻击，如：枚举标识符，收集有用的数据，以及使用fuzzing 技术探测常规漏洞。

  • Repeater： 一个靠手动操作来补发单独的HTTP 请求，并分析应用程序响应的工具。

  • Sequencer： 一个用来分析那些不可预知的应用程序会话令牌和重要数据项的随机性的工具。

  • Decoder： 一个进行手动执行或对应用程序数据者智能解码编码的工具。

  • Comparer： 一个实用的工具，通常是通过一些相关的请求和响应得到两项数据的一个可视化的“差异”。

六、BurpSuite抓取https流量

有些网站是https请求，需要安装证书后，burpsuite才能抓取到https流量。

1、找到Proxy->Proxy settings，点击“Import /export CA certificate”，导出证书

2、选择第一个，点击下一步

3、选择文件目录，并命名为burpsuite.cer, 点击Next，导出成功。

4、点击firefox选项，找到查看证书，导入之前导出的证书文件

七、BurpSuite密码爆破实操

1、浏览器访问网站（这里选择自己搭建的靶场或项目来练习，其他网站需获得授权），启动代理

2、打开burpsuite->Proxy->Intercept，点击Intercept is off

3、再去操作登录，输入admin、密码先随意输入一个，点击Login，就可以看到拦截的登录信息。右键拦截的登录信息界面–>选择 Send to Intruder。

4、切换到Intruder，进行暴力攻击设置。Positions页面选择Attack type、选中需要暴力破解的密码字段，点击Add §。

5、Payloads页面，负载默认1、负载类型选择Simple list；点击Load… 从本地选择密码字典文件。点击Start attack，开始暴力破解。这里会弹窗提示使用专业版本，功能会更全面。

6、查看密码暴力破解结果，可以看到其中password这行，Length长度跟其他不一致；点击查看其返回结果，查看Render页面回显，提示"Welcom …"，说明password为正确密码，登录成功。

八、BurpSuite支付漏洞实操

针对软件的支付/充值/兑换功能，对整个操作流程进行抓包，判断有无敏感信息可修改。

1、访问待测的支付界面（以下仅为演示示例），填入订单数据，先不购买

2、burpsuite中，进入Proxy->Intercept，点击Intercept is off，开启数据截获；再去支付界面点击“立即购买”。可以看到捕获数据如下：

3、修改敏感数据price=5，点击Intercept is on

4、可查看到当前网站支付终止，篡改金额并未成功。如果篡改成功，那就说明存在支付漏洞。

最后

此文中提到的工具及技术操作，仅用于学术交流，请遵守《网络安全法》，严禁将此文中工具和技术用于非法攻击测试。

学无止境，行以致远！

写在结尾

笔者本人 17 年就读于一所普通的本科学校，20 年 6 月在三年经验的时候顺利通过校招实习面试进入大厂，现就职于某大厂安全联合实验室。

我为啥说自学黑客&网络安全，一般人我还是劝你算了吧。因为我就是那个不一般的人。
在这里插入图片描述

首先我谈下对黑客&网络安全的认知，其实最重要的是兴趣热爱，不同于网络安全工程师，他们大都是培训机构培训出来的，具备的基本都是防御和白帽子技能，他们绝大多数的人看的是工资，他们是为了就业而学习，为了走捷径才去参加培训。

而我进大厂主要是靠自学内推进来是，当时我才20岁，基于对脚本小子的热爱，我每次工作做完了，就天天抱着本书看，甚至不会计较和主动研究各个技术和包揽一些任务（和大多数躺平族不一样），可能还是觉得自己不足，我又把tcp/ip协议大全，路由交换°这些基础啃了一遍，c++都学了一阵子。基于自己的学校出身，我身上也不可避免存在一些自卑心理，老觉得自己是野路子出来，想游击队变正规军系统的梳理。我近个月还在看php（对就是那个最好的编程语言）、后续我也打算在看http权威指南。工作之余还把几个厂家的设备也主动请缨的摸熟了，可能我身上的这些“匠心”的精神。这就是我不一般的表现吧！

如何自学黑客&网络安全
黑客零基础入门学习路线&规划

初级黑客
1、网络安全理论知识（2天）
①了解行业相关背景，前景，确定发展方向。
②学习网络安全相关法律法规。
③网络安全运营的概念。
④等保简介、等保规定、流程和规范。（非常重要）

2、渗透测试基础（一周）
①渗透测试的流程、分类、标准
②信息收集技术：主动/被动信息搜集、Nmap工具、Google Hacking
③漏洞扫描、漏洞利用、原理，利用方法、工具（MSF）、绕过IDS和反病毒侦察
④主机攻防演练：MS17-010、MS08-067、MS10-046、MS12-20等

3、操作系统基础（一周）
①Windows系统常见功能和命令
②Kali Linux系统常见功能和命令
③操作系统安全（系统入侵排查/系统加固基础）

4、计算机网络基础（一周）
①计算机网络基础、协议和架构
②网络通信原理、OSI模型、数据转发流程
③常见协议解析（HTTP、TCP/IP、ARP等）
④网络攻击技术与网络安全防御技术
⑤Web漏洞原理与防御：主动/被动攻击、DDOS攻击、CVE漏洞复现

5、数据库基础操作（2天）
①数据库基础
②SQL语言基础
③数据库安全加固

6、Web渗透（1周）
①HTML、CSS和JavaScript简介
②OWASP Top10
③Web漏洞扫描工具
④Web渗透工具：Nmap、BurpSuite、SQLMap、其他（菜刀、漏扫等）

在这里插入图片描述

恭喜你，如果学到这里，你基本可以从事一份网络安全相关的工作，比如渗透测试、Web 渗透、安全服务、安全分析等岗位；如果等保模块学的好，还可以从事等保工程师。薪资区间6k-15k

到此为止，大概1个月的时间。你已经成为了一名“脚本小子”。那么你还想往下探索吗？

想要入坑黑客&网络安全的朋友，给大家准备了一份：282G全网最全的网络安全资料包免费领取！

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7、脚本编程（初级/中级/高级）
在网络安全领域。是否具备编程能力是“脚本小子”和真正黑客的本质区别。在实际的渗透测试过程中，面对复杂多变的网络环境，当常用工具不能满足实际需求的时候，往往需要对现有工具进行扩展，或者编写符合我们要求的工具、自动化脚本，这个时候就需要具备一定的编程能力。在分秒必争的CTF竞赛中，想要高效地使用自制的脚本工具来实现各种目的，更是需要拥有编程能力.

零基础入门，建议选择脚本语言Python/PHP/Go/Java中的一种，对常用库进行编程学习； 搭建开发环境和选择IDE,PHP环境推荐Wamp和XAMPP， IDE强烈推荐Sublime； ·Python编程学习，学习内容包含：语法、正则、文件、 网络、多线程等常用库，推荐《Python核心编程》，不要看完； ·用Python编写漏洞的exp,然后写一个简单的网络爬虫； ·PHP基本语法学习并书写一个简单的博客系统； 熟悉MVC架构，并试着学习一个PHP框架或者Python框架 (可选)； ·了解Bootstrap的布局或者CSS。

8、高级黑客
这部分内容对零基础的同学来说还比较遥远，就不展开细说了，贴一个大概的路线。
在这里插入图片描述

 网络安全资源分享:

给大家分享一份全套的网络安全学习资料，给那些想学习 网络安全的小伙伴们一点帮助！

对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。

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 学习资料工具包

压箱底的好资料，全面地介绍网络安全的基础理论，包括逆向、八层网络防御、汇编语言、白帽子web安全、密码学、网络安全协议等，将基础理论和主流工具的应用实践紧密结合，有利于读者理解各种主流工具背后的实现机制。

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网络安全源码合集+工具包

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视频教程

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 视频配套资料&国内外网安书籍、文档&工具

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​​ 因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

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生命在于学习——BurpSuite工具的学习与使用 Burp Suite 是用于攻击web 应用程序的集成平台，包含了许多工具。Burp Suite为这些工具设计了许多接口，以加快攻击应用程序的过程。所有工具都共享一个请求，并能处理对应的HTTP 消息、持久性、认证、代理、日志、警报。Burp Suite代理工具是以拦截代理的方式，拦截所有通过代理的网络流量，如客户端的请求数据、服务端的返回信息等。... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

【2025版】最新超详细Burpsuite安装保姆级教程，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了_2025版的burpsuite社区版已经不支持修改语言了吗

在CTF比赛中或者是抓包中我们都会用到一个工具Burpsuite，但是有很多小伙伴们刚入门安全，不知道该如何去安装这个Burpsuite，今天我就来教大家如何安装Burpsuite第一次使用先按照下面的教程激活，激活后无需再次激活安全之路还很长，需要大家持之以恒的不断学习，

bdfcfff77fa的博客 1888

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

【2025最新版】超详细BurpSuite安装保姆级教程，BurpSuite的基本介绍及使用，收藏这一篇就够了

新建扫描对象，这里使用的是爬取与审计测试，下面protocol模块可以设定爬取的条件，即不爬取某些对象，其他按照默认的配置，可以设置自己的UA头设置账户密码访问其他参数扫描结果：更详细可以点击项目的右下角view模块，看到爬取的url信息与扫描结果更详细的模块查看你（Target模块）抓取流量后，本模块起到一个辅助的作用，可以观察捕获的页面内的链接等将数据发到sitemap 模块数据的加解密编码等数据的hex值修改，常用于渗透绕过等。

qq_41314882的博客 5569

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BurpSuite 是用于攻击web 应用程序的集成平台，包含了许多Burp工具。BurpSuite为这些工具设计了许多接口，以加快攻击应用程序的过程。所有工具都共享一个请求，并能处理对应的HTTP 消息、持久性、认证、代理、日志、警报等。

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Burp Suite 是用于攻击 web 应用程序的集成平台，包含了许多工具。BurpSuite为这些工具设计了许多接口，以加快攻击应用程序的过程。此文章主要对 Burpsuite 安装过程中使用到的工具链接做一个备忘，以便于下次安装。至此 Burp suite 安装配置完成。由于作者水平有限，文中若有错误与不足欢迎留言，便于及时更正。黑客&网络安全如何学习1.学习路线图攻击和防守要学的东西也不少，具体要学的东西我都写在了上面的路线图，如果你能学完它们，你去就业和接私活完全没有问题。2.视频教程。

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本文介绍了BurpSuite的基本使用方法。BurpSuite是一款用于Web应用程序安全测试的集成平台，提供了代理、爬虫、扫描等多种工具。文章详细讲解了BurpSuite的下载安装步骤，包括Java环境配置。同时介绍了如何在Firefox浏览器中安装SwitchyOmega插件来配合BurpSuite使用，并说明了各功能模块的作用。最后还介绍了如何通过安装CA证书来实现对HTTPS流量的抓取。该指南为安全测试人员提供了BurpSuite的基本配置和使用方法。

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程序媛西米
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