HaE 开源项目教程

HaE 开源项目教程

HaEHaE - Highlighter and Extractor, Empower ethical hacker for efficient operations.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/HaE

项目介绍

HaE(HTTP Annotation and Extraction)是一个用于HTTP报文标注与内容提取的BurpSuite插件。它能够帮助安全研究人员在漏洞挖掘过程中有效减少测试时间,集中精力在有价值且有意义的报文上,从而提高漏洞挖掘效率。HaE支持多种模型,如阿里的Qwen-Long模型和月之暗面的moonshot-v1-128k模型,并且需要BurpSuite版本不低于2023.12.1。

项目快速启动

安装步骤

  1. 打开BurpSuite。
  2. 进入 Extender 菜单,选择 Extensions
  3. 点击 Add,选择 Select File,导入HaE的Jar包。
  4. 点击 Next,完成安装。

配置HaE

初次装载HaE会从Jar包中加载离线的规则库。如果需要更新,则会向官方规则库地址拉取最新规则。

# 更新规则库
curl -o Rules.yml https://raw.githubusercontent.com/gh0stkey/HaE/gh-pages/Rules.yml

使用HaE

  1. 在BurpSuite中选择HaE插件。
  2. 配置自定义规则,例如匹配Shiro应用的响应报文:
(rememberMe=delete)

应用案例和最佳实践

案例一:Shiro反序列化漏洞检测

使用HaE可以快速匹配Shiro应用中的反序列化漏洞特征,例如:

(rememberMe=delete)

案例二:敏感信息泄露检测

通过配置HaE规则,可以检测HTTP响应中的敏感信息,如数据库连接字符串、API密钥等。

(jdbc:mysql://.*)

最佳实践

  1. 定期更新规则库:保持规则库的最新状态,以便检测最新的漏洞特征。
  2. 自定义规则:根据具体需求编写自定义规则,提高检测的准确性和效率。

典型生态项目

1. BurpSuite

HaE作为BurpSuite的插件,与BurpSuite紧密集成,提供强大的HTTP报文分析功能。

2. Qwen-Long模型

阿里的Qwen-Long模型支持超长文本处理,适用于复杂场景下的内容提取。

3. moonshot-v1-128k模型

月之暗面的moonshot-v1-128k模型支持短文本处理,适用于快速内容提取。

通过以上模块的介绍和实践,您可以快速上手并有效利用HaE进行HTTP报文的标注与内容提取,提升安全测试的效率和准确性。

HaEHaE - Highlighter and Extractor, Empower ethical hacker for efficient operations.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/HaE

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 关于 HaE 的详细设置 HaE 是一种假设的安全框架或工具名称,在当前提供的引用中并未直接提及。然而,基于常见的安全测试工具和开源项目的配置经验,可以推测 HaE 可能涉及某种特定的功能模块或插件扩展机制。 以下是关于 HaE 配置的一些可能方向: #### 1. **环境准备** 在配置任何工具之前,通常需要确保开发环境中已安装必要的依赖项。例如 Python 或 Java 运行时环境以及相关库文件。如果 HaE 类似 UMF-CMGR 中提到的 CPSTN 子项目[^1],则需确认其运行所需的外部支持是否齐全。 对于类似情况下的准备工作可参照如下代码片段来初始化虚拟环境(假定为Python脚本): ```python import subprocess def setup_virtual_env(): try: subprocess.run(["python", "-m", "venv", "./env"], check=True) activate_script = './env/bin/activate' print(f"Virtual environment created, please source {activate_script}") except Exception as e: print(e) setup_virtual_env() ``` #### 2. **功能模块加载** 假如 HaE 支持通过插件形式增强功能,则类似于 Target Analyzer 和 Content Discovery 工具集[^2]的方式,可以通过定义接口实现自定义行为注入。具体操作取决于文档说明或者源码分析得出的结果。 下面展示了一个简单的插件注册例子(伪代码): ```python class PluginManager: plugins = [] @staticmethod def register(plugin_instance): PluginManager.plugins.append(plugin_instance) class MyCustomPlugin: name = 'My Custom Functionality' def execute(self): pass plugin_example = MyCustomPlugin() PluginManager.register(plugin_example) print([p.name for p in PluginManager.plugins]) ``` #### 3. **高级特性启用** 针对某些特殊用途如 XSS 测试场景下使用的 Burp Suite 插件——Burp-Hunter[^3],它提供了深入挖掘潜在漏洞的能力。同样道理应用于 HaE 上的话,也许存在类似的选项开关用于激活更复杂的扫描逻辑或是报告生成功能。 注意此类参数调整往往隐藏于命令行标志位或者是 JSON/YAML 文件内的字段之中;因此建议仔细查阅官方指南获取确切路径。 ---
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