自动化批量挖漏洞(edu)

原创 已于 2024-01-06 20:38:09 修改 · 513 阅读 · 4 ·
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#自动化 #运维 #网络安全 #系统安全 #计算机网络 #安全 #web安全

于 2023-08-14 11:57:21 首次发布
本文介绍如何使用Fofa和Rad工具配合Burp和Xray进行自动化批量漏洞扫描，涉及资产整理、Burp插件配置和Python脚本批量输入。重点在于教育网(Edu)资产的挖掘和自动化流程。

自动化批量挖漏洞

  • 原理是将目标资产让爬虫工具爬取，把数据通过burp发送给xray进行漏洞扫描。

本文使用到的工具

  • Fofa采集工具，文章用edu举例，大家可以根据自己的目标进行选择。
  • Rad，浏览器爬取工具，github地址: https://github.com/chaitin/rad
  • Chrome浏览器, Rad默认支持浏览器
  • Burp和Xray就不赘述了

步骤一：

  1. 由于举例子，就用fofa采集工具去批量采集edu资产来做演示，有fofa会员更好，资产相对多一些。在这里插入图片描述 在这里插入图片描述
  2. 因为要使用Rad爬虫，所以我们要对资产进行整理，要使他符合Rad的规则。我们要把上图红框框里的IP加上http://或者https://，我记得之前学校有考过一个题，就是在excel表中批量给单元格加同样的内容，不过我忘了，这里就用python解决好了，脚本如下在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    上面是资产处理好的效果图，放到Rad目录下，后面的内容会用到。

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步骤二：

  1. 我们需要给burp添加插件，设置代理。被动扫描插件可以更大几率提高挖到的可能性，说不准捡个漏啥的，这里方便演示随意加俩，当然插件是多多益善在这里插入图片描述代理设置为8080，为了是和Rad响应在这里插入图片描述流量出口设置为7777，因为们要将数据包发给Xray在这里插入图片描述

步骤三：

  1. 开启Xray被动扫描，监听7777，（Xray默认不扫edu，需要在config.yaml修改规则）在这里插入图片描述
  2. 资产准备好了，漏洞扫描器也开始监听了，就差爬虫的数据了，众所周知命令行窗口只能一个一个的输入，步骤一的资产很多，一个一个输入很麻烦也就不是自动化了，这里使用python脚本批量，脚本内容如下：在这里插入图片描述第28行是步骤一整理好资产.txt的文件名，第30行可以根据需求来修改线程
  3. 运行脚本，效果如下在这里插入图片描述在这里插入图片描述
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在这里插入图片描述

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<think> 首先，用户查询是：“我想查找用于自动化挖掘多种漏洞的Python脚本请问自动化挖掘多种漏洞的Python脚本”。这似乎是用户在寻求帮助，查找或创建自动化挖掘多种漏洞的Python脚本。 回顾系统级指令： - 所有行内数学表达式用$...$。 - 独立公式用$$...$$。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 用户提到了参考站内引用： - 引用[1]：关于Web漏洞检测工具。 - 引用[2]：关于Python在网络爬虫的应用。 - 引用[3]：关于文件操作和with语句。 用户说：“上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求，请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” 从上下文看，用户上一次问题是关于查找自动化挖掘多种漏洞的Python脚本。 在我的上一次响应中（假设），我应该检查之前的对话。但在这个对话中，这是第一次用户消息，所以没有之前的响应。用户消息以“参考站内引用:”开头，看起来是连续对话。但在我的上下文列表中，这是第一个用户消息。 查看对话历史： - 第一条消息是系统级指令。 - 第二条是用户消息：参考站内引用和用户查询。 用户说：“请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” 但在对话中，没有显示之前的用户问题。可能这是一个错误，或者在模拟中，我需要假设上下文。用户提到“用户上一次的问题”，但在消息中只有这一个。 在用户消息中，它说“用户上一次的问题”，但没有指定。或许用户在指代之前的互动，但在这个线程中是第一个。 用户消息："参考站内引用:引用[1]:... 引用[2]:... 引用[3]:... 。上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求，请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。我想查找用于自动化挖掘多种漏洞的Python脚本 请问自动化挖掘多种漏洞的Python脚本" 所以，用户提供了引用作为背景，但强调这不是他们的真正需求。他们的真正需求是“查找用于自动化挖掘多种漏洞的Python脚本”。我需要基于这个需求回答。 关键需求：查找或创建Python脚本来自动化挖掘多种漏洞，如SQL注入、XSS等。 作为AI，我应该： - 提供一个结构清晰的回答。 - 帮助用户逐步解决问题。 - 确保回答真实可靠。 - 使用中文。 - 生成相关问题。 - 在引用的段落末尾添加引用标识（但用户说引用仅供参考，不是真正需求，所以可能不需要直接引用，除非必要）。 - 最后，添加相关问题部分。 结构化回答： 1. **介绍**：解释自动化漏洞挖掘的概念和重要性。 2. **步骤或方法**：描述如何创建或查找这样的脚本。 - 提到常见的漏洞类型。 - 建议使用Python库如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等。 - 参考提供的引用（如果有用），但要强调用户需求。 3. **示例代码**：提供一个简单的示例脚本，演示如何检测一种漏洞（如SQL注入）。 4. **建议**：如何扩展到多个漏洞类型。 5. **安全问题**：提醒道德黑客和法律合规。 6. **生成相关问题**：在结尾添加相关问题部分。 引用标识：用户提供了引用[1],[2],[3]，所以我可以在回答中自然而然引用它们。 例如： - 引用[1]提到Web漏洞检测工具。 - 引用[2]提到Python在网络爬虫的应用。 - 引用[3]提到文件操作。 在回答中，我可以将它们融入到内容中。 例如： - 对于漏洞检测，可以参考引用[1]，它讨论了基于Python的工具。 - 对于爬虫部分，引用[2]提到Python的库。 - 对于文件处理，引用[3]展示了with语句的使用。 但用户说“上述引用仅供参考”，所以不要过度依赖；聚焦在用户需求。 回答大纲： - **开头**：确认用户需求，解释自动化漏洞挖掘。 - **核心部分**： - 讨论Python库用于Web请求（如Requests）。 - 用于解析HTML（如BeautifulSoup）。 - 用于漏洞扫描（如自定义脚本或现有框架）。 - 提供简单示例代码。 - **结束**：总结和建议。 - **相关问题部分**：生成相关问题。 代码示例：既然引用[3]有文件操作，但用户需求是漏洞挖掘，我应该创建一个漏洞扫描的小例子。 例如，一个简单的SQL注入检测脚本。 确保代码用代码块格式。 最后，添加相关问题。 使用中文回答。 </think> ### 自动化挖掘多种漏洞的Python脚本介绍 感谢您的查询！您想查找用于自动化挖掘多种Web漏洞的Python脚本，这涉及到创建工具来扫描并检测常见漏洞，如SQL注入、跨站脚本攻击（XSS）、目录遍历等。自动化脚本能大幅提高安全测试效率，但请注意：在实际使用中，必须遵守道德黑客原则和相关法律法规（例如，仅在授权目标上测试）。下面我将逐步解释如何实现或查找此类脚本，包括核心思路、示例代码和扩展建议。整个回答基于Python的流行库和应用实践，确保真实可靠。 #### 步骤1: 理解自动化漏洞挖掘的核心概念 自动化漏洞挖掘脚本的工作原理是通过Python发送HTTP请求、解析响应内容，并检查潜在漏洞模式。常见的漏洞类型包括： - **SQL注入**: 检测输入点是否可执行恶意SQL语句。 - **XSS**: 检查用户输入是否能在浏览器中执行脚本。 - **目录遍历**: 验证文件路径是否存在未授权访问的风险。 Python是理想选择，因为它语法简洁、库丰富，适合快速开发。引用[1]提到“基于Python的自动化Web漏洞检测工具”，这正是您的需求方向——通过代码模拟攻击者行为，识别Web应用弱点。同时，引用[2]强调了Python在网络爬虫的强大能力，这为漏洞扫描奠定了基础（例如，爬取站点页面进行批量测试）。[^1][^2] #### 步骤2: 关键Python库和工具 要构建或查找这样的脚本，推荐使用以下库： - **Requests**: 用于发送HTTP请求（如GET/POST），模拟用户访问。 - **BeautifulSoup**: 解析HTML响应内容，提取表单、链接等元素（引用[2]提到“字符串处理能力”和库如BeautifulSoup）。[^2] - **Scrapy**: 高级爬虫框架，适合大规模站点扫描。 - **自定义逻辑**: 针对不同漏洞编写检测规则（例如，正则表达式匹配敏感错误信息）。 查找现有脚本的资源： - **开源平台**: GitHub上有许多项目，如 `sqlmap`（专注于SQL注入）或 `XSStrike`（专注于XSS）。您可以搜索关键词如“Python web vulnerability scanner”。 - **整合方法**: 组合多个库创建统一工具，例如先用Scrapy爬取所有页面，再用Requests测试每个输入点。 #### 步骤3: 简单示例脚本（检测SQL注入） 以下是一个基本Python脚本，演示如何自动化检测SQL注入漏洞。它使用Requests发送测试payload，并分析响应以识别漏洞。脚本设计为可扩展（例如，添加XSS或目录遍历检测）。引用[3]提到文件操作的最佳实践（如`with`语句），这里类似地用于网络资源管理。[^3] ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 目标URL和测试payload (用于SQL注入) target_url = "http://example.com/login" # 替换为您的测试URL payloads = ["' OR '1'='1", "' OR '1'='1' --"] # 常见SQL注入测试字符串 def detect_sql_injection(url): session = requests.Session() # 获取登录表单 (假设有username和password字段) response = session.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') form = soup.find('form') if not form: print("未找到表单元素") return # 提取表单参数 inputs = form.find_all('input') params = {} for input_tag in inputs: if input_tag.get('name'): params[input_tag['name']] = "test" # 默认值 # 测试每个payload for payload in payloads: test_params = params.copy() test_params['username'] = payload # 注入测试点 response = session.post(url, data=test_params) # 检查响应中是否包含漏洞迹象 (如SQL错误消息) if "error in your SQL syntax" in response.text or "syntax error" in response.text: print(f"检测到SQL注入漏洞! Payload: {payload}") return True print("未发现SQL注入漏洞") return False # 执行检测 detect_sql_injection(target_url) ``` **脚本说明**: - **功能**: 自动发送SQL注入payload，并分析响应内容。如果检测到数据库错误消息（如MySQL或PostgreSQL的语法错误），则报告漏洞。 - **扩展提示**: - 添加XSS检测：修改payload为`<script>alert('XSS')</script>`，并检查响应中是否执行了脚本。 - 添加目录遍历检测：测试URL路径如`http://example.com/../../etc/passwd`，并验证是否返回敏感文件内容。 - 引用[3]的启发：使用`with`语句管理会话资源（如`with requests.Session() as session:`），避免内存泄漏。[^3] - **注意事项**: 此脚本仅用于教育目的；真实环境需添加错误处理和速率限制（防止触发防火墙）。 #### 步骤4: 如何扩展到多种漏洞 要将脚本升级为“多种漏洞挖掘工具”，建议遵循以下实践： - **模块化设计**: 创建单独函数检测每种漏洞（如`detect_xss()`、`detect_directory_traversal()`），然后整合到一个主脚本中。 - **使用框架**: 参考开源项目如 `OWASP ZAP`（Python API）或 `Nikto`，它们提供了多漏洞扫描模块。 - **性能优化**: 引用[2]提到“云计算”应用，您可以将脚本部署到云服务器（如AWS Lambda），实现分布式扫描。[^2] - **安全与合规**: 始终添加用户代理字符串和延迟设置，以避免被视为恶意攻击。测试前务必获得目标所有者授权。 #### 总结 自动化挖掘多种漏洞的Python脚本可通过组合Requests、BeautifulSoup等库实现核心功能。查找现有资源时，GitHub是优秀起点；自建脚本时，从简单漏洞开始逐步扩展。记住，安全测试必须注重道德——仅在合法范围内操作。如果您提供更多细节（如特定漏洞或目标站点），我可以优化建议。
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