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系统介绍
1.多线程漏洞扫描,确保扫描高效性
2.扫描历史:可查看扫描历史任务并下载报告(pdf和word)
3.扫描配置:设置需要使用的漏洞类型,以及可以自定义添加漏洞,增加系统可扩展性
4.扫描概述:对整体扫描任务进行可视化分析,直观展示了漏洞分布情况

本项目旨在设计和实现一个基础的漏洞扫描系统,能够识别常见的安全漏洞,并对其进行分类与报告。通过这一设计,可以掌握网络安全的核心技术,同时提升编程能力和系统设计能力。 选择漏洞扫描系统作为毕业设计项目,具有多重优势。首先,漏洞扫描系统涉及的技术面广,包括网络协议、系统安全、数据处理和自动化控制等多方面内容,可以锻炼你的综合能力。其次,随着网络攻击的日益频繁,漏洞扫描技术在现实中有广泛应用,对未来的就业也有直接帮助。因此,这个项目不仅具备学术价值,更有实践意义。

实现一个Web漏洞扫描器涉及多个复杂的步骤,包括发送HTTP请求、解析响应、检测潜在漏洞等。以下是一个简化的Python示例,它使用requests库来发送HTTP请求,并尝试检测一些常见的Web漏洞(如SQL注入和XSS)。请注意,这只是一个非常基本的示例,实际应用中需要更多的功能和安全措施。

为了使用大模型(如GPT-4或其他大型语言模型)进行更复杂的分析和推理,你可以将HTTP响应或其他相关数据输入到这些模型中,但这里为了简洁起见,我们不会包括与大型语言模型的集成。

import requests  
import re  
  
# 目标URL  
target_url = "http://example.com/vulnerable_page?id=1"  
  
# SQL注入检测  
def detect_sql_injection(url):  
    payloads = [  
        "'; --",  
        "' OR '1'='1",  
        "' OR 'a'='a",  
        "') UNION SELECT null, null-- "  
    ]  
    for payload in payloads:  
        vulnerable_url = url + payload  
        try:  
            response = requests.get(vulnerable_url, timeout=5)  
            if "database error" in response.text.lower() or "syntax error" in response.text.lower():  
                print(f"[!] SQL Injection Detected: {vulnerable_url}")  
                return True  
        except requests.RequestException as e:  
            print(f"[!] Error accessing {vulnerable_url}: {e}")  
    return False  
  
# XSS检测  
def detect_xss(url):  
    payload = "<script>alert('XSS');</script>"  
    test_param = "test_param"  
    vulnerable_url = f"{url}&{test_param}={payload}"  
      
    try:  
        response = requests.get(vulnerable_url, timeout=5)  
        if "<script>alert('XSS');</script>" in response.text:  
            print(f"[!] XSS Detected: {vulnerable_url}")  
            return True  
    except requests.RequestException as e:  
        print(f"[!] Error accessing {vulnerable_url}: {e}")  
    return False  
  
# 扫描目标URL  
print(f"[+] Scanning {target_url}")  
  
if detect_sql_injection(target_url):  
    print(f"[!] {target_url} may be vulnerable to SQL Injection")  
else:  
    print(f"[-] {target_url} does not seem to be vulnerable to SQL Injection")  
  
if detect_xss(target_url):  
    print(f"[!] {target_url} may be vulnerable to XSS")  
else:  
    print(f"[-] {target_url} does not seem to be vulnerable to XSS")

注意事项

  1. 法律和道德:在未经授权的情况下扫描他人的网站是非法的,并且可能违反服务条款。务必在获得明确许可的情况下进行扫描。
  2. 准确性:这个脚本非常基础,并且很多实际的Web应用有复杂的防护机制,因此可能无法准确检测到所有漏洞。
  3. 安全性:在生产环境中使用此类脚本时,必须考虑各种安全措施,如避免暴露敏感信息、限制扫描频率等。
  4. 性能:这个脚本是单线程的,对于大型扫描任务,可能需要使用多线程或分布式扫描来提高效率。

大型语言模型集成

虽然这个示例没有直接集成大型语言模型,但你可以将HTTP响应或其他数据输入到大型语言模型中,以获取更深入的漏洞分析。这通常涉及以下步骤:

  1. 数据准备:提取HTTP请求和响应的关键部分。
  2. 模型调用:将提取的数据输入到大型语言模型中。
  3. 结果解析:解析模型的输出,以获取潜在的漏洞信息。

这通常需要使用特定的API和库来与大型语言模型进行交互,如OpenAI的GPT API。

【本科毕业设计项目 源码+说明书+PPT】 随着当今时代新型网络技术的迅速兴起,以及第三产业的蓬勃发展,互联网早已成为社会生活当中不可或缺的一部分,而网络安全问题也越来越不容忽视,越来越多的黑客通过利用系统漏洞实施安全攻击、偷盗、诈骗等违法行为,这就需要我们利用先进的技术手段去尽早、准确地检测和解决这些安全漏洞和安全隐患。但是上述这些扫描器一般都属于C/S架构,变更不够灵活,维护与管理的难度较大。当然当前也有很多款网页版扫描器,但大多系统功能较为单一,且缺少对用户的管理和扫描结果的保存和处理,仅支持一次性在线扫描。 针对这一背景,开发了本系统。本系统的特色主要有以下几个方面。 (1)适用于Windows操作系统环境下,采用了B/S架构,用户只需按照要求注册登录即可使用,方便快捷,分布性强,便于维护和管理,可扩展性高。 (2)界面较简单、直观、易操作,对系统用户的专业水平要求不高,便于专业知识储备较少的普通用户接受。并且本系统中增设了仿命令行功能,既可以帮助用户实现对本系统功能的快速了解以及快速使用,也可以调动喜爱命令行的使用者的兴趣。 (3)系统区分了管理员用户和普通用户,管理员用户拥有较多的特权,实现了较简单的基于角色的访问控制,增强了系统安全性和可管理性。 (4)支持用户上传及管理漏洞扫描所用的第三方插件,可以提高漏洞扫描的效率和性能,提高了系统功能的可扩展性。
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