使用BP（burp suite）修改HTTP响应消息

最新推荐文章于 2025-03-20 17:08:40 发布
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本文介绍了如何利用Burp Suite工具拦截HTTP请求，查看并修改响应信息。通过设置Intercept为on，可以捕获到网页加载时的数据包。在Intercept选项中选择Response to this request，随后在Burp Suite中查看并编辑页面响应内容，完成修改后使用forward功能，网页将显示修改后的页面，而不会直接跳转到响应页面。

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网页输入localhost查看

Intercept is on 拦截信息

发现网页一直在加载

然后使用BP查看拦截到的数据包

在action里的do intercept 里点击response to this request

然后点击

 

就能在网页页面不会跳转到响应后的界面的情况下在

BP里查看页面的响应信息，

（如果这里直接点击forward不点击response to this request的话网页会直接跳转到响应后的页面）

 

这里修改完网页信息后forward前进

网页会显示修改后的页面

yumiweitaozi
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本文主要应用到burpsuite的proxy功能模块，用于拦截浏览器的http会话内容。 proxy主要功能模块介绍 intercept 用于显示和修改HTTP请求和响应 http history 显示所有请求产生的细节 websocket history 用于记录WebSockets的数据包，是HTML5中最强大的通信功能，定义了一个全双工的通信信道，只需Web上的一个 Socket即可进行通信，能减少不必要的网络流量并降低网络延迟 options 用于设置代理..
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ooooooih的博客
08-06 1646
不知道各位师傅们在使用BurpSuite时有没有这样的困扰，原生自带的修改请求响应包的功能太难用了，或者根本不支持，比如
burp 修改响应报文
qq_36583958的博客
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caisexi的博客
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使用fiddler修改请求和响应
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1，在命令行输入bpbefore，或者bpafter，或者bpu [url]，或者urlreplace 命令说明： bpbefore：在请求前拦截，可以修改请求和响应，如bpbefore youkuaiyun.com/test.xxx bpafter：在请求后响应前拦截，可以修改响应，如bpafter youkuaiyun.com/test.xxx bpu：可以拦截整个过程，可以修改请求和响应，如bpu csdn
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但注意，这里的“pthread私有变量”不是通过pthread_key_create创建的，使用pthread_key_create创建的pthread-local是无法被bthread_getspecific访问到的，这是两个独立的体系。由于brpc会为每个请求建立一个bthread，server中的bthread-local行为特殊：一个server创建的bthread在退出时并不删除bthread-local，而是还回server的一个pool中，以被其他bthread复用。这对于用户是透明的。
如何用bp对响应数据修改
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04-03
### 使用 BP 方法修改响应数据 在讨论如何通过 BP（可能指 Backpropagation 或其他缩写）来修改响应数据时，可以从以下几个方面展开： #### 1. Fiddler 中的断点功能与 BP 的关联 Fiddler 提供了一种强大的调试工具——断点功能。当提到 `bp` 或者类似的命令时，实际上是指定一种机制用于拦截特定条件下的 HTTP/HTTPS 请求或响应[^1]。具体来说，在输入框中执行如下操作可以触发断点： ```plaintext bpm + 空格 + 请求方法 + 回车 ``` 这会使得满足指定请求方法的流量被暂停下来。 一旦某个请求被捕获并进入断点状态，则可以通过进一步的操作对其进行编辑或者调整其行为模式。例如，如果希望更改服务器返回的数据包内容，则需按照以下流程完成设置：点击菜单栏中的 **Action -> Do Intercept -> Response to this request** 来激活对于当前选中项的捕获选项[^2]。 此时用户即可手动填写新的 body 数据或者其他头部字段信息作为替代方案发送回去给客户端展示出来而不是原始版本的内容了！ #### 2. 利用 BP 网络进行预测和修正 另一方面，“BP”也可能指向另一种技术领域内的概念——即基于反向传播算法 (Back Propagation Algorithm) 构建的人工神经元连接体系结构之一【见引用说明】。这种类型的系统通常用来解决复杂的非线性分类问题以及回归分析任务等等场景下表现优异。 在这种语境之下谈论关于怎样利用此类模型去改变输出结果的话，主要思路应该是先建立好完整的训练样本集；接着采用标准的学习策略让权重参数不断迭代更新直至达到预期效果为止最后再拿新测验实例喂进去看能否获得满意答复就行啦~下面给出一段伪代码表示整个过程大致框架: ```python from sklearn.neural_network import MLPRegressor def train_bp_model(X_train, y_train): model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=500) model.fit(X_train, y_train) return model X_train = ... # 输入特征矩阵 y_train = ... # 对应的目标值向量 model = train_bp_model(X_train, y_train) # 测试阶段 X_test = ... predictions = model.predict(X_test) print(predictions) ``` 这里需要注意的是，尽管上面展示了简单的例子演示如何构建一个多层感知器(MLP)，但在实际工程实践中还需要考虑更多细节部分比如正则化处理防止过拟合现象发生等问题才行哦~ --- #### 总结 无论是从网络抓包层面还是机器学习视角来看待这个问题都有各自不同的解决方案可供选择。前者侧重于即时在线操控已有的通信链路而后者则是离线环境下借助统计学原理挖掘潜在关系从而指导未来决策制定方向等方面发挥重要作用。
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