黑盒渗透测试工具_黑盒测试属于渗透测试吗

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• 1、在对一个网站进行渗透测试时要用到哪些工具
• 2、黑盒、白盒和灰盒测试的基本概念?
• 3、渗透测试。黑盒测试怎样转渗透测试，学要学习什么？
• 4、Python渗透测试工具都有哪些

在对一个网站进行渗透测试时要用到哪些工具

要做网站渗透测试，首先我们要明白以下几点：

1、什么叫渗透测试？

渗透测试最简单直接的解释就是：完全站在攻击者角度对目标系统进行的安全性测试过程。

2、进行渗透测试的目的？

了解当前系统的安全性、了解攻击者可能利用的途径。它能够让管理人员非常直观的了解当前系统所面临的问题。

3、渗透测试是否等同于风险评估？

不是，你可以暂时理解成渗透测试属于风险评估的一部分。事实上，风险评估远比渗透测试复杂的多，它除渗透测试外还要加上资产识别，风险分析，除此之外，也还包括了人工审查以及后期的优化部分。

4、渗透测试是否就是黑盒测试？

否，很多技术人员对这个问题都存在这个错误的理解。渗透测试不只是要模拟外部黑客的入侵，同时，防止内部人员的有意识（无意识）攻击也是很有必要的。

5、渗透测试涉及哪些内容?

技术层面主要包括网络设备，主机，数据库，应用系统。另外可以考虑加入社会工程学（入侵的艺术/THE ART OF INTRUSION）。

6、渗透测试有哪些不足之处？

主要是投入高，风险高。而且必须是专业的网络安全团队（或公司，像网堤安全）才能相信输出的最终结果。

看完以上内容，相信大家已经明白渗透测试是不能光靠工具的，还要有专业的人员才行。推荐还是选择专攻网络安全这一块的公司或团队进行。

黑盒、白盒和灰盒测试的基本概念?

黑盒、白盒和灰盒测试的基本概念

1. 黑盒测试

黑盒测试也称功能测试或数据驱动测试，它是在已知产品所应具有的功能，通过测试来检测每个功能是否都能正常使用，在测试时，把程序看作一个不能打开的黑盆子，在完全不考虑程序内部结构和内部特性的情况下，测试者在程序接口进行测试，它只检查程序功能是否按照需求规格说明书的规定正常使用，程序是否能适当地接收输入数锯而产生正确的输出信息，并且保持外部信息（如数据库或文件）的完整性。

黑盒测试方法主要有等价类划分、边值分析、因—果图、错误推测等，主要用于软件确认测试。“黑盒”法着眼于程序外部结构、不考虑内部逻辑结构、针对软件界面和软件功能进行测试。“黑盒”法是穷举输入测试，只有把所有可能的输入都作为测试情况使用，才能以这种方法查出程序中所有的错误。实际上测试情况有无穷多个，人们不仅要测试所有合法的输入，而且还要对那些不合法但是可能的输入进行测试。

2. 白盒测试

白盒测试也称结构测试或逻辑驱动测试，它是知道产品内部工作过程，可通过测试来检测产品内部动作是否按照规格说明书的规定正常进行，按照程序内部的结构测试程序，检验程序中的每条通路是否都有能按预定要求正确工作，而不顾它的功能，白盒测试的主要方法有逻辑驱动、基路测试等，主要用于软件验证。

“白盒”法全面了解程序内部逻辑结构、对所有逻辑路径进行测试。“白盒”法是穷举路径测试。在使用这一方案时，测试者必须检查程序的内部结构，从检查程序的逻辑着手，得出测试数据。贯穿程序的独立路径数是天文数字。但即使每条路径都测试了仍然可能有错误。第一，穷举路径测试决不能查出程序违反了设计规范，即程序本身是个错误的程序。第二，穷举路径测试不可能查出程序中因遗漏路径而出错。第三，穷举路径测试可能发现不了一些与数据相关的错误。

3. 灰盒测试

灰盒测试，确实是介于二者之间的，可以这样理解，灰盒测试关注输出对于输入的正确性，同时也关注内部表现，但这种关注不象白盒那样详细、完整，只是通过一些表征性的现象、事件、标志来判断内部的运行状态，有时候输出是正确的，但内部其实已经错误了，这种情况非常多，如果每次都通过白盒测试来操作，效率会很低，因此需要采取这样的一种灰盒的方法。

灰盒测试结合了白盒测试盒黑盒测试的要素。它考虑了用户端、特定的系统知识和操作环境。它在系统组件的协同性环境中评价应用软件的设计。

灰盒测试由方法和工具组成，这些方法和工具取材于应用程序的内部知识盒与之交互的环境，能够用于黑盒测试以增强测试效率、错误发现和错误分析的效率。

灰盒测试涉及输入和输出，但使用关于代码和程序操作等通常在测试人员视野之外的信息设计测试。

渗透测试。黑盒测试怎样转渗透测试，学要学习什么？

要学的有很多，白盒测试复杂些，要求编程能力，能够看懂代码，白盒测试主要由开发人员来做，具体的要求要看产品使用哪种语言开发，当然也可以使用一些工具来做代码审查之类，如XUnit……

黑盒测试可以不用关心程序的内部设计，只需关注输入输出即可，很多公司都是以黑盒测试为主的，要了解软件测试的基础知识，如：软件测试用例设计方法（等价类划分法、边界值分析法……）

对于新手，可以看自己的能力，如果开发能力较强，可以从白盒测试入手，但不管哪种测试，都需要软件测试的基础知识，如测试流程、测试方法……

Python渗透测试工具都有哪些

网络

Scapy, Scapy3k: 发送，嗅探，分析和伪造网络数据包。可用作交互式包处理程序或单独作为一个库

pypcap, Pcapy, pylibpcap: 几个不同 libpcap 捆绑的python库

libdnet: 低级网络路由，包括端口查看和以太网帧的转发

dpkt: 快速，轻量数据包创建和分析，面向基本的 TCP/IP 协议

Impacket: 伪造和解码网络数据包，支持高级协议如 NMB 和 SMB

pynids: libnids 封装提供网络嗅探，IP 包碎片重组，TCP 流重组和端口扫描侦查

Dirtbags py-pcap: 无需 libpcap 库支持读取 pcap 文件

flowgrep: 通过正则表达式查找数据包中的 Payloads

Knock Subdomain Scan: 通过字典枚举目标子域名

SubBrute: 快速的子域名枚举工具

Mallory: 可扩展的 TCP/UDP 中间人代理工具，可以实时修改非标准协议

Pytbull: 灵活的 IDS/IPS 测试框架（附带超过300个测试样例）

调试和逆向工程

Paimei: 逆向工程框架，包含PyDBG, PIDA , pGRAPH

Immunity Debugger: 脚本 GUI 和命令行调试器

mona.py: Immunity Debugger 中的扩展，用于代替 pvefindaddr

IDAPython: IDA pro 中的插件，集成 Python 编程语言，允许脚本在 IDA Pro 中执行

PyEMU: 全脚本实现的英特尔32位仿真器，用于恶意软件分析

pefile: 读取并处理 PE 文件

pydasm: Python 封装的libdasm

PyDbgEng: Python 封装的微软 Windows 调试引擎

uhooker: 截获 DLL 或内存中任意地址可执行文件的 API 调用

diStorm: AMD64 下的反汇编库

python-ptrace: Python 写的使用 ptrace 的调试器

vdb/vtrace: vtrace 是用 Python 实现的跨平台调试 API, vdb 是使用它的调试器

Androguard: 安卓应用程序的逆向分析工具

Capstone: 一个轻量级的多平台多架构支持的反汇编框架。支持包括ARM,ARM64,MIPS和x86/x64平台

PyBFD: GNU 二进制文件描述(BFD)库的 Python 接口

Fuzzing

Sulley: 一个模糊器开发和模糊测试的框架，由多个可扩展的构件组成的

Peach Fuzzing Platform: 可扩展的模糊测试框架(v2版本 是用 Python 语言编写的)

antiparser: 模糊测试和故障注入的 API

TAOF: (The Art of Fuzzing, 模糊的艺术)包含 ProxyFuzz, 一个中间人网络模糊测试工具

untidy: 针对 XML 模糊测试工具

Powerfuzzer: 高度自动化和可完全定制的 Web 模糊测试工具

SMUDGE: 纯 Python 实现的网络协议模糊测试

Mistress: 基于预设模式，侦测实时文件格式和侦测畸形数据中的协议

Fuzzbox: 媒体多编码器的模糊测试

Forensic Fuzzing Tools: 通过生成模糊测试用的文件，文件系统和包含模糊测试文件的文件系统，来测试取证工具的鲁棒性

Windows IPC Fuzzing Tools: 使用 Windows 进程间通信机制进行模糊测试的工具

WSBang: 基于 Web 服务自动化测试 SOAP 安全性

Construct: 用于解析和构建数据格式(二进制或文本)的库

fuzzer.py(feliam): 由 Felipe Andres Manzano 编写的简单模糊测试工具

Fusil: 用于编写模糊测试程序的 Python 库

Web

Requests: 优雅，简单，人性化的 HTTP 库

HTTPie: 人性化的类似 cURL 命令行的 HTTP 客户端

ProxMon: 处理代理日志和报告发现的问题

WSMap: 寻找 Web 服务器和发现文件

Twill: 从命令行界面浏览网页。支持自动化网络测试

Ghost.py: Python 写的 WebKit Web 客户端

Windmill: Web 测试工具帮助你轻松实现自动化调试 Web 应用

FunkLoad: Web 功能和负载测试

spynner: Python 写的 Web浏览模块支持 Javascript/AJAX

python-spidermonkey: 是 Mozilla JS 引擎在 Python 上的移植，允许调用 Javascript 脚本和函数

mitmproxy: 支持 SSL 的 HTTP 代理。可以在控制台接口实时检查和编辑网络流量

pathod/pathoc: 变态的 HTTP/S 守护进程，用于测试和折磨 HTTP 客户端

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