十大web渗透工具_Windows渗透工具

web渗透测试之攻破登录页面

当我们在做渗透测试时，无论厂商项目还是src众测项目，都会遇到给一堆登录系统的URL，然后让我们自己去测，能不能进去全看天的状况，本文将讲一下怎么突破这种封闭的web系统，从而进行更深层次的渗透 ，学完后你会发现，其实你就是系统管理员。

如果能直接绕过登录系统界面，后面的就比较好做了，目前常见的登录系统绕过方法有：

大部分情况下，系统登录页面都不存在xss，目录遍历，SQL注入等漏洞，这时候最常用的方法就是爆破和猜解登录口令，密码猜解最关键的就是字典要高效准确

https:// down.52pojie.cn/Tools/N etwork_Analyzer/Burp_Suite_Pro_v1.7.31_Loader_Keygen.zip

2.准确的用户名，密码字典是高效破解的重中之重 ，一般都是指定几个常见用户名 ，尝试 top500，top1000进行爆破 字典不必要太大，最重要的是针对性要强 ，下面是top1000：

链接: https:// pan.baidu.com/s/1-XztuB 8YTfpT5aUBVbmbzA 密码: 56pb

3.如果还是不能猜解成功，就要根据目标信息用字典生成器构造针对性的字典来猜解了，推 荐几个比较好的字典生成工具

pydictor：

LandGrey/pydictor

crunch:

crunch - wordlist generator

Cewl:

digininja/CeWL

Cupp:

Mebus/cupp

因为管理员权限较高，通常我都会先进行管理员口令的猜解，总结了一些常见的管理员用户名字典

u链接:/u u https:// pan.baidu.com/s/1sOD1-u whnStaw_LfMOf-sQ /uu密码: 3yqe/u

用此用户名字典，再加上弱口令top1000，同时爆破系统管理员用户名密码

链接: https:// pan.baidu.com/s/1-XztuB 8YTfpT5aUBVbmbzA 密码: 56pb

常见的普通用户用户名是姓名拼音，总结了普通用户字典

TOP3000姓名

u链接:/u u https:// pan.baidu.com/s/1qN9kCF tymP4ugvu3FFkKbA /uu密码: hkzp/u

TOP10w姓名

https:// github.com/rootphantome r/Blasting_dictionary/blob/master/top10W.txt

通常可以选择几个弱口令密码，比如：123456，123abc，111111，然后配合top10w来猜解登陆口令，一些初始化的默认密码也很简单，如果能找到配合top10w通常也能爆出登录口令

现在的业务系统口令传输到后端前都会进行加密处理 ，web常见的加密方式有 md5 加密、sha1 加密、RSA 加密，在此基础上总结了两种破解方式：

1.利用burpsuite的payload processing功能，把字典按照加密方式先加密再发包

2.用字典生成工具生成加密好的字典，然后burp直接加载加密字典

这里推荐的字典生成工具是pydictor，encode功能内置了多种加密算法，调用handler工具直接加密自己的明文字典

如果登录系统设置了IP地址白名单，我们可以通过下面的几个http头字段伪造IP地址，用burp抓包后将下面的某个http头字段加入数据包发送到服务器

pre class="2af0-ea3c-0bf9-f460 prettyprint hljs css" style="padding: 0.5em; font-family: Menlo, Monaco, Consolas, "Courier New", monospace; color: rgb(68, 68, 68); border-radius: 4px; display: block; margin: 0px 0px 1.5em; font-size: 14px; line-height: 1.5em; word-break: break-all; overflow-wrap: break-word; white-space: pre; background-color: rgb(246, 246, 246); border: none; overflow-x: auto;"Client-Ip: 127.0.0.1

X-Client-IP: 127.0.0.1

X-Real-IP: 127.0.0.1

True-Client-IP: 127.0.0.1

X-Originating-IP: 127.0.0.1

X-Forwarded-For: 127.0.0.1

X-Remote-IP: 127.0.0.1

X-Remote-Addr: 127.0.0.1

X-Forwarded-Host: 127.0.0.1/pre

如果在系统登陆界面加上了验证码，那么上面的方法基本上就都失效了，那有什么方法可以绕过验证呢

1.图形验证码不刷新

在一段时间内只要不刷新页面，无论登录失败多少次都不刷新验证码，这个时候就可以使用同一个验证码根据上面的方式进行暴力破解

2.验证码失效

不管在验证码表单输入什么样的数据，都会判断通过，但这种情况很少见

3.图形验证码可被识别，抓包直接可以获得验证码

很多网站的验证码都可以在请求数据包中找到，或者隐藏在request的cookie中，response的源码中，可以利用burpsuite的macros来匹配response中的相应数据，具体的爆破方法参见下文：

burpsuite爆破密码（含验证码） - CSDN博客

4.图形验证码参数直接绕过

对于request数据: user=adminpass=1234vcode=brln，有两种绕过方法：

一是验证码空值绕过，改成 user=adminpass=1234vcode=；

一是直接删除验证码参数，改成 user=adminpass=1234。

5.万能验证码

渗透测试的过程中，有时候会出现这种情况，系统存在一个万能验证码，如0000、9999，只要输入万能验证码，就可以无视验证码进行暴力破解。

6. 验证码可被识别

有些图形验证码加入的像素线条过于简单，使用图形验证码识别工具可以识别出每次更换的验证码，在平常的漏洞挖掘过程中，如果我们发现登录的验证码非常简单且易于识别，那我们就可以尝试使用自动化工具来进行登录破解了，如 PKAV 的 HTTP Fuzzer

7.使用机器学习算法识别验证码

主要是对特定网站的图形验证码训练识别模型，达到一定的准确率就可以调用进行模拟提交图形验证码的值了。可参考以下三篇文章进行学习：

使用KNN算法识别验证码:

http:// nladuo.github.io/2016/0 9/22/%E9%AA%8C%E8%AF%81%E7%A0%81%E7%A0%B4%E8%A7%A3%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9B%9B%E9%83%A8%E6%9B%B2%E4%B9%8B%E4%BD%BF%E7%94%A8K%E8%BF%91%E9%82%BB%E7%AE%97%E6%B3%95/

卷积神经网络识别验证码

http:// nladuo.github.io/2016/0 9/23/%E9%AA%8C%E8%AF%81%E7%A0%81%E7%A0%B4%E8%A7%A3%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9B%9B%E9%83%A8%E6%9B%B2%E4%B9%8B%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/

使用 TensorFlow 训练验证码

http:// nladuo.github.io/2017/0 4/10/%E4%BD%BF%E7%94%A8TensorFlow%E8%AE%AD%E7%BB%83Weibo-cn%E9%AA%8C%E8%AF%81%E7%A0%81/

对于网站要求输入手机号，接收手机短信并校验短信验证码是否正确进行登录的系统，突破的主要思路有：

1.短信验证码生命期限内可暴力枚举

在验证码还未过期的时间段内，可枚举全部的纯四位数字、六位数字等较简单的短信验证码；

2. 短信验证码在数据包中返回

和图形验证码一样，在response中可以直接获取到短信验证码。

3. 修改请求数据包参数或 Cookie 值绕过

比如有 post 数据包：mobile=12435437658userid=123456, Cookie中有：codetype=1

在特定步骤，修改 mobile=自己的手机号，自己手机就可以收到别人的验证码，后面再用别人的手机号和接收到的验证码登录；

修改 Cookie 中可疑的参数和值，进行绕过，比如上面修改 codetype=0；

4. 修改返回包绕过

提交错误的短信验证码，返回包中有： status=false，在Burpsuite中修改为 status=true，即可绕过前端判断，成功进入系统。具体还要结合实际的场景，灵活操作。

web系统登陆页面看似铜墙铁壁，但其实只要梳理一遍思路，右键看过每一行网站源码，弄懂每个参数的意义，查看每一个js文件，就会发现其实自己就是系统管理员，只是我把密码忘了，现在我要用上面的方式进入。

如何进行Web渗透测试

什么是渗透测试？

渗透测试，是渗透测试工程师完全模拟黑客可能使用的攻击技术和漏洞发现技术，对目标网络、主机、应用的安全作深入的探测，发现系统最脆弱的环节。

如何进行Web渗透测试？

完整web渗透测试框架当需要测试的web应用数以千计，就有必要建立一套完整的安全测试框架，流程的最高目标是要保证交付给客户的安全测试服务质量。

1、立项：项目建立，时间安排，人力分配，目标制定，厂商接口人确定；

系统分析威胁分析：针对具体的web应用，分析系统架构、使用的组件、对外提供的接口等，以STRIDE为威胁模型进行对应的安全威胁分析，输出安全威胁分析表，重点关注top3威胁；

制定测试用例：根据威胁分析的结果制定对应的测试用例，测试用例按照模板输出，具备可执行性；

测试执行漏洞挖掘：测试用例执行发散测试，挖掘对应的安全问题or漏洞；

问题修复回归测试：指导客户应用开发方修复安全问题or漏洞，并进行回归测试，确保安全问题or漏洞得到修复，并且没有引入新的安全问题；

项目总结评审：项目过程总结，输出文档评审，相关文档归档。

2、Web应用的渗透测试流程

主要分为3个阶段，分别是：信息收集→漏洞发现→漏洞利用，下面仔细分析一下各个阶段流程：

一、信息收集

在信息收集阶段，我们需要尽量多的收集关于目标web应用的各种信息，比如：脚本语言的类型、服务器的类型、目录的结构、使用的开源软件、数据库类型、所有链接页面，用到的框架等

脚本语言的类型：常见的脚本语言的类型包括：php、asp、aspx、jsp等

测试方法：

1 爬取网站所有链接，查看后缀

2 直接访问一个不存在页面后面加不同的后缀测试

3 查看robots.txt，查看后缀

服务器的类型：常见的web服务器包括：apache、tomcat、IIS、ngnix等

测试方法：

1 查看header，判断服务器类型

2 根据报错信息判断

3 根据默认页面判断

目录的结构：了解更多的目录，可能发现更多的弱点，如：目录浏览、代码泄漏等。

测试方法

1 使用字典枚举目录

2 使用爬虫爬取整个网站，或者使用google等搜索引擎获取

3 查看robots.txt是否泄漏

使用的开源软件：我们如果知道了目标使用的开源软件，我们可以查找相关的软件的漏洞直接对网站进行测试。

测试方法

指纹识别（网络上有很多开源的指纹识别工具）

数据库类型：对于不同的数据库有不同的测试方法。

测试方法

1 使应用程序报错，查看报错信息

2 扫描服务器的数据库端口（没做NAT且防火墙不过滤时有效）

所有链接页面：这个跟前面的获取目录结构类似，但是这个不只是获取网站的所有功能页面，有时候还可以获取到管理员备份的源码。

测试方法

1 使用字典枚举页面

2 使用爬虫爬取整个网站，或者使用google等搜索引擎获取

3 查看robots.txt是否泄漏

用到的框架：很多网站都利用开源的框架来快速开发网站，所以收集网站的框架信息也是非常关键的。

测试方法

指纹识别（网络上有很多开源的指纹识别工具）

二、漏洞发现

在这个阶段我们在做测试的时候要对症下药，不能盲目的去扫描，首先要确定目标应用是否使用的是公开的开源软件，开源框架等、然后在做深一度的漏洞扫描。

关于开源软件的漏洞发现

开源的软件：常见的开源软件有wordpress、phpbb、dedecms等

开源的框架：常见的开源框架有Struts2、 Spring MVC、ThinkPHP等

中间件服务器：常见的中间件服务器有jboss、tomcat、Weblogic等

数据库服务：常见的数据库服务mssql、mysql、oracle、redis、sybase、MongoDB、DB2等

对于开源软件的测试方法

1 通过指纹识别软件判断开源软件的版本信息，针对不同的版本信息去开放的漏洞数据库查找相应版本的漏洞进行测试

2 对于默认的后台登录页、数据库服务端口认证等入口可以进行简单的暴力破解、默认口令尝试等操作

3 使用开源的漏洞发现工具对其进行漏洞扫描，如：WPScan

关于自主开发的应用

手动测试：这个阶段，我们需要手工测试所有与用户交互的功能，比如：留言、登入、下单、退出、退货、付款等操作

软件扫描：使用免费的软件扫描，如：appscan、wvs、netsparker，burp等

可能存在的漏洞

Owasp关键点

代码安全之上传文件

代码安全之文件包含

代码安全之SSRF

逻辑漏洞之密码重置

逻辑漏洞之支付漏洞

逻辑漏洞之越权访问

平台安全之中间件安全

三、漏洞利用

针对不同的弱点有不同的漏洞利用方式，需要的知识点也比较多。一般这个阶段包括两种方式，一种是手工测试，一种是工具测试

手工测试

手工测试是通过客户端或服务器访问目标服务，手工向目标程序发送特殊的数据，包括有效的和无效的输入，观察目标的状态、对各种输入的反应，根据结果来发现问题的漏洞检测技术。手工测试不需要额外的辅助工具，可由测试者独立完成，实现起来比较简单。但这种方法高度依赖于测试者，需要测试者对目标比较了解。手工测试可用于Web应用程序、浏览器及其他需要用户交互的程序。

这种方式对于有特殊过滤等操作，或者网络上没有成型的利用工具的时候可以使用。

工具测试

网络上有很多好用的免费利用工具，比如针对sql注入的sqlmap、针对软件漏洞的matesploit等。

最受欢迎的软件安全性测试工具有哪些？

之前在做 国内软件测试现状调查 之时，因为安全性测试工具太多，结果显示其分布比较广，填写“其它”占的比重很高（66%），为此专门做了一个调查 ，虽然收集的有效反馈不多（不到100），但基本反映了测试工具的使用现状。

1. 从总体看，（静态的）代码分析工具和（动态的）渗透测试工具应用还是比较普遍 ，超过60%，而且渗透测试工具（73.68%）略显优势，高出10%。模糊测试工具，可能大家感觉陌生，低至16%，但它在安全性、可靠性测试中还是能发挥作用的。从理论上看，代码分析工具应该能达到95%以上，因为它易用，且安全性已经是许多公司的红线，得到足够重视。 希望以后各个公司能够加强代码分析工具和模糊测试工具的应用。

2. Java代码安全性分析工具前三名是 ： IBM AppScan Source Edition（42.11%）、Fotify Static Code Analyzer（36.84%）、Findbugs（26.32%） ，而JTest、PMD等没进入前三名，虽然和第3名差距不大，只有5%左右。也有公司使用Checkmarx，不在此调查中。Coverity也支持Java，可能Java的开源工具较多，人们很少用它。

3. C/C++代码安全性分析工具前三名是 ： C++Test（38.89%）、IBM AppScan Source Edition（38.89%）、Fotify Static Code Analyzer（27.78%）、Visual Studio（27.78%） 。Coverity、CppCheck、LDRA Testbed 没能进入前三名，可能LDRA Testbed比较贵，关键的嵌入式软件采用比较多，而Coverity Cloud针对Github等上面的代码有免费服务（），大家可以尝试应用。

4. JavaScript代码安全性分析工具应用最多的是 Google's Closure Compiler，其次是JSHint，也有的公司用Coverity来进行JS的代码分析。

5. Python代码安全性分析工具应用最多的是Pychecker ，其次是PyCharm，而Pylint使用比较少，也有几个公司用Coverity来进行Python的代码分析。

6. Web应用安全性测试的商用工具中，IBM AppScan异军突起 ，高达70%的市场，其它商用工具无法与它抗衡，第2名SoapUI和它差距在50%以上，HP webInspect 不到10%。

7. Web应用安全性测试的开源工具中，Firebug明显领先 ，将近50%，比第2名OWASP ZAP高12%，第三名是Firefox Web Developer Tools，超过了20%。

8. Android App的安全性测试工具中，Android Tamer领先 ，将近30%，比第2、3名AndroBugs、Mobisec、Santoku高15%左右。也有用其它不在调查项中的工具，总体看，Android App安全性测试工具分布比较散。

9. 网络状态监控与分析工具中，Wireshark遥遥领先，超过70%。 其次就是Tcpdump、Burp Suite，占30%左右。网络状态监控与分析工具挺多的，但从这次调查看，越来越集中到几个工具中，特别是Wireshark功能强，覆盖的协议比较多，深受欢迎。

10. SQL注入测试工具排在前三位的：SQLInjector、SQL Power Injector、OWASP SQLiX， 三者比较接近，差距在6%左右。其它两项工具Pangolin、SQLSqueal也占了10%，而Antonio Parata、Blind SQL Injections、Bsqlbf-v2、Multiple DBMS Sql Injection、Sqlninja几乎没什么人用。

安全性测试工具很多，还包括黑客常用的一些工具，如暴力破解口令工具、端口扫描工具、防火墙渗透工具、渗透测试平台等。从某种意义看，它们超出软件范畴，更多属于网络空间安全、密码学等范畴，在此就不展开了。概括起来最受欢迎的软件安全性测试工具有：

比较好的web安全扫描工具有哪些

随着网站业务所承载内容的日益增多且重要性日益增强，网站本身的价值也越来越大，随之由网站漏洞带来的安全性问题也愈发严峻。新开通网站、新增专栏的准入质量评估，网站系统日常运行状况的检查预防和风险掌控，这些已成为各行业每年安全大检查中的关键要素。作为具体落实定期检查工作的安全人员，也急需选择一款优秀的网站扫描产品进行高效彻底的Web脆弱性评估检查，而如何选择一款真正实用的产品成为一个比较纠结的难题。

常见Web扫描方案的优劣势

目前常见的支持Web扫描解决方案的产品有很多，大家比较熟悉的有集成Web扫描模块的多合一系统扫描器，网上可免费下载的开源扫描器软件以及近几年刚崭露头角的独立Web扫描器产品等，都可以进行一定程度的Web安全扫描和漏洞发现。那么面对如此琳琅满目的选择时，大家如何细致区分辨识其差异，就需严格立足于实际需要，最终做出最佳的判断。

多合一的系统扫描器，通常会集主机扫描、配置核查、Web扫描及弱口令扫描于一身，是一款强大全面的多功能产品。但多合一的高度封装导致其在进行安全扫描时，除不能分配全部计算资源在Web扫描方面，扫描引擎自身还要兼顾到全方位的权衡与调优。反观目标Web应用呈现的种类多样性、规模庞大性和运行特殊性，在面对动辄上万、十万甚至百万级别网页数量的网站时，这种多合一产品就表现得差强人意，使用起来有种牛拉火车的感觉;同时，高效执行扫描评估就必须具备高并发的网页链接爬虫识别和Web插件交互逻辑判断能力，这一现实的冲突导致多合一扫描器在Web扫描及性能体验方面效果平平，优势不突出。

网上开源的Web扫描器软件，尽管完全免费并可以发现一些基本的漏洞信息，但其在第一时间发现新爆Web漏洞和漏洞趋势跟踪分析、修补方面，完全不具备后期支撑能力。而且在人性化设计及低学习门槛方面也存在太多先天的不足，其性能与稳定性更是与商业软件相差甚远。

面对综上同类产品，困惑于Web扫描场景需求种种局限的我们，很欣喜地看到了近几年声名鹊起的Web扫描器产品。它作为一款自动化评估类工具，依据制定的策略对Web应用系统进行URL深度发现并全面扫描，寻找出Web应用真实存在的安全漏洞，如跨站点脚本、SQL注入，命令执行、目录遍历和不安全的服务器配置。Web扫描器产品可以通过主动生成统计分析报告来帮助我们正确了解Web应用漏洞的详细分布、数量和风险优先级，并对发现的安全漏洞提出相应有力的改进意见供后续修补参考，是帮助我们高效彻底地进行Web脆弱性评估检查的坚实利器。

Web扫描器的三个误区

针对现有市面上诸多品牌的Web扫描器，大家在评价它们孰优孰劣时时常过于片面极端，主要表现为三个认识误区。

误区1：多就是好!

认为漏洞库条目多，检查出来的漏洞多就是好。Web扫描器面对庞大繁多、千差万别的应用系统，为提升检测性能，多采用高效率的Web通用插件，以一扫多，其不再局限于某个专门应用系统，深层次聚合归并，尽可能多地发现多种应用系统的同类漏洞。同时，对于扫描出来的非误报漏洞，若同属某一页面不同参数所致的相同漏洞，归纳整理，让最终呈现的漏洞报表简约而不简单，避免数量冗余、杂乱无章。故若以毫无插件归并能力，仅靠大量专门Web系统插件、罗列各类漏洞列表数量多来博取赞许的Web扫描器，其本质存在太多的不专业性。

误区2：快就是好!

认为扫描速度快耗时短的就是好。网站规模日趋复杂，日常检查时我们期待Web扫描器能有更高效率地完成扫描任务，这点无可厚非，但检查的本质是要最大限度地提前发现足够多的漏洞，并第一时间制定后续相应的修补计划。故在面对同一目标站点时，Web扫描器若能在单位时间内检测出来的有效存在漏洞数越多，这个快才是真的好。

误区3：小就是好!

认为扫描过程中对目标业务影响小就是好!这句话本身也没有问题，只要Web扫描器在执行扫描过程中，对目标系统负载响应和网络链路带宽占用，影响足够小，也就是我们常说的“无损扫描”，它就具备了一款优秀Web扫描器应有的先决条件。但是，这必须是在能最大限度发现Web漏洞的前提下才能考虑的关键因素，脱离这个产品本质，就本末倒置了。

五个基本评优标准

那么，评优一款Web扫描器，我们该从何处着手?具体的判断标准有哪些呢?

全——识别种类繁多的Web应用，集成最全的Web通用插件，通过全面识别网站结构和内容，逐一判断每一种漏洞可能性，换句话说，漏洞扫描的检测率一定要高，漏报率务必低，最终才能输出全面详尽的扫描报告。这就要求其在Web应用识别方面，支持各类Web语言类型(php、asp、.net、html)、应用系统类型(门户网站、电子政务、论坛、博客、网上银行)、应用程序类型(IIS、Apache、Tomcat)、第三方组件类型(Struts2、WebLogic、WordPress)等;插件集成方面，支持国际标准漏洞分类OWASP TOP 10和WASC插件分类模板，允许自定义扫描插件模板，第一时间插件更新速度等。

准——较高的漏洞准确性是Web扫描器权威的象征，可视化分析可助用户准确定位漏洞、分析漏洞。而误报是扫描类产品不能回避的话题。Web扫描器通过通用插件与目标站点任一URL页面进行逻辑交互，通过可视化的漏洞跟踪技术，精准判断和定位漏洞，并提供易读易懂的详细整改分析报告。除此之外，一款好的Web扫描器还要更具人性化，在漏洞发现后，允许扫描者进行手工、自动的漏洞批量验证，进而双重保障较高的准确性结果。

快——快速的扫描速度，才能在面对越来越大的网站规模，越发频繁的网站检查时游刃有余，进度保障。一款快速的Web扫描器除了有强劲马力的扫描引擎，高达百万/天的扫描速度，还要具备弹性灵活的集群扫描能力，任意增添扫描节点，轻松应对可能苛刻的扫描周期时间要求。

稳——稳定可靠的运行过程，对目标环境近乎零影响的Web扫描器，才能在诸行业大面积投入使用，特别是一些对业务影响要求苛刻的行业会更受青睐，毕竟没有人能够接受一款评估类产品，会对目标造成额外的损伤。市面上现在已有一些Web扫描器产品，其通过周期探寻目标系统，网络链路，自身性能负载等机制，依据目标环境的负载动态变化而自动调节扫描参数，从而保障扫描过程的足够稳定和几乎零影响。此外，随着网站规模，检查范围的不断扩大，保证持续稳定的扫描执行和统计评估，尽量避免扫描进度的半途而废，也提出了较高的可靠性运行要求。

易——人性化的界面配置，低成本的报表学习和强指导性修补建议。尤其是漏洞分布详情和场景重现方面，市面上大多数Web扫描器的报表都需要专业安全人员的二次解读后，普通的安全运维检查人员才能看懂，才知道长达百页报表给出的重要建议和下一步的具体修补措施，这无疑给使用者造成了较高的技术门槛，那么如何解决此易读、易用问题，就成为评定其优劣与否的一个重要指标。

总之，一款优秀的Web扫描器产品，它需要严格恪守五字核心方针，全、准、快、稳、易，做到全方位均衡，这样才能做到基本优秀。同时，随着网站检查诉求的日益多元化，它若能附带一些差异化特性，满足大家不同场景的网站安全运维扫描要求，如网站基本信息搜集，漏洞全过程时间轴跟踪，逐步可视化的漏洞验证和场景重现，自动修补直通车等，定会大大增加该款扫描器的评优力度。

如何系统学习web安全，web渗透测试

首先得清楚web安全/web渗透是什么：模拟黑客攻击，利用黑客技术，挖掘漏洞，提出修复建议。

涉及到的技术有：数据库/网络技术/编程技术/操作系统/渗透技术/攻防技术/逆向技术/SRC漏洞平台/ctf经验。。

岗位能力要求：

1、熟练使用awvs、nessus、metasploit、burpsuite等安全测试工具，并对其原理有一定了解

2、熟悉OWASP中常见的web安全漏洞、业务逻辑漏洞及其原理

3、熟悉渗透测试技术的整体流程，具备独立开展渗透工作的能力；

4、熟悉linux系统操作，了解常见web中间件、数据库、服务器相关漏洞

5、至少掌握一种编程语言，能够开发用于辅助日常工作的脚本

6、具备一定的php或java代码审计能力，能够对公开漏洞进行分析

7、具备良好的逻辑思维、沟通技巧及团队协作能力

8、已取得信息安全等级测评师证书的优先。（NISP）

想要系统的学习web渗透，可以参考企业对人才的要求进行学习。

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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