Fpicker是一款基于Frida的模糊测试套件,可以帮助广大研究人员以多种模式来进行渗透测试,例如AFL++模式或被动追踪模式等。值得一提的是,该工具可以在所有支持Firda的系统平台上运行。
网上关于安全狗的sql绕过研究,大多数是fuzz绕过的帖子,fuzz方法常常使用注释绕过,涉及到数据库特性,而且广泛用于注释语法的星号(*)可能会被网站自带的防恶意代码模块拦截了,在实践中体验不好。太多fuzz过waf的文章,多数是使用注释绕过,在我看来,所有fuzz绕过,本质就是正则匹配逃逸。
区别于其它登录框漏洞分类文章,本文从实战出发,根据经验,从各种可能情况带你打完一个登录框。
写在前面: fuzzDB看字面意思就知道,他是一个用于fuzz网站的库。类似于wwwscan之类工具的字典,但是他的过人之处是他是“开源”的,会有很多大神帮你维护一个字典,想想都心旷神怡啊。 正文: 自从写了一个FuzzDB的介绍之后,基友们纷纷表示想看到关于这款工具的更多细节。这篇文章介绍了,FuzzDB中我最喜欢的几个特性以及怎样使用它们。如果下面的内容还不能让你满足,或者你想在新的文章中看到什么,请给我留言。 Exploiting Local File Inclusion(本地文件包含) 在进行本地文
一个好用的字典对于一个做渗透行业的人来说再重要不过了。之前一直苦于没有合适的字典,现在GitHub上发现的一个非常棒的Web Pentesting Fuzz 字典项目,该项目收集的字典内容非常全面,而且项目作者也一直在更新字典内容,赶紧Get收藏!
看了那么多漏洞挖掘文章为什么还是挖不到漏洞?其实大多数的漏洞挖掘文章可能只能算漏洞复现文章。在这种web环境下,我觉得难的不是怎么测一个漏洞点,而是怎么找一个漏洞点。本文从挖洞过程的思路出发,完整讲述如何从0到1拿一个高危信息泄露。
因为我之前是在burpsuite里怼着接口去掉cookie测未经授权访问的,基本算是灰盒测试。
1988年,在威斯康星大学Barton Miller教授的计算机实验课上(http://pages.cs.wisc.edu/~bart/fuzz/CS736-Projects-f1988.pdf),首次提出Fuzz生成器(Fuzz Generator)的概念,用于测试Unix程序的健壮性,即用随机数据来测试程序直至崩溃。因此,Barton Miller教授也被多数人尊称为"模糊测试之父"。但是,当时更多是为了验证代码质量和程序的稳定性,而非专门用于挖掘安全漏洞,真正用于软件安全漏洞挖掘的开端要从下面两件事说起。
之前GitHub上有人整理过一个叫Awesome-Fuzzing的资料,整理了关于Fuzzing技术的电子书、视频、工具、教程以及用于练习的漏洞程序。整体上不错,但工具上还是不够全,有些不错且希望阅读代码学习的工具,发现未在其中,因此重新整理出下面这一份资源,其中有些还曾二次开发过,有些是还未来得及学习的,写出来权且当作学习计划。
路由器、防火墙、NAS和摄像头等由于功能复杂,为方便交互一般都会提供web管理服务,和服务器web相比,IOT的web功能较为简单,也就避免了一些复杂功能存在的漏洞,但是由于嵌入式设备的硬件瓶颈,设备自身的安全检测与防护能力有限,也就增加了其安全风险。 IoT Web服务 IOT web常采用开源框架+自研模块的方式,漏洞特点也较为明显: (一) 自研CGI模块中存在漏洞的概率较高,漏洞差异性大 (二) 开源框架(可能的)漏洞广泛存在各种设备,漏洞同源性强 虽然具体漏洞存在差异,但常见的大致分为几类。 2.
JS开发的WEB应用和PHP,JAVA,NET等区别在于即没有源代码,也可以通过浏览器的查看源代码获取真实的点。获取URL,获取JS敏感信息,获取代码传参等,所以相当于JS开发的WEB应用属于白盒测试(默认有源码参考),一般会在JS中寻找更多的URL地址,在JS代码逻辑(加密算法,APIkey配置,验证逻辑等)进行后期安全测试。
wtf (https://github.com/0vercl0k/wtf) 是一种分布式、代码覆盖引导、可定制、基于快照的跨平台模糊器,设计用于 fuzz 在 Microsoft Windows 平台上运行的用户模式或内核模式的目标。
某个星期六的晚上,我还在挖 edusrc ,刚 getshell 内网漫游完(纯属放屁哈哈哈)准备下机睡觉,修君表哥给我发了某站(表哥们懂的,疯狂暗示),
前几天刚见人发了《一个登录框引发的血案》,而常规的爆破有风控和各种变态验证码,或者大型的电商都会用SSO实现登录,密码找回逻辑看似天衣无缝,又或者采用第三方的Oauth授权。往往这些常规的东西已经被人测了千万遍。怎么才能另寻奇辟,找寻新的大陆呢?分享一次SRC挖掘过程中,遇到一堆的登录框。通过对目录的fuzz发现了一些不正常的特征。通过这些不正常特性引发的思考(胡思乱想)和正确的防护措施。
今天StarLabs 发布了他们之前在天府杯上用的adobe pdf 完整exploit,该漏洞是一个 JS API UAF漏洞,利用代码公布在github上,以及利用思路分析文章:https://starlabs.sg/blog/2020/04/tianfu-cup-2019-adobe-reader-exploitation/
Craw*py是一款功能强大的内容发现工具,该工具基于Python语言开发,具备良好的跨平台特性,可以帮助广大研究人员轻松扫描并识别目标中的文件内容。
jQuery Validate 插件为表单提供了强大的验证功能,让客户端表单验证变得更简单,同时提供了大量的定制选项,满足应用程序各种需求。该插件捆绑了一套有用的验证方法,包括 URL 和电子邮件验证,同时提供了一个用来编写用户自定义方法的 API。所有的捆绑方法默认使用英语作为错误信息,且已翻译成其他 37 种语言。
本文针对js漏洞挖掘,其实从JavaScript中挖掘,也就是在js中挖掘敏感的接口漏洞,我们一共需要两个步骤,一个是通过工具进行js搜集,第二步就要利用工具进行js中敏感接口提取。
起初以为是任意文件包含能RCE了,后来测试发现只是拼接读取了远程资源站的图片,原本都想着放弃了
通过读取js文件,发现后台。然后查看用户名规则,进行爆破。最开始爆破一个,提示已过期,然后根据长度规则,特定去尝试。爆破出一个,然后进行文件上传。
ParamSpider是一款功能强大的Web参数挖掘工具,广大研究人员可以利用ParamSpider来从Web文档的最深处挖掘出目标参数。
通过读取js文件,发现后台。然后查看用户名规则,进行爆破。最开始爆破一个,提示已过期,然后根据长度规则,特定去尝试。爆破出一个。然后进行文件上传
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2019年7月30-31日,第五届互联网安全领袖峰会(CSS 2019)在北京开幕。作为前沿技术安全研究团队代表,Tencent Blade Team两位高级安全研究员受邀登台,探讨如何挖掘语法解析器规则漏洞。 许多基础软件中都包含有语法解析部分,一旦出现规则漏洞影响,范围极大,而这块领域的安全研究相对较为缺乏,此次Tencent Blade Team对如何挖掘语法解析器规则漏洞做了从理论到实战的详细分析,并提出了如何编写安全的规则建议。 Tencent Blade Team由腾讯安全平台部成立,专注
Python是一种很棒的编程语言。事实上,它还是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次证明了它在数据科学职位中的实用性。整个Python及其库的生态系统使其成为全世界用户(初学者和高级)的合适选择。
顾翔老师开发的bugreport2script开源了,希望大家多提建议。文件在https://github.com/xianggu625/bug2testscript,
爆破脚本/工具 名称 简介 Github地址 t14m4t 自动探测开放端口并暴力破解攻击。 https://github.com/MS-WEB-BN/t14m4t 信息搜集 名称 简介 Github地址 AppInfoScanner 对android、ios、web文件/网址进行自动化信息搜集 https://github.com/kelvinBen/AppInfoScanner DBJ-大宝剑 企业组织架构、子域名、Web资产梳理、Web指纹识别、ICON_Hash资产匹配 https://githu
在本文中,我们将介绍一些用于数据科学方面的Python库,它们并不像pandas、scikit-learn 和 matplotlib那么知名,但一样非常实用的库。欢迎大家评论区补充~
0x00 AFL 基础 American Fuzz Lop简称 AFL,是一款模糊测试工具。模糊测试(Fuzzing),是一种通过向目标系统提供非预期的输入并监视异常结果来发现软件漏洞的方法。通常的流程:提供一个正常的输入;修改一部分内容;输入给程序;观察程序的处理过程是否异常。 环境 Ubuntu 16.04 LTS X86_64 安装 apt install afl 如果大家需要较新版本的AFL,也可通过AFL的官网下载源码自行编译。http://lcamtuf.coredump.cx/afl/rel
注意:本文分享给安全从业人员、网站开发人员以及运维人员在日常工作防范恶意攻击,请勿恶意使用下面介绍技术进行非法攻击操作。。
这次要推荐给大家的 go-fuzz 也许能让你的工程鲁棒性再上一个台阶,并或多或少缓解你的担忧。 go-fuzz是 Dmitry Vyukov 大神早在 go1.5 时代开源(Apache License 2.0 开源许可)的一款 golang 模糊测试工具,为解析复杂输入(文本或二进制)的系统提供了强大的鲁棒性验证手段。迄今为止,go-fuzz 已经为 go 语言(你没看错,就是 golang 自身)和一些三方库检测出了几百个缺陷,可谓居功至伟!
根据提示,cookie 注入,抓包发现用户名字段被 base64 加密,故直接保存到1.txt
Python是一门神奇的语言。事实上,它是世界上发展最快的编程语言之一。它已经一次又一次地证明了它在跨行业的开发人员职位和数据科学职位上的实用性。Python的整个生态系统及其库使其成为全世界用户(初学者和高级用户)的最佳选择。它的成功和流行的原因之一是它的健壮库集的存在,这些库使它能够做到非常动态和快速。
Fuzzing,又叫fuzz testing,中文叫做模糊测试或随机测试。其本质上是一种自动化测试技术,更具体一点,它是一种基于随机输入的自动化测试技术,常被用于发现处理用户输入的代码中存在的bug和问题。
本篇文章是在做ctf bugku的一道sql 盲注的题(题目地址:注入题目)中运用了fuzz的思路,完整记录整个fuzz的过程,给师傅们当点心,方便大家加深对web sql注入 fuzz的理解。
在如今的工业系统漏洞挖掘中,大规模自动化的Fuzz技术越来越流行,Fuzz技术成为挖掘工业系统漏洞的有利工具。然而,这种技术往往针对的是服务端,例如Fuzz目标为PLC,模拟器,HMI,上位机的服务等。而针对客户端的Fuzz技术确很少人提及。本文从实战出发,以施耐德的上位机软件unity pro作为例子,通过被动式Fuzz技术发现存在UMAS客户端协议栈中的漏洞。
模糊测试是一种向程序提供随机意外的输入以测试可能的崩溃或者边缘情况的方法。通过模糊测试可以揭示一些逻辑错误或者性能问题,因此使用模糊测试可以让程序的稳定性和性能都更有保证。
0×00 前言 在我刚接触安全这块时候遇到注入有WAF的网站时候无从下手,寻找各种有关绕过waf的文章,在网页浏览器上使用SQL语句为了绕过WAF变了个法加了些特殊的数字注释符就懵了,当然最后经过精心构造的SQL语句,数据库必须也得能识别并执行。本文主要介绍如何在本地安装软WAF并使用Python写的Fuzz脚本自动化绕过WAF并结合跑出来的Payload语句绕过安全防护软件。文章写的比较细主要分享下,更多细节方面请参考上篇文章 全方位绕过软WAF攻略。 找一些奇葩的语句还可以执行的,或者自己能构造的,说的
模糊测试是一种自动化的软件测试技术,它通过向程序提供无效、意外或随机的数据作为输入来检测软件中的错误、漏洞或失败。这种测试方法的目的是找到程序处理意外或异常输入时可能会崩溃或表现出异常行为的地方。
Jackalope 是一款专用于 Windows/macOS 的黑盒 fuzz 开源工具,相比于 WinAFL 他要小众得多;WinAFL 是基于 DynamoRIO 插桩工具实现的,能够处理复杂的插桩需求,而 Jackalope 是基于 TinyInst,是基于调试器原理实现的轻量级动态检测库,Jackalope 更便于用户理解和自定义开发,也有一定的应用场景。
注意:本文分享给安全从业人员,网站开发人员和运维人员在日常工作中使用和防范恶意攻击,请勿恶意使用下面描述技术进行非法操作。
最近几天在德国举办的 The 35th Chaos Communication Congress (35C3) 黑客大会,在Twitter上传得火热,在国内却无人问津。
0x01猫头鹰嘤嘤嘤 http://124.128.55.5:30829/index.php 首先分析一下功能,随便上传一张jpg图片上传,跳转到 http://124.128.55.5:3082
21、22、3306等远程端口,可使用超级弱口令工具或者railgun自带模块进行暴力破解
前几天渗透了一个站,由于没有做好善后工作被管理员发现了,再次访问那个站的时候,管理员已经删了大马,装上了网站安全狗(我估计大马应该是安全狗删除的,毕竟那个管理员真的太懒了,我的小马还在,并且居然菜刀还可以连接),为了给这个管理员增强点安全防护意识,我就开始研究起了安全狗的绕过。
必看的肯定要属HTML源代码了,源代码里包含了下面所说的JS文件。HTML源代码会泄露很多信息,像程序员未删除的注释、敏感路径等都可能在HTML源代码中找的到,从来增加发现漏洞的成功率。
Firefly是一款针对Web应用程序的黑盒模糊测试工具,Firefly是一个高级工具,该工具不仅仅是一个标准的资产扫描与发现工具,而且还提供了大量的内置检测方法来检测目标行为。在该工具的帮助下,广大研究人员能够轻松针对目标Web应用程序执行黑盒模糊测试。
这边代码逻辑中,问题根源在于最后一句的url解码输出,导致存在三重url编码绕过的情况。
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登录框作为hw出现场次最多的角色,也是最容易出洞的,下面介绍一些自己常用的测试方法
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