基于Python的Web漏洞扫描器
网络安全漏洞扫描工具的设计与实现
网络安全漏洞扫描工具的设计与实现网络安全一直是各个行业以及个人关注的重点，而网络安全漏洞一直是网络安全的薄弱环节。
为了及时发现并修复漏洞，网络安全漏洞扫描工具应运而生。
本文将介绍一款基于Python语言开发的网络安全漏洞扫描工具的设计与实现。
一、需求分析在设计和实现漏洞扫描工具之前，我们需要分析其主要需求：1.支持多种漏洞扫描方式，包括端口扫描、Web应用程序漏洞扫描等；2.支持多种漏洞检测方法，包括漏洞匹配、漏洞利用等；3.具有可扩展性和可定制性，可以定制新的漏洞检测脚本和扫描方式；4.提供漏洞报告，便于用户查看和分析漏洞情况。
二、设计方案基于以上需求，我们设计了一款名为“NetVulner”的网络安全漏洞扫描工具，其主要设计方案如下：1.采用Python语言开发，具有良好的跨平台性和可移植性；2.支持多种扫描方式，包括端口扫描、Web应用程序扫描、漏洞利用等；3.支持多种漏洞检测方法，包括漏洞匹配、漏洞利用等；4.具有可扩展性和可定制性，用户可以自己编写插件脚本，添加新的扫描方式和漏洞检测方法；5.提供漏洞报告，报告内容包括漏洞详情、严重性等信息，便于用户查看和分析。
三、实现细节1.架构设计NetVulner的整体架构设计采用了模块化的方式，根据功能不同拆分成多个模块，方便维护和扩展。
主要的模块包括：扫描引擎模块、漏洞检测模块、报告生成模块等。
2.扫描引擎模块扫描引擎模块是NetVulner的核心，主要负责扫描目标主机，并将扫描结果传递给漏洞检测模块。
我们采用了nmap工具进行端口扫描，并利用requests库模拟HTTP请求，对Web应用程序进行漏洞扫描。
同时，为了增加扫描精度和速度，我们采用了多线程和协程的方式进行扫描，并对扫描过程中的错误进行了处理，保证扫描结果的准确性。
3.漏洞检测模块漏洞检测模块是NetVulner的关键模块之一，主要负责根据扫描结果，检测目标主机上的漏洞。
我们采用了Metasploit框架中的漏洞模块作为基础，根据漏洞模块的特征和漏洞利用方式，编写相应的检测脚本。
Python脚本实现Web漏洞扫描工具
Python脚本实现Web漏洞扫描⼯具这是去年毕设做的⼀个Web漏洞扫描⼩⼯具，主要针对简单的SQL注⼊漏洞、SQL盲注和XSS漏洞，代码是看过github外国⼤神（听说是SMAP的编写者之⼀）的两个⼩⼯具源码，根据⾥⾯的思路⾃⼰写的。
以下是使⽤说明和源代码。
⼀、使⽤说明：1.运⾏环境：Linux命令⾏界⾯+Python2.72.程序源码：Vim scanner//建⽴⼀个名为scanner的⽂件Chmod a+xscanner//修改⽂件权限为可执⾏的3.运⾏程序：Python scanner//运⾏⽂件若没有携带⽬标URL信息，界⾯输出帮助信息，提醒可以可输⼊的参数。
参数包括：--h 输出帮助信息--url 扫描的URL--data POST请求⽅法的参数--cookie HTTP请求头Cookie值--user-agent HTTP请求头User-Agent值--random-agent 是否使⽤浏览器伪装--referer ⽬标URL的上⼀层界⾯--proxy HTTP请求头代理值Python scanner--url="http://127.0.0.1/dvwa/vulnerabilities/sqli/?id=&Submit=Submit"--cookie="security=low;PHPSESSID=menntb9b2isj7qha739ihg9of1"输出扫描结果如下：结果显⽰：存在XSS漏洞，漏洞匹配漏洞特征库“”>.XSS.<””，属于嵌⼊标签外的类型。
存在SQL注⼊漏洞，⽬标⽹站服务器的数据库类型为MySQL。
存在BLIND SQL注⼊漏洞。
⼆、源代码：代码验证过可以运⾏，我个⼈推荐⽤DVWA测试吧。
#!-*-coding:UTF-8-*-import optparse, random, re, string, urllib, urllib2,difflib,itertools,httplibNAME = "Scanner for RXSS and SQLI"AUTHOR = "Lishuze"PREFIXES = (" ", ") ", "' ", "') ", "\"")SUFFIXES = ("", "-- -", "#")BOOLEAN_TESTS = ("AND %d=%d", "OR NOT (%d=%d)")TAMPER_SQL_CHAR_POOL = ('(', ')', '\'', '"''"')TAMPER_XSS_CHAR_POOL = ('\'', '"', '>', '<', ';')GET, POST = "GET", "POST"COOKIE, UA, REFERER = "Cookie", "User-Agent", "Referer"TEXT, HTTPCODE, TITLE, HTML = xrange(4)_headers = {}USER_AGENTS = ("Mozilla/5.0 (X11; Linux i686; rv:38.0) Gecko/20100101 Firefox/38.0","Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/45.0.2454.101 Safari/537.36","Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_7_0; en-US) AppleWebKit/534.21 (KHTML, like Gecko) Chrome/11.0.678.0 Safari/534.21",)XSS_PATTERNS = ((r"<!--[^>]*%(chars)s|%(chars)s[^<]*-->","\"<!--.'.xss.'.-->\", inside the comment", None),(r"(?s)<script[^>]*>[^<]*?'[^<']*%(chars)s|%(chars)s[^<']*'[^<]*</script>","\"<script>.'.xss.'.</script>\", enclosed by <script> tags, inside single-quotes", None),(r'(?s)<script[^>]*>[^<]*?"[^<"]*%(chars)s|%(chars)s[^<"]*"[^<]*</script>',"'<script>.\".xss.\".</script>', enclosed by <script> tags, inside double-quotes", None),(r"(?s)<script[^>]*>[^<]*?%(chars)s|%(chars)s[^<]*</script>","\"<script>.xss.</script>\", enclosed by <script> tags", None),(r">[^<]*%(chars)s[^<]*(<|\Z)", "\">.xss.<\", outside of tags", r"(?s)<script.+?</script>|<!--.*?-->"),(r"<[^>]*'[^>']*%(chars)s[^>']*'[^>]*>", "\"<.'.xss.'.>\", inside the tag, inside single-quotes", r"(?s)<script.+?</script>|<!--.*?-->"),(r'<[^>]*"[^>"]*%(chars)s[^>"]*"[^>]*>', "'<.\".xss.\".>', inside the tag, inside double-quotes", r"(?s)<script.+?</script>|<!--.*?-->"),(r"<[^>]*%(chars)s[^>]*>", "\"<.xss.>\", inside the tag, outside of quotes", r"(?s)<script.+?</script>|<!--.*?-->"))DBMS_ERRORS = {"MySQL": (r"SQL syntax.*MySQL", r"Warning.*mysql_.*", r"valid MySQL result", r"MySqlClient\."),"Microsoft SQL Server": (r"Driver.* SQL[\-\_\ ]*Server", r"OLE DB.* SQL Server", r"(\W|\A)SQL Server.*Driver", r"Warning.*mssql_.*", r"(\W|\A)SQL Server.*[0-9a-fA-F]{8}", r"(?s)Exception.*\WSystem\.Data\.SqlClient\.", r"(?s)Exception.*\WRoadhouse\.Cms\."), "Microsoft Access": (r"Microsoft Access Driver", r"JET Database Engine", r"Access Database Engine"),"Oracle": (r"ORA-[0-9][0-9][0-9][0-9]", r"Oracle error", r"Oracle.*Driver", r"Warning.*\Woci_.*", r"Warning.*\Wora_.*")}def _retrieve_content_xss(url, data=None):surl=""for i in xrange(len(url)):if i > url.find('?'):surl+=surl.join(url[i]).replace(' ',"%20")else:surl+=surl.join(url[i])try:req = urllib2.Request(surl, data, _headers)retval = urllib2.urlopen(req, timeout=30).read()except Exception, ex:retval = getattr(ex, "message", "")return retval or ""def _retrieve_content_sql(url, data=None):retval = {HTTPCODE: httplib.OK}surl=""for i in xrange(len(url)):if i > url.find('?'):surl+=surl.join(url[i]).replace(' ',"%20")else:surl+=surl.join(url[i])try:req = urllib2.Request(surl, data, _headers)retval[HTML] = urllib2.urlopen(req, timeout=30).read()except Exception, ex:retval[HTTPCODE] = getattr(ex, "code", None)retval[HTML] = getattr(ex, "message", "")match = re.search(r"<title>(?P<result>[^<]+)</title>", retval[HTML], re.I)retval[TITLE] = match.group("result") if match else Noneretval[TEXT] = re.sub(r"(?si)<script.+?</script>|<!--.+?-->|<style.+?</style>|<[^>]+>|\s+", " ", retval[HTML])return retvaldef scan_page_xss(url, data=None):print "Start scanning RXSS:\n"retval, usable = False, Falseurl = re.sub(r"=(&|\Z)", "=1\g<1>", url) if url else urldata=re.sub(r"=(&|\Z)", "=1\g<1>", data) if data else datatry:for phase in (GET, POST):current = url if phase is GET else (data or "")for match in re.finditer(r"((\A|[?&])(?P<parameter>[\w]+)=)(?P<value>[^&]+)", current):found, usable = False, Trueprint "Scanning %s parameter '%s'" % (phase, match.group("parameter"))prefix = ("".join(random.sample(string.ascii_lowercase, 5)))suffix = ("".join(random.sample(string.ascii_lowercase, 5)))if not found:tampered = current.replace(match.group(0), "%s%s" % (match.group(0), urllib.quote("%s%s%s%s" % ("'", prefix, "".join(random.sample(TAMPER_XSS_CHAR_POOL, len(TAMPER_XSS_CHAR_POOL))), suffix)))) content = _retrieve_content_xss(tampered, data) if phase is GET else _retrieve_content_xss(url, tampered)for sample in re.finditer("%s([^ ]+?)%s" % (prefix, suffix), content, re.I):#print sample.group()for regex, info, content_removal_regex in XSS_PATTERNS:context = re.search(regex % {"chars": re.escape(sample.group(0))}, re.sub(content_removal_regex or "", "", content), re.I)if context and not found and sample.group(1).strip():print "%s parameter '%s' appears to be XSS vulnerable (%s)" % (phase, match.group("parameter"), info)found = retval = Trueif not usable:print " (x) no usable GET/POST parameters found"except KeyboardInterrupt:print "\r (x) Ctrl-C pressed"return retvaldef scan_page_sql(url, data=None):print "Start scanning SQLI:\n"retval, usable = False, Falseurl = re.sub(r"=(&|\Z)", "=1\g<1>", url) if url else urldata=re.sub(r"=(&|\Z)", "=1\g<1>", data) if data else datatry:for phase in (GET, POST):current = url if phase is GET else (data or "")for match in re.finditer(r"((\A|[?&])(?P<parameter>\w+)=)(?P<value>[^&]+)", current):vulnerable, usable = False, Trueoriginal=Noneprint "Scanning %s parameter '%s'" % (phase, match.group("parameter"))tampered = current.replace(match.group(0), "%s%s" % (match.group(0), urllib.quote("".join(random.sample(TAMPER_SQL_CHAR_POOL, len(TAMPER_SQL_CHAR_POOL))))))content = _retrieve_content_sql(tampered, data) if phase is GET else _retrieve_content_sql(url, tampered)for (dbms, regex) in ((dbms, regex) for dbms in DBMS_ERRORS for regex in DBMS_ERRORS[dbms]):if not vulnerable and re.search(regex, content[HTML], re.I):print "%s parameter '%s' could be error SQLi vulnerable (%s)" % (phase, match.group("parameter"), dbms)retval = vulnerable = Truevulnerable = Falseoriginal = original or (_retrieve_content_sql(current, data) if phase is GET else _retrieve_content_sql(url, current))for prefix,boolean,suffix in itertools.product(PREFIXES,BOOLEAN_TESTS,SUFFIXES):if not vulnerable:template = "%s%s%s" % (prefix,boolean, suffix)payloads = dict((_, current.replace(match.group(0), "%s%s" % (match.group(0), urllib.quote(template % (1 if _ else 2, 1), safe='%')))) for _ in (True, False))contents = dict((_, _retrieve_content_sql(payloads[_], data) if phase is GET else _retrieve_content_sql(url, payloads[_])) for _ in (False, True))if all(_[HTTPCODE] for _ in (original, contents[True], contents[False])) and (any(original[_] == contents[True][_] != contents[False][_] for _ in (HTTPCODE, TITLE))):vulnerable = Trueelse:ratios = dict((_, difflib.SequenceMatcher(None, original[TEXT], contents[_][TEXT]).quick_ratio()) for _ in (True, False))vulnerable = all(ratios.values()) and ratios[True] > 0.95 and ratios[False] < 0.95if vulnerable:print "%s parameter '%s' could be error Blind SQLi vulnerable" % (phase, match.group("parameter"))retval = Trueif not usable:print " (x) no usable GET/POST parameters found"except KeyboardInterrupt:print "\r (x) Ctrl-C pressed"return retvaldef init_options(proxy=None, cookie=None, ua=None, referer=None):global _headers_headers = dict(filter(lambda _: _[1], ((COOKIE, cookie), (UA, ua or NAME), (REFERER, referer))))urllib2.install_opener(urllib2.build_opener(urllib2.ProxyHandler({'http': proxy})) if proxy else None)if __name__ == "__main__":print "----------------------------------------------------------------------------------"print "%s\nBy:%s" % (NAME, AUTHOR)print "----------------------------------------------------------------------------------"parser = optparse.OptionParser()parser.add_option("--url", dest="url", help="Target URL")parser.add_option("--data", dest="data", help="POST data")parser.add_option("--cookie", dest="cookie", help="HTTP Cookie header value")parser.add_option("--user-agent", dest="ua", help="HTTP User-Agent header value")parser.add_option("--random-agent", dest="randomAgent", action="store_true", help="Use randomly selected HTTP User-Agent header value")parser.add_option("--referer", dest="referer", help="HTTP Referer header value")parser.add_option("--proxy", dest="proxy", help="HTTP proxy address")options, _ = parser.parse_args()if options.url:init_options(options.proxy, options.cookie, options.ua if not options.randomAgent else random.choice(USER_AGENTS), options.referer)result_xss= scan_page_xss(options.url if options.url.startswith("http") else "http://%s" % options.url, options.data)print "\nScan results: %s vulnerabilities found" % ("possible" if result_xss else "no")print "----------------------------------------------------------------------------------"result_sql = scan_page_sql(options.url if options.url.startswith("http") else "http://%s" % options.url, options.data)print "\nScan results: %s vulnerabilities found" % ("possible" if result_sql else "no")print "----------------------------------------------------------------------------------"else:parser.print_help()以上所述是⼩编给⼤家介绍的Python脚本实现Web漏洞扫描⼯具，希望对⼤家有所帮助，如果⼤家有任何疑问请给我留⾔，⼩编会及时回复⼤家的。
基于Python的Web漏洞扫描器
基于Python的Web漏洞扫描器一、Web漏洞扫描器的基本原理Web漏洞扫描器是一种自动化工具，用于检测Web应用程序中的漏洞。
它通过模拟黑客攻击的方式，尝试利用已知的漏洞来测试网站的安全性。
漏洞扫描器通常会检测以下几种常见的安全漏洞：1. SQL注入2. 跨站脚本攻击（XSS）3. 跨站请求伪造（CSRF）4. 目录遍历攻击5. 无效的身份验证和授权6. 文件上传漏洞等Web漏洞扫描器通过发送定制的HTTP请求并分析响应来检测这些漏洞，从而帮助网站管理员和开发者及时发现并修复安全问题。
1. 导入必要的库```pythonimport requests```2. 构建漏洞扫描函数```pythondef scan_vulnerabilities(url):# 构建测试payloadpayloads = ["<script>alert(1)</script>", "' or 1=1 --", "admin' --"]# 遍历payloads并发送HTTP请求for payload in payloads:test_url = url + payloadr = requests.get(test_url)# 分析响应if r.status_code == 200 and "VULNERABLE" in r.text:print("Found a vulnerability at: " + test_url)```以上示例是一个非常简单的Web漏洞扫描器的实现，它通过构建测试payload并发送HTTP请求来检测目标网站是否存在漏洞。
在实际应用中，我们可以进一步完善扫描器的功能，比如添加多线程支持、检测更多类型的安全漏洞等。
三、Web漏洞扫描器的发展方向随着Web应用程序的不断发展和漏洞的不断演变，Web漏洞扫描器也在不断地发展和完善。
Python中的Python Nmap模块
Python中的Python Nmap模块Python Nmap模块是一个功能完善且直观的Python实现版Nmap的工具，它基于Python编写，可以在Linux、Windows和MacOS等平台上运行，支持同时处理大规模的地址扫描任务。
Python Nmap模块可以协助网络管理员快速、准确地检测网络漏洞，降低网络安全风险。
在此论文中，首先回顾Nmap工具的原理和作用，然后讨论Python Nmap 模块的特性和用法，并给出经典案例和最佳实践。
一、Nmap工具的原理和作用：Nmap是一个开源的网络扫描工具，由Gordon Lyon（Fyodor）编写，用于探测主机和服务的安全状态，可用于管理、审计和监测网络系统。
Nmap主要使用TCP/IP协议进行端口扫描和主机发现，以实现网络资源的映射和确定网络中开放或关闭的端口，以及确定主机响应情况和IP地址枚举。
Nmap可以进行广泛的主机发现、端口扫描、服务识别和版本探测，同时还支持OS指纹识别和脚本扩展等高级功能。
Nmap工具的主要目的是帮助评估安全，确定已连接到网络的主机和服务，使得管理员可以知道自己网络或系统中存在的漏洞和安全隐患，并尽可能地防范和保护网络安全。
Nmap优势在于资源消耗低、可扩展性强、语言通用性和跨平台性强等特性，尤其在网络安全评估、漏洞分析、攻击检测、目标发现和设备管理等方面具有重要作用，被广泛认可和应用。
二、Python Nmap模块的特性和用法：Python Nmap模块是Nmap的Python实现版本，支持主机扫描、端口扫描、服务识别等基本功能，同时还具有与Python程序集成、数据处理、多任务执行、自定义配置等高级特性。
Python Nmap模块提供的主要功能包括：发现主机、主机系统发现、端口扫描模式指定、服务识别、脚本扩展等。
其具体使用方法如下：1、安装Python Nmap模块：Python Nmap模块通过Python pip命令安装即可，如下所示：sudo pip install python-nmap2、Python Nmap模块实现主机扫描：Python Nmap模块使用nmap.PortScanner来实现主机扫描功能，例如：import nmapnm_scan = nmap.PortScanner()nm_scan.scan(hosts='127.0.0.1', arguments='-sP')host_list = [(x, nm_scan[x]['status']['state']) for x in nm_scan.all_hosts()]for host, status in host_list:print("{0}:{1}".format(host, status))3、Python Nmap模块实现端口扫描：Python Nmap模块使用nmap.PortScanner来实现端口扫描功能，例如：import nmapnm_scan = nmap.PortScanner()nm_scan.scan(hosts='127.0.0.1', arguments='-sS')for host in nm_scan.all_hosts():print('-' * 60)print('Host : %s (%s)' % (host, nm_scan[host].hostname())) print('State : %s' % nm_scan[host].state())for proto in nm_scan[host].all_protocols():print('-' * 30)print('Protocol : %s' % proto)lport = nm_scan[host][proto].keys()for port in sorted(lport):print('port : %s\tstate : %s' % (port,nm_scan[host][proto][port]['state']))4、Python Nmap模块实现服务扫描：Python Nmap模块使用nmap.PortScanner来实现服务扫描功能，例如：import nmapnm_scan = nmap.PortScanner()nm_scan.scan(hosts='127.0.0.1', arguments='-sV')for host in nm_scan.all_hosts():print('-' * 60)print('Host : %s (%s)' % (host, nm_scan[host].hostname())) print('State : %s' % nm_scan[host].state())for proto in nm_scan[host].all_protocols():print('-' * 30)print('Protocol : %s' % proto)lport = nm_scan[host][proto].keys()for port in sorted(lport):print('port : %s\tstate : %s' % (port,nm_scan[host][proto][port]['state']))print('service : %s' % nm_scan[host][proto][port]['name']) 通过上述示例，我们可以看到Python Nmap模块可以轻松地实现主机扫描、端口扫描和服务探测等功能，同时还支持高级设置和定制化的需求，如有需要可以参考相关资料进行扩展和优化。
基于web的漏洞检测工具的设计与实现
基于web的漏洞检测工具的设计与实现一、引言随着互联网的发展，web应用程序的使用越来越广泛，而与此同时，web应用程序的安全问题也日益凸显。
为了保障web应用程序的安全性，开发一款基于web的漏洞检测工具是十分必要的。
本文将介绍一种设计与实现这样一款工具的方法。
二、工具的设计思路基于web的漏洞检测工具的设计主要包括以下几个步骤：1. 网络数据的抓取：工具需要能够获取web应用程序的网络数据，包括请求和响应。
可以通过监听网络流量或者使用浏览器插件等方式来实现。
2. 漏洞扫描规则的定义：工具需要定义一系列的漏洞扫描规则，用于检测web应用程序中的潜在漏洞。
这些规则可以基于已知的漏洞类型，也可以根据特定的业务需求来定义。
3. 数据分析与漏洞检测：工具需要对获取到的网络数据进行分析，根据定义的漏洞扫描规则来检测是否存在漏洞。
可以使用正则表达式、关键字匹配等方法来实现。
4. 漏洞报告的生成：工具需要能够生成漏洞报告，将检测到的漏洞以及相关的信息进行整理和展示。
可以采用HTML、PDF等格式来生成漏洞报告。
三、工具的实现基于上述设计思路，可以使用Python等编程语言来实现一款基于web的漏洞检测工具。
下面将介绍一种具体的实现方法。
1. 使用Python的requests库来获取web应用程序的网络数据，可以通过发送HTTP请求来获取网页内容，并获取响应的状态码、头部信息等。
2. 定义一系列的漏洞扫描规则，可以参考OWASP Top 10等常见漏洞类型，如SQL注入、跨站脚本攻击等。
规则可以使用正则表达式来匹配关键字或者特定的语法结构。
3. 对获取到的网络数据进行分析，可以使用Python的正则表达式库re来进行关键字匹配。
如果匹配到了漏洞扫描规则中定义的关键字，则表示存在漏洞。
4. 将检测到的漏洞以及相关的信息存储到一个数据结构中，可以使用Python的字典或者列表来存储。
可以记录漏洞的类型、URL、参数等信息。
基于Python的Web漏洞扫描器
基于Python的Web漏洞扫描器Python是一种多用途的编程语言，它可以用于开发各种类型的应用程序，包括Web漏洞扫描器。
Web漏洞扫描器是一种用于检测网站和Web应用程序中潜在安全漏洞的工具。
它可以帮助开发人员和安全专家发现和修复潜在的漏洞，从而提高网站和应用程序的安全性。
1. 确定扫描目标在开发Web漏洞扫描器之前，首先需要确定扫描的目标。
这可以是一个具体的网站或Web应用程序，也可以是一组网站或应用程序。
确定扫描目标后，需要对目标进行分析，包括确定目标的结构、功能和可能存在的漏洞类型。
2. 选择合适的扫描技术Web漏洞扫描器可以使用多种技术来检测潜在的漏洞，包括静态分析、动态分析和黑盒测试等。
在选择扫描技术时，需要根据目标的特点和漏洞类型进行综合考虑，选择合适的扫描技术。
3. 开发扫描器功能基于Python的Web漏洞扫描器可以具有多种功能，包括URL扫描、参数扫描、漏洞检测和报告生成等。
在开发扫描器功能时，需要考虑功能的实现方式、性能和可扩展性。
4. 实现漏洞检测漏洞检测是Web漏洞扫描器的核心功能之一。
在实现漏洞检测时，需要使用合适的漏洞检测技术，包括SQL注入、XSS攻击、CSRF攻击等。
还需要考虑检测的准确性和漏报率，以确保检测结果的可靠性。
5. 生成报告Web漏洞扫描器的最终目的是发现潜在漏洞并生成报告，以帮助开发人员和安全专家修复漏洞。
在实现报告生成功能时，需要考虑报告的内容、格式和可读性，以便用户快速理解漏洞情况并采取相应的措施。
6. 测试和优化在完成Web漏洞扫描器的开发后，需要进行全面的测试和优化，包括功能测试、性能测试和安全性测试等。
通过测试和优化，可以确保扫描器的稳定性和可靠性，提高漏洞检测的准确性和效率。
基于Python的Web漏洞扫描器的开发和实现需要综合考虑目标分析、扫描技术、功能开发、漏洞检测、报告生成、测试和优化等多个方面。
通过合理的规划和设计，可以开发出功能强大、性能稳定的Web漏洞扫描器，为网站和Web应用程序的安全提供保障。
Python网络安全漏洞挖掘与修复案例
Python网络安全漏洞挖掘与修复案例网络安全对于如今的数字化社会来说是至关重要的。
随着技术的发展和互联网的普及，我们面临着越来越多的网络安全威胁。
本文将介绍Python在网络安全漏洞挖掘和修复方面的应用，并提供一些案例来说明其重要性和方法。
一、引言网络安全的问题是当今世界面临的一个巨大挑战。
黑客和恶意软件不断寻找和利用网络应用程序中的漏洞。
因此，网络管理员和开发人员必须时刻保持警惕，并采取措施来挖掘和修复这些漏洞。
Python作为一种高级编程语言，具有强大的网络安全功能，成为了网络安全专业人员的首选工具。
二、Python在网络安全漏洞挖掘中的应用1. 网络扫描Python提供了许多库和工具，可以用于进行网络扫描和探测。
例如，使用Python的Scapy库可以轻松地发送和接收自定义的网络数据包，实现对目标主机的端口扫描和服务识别。
此外，Nmap是一款常用的网络扫描工具，也提供了Python的API，可以利用Python脚本进行自动化的扫描任务。
2. 漏洞挖掘Python可以用于编写漏洞挖掘工具，通过模拟黑客的攻击方式，探测和利用网络应用程序中的漏洞。
例如，使用Python的requests库和BeautifulSoup库，可以编写Web漏洞扫描器，自动化地发现和利用常见的Web安全漏洞，如跨站脚本攻击（XSS）和SQL注入。
3. 数据分析和漏洞检测Python的数据分析和机器学习库，如pandas、NumPy和scikit-learn，可以应用于网络安全领域。
通过分析网络流量和日志数据，可以检测异常行为和潜在的安全漏洞。
此外，使用Python进行恶意软件分析和检测也是常见的应用场景。
三、Python在网络安全漏洞修复中的应用1. 漏洞修复Python可以用于快速修复和缓解已发现的网络安全漏洞。
例如，对于Web应用程序中的安全漏洞，可以使用Python的漏洞修复框架，如OWASP ZAP或Django安全中间件，来实现自动化的漏洞修复。
dirsearch用法
dirsearch用法dirsearch是一款在Web应用安全渗透测试中非常实用的工具，它的主要功能是对Web应用的目录结构进行扫描，以寻找漏洞或潜在的安全威胁。
本文将介绍dirsearch的使用方法，旨在帮助用户更好地理解和使用dirsearch。
首先，dirsearch可以在GitHub上免费下载，按照指示安装即可。
安装完成后，可以在终端输入“dirsearch”，发现它是一个Python脚本。
为了使用dirsearch，必须首先使用Python解释器来对它进行编译，在终端中输入“python dirsearch.py”，即可编译执行它。
在使用dirsearch之前，还需要设置一些参数，以指定搜索的目标和搜索范围，这些参数可以使用命令行选项或配置文件进行设置。
具体来说，命令行选项可以用来指定要测试的URL，目标端口，需要搜索的文件或目录，用于发送HTTP请求的头部，以及执行搜索的线程数。
此外，还可以用配置文件来指定这些参数，以及指定要搜索的字典文件和要使用的代理服务器等等。
接下来，让我们来看一下dirsearch的基本用法。
当我们输入“python dirsearch.py”命令后，就会显示出一系列的可选项，以及对它们的详细说明，比如“-u”用于指定要进行扫描的URL，“-t”指定要使用多少线程，以及“-e”用于指定要搜索的字典文件等等。
我们可以根据自己的需要，添加或修改这些参数，以定制dirsearch的扫描行为。
在执行扫描之前，还需要考虑一个问题，那就是选择性扫描。
有时候，我们对目标站点可能并不熟悉，可能会有一些文件夹或文件不想扫描。
因此，在执行扫描之前，可以使用“-i”参数，列出不想扫描的文件夹或文件，以减少不必要的浪费。
我们还可以使用“-x”参数，指定不希望 dirsearch索的文件类型，以便有选择地扫描，减少浪费。
此外，dirsearch也可以提供一种“暴力扫描”功能，可以将常用的文件或文件夹放入字典中进行暴力搜索，以加快扫描的效率。
基于Python的Web漏洞扫描器
基于Python的Web漏洞扫描器1. 引言1.1 什么是基于Python的Web漏洞扫描器基于Python的Web漏洞扫描器是一种用Python语言编写的安全工具，旨在帮助企业和个人识别和修复其Web应用程序中存在的漏洞。
这种扫描器可以自动化地检测和分析网站的漏洞，并生成详细的报告，以帮助开发人员改进其应用程序的安全性。
基于Python的Web漏洞扫描器通常结合了各种漏洞扫描技术，如SQL注入、跨站脚本（XSS）、跨站请求伪造（CSRF）等，以全面地检测Web应用程序中的潜在安全漏洞。
通过使用Python编程语言，开发人员可以轻松地编写、测试和维护这种扫描器，同时利用Python 强大的库和框架来实现更高效的漏洞检测和修复。
基于Python的Web漏洞扫描器是一种强大而实用的安全工具，可以帮助用户提高其Web应用程序的安全性和保护其重要数据不受攻击。
通过使用这种扫描器，用户可以及时地发现和修复各种安全漏洞，从而有效地防止黑客入侵和数据泄露。
1.2 为什么需要基于Python的Web漏洞扫描器Web应用程序在今天的网络世界中扮演着至关重要的角色，它们为用户提供了各种在线服务和功能。
随着Web应用程序的普及和发展，网络安全问题也日益突出。
Web漏洞成为黑客攻击的一个常见目标，攻击者利用这些漏洞来获取未经授权的访问、窃取敏感信息或者破坏系统。
有必要采取一些有效的安全措施来保护Web应用程序免受恶意攻击。
而基于Python的Web漏洞扫描器正是一种非常有效的安全工具，它可以帮助用户发现和修复Web应用程序中的漏洞，提高系统的安全性。
2. 正文2.1 Python在Web漏洞扫描器中的应用Python在Web漏洞扫描器中的应用是非常广泛的。
由于Python 语言的简洁、灵活以及强大的库支持，使得它成为开发Web漏洞扫描器的首选语言之一。
Python可以轻松地处理网络请求和响应数据，使得编写网络漏洞扫描器变得非常简单。
vte小组工作总结
vte小组工作总结VTE小组是一个志愿者团队，成立于一年前。
我们的目标是通过不断的学习和探索，为人们提供有效的技术解决方案。
在过去的一年里，我们开发了多个项目，在软件开发、网络安全、数据挖掘等领域取得了一定的成果。
在这篇文章中，我将就我们的工作进行总结和分享。
一、项目开发在过去的一年中，VTE小组共开发了4个项目，分别是：1、基于Python的Web扫描器这个项目旨在帮助网站管理员发现他们的网站中存在的漏洞，从而提高网站的安全性。
我们开发了一个基于Python的Web扫描器，通过不断的HTTP请求，扫描目标网站可能存在的漏洞。
这个项目的开发成果受到广泛的欢迎，我们的扫描器已经被多个组织和企业使用。
2、基于TensorFlow的图像识别这个项目使用了Google开发的深度神经网络框架TensorFlow，可以对图片进行图像分类和识别。
我们的模型在准确性和速度上都有一定的提升，吸引了一些人工智能领域的爱好者和专业人士的关注。
3、开源的数据可视化工具这个项目旨在提供一个简单易用的数据可视化工具，使用户可以以图表的形式呈现数据分析结果，来更好地理解数据和发现数据中的规律。
我们的工具是开源的，可以在GitHub上获取。
4、基于Hadoop的大数据分析平台这个项目使用Hadoop生态圈中的大数据处理工具，旨在为企业提供一种可以同时处理海量数据和分析数据结果的平台。
这个项目的代码和示例数据集在GitHub上都可以找到。
二、学术交流除了自己的项目开发外，我们还积极参加各种学术交流和技术峰会，与其他同行进行讨论和交流。
在过去的一年中，我们参加了多个大型会议和技术论坛，发表了多篇论文，受到了广泛的关注。
三、技能提升作为技术团队，我们一直坚持不断学习和实践。
在过去的一年中，我们参加了多个培训班和在线课程，不断提升我们的技能和知识水平。
我们还定期举行内部技术分享会，分享我们的经验和学习成果。
这些努力都为我们的项目开发和学术交流奠定了坚实的基础。
Python中的网络安全技术
Python中的网络安全技术随着互联网技术的不断发展，网络安全问题也日益突出。
Python作为一种强大的编程语言，它在网络安全技术中应用广泛，涵盖了Web 安全、密码学、恶意软件分析等诸多领域。
本文将从Python所涉及的网络安全领域、Python常用的网络安全库和框架、Python在网络安全中的应用案例以及Python网络安全的未来等几个方面进行探讨。
一、Python所涉及的网络安全领域1. Web安全Web安全是网络安全中最常见的领域之一，也是网络攻击最为频繁的领域。
Python在Web安全领域涉及了Web漏洞扫描、Web渗透测试、反向肉鸡木马等多个方面，其中最为著名的便是Web应用漏洞扫描器Burp Suite。
2.密码学密码学涉及到的内容十分广泛，主要包括加密算法、哈希算法、数字签名等多个方面。
Python在密码学领域涉及了密码学库cryptography、hashlib等多个方面，可以实现在Python中对于加密算法、哈希算法的调用，大大便利了对于密码学的操作。
3.恶意软件分析恶意软件分析主要是指对于病毒、木马等恶意软件的分析，以便我们更好地对其进行防范和治理。
Python在恶意软件分析领域涉及了反病毒、网络流量分析、样本分析等多个方面，实现了在Python中对于恶意软件分析的一站式服务。
二、Python常用的网络安全库和框架1. ScrapyScrapy是一款用Python编写的开源网络爬虫框架，可用于大规模数据的抓取和抓取网站的安全性测试。
Scrapy基于Twisted异步网络框架，因此它具有出色的性能和可扩展性，并支持分布式任务调度。
2. RequestsRequests是Python中用于HTTP协议的库，它封装了大量的HTTP协议相关功能，可以轻易地实现Web应用中的GET、POST等HTTP请求。
此外，Requests库还提供了各种HTTP头部和身份验证方法的支持，可用于Web应用的渗透测试和Web漏洞扫描。
gshark 用法
gshark 用法简介gshark是一款开源的网络安全工具，旨在帮助安全研究人员和网络管理员发现和利用网络上的漏洞。
它提供了一套强大的功能，包括漏洞扫描、漏洞利用、密码破解等，可以帮助用户评估和加固网络安全。
安装gshark是基于Python开发的，因此在使用之前需要先安装Python环境。
以下是在Linux系统上安装gshark的步骤：1.下载gshark的源代码包，可以从GitHub上找到最新的版本。
2.解压源代码包到一个目录中。
3.打开终端，进入解压后的目录。
4.执行以下命令安装依赖库：pip install -r requirements.txt5.安装完成后，可以通过以下命令启动gshark：python gshark.py功能漏洞扫描gshark提供了多种漏洞扫描功能，可以帮助用户发现系统中存在的漏洞并及时修复。
以下是一些常用的漏洞扫描功能：•端口扫描：通过扫描目标主机的开放端口，识别可能存在的服务和漏洞。
•Web应用扫描：对目标网站进行漏洞扫描，如SQL注入、XSS跨站脚本攻击等。
•操作系统扫描：识别目标主机的操作系统类型和版本，为后续的漏洞利用提供依据。
•漏洞库扫描：使用内置的漏洞库，对目标主机进行全面的漏洞扫描。
漏洞利用gshark还提供了一些漏洞利用的功能，可以帮助用户验证系统的安全性，并提供修复建议。
以下是一些常用的漏洞利用功能：•密码破解：通过暴力破解或字典攻击，尝试破解目标主机的登录密码。
•远程执行命令：利用目标主机上存在的漏洞，执行恶意命令或获取系统权限。
•文件上传/下载：利用目标网站上存在的文件上传漏洞，上传恶意文件或下载敏感文件。
密码破解gshark提供了多种密码破解的方法，可以帮助用户查找弱密码并提供修复建议。
以下是一些常用的密码破解功能：•暴力破解：通过尝试所有可能的密码组合，逐个破解目标主机的登录密码。
•字典攻击：使用预先准备好的密码字典，逐个尝试其中的密码，以破解目标主机的登录密码。
Python网络安全工具常用的网络安全测试工具介绍
Python网络安全工具常用的网络安全测试工具介绍网络安全测试是确保计算机系统和网络的安全性的重要环节，而Python作为一种强大而受欢迎的编程语言，在网络安全领域也有着广泛的应用。
本文将介绍一些常用的Python网络安全工具，帮助读者了解并选择适合自己需求的工具。
一、NmapNmap是一个著名的开源网络探测和安全审计工具。
它可以用于网络发现，端口扫描，版本检测，操作系统探测等。
作为一个非常强大和灵活的工具，Nmap可以通过Python脚本进行扩展。
通过编写Python脚本，用户可以自定义和添加各种功能和模块，进一步提升Nmap的功能和效果。
二、ScapyScapy是一个功能强大的Python库，用于网络数据包的创建和操作。
它可以用于网络流量分析、数据包嗅探、网络攻击与防御等。
Scapy提供了一系列实用工具和函数，帮助用户以更加灵活和高效的方式进行网络安全评估和测试。
通过利用Scapy的能力，用户可以创建和发送自定义数据包，并进行各种网络攻击和防御实验。
三、MetasploitMetasploit是一个知名的渗透测试框架，用于评估和增强计算机系统和网络的安全性。
它提供了多个模块和工具，帮助用户发现系统中的漏洞和弱点，并进行相应的渗透测试。
Metasploit的编写语言是Ruby，但是通过使用Python编写的插件，用户可以扩展Metasploit的功能和效果，进一步提升其应用范围和便利性。
四、sqlmapsqlmap是一个专注于自动化SQL注入和数据库提取的工具。
它可以通过检测和利用Web应用程序中的SQL注入漏洞，从而获取敏感信息、绕过身份验证等。
sqlmap的鲁棒性和有效性使其成为了许多渗透测试专家和安全人员的首选工具之一。
同时，sqlmap的代码是用Python编写的，这使得用户可以在其基础上进行进一步的开发和扩展。
五、WafW00fWafW00f是一个用于识别Web应用程序所使用的Web应用程序防火墙的工具。
基于python漏洞扫描精简版 毕业设计
基于Python漏洞扫描精简版一、引言近年来，随着互联网的迅猛发展和信息化进程的加速推进，网络安全问题也日益突出。
网络漏洞成为黑客攻击的重要入口，给企业和个人带来严重的安全风险。
对网络漏洞进行及时有效的扫描成为了保障网络安全的重要手段之一。
本文将介绍基于Python语言开发的漏洞扫描精简版，并进行详细的技术分析和功能说明，旨在为网络安全领域的研究和实践提供一定的参考和借鉴价值。
二、基于Python漏洞扫描的原理和技术核心1. 基于Python的漏洞扫描原理Python作为一种高效、易用的编程语言，被广泛应用于网络安全领域。
基于Python的漏洞扫描工具能够实现对目标系统进行全面、深入的扫描，发现其中存在的漏洞并提供修复建议。
其原理主要包括利用Python的网络编程库与目标系统进行通信，获取目标系统的信息和状态，并通过漏洞数据库进行匹配和识别，最终输出扫描结果。
2. 技术核心（1）网络编程技术：基于Python的漏洞扫描工具需要利用网络编程技术与目标系统进行通信，获取系统信息、端口状态等关键数据。
（2）漏洞匹配算法：漏洞扫描工具需要借助漏洞数据库和匹配算法，对获取的系统信息进行分析和匹配，找出其中存在的漏洞。
（3）图形界面设计：作为一个用户友好的漏洞扫描工具，图形界面设计也是其技术核心之一，需要考虑用户交互的友好性和操作的便捷性。
三、基于Python的漏洞扫描精简版的功能设计与实现1. 功能设计（1）目标系统信息收集：扫描工具可以获取目标系统的基本信息、端口状态等关键数据。
（2）漏洞扫描与匹配：扫描工具能够根据漏洞数据库进行漏洞扫描和匹配，找出目标系统中可能存在的漏洞。
（3）结果输出与建议：扫描工具可以将扫描结果以图形化界面展示，并给出相应的修复建议。
2. 实现方法（1）网络编程模块：使用Python的网络编程库，实现与目标系统的通信和数据交换。
（2）漏洞匹配模块：利用Python的漏洞数据库和匹配算法，对目标系统进行漏洞扫描和匹配。
Python漏洞扫描教程利用Nmap与OpenVAS工具
Python漏洞扫描教程利用Nmap与OpenVAS工具在网络安全领域中，漏洞扫描是一项至关重要的任务，以确保系统和应用程序的安全性。
Python作为一种强大的编程语言，可以用于编写自动化漏洞扫描工具。
本教程将介绍如何使用Python结合Nmap与OpenVAS工具进行漏洞扫描。
1. 漏洞扫描简介漏洞扫描是通过主动探测系统和应用程序中的安全漏洞，帮助管理员或安全专业人员发现和处理潜在的威胁。
通过检测系统和应用程序中的漏洞，可以提前修复或应对可能的攻击。
2. Nmap工具介绍Nmap是一个开源的网络探测和安全审核工具，用于扫描网络主机、服务和端口的状态。
它提供了许多功能，如主机发现、端口扫描、操作系统识别等。
在本教程中，我们将使用Python的子进程模块调用Nmap来执行漏洞扫描。
3. OpenVAS工具介绍OpenVAS是一个开源的漏洞扫描器，用于全面检查网络中的漏洞。
它包含了强大的插件系统，可以检测各种常见和未知的漏洞。
OpenVAS将与Nmap结合使用，以获取更全面的扫描结果。
4. 安装Nmap和OpenVAS首先，确保你的系统上已经安装了Nmap和OpenVAS。
你可以通过官方网站或包管理器进行安装。
5. 使用Python调用Nmap在Python中，可以使用subprocess模块调用命令行工具。
以下是一个使用Python调用Nmap进行端口扫描的示例代码：```pythonimport subprocessdef nmap_scan(target):cmd = f'nmap -p 1-65535 {target}'process = subprocess.Popen(cmd, shell=True, stdout=subprocess.PIPE) output, error = municate()return output.decode('utf-8')if __name__ == '__main__':target_ip = '192.168.0.1'result = nmap_scan(target_ip)print(result)```标IP地址作为参数，并使用Nmap执行端口扫描。
基于Python的Web漏洞扫描器
基于Python的Web漏洞扫描器
Web漏洞扫描器是一种专门用于检测和识别Web应用程序中存在的安全漏洞的工具。
它可以通过模拟黑客攻击的方式来发现敏感数据泄露、SQL注入、跨站脚本等常见的Web
漏洞。
Web漏洞扫描器的基本原理是根据一系列的预定义规则，对Web应用程序进行漏洞检测。
通过发送特制的HTTP请求，并对响应进行解析和分析，可以发现潜在的安全风险。
我们需要使用Python的第三方库（如Requests）创建一个简单的HTTP请求。
可以通过设置请求头、URL参数、请求体等来构造不同类型的请求。
可以构造包含恶意代码的URL，用于检测跨站脚本漏洞。
然后，我们需要对服务器的响应进行解析和分析。
可以使用Python的HTML解析库（如BeautifulSoup）来解析HTML响应，提取其中的敏感信息。
可以搜索包含用户名和密码的
输入字段，以检测敏感数据泄露。
对于一些特定的漏洞（如SQL注入），我们可以通过构造不同的HTTP请求来验证漏洞的存在。
可以构造一个SQL语句作为URL参数，通过检查服务器返回的响应，判断是否存
在SQL注入漏洞。
当发现潜在漏洞时，我们可以通过输出报告或日志的方式记录下来，并发送给开发人
员进行修复。
可以使用Python的文件操作和日志库来实现这一功能。
基于Python的Web漏洞扫描器可以通过发送特制的HTTP请求和解析服务器响应来检
测和识别Web应用程序中的安全漏洞。
通过使用Python的第三方库和框架，我们可以很容易地开发一个简单而有效的漏洞扫描工具，并帮助开发人员提高Web应用程序的安全性。
基于Python的Web漏洞扫描器
基于Python的Web漏洞扫描器【摘要】本文将介绍基于Python的Web漏洞扫描器，包括其简介和为什么需要使用Web漏洞扫描器。
接着，将深入探讨基于Python的Web 漏洞扫描器的开发过程，常见的Web漏洞类型，扫描原理，Python 在扫描中的应用以及使用注意事项。
将探讨基于Python的Web漏洞扫描器未来的发展方向并进行总结。
通过本文的介绍，读者将能够更好地理解Web漏洞扫描器的作用和必要性，以及基于Python开发Web漏洞扫描器的优势和注意事项，为安全性研究和实践提供参考和帮助。
【关键词】基于Python、Web漏洞扫描器、开发、常见漏洞类型、原理、Python应用、注意事项、未来发展、总结。
1. 引言1.1 基于Python的Web漏洞扫描器简介基于Python的Web漏洞扫描器是一种通过Python语言开发的工具，用于检测和发现Web应用程序中存在的安全漏洞。
随着互联网的普及和Web应用程序的广泛使用，Web安全问题变得越来越重要。
Web漏洞扫描器可以帮助开发人员和安全专家快速识别潜在的安全漏洞，并及时修复，以保护Web应用程序的安全性。
1.2 为什么需要Web漏洞扫描器Web漏洞扫描器的存在是非常必要的。
在当今互联网时代，Web 应用程序已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
随着Web应用程序的广泛使用，同时也带来了许多安全隐患和风险。
黑客可以利用各种漏洞和漏洞来攻击Web应用程序，从而窃取用户信息、篡改网站内容，甚至是控制整个网站。
保护Web应用程序的安全性成为至关重要的任务。
Web漏洞扫描器的出现，为我们提供了一种自动化、高效且全面的方法来检测和发现Web应用程序中存在的漏洞和安全风险。
通过对Web应用程序进行全面扫描和检测，漏洞扫描器可以及时发现各种漏洞，包括SQL注入、跨站脚本攻击、文件包含漏洞等，并提供详细的报告和建议来帮助开发人员修复这些漏洞，从而提高Web应用程序的安全性。
wapiti工作原理
wapiti工作原理
Wapiti是一个基于Web应用漏洞扫描的开源工具，它采用Python语言编写。
它的工作原理主要分为以下几个步骤：
1. 识别目标：Wapiti首先需要提供目标URL，它会从该URL 开始遍历所有的可访问页面。
用户还可以选择性地提供其他目标信息，如cookie等。
2. 分析页面：Wapiti对每个页面进行解析，并识别其中可能存在的漏洞。
它通过使用各种技术，如HTML和DOM解析，来检测潜在的漏洞点。
3. 漏洞检测：Wapiti使用内置的漏洞检测规则，对解析得到的页面进行漏洞扫描。
这些规则包括常见的漏洞类型，如跨站脚本（XSS）、跨站点请求伪造（CSRF）、SQL注入、代码执行等。
Wapiti还允许用户自定义和添加自己的漏洞检测规则。
4. 报告生成：最后，Wapiti会生成一个漏洞报告，其中包含了发现的漏洞信息。
报告可以以不同的格式导出，如HTML、XML等。
用户可以根据需要查看报告并进行修复。
基于Python的漏洞扫描系统的设计与实现
摘要随着互联网不断发展、贴近生活，电子化的生活安全依赖着网络安全。
在漏洞泛滥的今天，网络安全状态不容乐观，许多机构都因没有及时处理漏洞导致被恶意入侵，若网络安全保护不当，将会影响现实安全。
中小型网络运维人员常因为外部因素影响难以开展网络安全行动。
为了应对这一问题，本文研究尝试用Python语言尝试做一个集成漏洞扫描系统的设计与实现。
运用以Python为基础的Django Web框架实现快速的业务开发，运用Docker的轻量级虚拟化集成Nmap安全工具为方案验证手段，构建一个B/S架构模式，面向初级运维人员、初级网络安全研究者的低学习成本漏洞扫描系统平台，方便他们的工作需要。
关键词：Python；Django；Docker；漏洞扫描；系统集成；网络安全；轻量级AbstractWith the continuous development of the Internet and its closeness to life, the safety of electronic life depends on network security. In today's flood of vulnerabilities, the state of network security is not optimistic. Many organizations have been maliciously invaded due to failure to deal with vulnerabilities in time. If the network security is not properly protected, it will affect actual security. middle and small network operators often find it difficult to carry out cybersecurity operations due to external factors. In order to deal with this problem, this paper attempts to use Python programming language to try to design and implement an integrated vulnerability scanning system. Django is a high-level Python Web framework to rapid development, and use Docker's lightweight virtualization integration Nmap security tool as a means of program verification to build a B / S architecture model for junior operations and maintenance personnel, junior network security research The low learning cost vulnerability scanning system platform of the authors is convenient for their work needs.Key words：Python；Django；Docker；Vulnerability Scanning；System Integration；Cybersecurity；Lightweight目录第一章绪论 (5)1.1 课题背景和意义 (5)1.2 程序漏洞 (6)1.2.1程序漏洞的定义 (6)1.2.2程序漏洞的特点及分类 (6)1.3 国内外漏洞危害现状 (6)1.3.1 国外危害现状 (6)1.3.2 国内危害现状 (7)1.4 主要工作 (7)1.5 章节安排 (8)第二章系统实现使用的技术简介 (8)2.1 Python (8)2.2 Django (8)2.3 Docker (9)2.4 Nmap (9)2.5 本章小结 (9)第三章系统的分析与设计 (9)3.1 需求分析 (9)3.2 系统设计 (10)3.2.1 系统总体概述 (10)3.3.2 系统逻辑架构 (11)3.3 系统功能模块设计 (12)3.3.1 用户认证模块 (12)3.3.2 用户信息管理模块 (13)3.3.3 漏洞扫描模块 (14)3.3.4 日志文章模块 (14)3.3.5 权限管理模块 (15)3.4 数据库设计 (15)3.4.1 数据表字段 (15)3.4.2 数据表与系统的关系 (15)3.5 版本使用 (17)3.6 本章小结 (18)第四章系统的具体实现 (18)4.1系统开发环境 (18)4.2 Django框架初始配置 (19)4.3 通用视图 (19)4.4 用户认证模块 (21)4.5 用户信息管理模块 (23)4.6 漏洞扫描模块 (25)4.7 日志文章模块 (27)4.8 权限管理模块 (31)4.9 本章小结 (31)第五章系统测试 (31)5.1 测试环境 (31)5.2 测试环境搭建 (32)5.3 测试内容和结果 (32)5.3.1 用户认证模块测试 (33)5.3.2 用户信息管理模块测试 (33)5.3.3 漏洞扫描模块测试 (33)5.3.4 日志文章模块测试 (34)5.3.5 权限管理模块测试 (34)5.4 本章小结 (34)第六章总结与展望 (35)6.1 工作总结 (35)6.2 展望 (35)参考文献 (36)致谢...................................... 错误!未定义书签。
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基于Python的Web漏洞扫描器作者：徐贵江黄媛媛陈子豪殷旭东钱振江来源：《软件工程》2020年第04期摘; 要：当下Web安全问题频发，很多Web网站代码设计时安全问题考虑不足，而市面上的漏洞扫描器存在扫描速度慢、软件臃肿、可扩展性不强等问题，我们基于Python设计了一个Web漏洞扫描器，在参考其他同类产品设计的基础上，采用注入分析、字典扫描等方法提高了扫描器性能，并增加了开放性的插件接口等一些实用且独特的功能。
本文介绍了其工作原理，具体实现及实验测试。
关键词：Web漏洞检测;扫描器设计;Python;插件中图分类号：TP309; ; ;文献标识码：AAbstract：The web security problems are frequent at present，and many website code designs do not have sufficient consideration for security problems.By contrast，the vulnerability scanners on the market have issues such as slow scanning speed，bloated designs，and poorscalability.Therefore，we designed a web vulnerability scanner based on Python，considering the designs of other similar products.This research used injection analysis，dictionary scanning，and other methods to improve scanner performance and added some practical and unique features like open plug-in interface.The working principle，specific implementation，and experimental testing are described.Keywords：web vulnerability detection;scanner design;python;plug-in1; ;引言（Introduction）如何保障Web產品的安全是当下移动互联网一个重要的研究课题，现如今虽然市面上有了几款[1-3]较为成熟的漏洞扫描检查工具，但是大部分工具都不具备动态加载模块的功能，对部分漏洞的检查与修复不够准确，从而延误安全人员及时处理与修复漏洞。
提升移动互联网信息系统安全性，迫切需要构建面向各种Web安全漏洞的收集和扫描系统[4]。
为了使得用户获得更好的扫描体验，需要加强对Web安全漏洞本身的研究，更加有效地分析及扫描Web应用安全漏洞，我们先分析了当下Web网页中主要存在的安全问题[5，6]，近而提出了一种基于Python的漏洞扫描器，该扫描器目前具备对SQL注入、XSS攻击、文件上传、弱口令、后门五类高危高频率出现的漏洞的扫描功能。
2; ;思路与工作原理（Idea and working principle）针对SQL注入漏洞，本扫描器会在SQL注入模块采用注入点分析和SQL注入实现判定的方法扫描漏洞;针对XSS攻击漏洞，本扫描器的XSS攻击模块会利用爬虫板块来分析Web站点，寻找切入点，然后对切入点进行测试，判断是否存在XSS攻击漏洞;针对文件上传漏洞，本扫描器会在文件上传模块对文件的具体内容、拓展名、大小，以及上传路径四个方面使用不同的方法进行检测;针对弱口令漏洞，本扫描器会在弱口令模块通过弱口令字典对所在表单信息进行爆破，然后分析返回的页面，从而达到扫描漏洞的目的;针对后门漏洞，本扫描器会在后门模块根据网页的脚本语言类型来选择相应的字典进行扫描，然后对于返回的应答状态来判断是否存在后门漏洞;针对用户后期漏洞维护和更新的需求，本扫描器在拓展模块提供一套模块标准，使用户可以自主编写或者移植别的模块。
本扫描器的基本工作原理如图1所示分为四层：第一层输入层：提示用户输入一个需要检测的URL;第二层扫描控制层：调用多线程、深度选择和字典爆破模块，根据URL地址发送请求，获取服务器相应页面，尝试模拟对这些URL的访问以获取尽可能多的URL;第三层模块控制层：采用一定策略获得并且重新组织需要的链接地址，将其添加到扫描进程列表中。
将按照深度提炼的子URL返回到相对应的功能模块进行更深一步的分析;第四层输出层：深度解析之后在扫描结果列表中输出相对的扫描结果，以及相应的修复建议。
3; ;具体设计与实现（Specific design and implementation）本扫描器是由SQL注入漏洞扫描模块、XSS攻击扫描模块、文件上传检测模块、弱口令爆破检测模块、后门扫描检测模块和功能拓展模块六个模块组成的。
3.1; ;SQL注入扫描模块在SQL注入[7]扫描模块中，我们设计了四个工作流程对目前的SQL注入安全问题进行检测：获取网站链接（完成对网站URL及其相关信息的管理）→SQL注入点分析[8]（构造注入判断语句，将URL带上判断语句进行访问，存在注入点，则保存，否则丢弃）→SQL注入实现判定（带上可能的恶意代码，进行访问，访问成功则表示该注入点可以利用）→提供修复建议。
3.2; ;XSS攻击扫描模块XSS漏洞[9]检测模板由URL信息板块、爬虫板块、测试板块和数据库四大部分组成。
URL信息板块来完成对网站URL及其相关信息的管理，其有用信息存放到数据库中。
爬虫板块来分析Web站点，寻找切入点，并记录相关信息。
测试板块提取出数据库中的信息，对其进行切入点的测试工作，完成之后将含有漏洞的URL，以及相关记录信息输出作为提供修复建议的一部分，并处理所有输出类型的XSS漏洞。
3.3; ;文件上传检测模块在文件上传漏洞[10]扫描模块中，我们主要针对上传文件的具体内容、文件的拓展名、文件的大小，以及文件上传的路径四个方面进行检测。
（1）文件内容检测方法分为两步，一是获取行为数据，调取那些敏感的行为数据（如eval、system、exec），二是检测隐藏的执行数据，比如发现某个函数执行了，代码中却找不到这个函数名，则认为这是个异常行为，可能存在文件上传漏洞。
（2）文件拓展名检测，是使用pathinfo函数和substr函数实现的，为防止黑客在文件名中插入“‘＼0’”符号绕过检测，因此，在使用扩展名对文件类型进行检查时需要先将文件名中的“‘＼0’”进行替换，接着使用getimagesize函数对上传文件的MIME类型进行检查。
（3）文件大小检测，是通过使用filesize函数判断实现的，如果超过了预设值则存在文件上传漏洞。
（4）文件上传路径检测，上传一个Webshell脚本，对保存临时文件名的参数进行修改，如果成功了，那么就存在文件上传漏洞。
3.4; ;弱口令爆破检测模块在弱口令爆破模块中，主要是通过弱口令字典对所在表单信息进行爆破，从而获取信息。
我们首先通过URL扫描目录，检测网站的form表单，再检查表单里面的关键字。
比如指定关键字类似“user”“pass”的视为登录页面，根据表单的提交方法，跑字典爆破，再根据返回的包的大小来判断是否正确登录，进而进一步判断是否存在弱口令漏洞。
3.5; ;后门检测扫描模块在后门扫描模块中，首先是让用户输入一个有效地URL，系统后台在URL顶级域名后加/index.xx（xx表示脚本语言，如PHP、asp等）并访问，根据返回服务器脚本语言判断脚本类型来选择相应的字典进行扫描，通过扫描返回的服务器的应答状态来判断是否有可能存在后门。
上述五个模块在检测到漏洞后，本扫描器会针对漏洞所在位置、漏洞数量和漏洞特点，给出相对应的修复建议。
3.6; ;功能拓展模块在功能拓展模块中，我们给本扫描器规范了一套模块标准，这里以SQL注入扫描模块的框架为例具体如图2所示。
这些使本扫描器可以提供拓展支持，用户可以轻松移植其他Python脚本工具来满足自身的漏洞扫描需求，同时用户也可以根据需求，自定义脚本。
本扫描器具有较大的移植性。
4; ;测试和验证（Testing and verification）4.1; ;测试过程将本扫描器和其他同类别的产品做对比测试。
首先是功能上，将本扫描器与其他四款同类产品（WebInspect、Whisker/libwhisker、Acunetix Web Vulnerability Scanner、椰树Web漏洞扫描器）相比;其次是性能上，测试内容是DVWA三种不同漏洞等级下的SQL漏洞，漏洞识别率方面依旧对比了上面提到的四种同类产品，漏洞扫描效率方面对比了业内老牌的Acunetix Web Vulnerability Scanner。
4.2; ;测试结果在功能方面，如表1所示，本扫描器的漏洞可扫描种类和功能特性与WebInspect、Whisker/libwhisker、Acunetix Web Vunerability Scanner（下简称为AWVS）和椰树Web漏洞扫描器四款产品相比，具备很大的优势。
4.3; ;结果分析经过我们的测试，我们开发的WebScan漏洞扫描系统已经具备了针对网页在组件、权限、数据、代码和通信系统等方面运行过程中产生的可能存在的安全漏洞问题的检测分析与修复功能，并显示出我们的系统具有较好的网页漏洞检测效果和不错的修复能力。
且相对于目前市场上同类竞争产品来讲，我们开发的WebScan漏洞扫描系统的灵活性与便携性都更胜一筹。
5; ;结论（Conclusion）目前本作品提供了一些面向特定漏洞的扫描修復模块，因此能够较好地覆盖主要的漏洞问题。
同时本作品的各个模块提供有扩展接口，方便使用者对代码进行完善和二次开发，并且该作品是以Python作为开发语言，由于Python的普适性和轻量性的两大特点，使得该程序几乎可以在任何平台快速运行。
此外，我们的漏洞扫描器，针对Web网页进行了深入的研究，能够提出相应的切实有效地修补建议，可以切实提高网站的自身安全级，并具有重要的实用价值，促进Web的应用安全，拥有较为可观的市场发展前景。
本作品目前还存在一些改进的空间，比如稳定性还可以进一步加强，可设计为浏览器插件以方便进一步使用等。
参考文献（References）[1] Micro Focus.动态应用安全测试（DAST）：FortifyWebInspectWebInspect[EB/OL].https：///zh-cn/products/Webinspect-dynamic-analysis-dast/overview，2020-01.[2] Acunetix.Web Application Security Scanner[EB/OL].https：//，2020-01.[3] 陈禹.Web漏洞扫描器一览[J].计算机与网络，2016，42（20）：56-57.[4] 尹彦涛.Web漏洞扫描系统设计与实现[D].中国海洋大学，2014.[5] 张烨青.Web应用安全漏洞扫描器爬虫技术的改进与实现[D].北京邮电大学，2014.[6] Manohar，E.，Shalini Punithavathani，D..Hybrid Data Aggregation Technique to Categorize the Web Users to Discover Knowledge About the Web Users[J].Wireless Personal Communications，2017（4）：1-6.[7] Wenfei Fan，Jeffrey Xu Yu，Jianzhong Li.Query translation from XPath to SQL in the presence of recursive DTDs[J].The VLDB Journal，2009，18（4）：2-4.[8] Jevri Tri Ardiansah，Aji Prasetya Wibawa，Triyanna Widyaningtyas.SQL Logic Error Detection by Using Start End Mid Algorithm[J].Knowledge Engineering and Data Science，2017，1（1）：1-11.[9] Steinhauser，Antonin，Tuma.DjangoChecker：Applying extended taint tracking and server side parsing for detection of context-sensitive XSS flaws[J].Software：Practice and Experience，2019-Wiley Online Library，2019（1）：1-6.[10] 周开东，魏理豪，王甜，等.远程文件包含漏洞分级检测工具研究[J].计算机应用与软件，2014（2）：21-23.作者简介：徐贵江（1999-），男，本科生.研究领域：网络安全，WEB系统开发.黄媛媛（1999-），女，本科生.研究领域：信息安全，软件开发.陈子豪（1997-），男，本科生.研究领域：信息安全，软件开发.殷旭東（1970-），男，硕士，工程师，实验师.研究领域：网络安全，移动计算.本文通讯作者.钱振江（1982-），男，博士，副教授.研究领域：信息安全，信息物理融合系统和定理证明.。