当今的Web安全行业在进行渗透测试时普遍第一步就是去识别目标网站的指纹,从而进一步根据目标框架进行针对性的安全测试,指纹识别的原理其实很简单,目前主流的识别方式有下面这几种。
以上的三种模式就是常见的指纹识别工具的工作原理,这里我就给大家演示第二种方式,HASH枚举。
首先在识别网站指纹之前,先要尝试读取到该目标网站的标题信息,该功能实现非常简单,只需要读入页面,并去除我们所需要的"Date","Server","X-Powered-By","title"
字段即可,由于代码较为简单此处就直接放出代码部分。
import re,socket,threading,requests
import argparse
header = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) LySharkTools'}
def Banner():
print(" _ ____ _ _ ")
print(" | | _ _/ ___|| |__ __ _ _ __| | __")
print(" | | | | | \___ \| '_ \ / _` | '__| |/ /")
print(" | |__| |_| |___) | | | | (_| | | | < ")
print(" |_____\__, |____/|_| |_|\__,_|_| |_|\_\\")
print(" |___/ \n")
print("E-Mail: me@lyshark.com")
def GetIPAddress(domain):
try:
url = str(domain.split("//")[1])
sock = socket.getaddrinfo(url,None)
result = re.findall("(?:[0-9]{1,3}\.){3}[0-9]{1,3}", str(sock[0][4]))
return str(result[0])
except Exception:
pass
def GetServerTitle(url):
try:
address = GetIPAddress(url)
Respon = requests.get(url=url,headers=header,timeout=5)
print("--" * 80)
print(url + " ",end="")
print(address + " ", end="")
if Respon.status_code == 200:
RequestBody = [item for item in Respon.headers]
for item in ["Date","Server","X-Powered-By"]:
if item in RequestBody:
print(Respon.headers[item] + " ",end="")
else:
print("None" + " ",end="")
title = re.findall("<title>.*</title>", Respon.content.decode("utf-8"))
print(title)
except Exception:
pass
if __name__ == "__main__":
Banner()
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("-f","--file",dest="file",help="")
args = parser.parse_args()
# 使用方法: main.py -f url.log
if args.file:
fp = open(args.file,"r")
for item in fp.readlines():
url = item.replace("\n","")
thread = threading.Thread(target=GetServerTitle,args=(url,))
thread.start()
else:
parser.print_help()
程序运行时,需要指定一个文件列表,里面包括网址每行一个以换行隔开,并使用-f
指定运行参数即可。
我们继续实现指纹识别功能,首先利用Requests
库将目标页面读入到字符串中,然后调用MD5算法计算出该页面的HASH值并比对,由于特定框架中总是有些页面不会变动,我们则去校验这些页面的HASH值,即可实现对框架的识别,代码很简单这里就直接放出源代码。
import requests
import os,sys,hashlib
import argparse
headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) LySharkTools'}
def Banner():
print(" _ ____ _ _ ")
print(" | | _ _/ ___|| |__ __ _ _ __| | __")
print(" | | | | | \___ \| '_ \ / _` | '__| |/ /")
print(" | |__| |_| |___) | | | | (_| | | | < ")
print(" |_____\__, |____/|_| |_|\__,_|_| |_|\_\\")
print(" |___/ \n")
print("E-Mail: me@lyshark.com")
def CheckFinger(url,flag,keyworld):
if flag == 0:
ret = requests.get(url=url,headers=headers,timeout=1)
text = ret.text
md5=hashlib.md5()
md5.update(text.encode('utf-8'))
print("目标网页Hash值: {}".format(md5.hexdigest()))
else:
fp = open(keyworld,"r")
for i in fp.readlines():
path = url + eval(i.replace("\n", ""))["Path"]
hash = eval(i.replace("\n", ""))["Hash"]
web = eval(i.replace("\n", ""))["WebServer"]
ret = requests.get(url=path, headers=headers, timeout=1)
if ret.status_code == 200:
text = ret.text
md5 = hashlib.md5()
md5.update(text.encode('utf-8'))
if md5.hexdigest() == hash:
print("目标Hash:{} CMS页面类型:{} ".format(hash,web))
else:
continue
if __name__ == "__main__":
Banner()
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--mode",dest="mode",help="设置检查类型 [check/get]")
parser.add_argument("-u","--url",dest="url",help="指定需要检测的网站地址")
parser.add_argument("-f","--file",dest="file",help="指定字典数据库 data.json")
args = parser.parse_args()
if args.mode == "get" and args.url:
CheckFinger(args.url,0,args.file)
# 检测目标容器类型: main.py --mode=check -u https://www.xxx.com -f data.json
elif args.mode == "check" and args.url and args.file:
CheckFinger(args.url,1,args.file)
else:
parser.print_help()
指纹识别的重点并不在于识别工具的编写,而在于特征库是否健全,我们的工具也需要特征库,可以使用get
方式提取指定页面的特征,例如:
我们新建一个文件,并依次写入指纹特征以及它的相对路径信息,并增加其所对应的Web容器版本。
{"Path":"/about/index.html","Hash": "9e69dd111c6cc873a1f915ca1a331b06","WebServer":"hexo"}
{"Path":"/index.php","Hash": "2457dd111c6cc32461f915ca17789b06","WebServer":"typecho"}
当特征库完整时,即可使用-f
指定特征文件,循环获取是否匹配特征,从而判断web容器使用了那种容器。