自动化批量挖掘漏洞(edu)

自动化批量挖漏洞

• 原理是将目标资产让爬虫工具爬取，把数据通过burp发送给xray进行漏洞扫描。

本文使用到的工具

• Fofa采集工具，文章用edu举例，大家可以根据自己的目标进行选择。
• Rad，浏览器爬取工具，github地址: http://github.com/chaitin/rad
• Chrome浏览器, Rad默认支持浏览器
• Burp和Xray

Xray简单使用

2023年1月13日 19:42

0213014

Rad爬虫——一款专为安全扫描而生的浏览器爬虫

2023年1月13日 19:53

011089

视频操作

步骤一：

• 由于举例子，就用fofa采集工具去批量采集edu资产来做演示，有fofa会员更好，资产相对多一些。

• 因为要使用Rad爬虫，所以我们要对资产进行整理，要使他符合Rad的规则。我们要把上图红框框里的IP加上http://或者http://，脚本如下

上面是资产处理好的效果图，放到Rad目录下，后面的内容会用到。

步骤二：

1. 我们需要给burp添加插件，设置代理。被动扫描插件可以更大几率提高挖到的可能性，说不准捡个漏啥的，这里方便演示随意加俩，

当然插件是多多益善，代理设置为8080，为了是和Rad响应

流量出口设置为7777，因为们要将数据包发给Xray

步骤三：

1. 开启Xray被动扫描，监听7777，（Xray默认不扫edu，需要在config.yaml修改规则）

xray webscan --listen 127.0.0.1:7777 --html-output proxy.html

资产准备好了，漏洞扫描器也开始监听了，就差爬虫的数据了，众所周知命令行窗口只能一个一个的输入，步骤一的资产很多，一个一个输入很麻烦也就不是自动化了，这里使用python脚本批量，脚本内容如下：

1. 28行是步骤一整理好资产.txt的文件名，第30行可以根据需求来修改线程
2. 运行脚本，效果如下

rad -t http://example.com -http-proxy 127.0.0.1:8080