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渗透测试报告自动生成工具

公众号：白帽子左一

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在安服仔的日子里，发现其他人输出的渗透测试报告结果不规范，主要在报告质量、内容、字体、及修复方案中存在诸多问题，而且 大部分安服仔需要对每次的项目结果进行统计整理，方便后续跟踪复测。

因此研发了 Savior—渗透测试报告辅助生成系统 ， 起这个名字也是为了拯救大多数渗透测试工程师，

告别繁琐的渗透测试报告编写过程及漏洞统计过程。

前端 ： Ant Design Pro

后端 ： Django REST Framework

数据库 ： Mysql

用户管理 ： 主要是方便统计漏洞的发现者，后续可能大概也许会添加漏洞统计模块，根据提交数据、漏洞类型、时间等进行统计报表，当前用户管理模块仅允许通过Django后台进行修改，前端只负责展示，主要是我太懒了。

项目管理 ： 根据项目的不同可上传项目的专属渗透测报告模板，并可以根据需要进行模板自定义模板（/Demo/demo.docx）；

模板自定义 ： 不用修改源代码，仅需修改word即可进行模板自定义；

整改建议管理 ： 此平台主要就是为了体现标准化输出，因此可通过内置漏洞描述及修复建议进行快速输出，并支持自定义修改（/Demo/常规WEB渗透测试漏洞描述及修复方法.docx）；

一键生成： 通过提交报告模块，内联项目模板，快速生成渗透测试报告，真正达到了一键生成，并确保报告内数据准确、字体统一、格式标准；

自动邮件： 在生成报告后可通过用户管理配置的自动邮件发送功能进行邮件通知，可自定义邮件模板，这样再报告给客户的时候就可以直接转发了（暖男功能）；

漏洞统计： 每次渗透过后，需要挨个查找报告进行统计整理，现在只要提交报告后，后台会自动联动；

漏洞报表一键导出

漏洞跟踪： 增加了漏洞状态字段，创建报告后，漏洞状态默认为新增，漏洞管理模块可进行复测，包括已整改、未整改两种状态；

Demo ：

演示账号 ：admin

演示密码 ： Savior@404

首先将代码clone到本地：

Docker部署

我们推荐使用Docker进行部署，相对于源码部署更为简单和快速。

部署前请务必先安装 Docker 及 docker-compose 。

修改配置文件

首先复制根目录的 .env.docker 并重命名为 .env ， 修改其中的Email Settings和initial Administrator配置。

这两个配置分别控制邮件提醒，以及初始管理帐号密码及邮箱。

同时需要注意以下两点：

1. 务必把邮箱修改为自己邮箱，不然可能会出现非预期错误！

2. 如果使用阿里云、腾讯云服务器，请使用smtp的ssl协议，两家云厂商默认封禁了25端口。

一键启动

访问 即可看到页面。

修改启动端口

如果想修改启动端口，可以修改docker-compose.yaml文件中web容器的ports。

默认为8000:8000，比如要修改为8080端口可改为8080:8000。

所需环境：

前端环境

环境变量设置 创建字符集为utf-8编码的数据库。

复制**.env.docker为.env**，并配置数据库、邮箱、管理员等信息。

后端环境

源码部署环境：

前台页面 ：

Django管理后台：

其中Savior平台包含两个后台页面。考虑到安全性，目前用户管理、项目管理托管于Django管理后台（主要是这两个模块不会写），其余功能均可通过前台页面实现。

前台页面 ：

Django管理后台 ：

访问Django管理后台： ,

请完善API用户的Name、Avatar、Autosentmail三个字段，分别控制报告的作者、头像（图片Url）、生成报告后自动发送渗透测试报告到邮箱。

访问Django管理后台：

请通过APIProjects进行添加项目，可根据不通项目选择不通的渗透测试报告模板。

参数说明：Project logo（项目Logo）、Project center（项目名称）、Project description（项目描述）、Project template（渗透测试报告模板，目前标准模板可使用Demo/demo.docx，如需自定义模板，请参考模版自定义部分）

访问 可进入Savior平台，通过个人设置整改设置添加漏洞模板可进行设置漏洞类型、漏洞描述、修复建议从而达到标准化。

目前整理了一些通用的修复建议模板，请参考Demo/常规WEB渗透测试漏洞描述及修复方法.docx。

目前根据我经常使用的渗透测试报告模板生成了一个demo版本（请参考/Demo/demo.docx）。

当然您也可以根据自己的需求进行模板自定义，其中仅需在WORD模板中进行参数替换，目前Savior中具体参数如下：

以下漏洞详情请利用{%tr for vuls in vuls %}{%tr endfor %}进行循环遍历。

如想列出所有漏洞URL,则使用参数{%tr for vuls in vuls %}{{item.vul_url}}{%tr endfor %}

注： Savior平台渗透测试模板遵循Jinja2语法，更多内容请参考

如果我们完善了用户信息、项目管理、整改设置后，就可以通过前端页面进行创建报告，其大概流程如下：首先完善报告的基本信息。

选择漏洞管理的添加漏洞功能。选择漏洞类型后，漏洞名称、漏洞描述、修复建议会根据整改设置进行自动联动，并可根据需求进行自定义修改。

需要注意的是漏洞详情处如果需要插入XSS语句，请进行url编码后进行输入！

注： 未提交前请勿刷新页面，此时漏洞详情保存为前端。提交后会自动生成渗透测试报告并进行下载。

打开报告会提示更新域，更新请选择是，再选择更新整个目录，此问题主要是为了更新目录，不然渗透测试报告中目录无法自动更新。

如果在用户管理打开了Autosentmail功能，渗透测试报告会自动发送至我们邮箱，方便转给甲方爸爸。

访问Savior平台，选择漏洞列表可进行漏洞统计并进行漏洞复测。

其中漏洞包含三个状态（新发现、已修复、未修复）。

通过选择导出数据功能，可将漏洞列表导出为Excle。

用户管理、项目管理迁移至前端

大数据看板

感谢 echo503 提供的项目帮助

感谢 lp0int 提供的项目帮助

项目框架及 Docker 部署参考 Github-Monitor：（ ）

原文地址：

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

最受欢迎的软件安全性测试工具有哪些？

之前在做 国内软件测试现状调查 之时，因为安全性测试工具太多，结果显示其分布比较广，填写“其它”占的比重很高（66%），为此专门做了一个调查 ，虽然收集的有效反馈不多（不到100），但基本反映了测试工具的使用现状。

1. 从总体看，（静态的）代码分析工具和（动态的）渗透测试工具应用还是比较普遍 ，超过60%，而且渗透测试工具（73.68%）略显优势，高出10%。模糊测试工具，可能大家感觉陌生，低至16%，但它在安全性、可靠性测试中还是能发挥作用的。从理论上看，代码分析工具应该能达到95%以上，因为它易用，且安全性已经是许多公司的红线，得到足够重视。 希望以后各个公司能够加强代码分析工具和模糊测试工具的应用。

2. Java代码安全性分析工具前三名是 ： IBM AppScan Source Edition（42.11%）、Fotify Static Code Analyzer（36.84%）、Findbugs（26.32%） ，而JTest、PMD等没进入前三名，虽然和第3名差距不大，只有5%左右。也有公司使用Checkmarx，不在此调查中。Coverity也支持Java，可能Java的开源工具较多，人们很少用它。

3. C/C++代码安全性分析工具前三名是 ： C++Test（38.89%）、IBM AppScan Source Edition（38.89%）、Fotify Static Code Analyzer（27.78%）、Visual Studio（27.78%） 。Coverity、CppCheck、LDRA Testbed 没能进入前三名，可能LDRA Testbed比较贵，关键的嵌入式软件采用比较多，而Coverity Cloud针对Github等上面的代码有免费服务（），大家可以尝试应用。

4. JavaScript代码安全性分析工具应用最多的是 Google's Closure Compiler，其次是JSHint，也有的公司用Coverity来进行JS的代码分析。

5. Python代码安全性分析工具应用最多的是Pychecker ，其次是PyCharm，而Pylint使用比较少，也有几个公司用Coverity来进行Python的代码分析。

6. Web应用安全性测试的商用工具中，IBM AppScan异军突起 ，高达70%的市场，其它商用工具无法与它抗衡，第2名SoapUI和它差距在50%以上，HP webInspect 不到10%。

7. Web应用安全性测试的开源工具中，Firebug明显领先 ，将近50%，比第2名OWASP ZAP高12%，第三名是Firefox Web Developer Tools，超过了20%。

8. Android App的安全性测试工具中，Android Tamer领先 ，将近30%，比第2、3名AndroBugs、Mobisec、Santoku高15%左右。也有用其它不在调查项中的工具，总体看，Android App安全性测试工具分布比较散。

9. 网络状态监控与分析工具中，Wireshark遥遥领先，超过70%。 其次就是Tcpdump、Burp Suite，占30%左右。网络状态监控与分析工具挺多的，但从这次调查看，越来越集中到几个工具中，特别是Wireshark功能强，覆盖的协议比较多，深受欢迎。

10. SQL注入测试工具排在前三位的：SQLInjector、SQL Power Injector、OWASP SQLiX， 三者比较接近，差距在6%左右。其它两项工具Pangolin、SQLSqueal也占了10%，而Antonio Parata、Blind SQL Injections、Bsqlbf-v2、Multiple DBMS Sql Injection、Sqlninja几乎没什么人用。

安全性测试工具很多，还包括黑客常用的一些工具，如暴力破解口令工具、端口扫描工具、防火墙渗透工具、渗透测试平台等。从某种意义看，它们超出软件范畴，更多属于网络空间安全、密码学等范畴，在此就不展开了。概括起来最受欢迎的软件安全性测试工具有：

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