渗透工具集_无限渗透工具开发

目录：

• 1、渗透测试工具的介绍
• 2、web渗透测试工具
• 3、Python渗透测试工具都有哪些
• 4、有哪些快速开发平台或者零代码开发平台？
• 5、渗透工具包是什么 kali linux，Metasploit是什么？有学黑？
• 6、数据渗透怎么操作

渗透测试工具的介绍

第一类：网络渗透测试工具

网络渗透测试工具是一种可以测试连接到网络的主机/系统的工具。通用的网络渗透测试工具有ciscoAttacks、Fast-Track、Metasploit、SAPExploitation等，这些工具各有各的特点和优势。因为网络渗透测试是一个相对广泛的概念，所以上述工具也可以包括社会工程学渗透测试模块，网络渗透测试模块和无线渗透测试模块。

第二类：社会工程学渗透测试工具

社会工程学渗透测试是利用社会工程学进行渗透测试，通常利用人们行为中的弱点来达到渗透的目的。典型的社会工程学渗透测试工具有BeefXSS和HoneyPots，这些工具诱使用户访问特定的网站，获得用户的Cookie信息，达到渗透的目的。

第三类：网站渗透测试工具

网站渗透测试是对Web应用程序和相应的设备配置进行渗透测试。在进行网站渗透测试时，安全工程序必须采用非破坏性的方法来发现目标系统中的潜在漏洞。常用的网络渗透测试工具有asp-auditor、darkmysql、fimap、xsser等。

第四类：无线渗透测试工具

无线渗透测试工具是蓝牙网络和无线局域网的渗透测试。在进行无线渗透测试时，一般需要先破解目标网络的密码，或者建立虚假热点来吸引目标用户访问，然后通过其他方式控制目标系统。常见的蓝牙网络渗透测试工具有atshell、btftp、bluediving、bluemaho等;常见的无线局域网渗透测试工具有aircack-ng、airmon-ng、pcapgetiv和weakivgeng等，这些工具实现了不同的功能，可以让安全工程师通过各种方式进行无线渗透测试。

web渗透测试工具

第一个：NST

NST一套免费的开源应用程序，是一个基于Fedora的Linux发行版，可在32和64位平台上运行。这个可启动的Live

CD是用于监视、分析和维护计算机网络上的安全性;它可以很容易地将X86系统转换为肉机，这有助于入侵检测，网络流量嗅探，网络数据包生成，网络/主机扫描等。

第二个：NMAP

NMAP是发现企业网络中任何类型的弱点或漏洞的绝佳工具，它也是审计的好工具。该工具的作用是获取原始数据包并确定哪些主机在网络的特定段上可用，正在使用什么操作系统，以及识别特定主机的数据包防火墙或过滤器的不同类型和版本正在使用。NMAP对渗透测试过程的任何阶段都很有用并且还是免费的。

第三个：BeEF工具

BeEF工具主要利用移动端的客户，它的作用是用于检查Web浏览器，对抗Web抗击。BeEF用GitHub找漏洞，它探索了Web边界和客户端系统之外的缺陷。很重要的是，它是专门针对Web浏览器的，能够查看单个源上下文中的漏洞。

第四个：Acunetix Scanner

它是一款知名的网络漏洞扫描工具，能审计复杂的管理报告和问题，并且通过网络爬虫测试你的网站安全，检测流行安全漏洞，还能包含带外漏洞。它具有很高的检测率，覆盖超过4500个弱点;此外，这个工具包含了AcuSensor技术，手动渗透工具和内置漏洞测试，可快速抓取数千个网页，大大提升工作效率。

第五个：John the Ripper

它是一个简单可快速的密码破解工具，用于在已知密文的情况下尝试破解出明文的破解密码软件，支持大多数的加密算法，如DES、MD4、MD5等。

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

有哪些快速开发平台或者零代码开发平台？

什么是零代码应用开发平台？

尽管市场上也把建站、网店开发、小程序开发等免代码服务也称为零代码开发，但因为这些平台面向的是特定的目的，服务一个专有的范式，所以一般不将他们划入零代码平台的范畴之内。真正的零代码开发平台面向的是广泛和多样的需求，在设计aPaaS产品的时候，并不确定一个特定的用户会用它来搭建什么应用。

当然，虽说面向的需求是广泛的，也不代表aPaaS是万能的。零代码开发几乎都是面向企业应用世界，而很难扩展到消费者应用领域，比如游戏、社交、工具软件等必然长期属于原生开发的世界。

所以，零代码应用开发平台需要一个比较准确的定义。它是指围绕企业数据和业务管理需求，通过可视化方式设计数据结构，用户交互形式、设置访问权限和定义工作流程的平台。你会发现，即使是原生开发企业软件，大体也是按照以上这几个步骤来进行的。

我用一个相对完整的列表，将零代码开发平台的能力元素和特性描述如下：

1）可视化构筑业务对象数据表（Entity），并支持建立关联。甚至需要支持跨应用的数据表关联。（这是aPaaS未来可能胜出其他方案的关键优势）。

2）为不同的数据场景配置不同类型的视图（View），能够定义数据行和列的过滤，能够设置列表、看板、日历等不同界面形式。

明道云构筑的销售应用数据视图

3）能够定义不同用户角色（Role），并赋予角色不同的数据访问和改写权限（Permission Set）。权限定义越精细越好。

明道云构筑用户角色和权限组合的界面

4）能够建立针对数据的汇总表和统计图表（Report）

5）能够建立自定义的输入表单（Form），分发给不同角色使用。

6）能够建立自定义的打印报表（Form Report），用于输出各类形式表格，通过Email，短信发送或者打印。

7）能够管理企业用户、部门、组织结构，并将其用于应用逻辑关系，比如应用的分发，角色的赋予和工作流中的流向信息。

8）能够可视化配置工作流（Workflow），支持特定条件下的数据新增，改写，删除等操作，并能够融入数据填写，审批等人工流程节点。工作流的运行能够监控和保存日志。

明道云构筑审批工作流的界面

9）应用能够封装后分发（Distribution）给不同的用户。

10）面向企业内部个人用户的工作台，仪表台等特性，实现个性化使用。

不同的aPaaS产品会有不同的特色和侧重点。所以以上特性并不一定存在于每一个aPaaS产品中。但是，特性越完整的，就越接近一个典型意义上的零代码企业应用开发平台。在以上实现中，有纯粹的零代码模式，也有个别需要用低代码方式来降低产品复杂度，但同时也会让非技术人员难以上手。

所以，aPaaS是SaaS应用和开发工具的混合，说它是SaaS，是因为开发者和终端用户使用的是同一个产品，只是通过权限和分发关系让界面千人千面。说它是开发工具，是因为它用模型模拟的应用搭建思路和原生数据库应用开发是类似的。

软件的应用特点和二次开发能力共存也不是一个新鲜事物。用Excel软件构筑一个个人所得税计算器，让用户可以输入自己的工资，即可得到应缴税额，对于使用者来说是应用，对编制这个Excel文件的人来说是开发工具，但他们用的都是Excel。

为什么企业软件领域可以实现零代码开发？

为什么游戏和社交软件做不到零代码开发，而企业软件市场却出现了零代码工具？是因为企业软件的开发比较简单吗？

当然不是。能够模式化完成一个工作的原因在于这项工作具备可重复性，就像我们会用3D打印制作一两件零件，但如果要生产成千上万个同样的零件，我们宁可花费成本先去制作模具。企业软件可以模式化开发的原因就在于大多数企业管理软件都由非常类似的需求和实现方式来构成，如果不积极利用这些相似性和模型化方法就需要不断重复发明类似的轮子。

当然也并非所有的企业应用都有相似性。在特定行业和职能中总有一些需要专门化设计和开发的应用。但在企业的运营全流程中，围绕客户，供应商，销售订单，产品，供应商，采购订单，制造流程，服务流程等商业对象，企业软件要解决的问题具有很强的相似性。这些相似性，或者使用范式可以被概括为以下环节：

1）围绕上述商业对象（Business Objects）的数据搜集和存储，并对数据的有效性进行验证。例如：建立一个采购订单，向特定供应商采购三项商品。

2）数据的查询和呈现。例如：运营部门查询处A仓库在今天应该到货的采购订单。财务部门查询货物已经收讫，并且应该在本周付款的采购订单。

3）数据的计算。例如：当采购订单的货物到达特定仓库后，更新相关商品的库存信息。

4）流程的控制。例如：当起草采购订单并准备发出时，根据采购的类别和金额发起不同的审核流程，在审核通过或者拒绝后执行不同的流程内容。

5）信息通知。例如：在采购订单批准后，自动生成采购单并发送给供应商，并通知仓库准备收货。

6）数据的统计和分析。例如：汇总过去一年的采购订单中按照BOM清单的产品金额分布，或者按照供应商的分布。

企业软件的设计和开发人员对以上这些使用范式都非常熟悉，它们经常出现在各种企业软件的开发需求中。实际上，除了以上抽象出的范式，企业软件的其他独特功能点并不太多了，甚至很多属于所有企业级软件共有的模块，比如管理用户和用户组，权限角色等。正是因为这个原因，企业软件的开发存在高度模型化的可能，从而在大部分场景下，摆脱对原生代码开发的依赖。

在云时代之前，除了Access以外，苹果公司也有FileMaker，Intuit公司也曾经开发过Quickbase（这个名字来源于Intuit公司财务软件产品Quicken），Quickbase后来被剥离，一直到今天都在提供服务。即使在原生开发领域内，企业软件市场也出现了各种现成的开发框架，它们和今天的零代码平台一样，都是为了通过模型化来提高交付效率和质量的办法。

为每个企业的软件需求，都从第一行代码开始写起，单独依靠某种高级语言和集成开发环境建立开发项目，这种做法已经越来越没有必要。正如Gartner的预测，大部分的企业应用将来都会依赖零代码平台，以至于不远的将来，零代码平台并不会刻意保留这个前缀，因为这将成为天经地义的事情，这就像今天为了满足一个通用需求，大多数企业不会去定制开发，甚至零代码平台都不会用，而是直接使用一个标准的SaaS产品。

为什么aPaaS具有难以替代的优势？

用户开始选择aPaaS产品，不仅仅是因为他们可以这样做，更重要的是因为不得不这样做。因为aPaaS与定制开发，以及标准SaaS产品相比有几个难以替代的优势。

1）满足企业的多样化需求

企业软件需求的多样化是定制开发模式的起源。虽然标准SaaS产品能够满足企业应用需求中的共性部分，但是因为行业、规模和产品内在特性的差异，每个企业的管理方式和流程都有自己的特点，而且它还会根据企业的规模阶段不断演变。这种差异在不同职能中程度不一，一般来说，围绕产品设计、制造和服务履行的核心业务流差异度更高，而人事，财务等价值创造的支持环节差异度比较小。

在这种背景下，用户始终在寻求一种既能保持足够的灵活性，又能够控制开发的成本和复杂度的方法。aPaaS基本就是直接针对这个问题而诞生的。

2）从定制开发中需求沟通的痛苦中解脱

企业软件实现过程中的第一痛点还不是贵，而是需求沟通的复杂。有业务需求的人不是开发软件的人，能够开发软件的人对业务痛点并没有切身的体会和经验。于是行业非常依赖专业的企业软件需求分析和实现方法设计能力，但这个能力是非常稀缺的资源。这也难怪企业软件开发需求的提出主体总是五花八门的，他们之间也需要进行复杂的沟通和信息汇总。

更要命的是，很多时候需求在实施之前都无法100%确定，企业自己无法提出一个完整的解决方案。这时候，要么需要求助于咨询机构这样的外脑，要么就只能走一步看一步。这两个方案听起来都不令人舒适。前者绝非普通中小企业所能够承受，后者可能会影响系统的开发和实施质量。

aPaaS的出现倒是让走一步看一步的方案变得更加现实。企业可以通过零代码平台渐进地开始实施。如果整个系统过于复杂，可以先从一个具体的环节开始，局部数字化（比如先把订单管起来）。反正用aPaaS搭建的速度足够快，用户甚至可以利用零代码工具来生成企业应用原型，在实际使用中进行验证，确认了终端用户可以掌握，原先识别的问题可以被有效解决之后，再继续推进更完整的实施。

可以这么说，零代码工具可以让开发者和使用者之间的距离充分缩短。在极端情况下，使用者甚至可以自己就是搭建开发者自己。他们可能在一两个小时的搭建后就能够确认这个方案是不是能够有效地解决问题。

3）在企业内部打通数据中台的需求

在企业IT中，还有一个致命痛点存在，那就是不同业务系统之间的数据相互隔离，不能综合使用，使得企业难以进行跨职能的数据相关性和因果分析，也难以实现跨职能的数据自动化。比如要分析一个价格调整措施对财务报表的影响，这个工作在任何一个孤立的信息系统中是无法完成的，而如果要做到，就至少需要从采购，销售，营销和财务系统中获得数据。同样的道理，企业也很难在遇到财务目标无法达成的情况下，自动做出最优的价格决策。这些都是影响企业运营水平至关重要的问题。近年来，Gartner提出的Paced Layer架构，以及阿里给电商企业提供的中台方案就是针对这种需求的反馈。

大企业当然可以投入专门的资金来打造数据中台性质的系统，但小企业支付不起，并不代表他们不想获得这样的能力。aPaaS平台提供了这个可能性。

首先，因为aPaaS平台管理数据的模型一致，所以它一般能够提供一个标准化程度非常高的编程接口，从外部系统汇合数据变得相对容易很多，这就像路由器一样，不管你有多少联网设备，它们都可以用统一的协议连接在一起。有了集中的数据，各种应用需求都变得容易兑现。哪怕个别系统依然需要通过抽取数据服务后另行原生开发，也比不断重复做数据整合工作要高效很多倍。

甚至，如果用aPaaS平台直接管理业务数据对象，这个数据整合工作都可以免除。用户可以直接在各个职能相关的数据对象中建立关联，建立汇总查询，批量抽取数据到BI平台，建立不同数据之间的自动化。

有关企业数字中台的介绍，建议可以读一下这篇采访文章。

4）突出的成本和效率优势

零代码开发平台和原生代码开发相比到底能够提高多少效率目前还没有精确的计量，但这个效率差至少是10倍以上。传统开发模式需要10天的，aPaaS一天之内就能够搞定。

更重要的效率差别不仅仅是时间，还包括零代码平台可以免除专业技术人员的参与。虽然它要求搭建者熟悉业务，完成基本的逻辑梳理，但毕竟这和动辄需要和好几位技术人员一起开会沟通需求要高效得多。即便在复杂的应用系统上，也至多只需要2-3人分工就能够完成整个项目的实现。因为简化协作的原因带来的成本节省甚至都不值十倍了。因为所有人都知道找到靠谱的定制软件开发团队几乎就是一件撞大运的事情。

同时，定制开发通常很难提供高品质的软件。软件运行的可靠性，缺陷消除的程度都很难和标准化产品相比，毕竟定制软件只有一个用户。而一个aPaaS平台不仅要同时服务很多终端用户，还要服务五花八门的应用搭建者，它能够做到一次对，次次对；一次缺陷消除，所有用户收益的效果。

5）开箱即用和自己动手的两全

和成型的SaaS应用相比，aPaaS看似有一个缺点，就是依然需要“搭建”。这有点像整体家具系统，摆在样品间很好看，但是实际买回家还需要施工人员来拼装才能达到预期的效果。

实际上，这个问题并不是无解，甚至很好解。aPaaS一开始自然不可能获得各个行业的最佳实践，让每个企业都能够看到“样板间”效果。但是，随着时间的推移，用户企业和集成商的参与，样板间会越来越多，甚至比SaaS产品提供的用例方案更加强大，因为后者提供的是一个固定家具的摆设效果，而前者能够根据不同的房型，提供不同的家具组合方案。

而且，在足够明确的细分市场下（比如金属加工制造流程管理这样的颗粒度），可以在aPaaS平台上开发出完全开箱即用的应用，直接分发给不同企业使用。有了这个能力，aPaaS不仅能够服务好终端用户，还能够催生集成商工作模式的变革，他们不仅可以通过出售IT服务挣钱，还能够在服务中加入解决方案的价值，消除定制开发成本，大幅提高项目服务毛利。

有了开箱即用的能力后，就能够大大加速企业采纳的意愿。而且，才采纳以后，“自己动手”的能力依然存在。就像先进的整体家居系统不仅可以组合，而且可以重新组合。企业软件的适用模式永远和企业阶段有关，比如小型制造业并不见得需要质量管理单元，但当年产值突破一亿元左右后，不仅面临ISO认证的刚性需求，也内在地需要引入全面质量管理。这样的企业可以在软件实施后依照实际需要继续调整、改进和增加软件模块。这个过程同样是低成本和高效率的。

6）平台特征提供的计算能力保证

在数据库应用中，有一个潜在的计算性能问题，尤其是在大规模数据表中进行复杂查询和联动计算时。如今，很多行业的企业数据规模都从数千数万条记录增长到百万，千万，甚至电商厂商轻而易举可以达到亿级数据。在制造和物流行业，物联网技术也必然带动更多的联网对象，产生的数据不仅规模巨大，而且计算形式也需要有针对性地加强。

对于定制实施系统来说，要分别通过分布式数据库，流式计算等先进技术来克服性能问题是一件极其昂贵的事情。aPaaS平台虽然为用户提供的是一个应用级的产品，但因为它范式统一，就有机会将这些基础计算隐藏起来，让用户不必关心这些后台事务就能够获得高性能的计算服务。通过aPaaS平台管理的数据表无论规模有多大，读写有多么频繁，实时查询的要求有多高，总有一个计算框架可以胜任。这种平台的扩展性让客户可以真正放心，aPaaS带来的不仅仅是开发效率的提升，还包括一个伸缩自如的基础设施服务。即便企业将来的业务规模成长百倍，也不会需要彻底重建IT系统。实际上，年收入数百亿美元的业务，背后驱动的IT平台极有可能就是Salesforce的平台搭建的应用，而不需要是独立建立的应用系统。

正是因为以上这些优势，aPaaS在没有得到行业命名之前就已经开始逐步渗透到企业IT服务领域。在最近几年正在悄悄替代大量的定制实施软件项目，也让原先依靠标准SaaS产品的企业找到了新的选择。

aPaaS目前适合什么样的企业？

aPaaS虽然拥有巨大的优势，但也不代表它能够满足所有行业和企业的所有IT需求。下面列出了一些常见的排除项。aPaaS方案对这些性质的需求吸引力不强。

1）行业有明显的专有特征

有些行业本身的专有化程度很高，而且企业之间的差异性不大，这时候垂直的行业应用可能更加合理。

围绕这个特征最典型的例子就是餐饮业和酒店业。所有餐饮业的运营逻辑都是类似的，除了单店和连锁可能使用不同复杂度的方案以外，应用模块都大同小异。而且，这个行业解决问题的方法和范式是有明显的行业特征的，比如餐厅的排队等座系统，点单结账系统等。用零代码工具来构建如此专有的场景反而更加麻烦，而且无法有效提供有行业特色的视图。

2）行业有独立的代码审计要求

金融等行业的核心业务系统因为法规等要求不能使用零代码平台，因为它无法满足代码审计的要求。aPaaS平台不一定能够提供源代码给用户企业，而且即使提供，也无法佐证应用系统处理数据的准确性。这些行业因为监管要求高，本身资金也宽裕，所以不会应用aPaaS方案在核心业务环节。

3）面向顾客的前台系统

这个当然就是指的电商网店平台了。虽然电商零售的基本数据管理和aPaaS的能力并无太大的距离，但是面向消费者的前台系统一般要求更高的灵活性和营销设施的配套，用零代码平台创建不如直接使用专门的电商系统，比如有赞、微盟等开店方案。它们提供的不仅仅是店面功能，还包括围绕顾客的营销服务和支付平台，这些是aPaaS所不擅长的领域。

除此之外的大部分企业IT需求，零代码平台都有足够的优势来胜任。而且，随着软件和服务的界限越来越模糊，很难说未来的aPaaS不能扩展它的领地。企业软件的本质就是生产力工具，aPaaS的核心精神就是围绕企业的数字化运营提供高生产力选项。

在用户渗透的过程中，当前阶段的零代码平台更多满足的还不是普通企业的需求，而是那些有一定的自建IT能力的企业。他们一般拥有若干名信息化专员，能够理解自己企业的核心业务流程和问题，能够和业务部门展开有效的沟通。除了终端企业用户外，行业咨询群体和ISV群体也开始更多关注零代码工具，因为行业咨询者永远都希望拥有属于自己的落地工具集，而他们很难投入做出自己高质量的原生软件产品；而ISV群体则常年面临项目实施成本高，客户需求差异度大的痛点，希望通过某种平台来降低开发服务成本，沉淀自己的方案能力，从而让项目实施具备更多的可复制特点。行业咨询、管理咨询和ISV群体对零代码平台的掌握最终会让这个门类的解决方案走入更多的主流企业用户。

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渗透工具包是什么 kali linux，Metasploit是什么？有学黑？

Kali

Linux是基于Debian的Linux发行版，

设计用于数字取证和渗透测试。最先由Offensive

Security的Mati

Aharoni和Devon

Kearns通过重写BackTrack来完成，BackTrack是他们之前写的用于取证的Linux发行版

。Kali

Linux预装了许多渗透测试软件，包括nmap

(端口扫描器)、Wireshark

(数据包分析器)、John

the

Ripper

(密码破解器),以及Aircrack-ng

(一应用于对无线局域网进行渗透测试的软件).[2]

用户可通过硬盘、live

CD或live

USB运行Kali

Linux。Metasploit的Metasploit

Framework支持Kali

Linux，Metasploit一套针对远程主机进行开发和执行Exploit代码的工具。

Metasploit是一款开源的安全漏洞检测工具，可以帮助安全和IT专业人士识别安全性问题，验证漏洞的缓解措施，并管理专家驱动的安全性进行评估，提供真正的安全风险情报。这些功能包括智能开发，密码审计，Web应用程序扫描，社会工程。

数据渗透怎么操作

一般渗透测试流程

1. 明确目标

l 确定范围：测试目标的范围、ip、域名、内外网、测试账户。

l 确定规则：能渗透到什么程度，所需要的时间、能否修改上传、能否提权、等等。

l 确定需求：web应用的漏洞、业务逻辑漏洞、人员权限管理漏洞、等等。

2. 信息收集、

l 方式：主动扫描，开放搜索等。

l 开放搜索：利用搜索引擎获得：后台、未授权页面、敏感url、等等。

l 基础信息：IP、网段、域名、端口。

l 应用信息：各端口的应用。例如web应用、邮件应用、等等。

l 系统信息：操作系统版本

l 版本信息：所有这些探测到的东西的版本。

l 服务信息：中间件的各类信息，插件信息。

l 人员信息：域名注册人员信息，web应用中发帖人的id，管理员姓名等。

l 防护信息：试着看能否探测到防护设备。

3. 漏洞探测

利用上一步中列出的各种系统，应用等使用相应的漏洞。

方法：

(1) 漏扫，awvs，IBM appscan等。

(2) 结合漏洞去exploit-db等位置找利用。

(3) 在网上寻找验证poc。

内容：

l 系统漏洞：系统没有及时打补丁

l WebSever漏洞：WebSever配置问题

l Web应用漏洞：Web应用开发问题

l 其它端口服务漏洞：各种21/8080(st2)/7001/22/3389

l 通信安全：明文传输，token在cookie中传送等。

4. 漏洞验证

将上一步中发现的有可能可以成功利用的全部漏洞都验证一遍。结合实际情况，搭建模拟环境进行试验。成功后再应用于目标中。

l 自动化验证：结合自动化扫描工具提供的结果

l 手工验证，根据公开资源进行验证

l 试验验证：自己搭建模拟环境进行验证

l 登陆猜解：有时可以尝试猜解一下登陆口的账号密码等信息

l 业务漏洞验证：如发现业务漏洞，要进行验证

公开资源的利用

l exploit-db/wooyun/

l google hacking

l 渗透代码网站

l 通用、缺省口令

l 厂商的漏洞警告等等。

5. 信息分析

为下一步实施渗透做准备。

l 精准打击：准备好上一步探测到的漏洞的exp，用来精准打击

l 绕过防御机制：是否有防火墙等设备，如何绕过

l 定制攻击路径：最佳工具路径，根据薄弱入口，高内网权限位置，最终目标

l 绕过检测机制：是否有检测机制，流量监控，杀毒软件，恶意代码检测等（免杀）

l 攻击代码：经过试验得来的代码，包括不限于xss代码，sql注入语句等

6. 获取所需

实施攻击：根据前几步的结果，进行攻击

l 获取内部信息：基础设施（网络连接，路由，拓扑等）

l 进一步渗透：内网入侵，敏感目标

l 持续性存在：一般我们对客户做渗透不需要。rookit，后门，添加管理账号，驻扎手法等

l 清理痕迹：清理相关日志（访问，操作），上传文件等

7. 信息整理

l 整理渗透工具：整理渗透过程中用到的代码，poc，exp等

l 整理收集信息：整理渗透过程中收集到的一切信息

l 整理漏洞信息：整理渗透过程中遇到的各种漏洞，各种脆弱位置信息

8. 形成报告

l 按需整理：按照之前第一步跟客户确定好的范围，需求来整理资料，并将资料形成报告

l 补充介绍：要对漏洞成因，验证过程和带来危害进行分析

l 修补建议：当然要对所有产生的问题提出合理高效安全的解决办法

流程总结

标签：无限渗透工具开发