Glass(镜)-红队快速资产指纹识别探测工具
一、简介:
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\____|_|\__,_|___/___/ https://s7ck.com
Glass为s7ck Team 红队武器库F-Box里的一款信息收集工具。 在红队作战中,信息收集是必不可少的环节,如何才能从大量的资产中提取有用的系统(如OA、VPN、路由、Weblogic...)是众多红队人员头疼的问题。 Glass是一款针对资产列表的快速指纹识别工具,通过调用Fofa Api快速查询资产信息并识别重点资产的指纹,也可针对IP/IP段或资产列表进行快速的指纹识别。 Glass旨在帮助红队人员在资产信息收集期间能够快速从C段、大量杂乱的资产中精准识别到易被攻击的系统,从而实施进一步测试攻击。
s7ck Team F-box旨在通过开源或者开放的方式,长期维护并推进涉及安全研究各个领域不同环节的工具化,高度自动化,将立足于不同安全领域、不同安全环节的研究人员和工具链接/封装/优化起来。主要目的是改善安全圈内工具庞杂、水平层次不齐、开源无人维护、工具找不到的等多种问题,营造一个更好更开放的安全工具促进与交流的技术氛围。
开发语言
- Python3
运行环境
- Linux
- Windows
- Mac
使用依赖库
- requests
- colorama
- prettytable
安装
git clone https://github.com/s7ckTeam/Glass
cd Glass
pip3 install -r requirements.txt
Usage: python3 Glass.py -i 127.0.0.1 or 127.0.0.0/24
Usage: python3 Glass.py -f ips.txt
Usage: python3 Glass.py -u http://s7ck.com/
Usage: python3 Glass.py -w urls.txt
Options:
-h, --help show this help message and exit
-i IP, --ip=IP Input your ip.
-f FILE, --file=FILE Input your ips.txt
-u URL, --url=URL Input your url.
-w WEB, --web=WEB Input your webs.txt
-i 可指定单独IP或者IP段(需添加您fofa的API)
-f 批量要扫的IP或IP段(需添加您fofa的API)
-u 单个url识别
-w 批量url识别
相关配置更改
- API设置在
config/config.py
中fofaApi
设置,输入对应的email
与key
即可 - 线程默认
100
可在config/config.py
中threadNum
修改线程数 (注:建议在200以内) - 每日一说可设置开启关闭,在
config/config.py
中tosayRun
,True
为开,False
为关
Glass提供了四种指纹识别方式,可从本地读取识别,也可以从FOFA进行批量调用API识别(需要FOFA密钥)。
1.本地识别:
python Glass.py -u http://s7ck.com // 单url测试
python Glass.py -w url.txt // url文件内
2.FOFA识别:
注意:从FOFA识别需要配置FOFA 密钥以及邮箱,在.../config/config.php
内配置好密钥以及邮箱即可使用。
fofaApi = {
"email": "[email protected]",
"key": "1234567890",
}
python Glass.py -i 127.0.0.1 //支持单IP资产
python Glass.py -i 127.0.0.1/24 //支持IP段资产
python Glass.py -f ips.txt //支持文本内IP资产,可添加IP段
结果输出
结果输出在../output/xxxxx.txt
识别规则添加方法
目前只加了对源码和header头文件进行识别,后面会陆续添加识别的规则以及方式
规则文件在config/rules.py
添加方法
"CMS": {
"regex": "(<title>(.*?)</title>)",
"type": "code",
},
"CMS2": {
"regex": "(set-cookie:xxx-xxx)",
"type": "headers",
},
regex
为正则规则type
为识别方式
三、效果:
2.fofa识别:
四、更新:
测试更新信息
- 0.1(写出整体实现功能,Fofa接口的设置与采集)
- 0.2(更新每天一说,让红队不再乏味)
- 0.3(添加指纹扫描)
- 0.4(整理识别规则)
- 0.5(优化采集速度以及与识别分开,增加输出)
- 0.6(更改配色方案,采用线程并发,增加单url以及批量url识别)
- 0.7(与协程对比,最好还是用线程并发)
- 0.8(更改线程运行方式)
- 0.9(优化IP段的扫描,以及批量下可添加IP段)
正式版
- 0.9(添加每日一说获取异常,添加识别规则)
- 1.0(全面优化识别效率,命中率99%)
五、特别感谢
- s7ck Team
- Morker
- XBJ
- d0gamn
特别感谢EHole(棱洞) 运行思路
六、文末
Github项目地址(BUG、需求、规则欢迎提交): https://github.com/s7ckTeam/Glass
温馨提示:本文最后更新于2021年1月6日 21:29,若内容或图片失效,请在下方留言或联系博主。