# Цель: POST-запрос /api/v1/targets
try:
    # data содержит целевой URL и тип, auth_headers содержит API_KEY
    response = requests.post(targets_api, headers=auth_headers, data=data, verify=False)
    result = response.json()
    target_id = result.get('target_id')
    return target_id
except Exception:
    return None
# Сканирование: POST-запрос /api/v1/scans
try:
    response = requests.post(scan_api, headers=auth_headers, data=data, verify=False)
    status_code = 200
except Exception:
    status_code = 404
return status_code

@csrf_exempt
def vuln_scan(request):
    # Получаем URL и тип сканирования из POST-запроса
    url = request.POST.get('ip')
    scan_type = request.POST.get('scan_type')
    t = Target(API_URL, API_KEY)
    # Добавляем целевой URL в список для сканирования
    target_id = t.add(url)
    # Если target_id не равен None, начинаем сканирование
    if target_id is not None:
        s = Scan(API_URL, API_KEY)
        status_code = s.add(target_id, scan_type)
        if status_code == 200:
            return success()
    return error()
```Наконец, JavaScript используется для отправки данных, введенных пользователем, выбором POST-метода для отправки данных и проверкой валидности введенных данных перед отправкой. Основной код представлен ниже:

```javascript
function get_scan_info(ip, scan_type) {
    // Используем POST-запрос для отправки данных пользователя
    $.post('/vuln_scan', {
        ip: ip,
        scan_type: scan_type
    }, function (data) {
        if (data.code !== 200) {
            ......
        } else {
            ...... 
        }
        ......});
}

var domain = $('input[name=scan_url]').val();
// Используем цикл для проверки выбранного типа сканирования
for (var i = 0; i < document.getElementsByName("scan_type").length; i++) {
    if (document.getElementsByName("scan_type")[i].checked) {
        var scan_type = document.getElementsByName("scan_type")[i].value;
    }
}

if (domain) {
    get_scan_info(domain, scan_type);
} else {
    ......
}

response = requests.get(vuln_search_api, auth_headers, False)

return response.text

В **urls.py** добавьте URL для доступа пользователей, который требует предоставления `target_id` для последующей реализации функционала. Сначала получите все `target_id` для всех целей, а затем используйте цикл для добавления всех `target_id` в список `urlpatterns`. Поскольку в Django функции представлений (`views`) обычно принимают только один параметр `request`, а здесь требуется передать `target_id` в функцию представления, используйте регулярное выражение `"(?P<target_id>.*)$"` для получения `target_id`. В функции представления второй формальный параметр должен иметь такое же имя, как и значение внутри `<>`. Основной код представлен ниже:
```python
from django.urls import path
from . import views

urlpatterns = [
    path('targets/<str:target_id>/', views.target_view, name='target_view'),
]
``````python
from django.urls import path
from . import views

urlpatterns = []
targets = views.get_all_targets()  # Предполагается, что эта функция возвращает список всех целей

for target in targets:
    urlpatterns.append(path(f'<target_id:{target.target_id}>$', views.target_view, name='target_view'))  # Замените 'target_view' на имя вашей функции представления

В файле **views.py** определены функции `vulnscan(request)` для получения всех соответствующих данных о уязвимостях целей. Используется API для получения уровня опасности уязвимостей, URL-адреса сканируемого объекта, уникального идентификатора уязвимости vuln_id, типа сканирования и времени выполнения сканирования. Время выполнения сканирования, возвращаемое API, не имеет стандартного формата, поэтому используется регулярное выражение для его преобразования в формат `"YYYY-MM-DD HH:MM:SS"`. Также определена функция `vuln_result(request, target_id)` для получения всех данных о уязвимостях для указанного сканируемого объекта по его идентификатору, включая URL-адреса уязвимостей, типы уязвимостей, статусы и время выполнения. Основной код представлен ниже:
``````python
@login_required
def vuln_result(request, target_id):
    d = Vuln(API_URL, API_KEY)
    data = []
    vuln_details = json.loads(d.search(None, None, "open", target_id=str(target_id)))

    id = 1
    for target in vuln_details['vulnerabilities']:
        item = {
            'id': id,
            'severity': target['severity'],
            'target': target['affects_url'],
            'vuln_id': target['vuln_id'],
            'vuln_name': target['vt_name'],
            'time': re.sub(r'T|\..*$', " ", target['last_seen'])
        }
        id += 1
        data.append(item)
    return render(request, 'vuln-reslut.html', {'data': data})

{% for item in data %}
……………
# Здесь показан только столбец с URL-адресами целей, остальные столбцы аналогичны
<a href="/vuln_detail/{{ item.vuln_id }}"> {{ item.target }}</a>
……………
{% endfor %}

@login_required
def vuln_result(request, target_id):
    d = Vuln(API_URL, API_KEY)
    data = []
    vuln_details = json.loads(d.search(None, None, "open", target_id=str(target_id)))

    id = 1
    for target in vuln_details['vulnerabilities']:
        item = {
            'id': id,
            'severity': target['severity'],
            'target': target['affects_url'],
            'vuln_id': target['vuln_id'],
            'vuln_name': target['vt_name'],
            'time': re.sub(r'T|\..*$', " ", target['last_seen'])
        }
        id += 1
        data.append(item)
    return render(request, 'vuln-reslut.html', {'data': data})

{% for item in data %}
……………
# Здесь показан только столбец с URL-адресами целей, остальные столбцы аналогичны
<a href="/vuln_detail/{{ item.vuln_id }}"> {{ item.target }}</a>
……………
{% endfor %}
```В итоге реализованный интерфейс выглядит следующим образом: в зависимости от статуса сканирования уязвимостей отображаются в разном цвете (красный, желтый, синий, зелёный для классификации угроз высокого, среднего, низкого уровня и информации). В конце отображается время выполнения сканирования.

![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/jwt1399/cdn//img/20210619110224.png)Таблица с отсканированными целями позволяет перейти по ссылке для просмотра всех уязвимостей цели, как показано на следующем рисунке, который демонстрирует уровень опасности каждого уязвимости, URL-адреса, содержащие уязвимости, и тип уязвимости для определенной цели сканирования.

![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/jwt1399/cdn//img/20210619102157.png)

#### Получение деталей уязвимости

После реализации сканирования уязвимостей и отображения результатов необходимо получить детали каждого уязвимости. Это включает параметры запроса, вызывающие уязвимость, тестовые нагрузки (payload), пакеты данных запроса, краткие рекомендации по исправлению и т.д. Поскольку каждая уязвимость имеет уникальный идентификатор vuln_id, можно использовать этот идентификатор для запроса всех данных о конкретной уязвимости. Используемый API имеет следующий формат: `/api/v1/vulnerabilities/{vuln_id}`, метод запроса - GET.

Аналогично, сначала используем requests для вызова API, передавая vuln_id для запроса информации о конкретной уязвимости. Код представлен ниже:

```python
# Получение информации о конкретной уязвимости
def get(self, vuln_id):
    vuln_get_api = f'{self.vuln_api}/{vuln_id}'
    try:
        # Используем GET запрос для передачи vuln_id API, результат возвращается в формате JSON
        response = requests.get(vuln_get_api, auth_headers, False)
        return response.json()
    except Exception:
        return None
```В файле **urls.py** добавляем URL для получения деталей уязвимости. Здесь используется аналогичный подход к предыдущему разделу, где используется регулярное выражение для получения второго параметра функции из файла **views.py**, но вместо `target_id` используется `vuln_id`. Код представлен ниже:

```python
for vuln_id in vuln_ids:
	urlpatterns.append(url(r'^vuln_detail/(?P<vuln_id>.*)$', views.vuln_detail, name='vuln_detail/' + vuln_id))
```В файле **views.py** определяем функцию `vuln_details(request, vuln_id)`, которая использует `vuln_id` для получения информации о конкретной уязвимости. Эта функция извлекает полезные данные из ответа API и помещает их в словарь `data`, который затем передается в файл `vuln-details.html`. В этом файле используются двойные фигурные скобки для получения URL, затронутых уязвимостью, времени обнаружения, типа уязвимости, параметров тестирования уязвимости, пакетов данных запроса и кратких рекомендаций по исправлению. Результат представлен на следующем рисунке.
![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/jwt1399/cdn@/img/20210619102157.png)
```python
@login_required
def vuln_details(request, vuln_id):
    d = Vuln(API_URL, API_KEY)
    data = d.get(vuln_id)
    print(data)
    parameter_list = BeautifulSoup(data['details'], features="html.parser").findAll('span')
    request_list = BeautifulSoup(data['details'], features="html.parser").findAll('li')
    data_dict = {
        'affects_url': data['affects_url'],
        'last_seen': re.sub(r'T|\. .*$', " ", data['last_seen']),
        'vt_name': data['vt_name'],
        'details': data['details'].replace("  ", '').replace('</p>', ''),
        'request': data['request'],
        'recommendation': data['recommendation'].replace('<br/>', '\n')
    }
    try:
        data_dict['parameter_name'] = parameter_list[0].contents[0]
        data_dict['parameter_data'] = parameter_list[1].contents[0]
    except:
        pass
    num = 1
    try:
        Str = ''
        for i in range(len(request_list)):
            Str += str(request_list[i].contents[0]) + str(request_list[i].contents[1]).replace('<strong>', '').replace('</strong>', '') + '\n'
            num += 1
    except:
        pass
    data_dict['Tests_performed'] = Str
    data_dict['num'] = num
    data_dict['details'] = data_dict['details'].replace('class="bb-dark"', 'style="color: #ff0000"')
    return render(request, "vuln-detail.html", {'data': data_dict})

// Использование POST-запроса для отправки данных пользователя
function get_Middleware_scan(ip, CVE_id) {
    $.post('/Middleware_scan', {
        ip: ip, // Целевой URL
        CVE_id: CVE_id // Выбранный CVE-идентификатор
    }, function (data) {
        // Обработка возвращаемых данных
        ………
        ………
    });
}

$.ajax({
    // Использование POST-запроса для отправки целевого URL и CVE-идентификатора, установка таймаута в 10 секунд
    type: "POST",
    url: '/start_Middleware_scan',
    timeout: 10000,
    data: {
        ip: ip,
        CVE_id: CVE_id
    }
});
```В файле **urls.py** добавляются пути для доступа к сканированию уязвимостей middleware. Необходимо добавить два пути: `'Middleware_scan'` и `'start_Middleware_scan'`. Первый путь используется для добавления целей сканирования, второй — для запуска сканирования после добавления целей в базу данных. После завершения сканирования обновляется статус соответствующей цели в базе данных. Такой подход позволяет в реальном времени отслеживать статус сканирования.

Для хранения данных используется база данных SQLite. В файле **models.py** создается таблица Middleware_vuln с полями ID, целевой URL, статус, результат, CVE-идентификатор и отметка времени. В Django этот класс определяет структуру таблицы базы данных. После создания таблицы в файле **models.py** используется команда `python manage.py makemigrations` для создания миграций, а затем команда `python manage.py migrate` для применения миграций и создания таблицы в базе данных. Основной код представлен ниже:

```python
class Middleware_vuln(models.Model):
    # Имя класса является именем таблицы в базе данных, а переменные — именами полей. Определение полей приведено ниже
    id = models.AutoField(primary_key=True)
    url = models.CharField(max_length=100, null=True)
    status = models.CharField(max_length=20, null=True)
    result = models.CharField(max_length=100, null=True)
    cve_id = models.CharField(max_length=100, null=True)
    time = models.CharField(max_length=100, null=True, unique=True)
```При добавлении целей и запуске проверок нам нужно вставлять данные в базу данных и выполнять запросы к ней. Для этого используется функциональность Django для работы с базой данных. Для вставки данных в `Middleware_vuln` используется `Middleware_vuln.objects.create(url, status, result, CVE_id, time)`, а для обновления — `Middleware_vuln.objects.filter(time).update(status, result)`. Также необходимо использовать блок `try-except` для обработки исключений и вывода сообщений об ошибках.```python
def insert_Middleware_data(url, CVE_id, Time, result=None, status="runing"):
    try:
        Middleware_vuln.objects.create(url=url, status=status, result=result, CVE_id=CVE_id, time=Time)
        print("вставка успешна")
        return True
    except:
        print("ошибка вставки данных")
        return False


def update_Middleware_data(url, CVE_id, Time, result):
    try:
        Middleware_vuln.objects.filter(url=url, status='runing', CVE_id=CVE_id, time=Time).update(status="completed", result=result)
        print("обновление успешное")
    except:
        print("ошибка обновления данных")

Time = 0.0
@csrf_exempt
@login_required
def Middleware_scan(request):
    # Используем POST-запрос для получения ввода пользователя и вставки его в базу данных.
    # Переменная Time используется как глобальная переменная для вставки в базу данных и как условие для поиска данных.
    global Time
    try:
        url = request.POST.get('ip')
        CVE_id = request.POST.get('CVE_id').replace('-', '_')
        Time = time.time()  # time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(t)) преобразование временной метки в формат даты
        if insert_Middleware_data(url, CVE_id, Time):
            return success()
    except:
        return error()

def start_Middleware_scan():
    # Определи функцию start_Middleware_scan(), которая реализует запрос целей из базы данных,
    # где метка времени равна Time, а состояние равно run. Затем используй соответствующий POC-скрипт
    # по номеру CVE. В конце обнови результаты сканирования и состояние сканирования в базе данных.
    # Поскольку в предыдущем шаге данные могут быть вставлены в базу данных некоторое время,
    # необходимо использовать sleep() для ожидания завершения вставки данных перед выполнением запроса и сканирования,
    # чтобы гарантировать, что ни одна цель не будет упущена.
    targets = get_targets(Time, 'run')
    for target in targets:
        poc_script = get_poc_script(target['CVE_id'])
        result = poc_script(target['url'])
        update_scan_results(target['id'], result)
        update_scan_status(target['id'], 'completed')
        time.sleep(1)
```
```python
Time = 0.0
@csrf_exempt
@login_required
def Middleware_scan(request):
    # Используем POST-запрос для получения ввода пользователя и вставки его в базу данных.
    # Переменная Time используется как глобальная переменная для вставки в базу данных и как условие для поиска данных.
    global Time
    try:
        url = request.POST.get('ip')
        CVE_id = request.POST.get('CVE_id').replace('-', '_')
        Time = time.time()  # time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(t)) преобразование временной метки в формат даты
        if insert_Middleware_data(url, CVE_id, Time):
            return success()
    except:
        return error()

def start_Middleware_scan():
    # Определи функцию start_Middleware_scan(), которая реализует запрос целей из базы данных,
    # где метка времени равна Time, а состояние равно run. Затем используй соответствующий POC-скрипт
    # по номеру CVE. В конце обнови результаты сканирования и состояние сканирования в базе данных.
    # Поскольку в предыдущем шаге данные могут быть вставлены в базу данных некоторое время,
    # необходимо использовать sleep() для ожидания завершения вставки данных перед выполнением запроса и сканирования,
    # чтобы гарантировать, что ни одна цель не будет упущена.
    targets = get_targets(Time, 'run')
    for target in targets:
        poc_script = get_poc_script(target['CVE_id'])
        result = poc_script(target['url'])
        update_scan_results(target['id'], result)
        update_scan_status(target['id'], 'completed')
        time.sleep(1)
``````python
@csrf_exempt
@login_required
def start_Middleware_scan(request):
    try:
        url = request.POST.get('ip')
        ip, port = urlparse(url).netloc.split(':')
        CVE_id = request.POST.get('CVE_id').replace('-', "_")
        time.sleep(5) # ожидание завершения вставки данных перед выполнением запроса
        msg = Middleware_vuln.objects.filter(url=url, status='runing', CVE_id=CVE_id, time=Time)
        print(msg)
        # сканируемые элементы могут быть более одного, поэтому необходимо использовать цикл для сканирования
        for target in msg:
            result = POC_Check(target.url, target.CVE_id)
            # обновление результатов сканирования и состояния
            update_Middleware_data(target.url, target.CVE_id, Time, result)
        return success()
    except:
        return error()
```

## Портовый сканер

> В данной системе портовый сканер начинает работу после того, как пользователь указывает целевой IP-адрес. Система формирует запрос на сканирование, передает IP-адрес в фоновую часть для сканирования целей. После завершения сканирования открытые порты и соответствующие службы отображаются на пользовательском интерфейсе. В разделах "По портам" и "По протоколам" описывается, как разделены порты, чтобы избавить пользователя от необходимости выполнять сложные запросы. Кроме того, в этом модуле встроена таблица часто используемых портов, где можно выполнять поиск и фильтрацию портов и соответствующих служб. С помощью этих функций пользователь может более четко понять, какие службы открыты на целевой машине, что позволяет анализировать возможные уязвимости.### Концептуальное решение

Реализация портового сканера в данной системе осуществляется с использованием библиотек Python, таких как Socket, для установления соединения с целевым компьютером через TCP-триплет. Когда завершается полный TCP-триплет, можно заключить, что порт и соответствующая служба открыты, в противном случае они закрыты. Для повышения эффективности сканирования в данной системе используется многопоточное сканирование.

### Результат реализации

![Портовый сканер](https://cdn.jsdelivr.net/gh/jwt1399/cdn//img/20210619183819.png)

### Подробная реализация

#### Портовый сканер

Через Python напрямую определяется сокет, пытаясь установить соединение с целевым портом. В данном программном обеспечении используется метод `sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM);` для установления TCP-соединения, вызывая `sock.connect_ex((ip, port))`, чтобы попытаться установить соединение с портом. Если порт открыт, возвращается 0, в противном случае возвращается код ошибки. Используются блоки `try` для перехвата исключений, если соединение сокета превышает время ожидания, возвращается информация об обработке исключений. Основной код представлен ниже:```python
def socket_scan(self, hosts):
    '''Основной код сканера портов'''
    global PROBE
    socket.setdefaulttimeout(1)
    ip, port = hosts.split(':')
    try:
        if len(self.port) < 25:
            # Создание сокета
            sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
            # Установка TCP/IP соединения через три рукопожатия
            result = sock.connect_ex((ip, int(port)))   
# Вызов socket.connect_ex((ip, port)), если порт открыт, возвращается 0, в противном случае возвращается код ошибки
# Реализация функциональности, аналогичной полному соединению сканированию nmap.
            if result == 0:                     # Успешное установление TCP соединения
                self.port.append(port)          # Добавление порта в результат
                for i in PROBE:                 # Пробный запрос через HTTP 1.1
                    sock.sendall(i.encode())    # Отправка полного TCP пакета
                    response = sock.recv(256)   # Прием до 256 байт
                    sock.close()
                    if response:
                        break
                if response:
                    for pattern in SIGNS:
                        pattern = pattern.split(b'|')
                        if re.search(pattern[-1], response, re.IGNORECASE): 
# Поиск совпадений с шаблоном для получения информации о бренде
                            proto = '{}:{}'.format(pattern[1].decode(), port)
                            self.out.append(proto)  # Добавление к выходным данным
                            break
        else:
            self.num = 1
    except (socket.timeout, ConnectionResetError): # Обработка исключений
        pass
    except:
        pass

THREADNUM = 64  # количество потоков
def run(self, ip):  # многопоточное сканирование
    hosts = []
    global PORTS, THREADNUM
    for i in PORTS:
        hosts.append('{}:{}'.format(ip, i))
    try:
        with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(
                max_workers=THREADNUM) as executor:
            executor.map(self.socket_scan, hosts)
    except EOFError:
        pass
```#### Таблица портов

Функция построения таблицы портов выполняется путем сбора информации о портах из интернета и созданием базы данных для поиска портов. В случае обработки дел с участием иностранных сторон, данные о портах хранятся в базе данных, включая номер порта, услугу, соответствующую порту, протокол, соответствующий порту, и состояние порта. Структура таблицы для поиска портов показана в таблице ниже.

| Поле       | Тип поля     | Допускает пустое значение | Является первичным ключом | Примечание         |
| ---------- | ------------ | -------------------------- | -------------------------- | ------------------ |
| id         | integer      | Не допускает пустое значение | Да                       | ID порта          |
| num        | bigint       | Не допускает пустое значение | Нет                      | Номер порта       |
| service    | text         | Не допускает пустое значение | Нет                      | Услуга, соответствующая порту |
| protocol   | Varchar(20)  | Не допускает пустое значение | Нет                      | Протокол, соответствующий порту |
| status     | Varchar(10)  | Не допускает пустое значение | Нет                      | Статус порта      |

Таблица портов создается с использованием Django Model, содержащая поля номер порта, услуга, протокол и статус. Реализация кода представлена ниже:```python
class PortList(models.Model):
    '''Port table'''
    num = models.BigIntegerField(verbose_name='Номер порта')
    service = models.TextField(max_length=100, verbose_name='Услуга')
    protocol = models.CharField(max_length=20, verbose_name='Протокол', blank=True, default='Неизвестно')
    status = models.CharField(max_length=10, verbose_name='Статус', blank=True, default='Неизвестно')
    class Meta:  
        # Admin panel header settings
        verbose_name = verbose_name_plural = 'Список портов'

## Удостоверение по отпечаткам пальцев

> В этом модуле используется извлечение информации о характеристиках отпечатков пальцев для идентификации веб-отпечатков. Система создает множество специальных HTTP-запросов для взаимодействия с веб-сервером и извлекает информацию о характеристиках отпечатков из ответных данных. Затем эта информация сравнивается с базой данных отпечатков, чтобы получить информацию о компонентах и версиях веб-сервера и приложений. Обнаружение и идентификация этих характеристик помогают нам быстро разрабатывать стратегию проникновения, что является ключевым шагом в процессе проникновения.

### Концептуальное решениеВнутри и за пределами страны исследования веб-серверов и приложений по отпечаткам пальцев в основном включают создание множества специальных HTTP-запросов для взаимодействия с веб-сервером и извлечение информации о характеристиках отпечатков из ответных данных. Затем эта информация сравнивается с базой данных отпечатков, чтобы получить информацию о компонентах и версиях веб-сервера и приложений. В данной статье используется метод на основе ключевых слов для реализации функции идентификации отпечатков. Для повышения точности результатов сравнения с несколькими основными базами данных отпечатков, была проведена серия оптимизаций для базы данных данной системы.### Результат реализации

![finger](https://jwt1399.top/images/%E6%AF%95%E8%AE%BE%E8%BF%9B%E7%A8%8B/finger.png)

### Подробная реализация

Ключевым этапом процесса идентификации отпечатков пальцев является извлечение характеристик отпечатков пальцев. Для извлечения характеристик отпечатков пальцев сначала необходимо определить, какие данные следует извлекать из ответных данных пакетов. Поэтому необходимо разработать алгоритм извлечения характеристик для анализа ответных данных пакетов. Ответные данные пакеты состоят из строки ответа, заголовка ответа и тела ответа. Строка ответа состоит из версии HTTP, кода состояния и описания кода состояния. Заголовок ответа используется для указания клиенту, как обрабатывать тело ответа. В заголовке ответа содержится множество компонентных данных, которые используются для указания браузеру типа ответа, кодировки символов, типа сервера и размера в байтах. Тело ответа представляет собой конкретные данные, возвращаемые сервером клиенту в ответ на запрос клиента. Заголовок ответа и тело ответа содержат поля, которые могут быть использованы для идентификации компонентов веб-отпечатков пальцев. Поэтому извлечение ключевых полей из заголовка ответа и тела ответа является ядром технологии идентификации отпечатков пальцев.

Fingerprint-идентификация включает в себя два этапа: сбор информации и веб-fingerprint-идентификацию.(I) Сбор информации: на этом этапе собираются специфические данные веб-приложения, используя URL, введенные пользователем. Возвращаются ключевые слова страницы, специальные файлы и пути, которые являются характеристиками. Чем больше собрано ключевых данных, тем точнее будет результат последующей идентификации.

(2) Веб-фingerprint-идентификация: этот этап состоит из двух частей. Первая часть связана с созданием базы данных fingerprint, которая собирает характеристики известных веб-приложений и создает базу данных fingerprint. В данной работе анализ HTTP-ответов позволяет разработать правила для извлечения fingerprint-идентификаторов. Анализ заголовков ответов и содержимого ответов позволяет создать базу данных fingerprint-компонентов, которая хранится в формате JSON. Информация о fingerprint-идентификаторах собирается с платформ, таких как Wappalyzer и FOFA. Вторая часть включает сбор характеристик из веб-приложений, которые подлежат тестированию, и сравнение их с базой данных fingerprint-идентификаторов для идентификации веб-приложений.

## Сканирование директорий

> Сканирование директорий реализовано по аналогии с dirsearch, включая типы веб-приложений, таких как php, asp, jsp, и т. д. Также предусмотрены опции рекурсивного сканирования и пользовательского сканирования. Поддерживается настройка префиксов и суффиксов или подкаталогов.### Концептуальное описание

Результаты сканирования dirsearch сохраняются в соответствующих путях в формате JSON, что позволяет уменьшить зависимость от баз данных. Полученные данные разделяются на URL и TIME, где URL включает в себя content-length, path, redirect, status. Поскольку данные, заключенные в различные типы скобок в JSON, могут быть интерпретированы Django как списки или словари, необходимо обрабатывать полученные данные JSON и преобразовывать их в формат, который может быть распознан Django, чтобы они могли быть отображены на фронтенде.

Для правильного анализа данных необходимо сначала понять методы преобразования между структурами данных Python и JSON.

### Результат реализации

![Сканирование директорий](https://cdn.jsdelivr.net/gh/jwt1399/cdn//img/20210303174736.png)

![Результаты сканирования директорий](https://cdn.jsdelivr.net/gh/jwt1399/cdn//img/20210619182009.png)

## Утечка информации

Этот модуль предназначен для проверки типичных утечек информации для пользователей. Веб-адреса, конфигурационные файлы и другие потенциально утечные данные отображаются в интерфейсе пользователя. В результатах пользователи могут легко определить утечки информации в конкретном веб-сервисе.

![Утечка информации](https://cdn.jsdelivr.net/gh/jwt1399/cdn//img/20210620114317.png)

## Параллельный сканер

Этот модуль предназначен для получения информации о других сайтах, размещенных на том же сервере, по IP-адресу. Модуль напрямую вызывает API для выполнения своей функции.![Параллельный сканер](https://cdn.jsdelivr.net/gh/jwt1399/cdn//img/20210210100407.png)

## Сканирование поддоменов

Этот модуль предназначен для сканирования поддоменов сайта с помощью вызова API.

![Сканирование поддоменов](https://cdn.jsdelivr.net/gh/jwt1399/cdn//img/20210620114025.png)

## Безопасное навигирование

Страница безопасного навигирования вдохновлена проектом [Webstack](http://webstack.cc/) от [Viggo](http://viggoz.com/). Проект разработан на основе Bootstrap и представляет собой чисто фронтенд-страницу. В фронтенде я использовал стиль `Webstack` и объединил его с `Tabler UI`, а также написал бэкенд с использованием `Django` для управления категориями и элементами в режиме онлайн.

### Фронтенд-страница

![Фронтенд навигации](https://cdn.jsdelivr.net/gh/jwt1399/cdn//img/20210421004925.png)

### Страница управления бэкендом

![Бэкенд навигации](https://cdn.jsdelivr.net/gh/jwt1399/cdn//img/20210421005730.png)

### Проектирование базы данных

![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/jwt1399/cdn//img/20210303172247.png)

#### Элементы навигации - Item

> Заголовок title   Описание desc   Ссылка url   Категория category (внешний ключ)   Изображение img   Ширина изображения img_width```python
class Item(models.Model):
    '''Navigation items'''
    title = models.CharField(max_length=50, verbose_name='Title')
    desc = models.TextField(max_length=100, verbose_name='Description')
    url = models.URLField(verbose_name='URL', blank=True)
    img = models.URLField(default='https://jwt1399.top/favicon.png', verbose_name='Logo')
    img_width = models.IntegerField(default=45, verbose_name='Image width')
    category = models.ForeignKey(Category, blank=True, null=True, verbose_name='Category', on_delete=models.CASCADE)
    class Meta:
        verbose_name = verbose_name_plural = 'Navigation items'
    # Preview of the item's image in the admin panel
    def img_admin(self):
        return format_html('<img src="{}" width="50px" height="50px" style="border-radius: 50%;" />', self.img,)
    img_admin.short_description = 'Logo preview'
    def __str__(self):
        return self.title
```#### Категории элементов - Category

> Название name   Сортировка sort   Добавить в навигацию add_menu   Иконка icon```python
class Category(models.Model):
    """Категории элементов"""
    name = models.CharField(max_length=20, verbose_name='Название')
    sort = models.IntegerField(default=1, verbose_name='Порядок отображения')
    add_menu = models.BooleanField(default=True, verbose_name='Добавить в навигационное меню')
    icon = models.CharField(max_length=30, default='fas fa-home', verbose_name='Иконка')
    class Meta:
        verbose_name_plural = verbose_name = 'Категории'
```    # Подсчет количества элементов и сохранение в админке
    def get_items(self):
        return len(self.item_set.all())
    get_items.short_description = 'Количество элементов'  # Установка заголовка для отображения в админке
    # Предварительный просмотр иконки в админке
    def icon_data(self): # Использование Font Awesome Free 5.11.1
        return format_html('<h1><i class="{}"></i></h1>', self.icon) # Преобразование в <i class="{self.icon}"></i>
    icon_data.short_description = 'Предварительный просмотр иконки'
    def __str__(self):
        return self.name

5. Создание суперпользователя `python manage.py createsuperuser`

6. По умолчанию учетная запись: sectools/password..!!

### Развертывание на сервере

Для подробностей обратитесь к: [Быстрое развертывание проекта Django с помощью панели управления Baota](https://www.django.cn/article/show-30.html)

## TO DO

> Независимо от того, работаете ли вы над разработкой или безопасностью, кажется, что у вас есть долгий путь вперед. Долгий путь к совершенству, я буду искать его вверх и вниз, вместе с вами!

- [ ] Страница с инструментами безопасности
- [ ] Страница с книгами по безопасности
- [ ] Введение MySQL-базы данных
- [ ] Оптимизация алгоритма сканирования
- [ ] Оптимизация переменных кода и структуры базы данных
- [ ] Функция экспорта отчета о уязвимостях
- [ ] Асинхронное обновление страниц

## Вкладчики проекта

- @Adam
- @xiafeng
- @lcyok


## Поддержка💰

Если вы считаете, что это было полезно для вас, вы можете угостить меня холодным коктейлем! Хи-хи🤭<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td style="text-align:center;">AliExpress</td>
      <td style="text-align:center;">WeChat</td>
    </tr>
    <tr>
      <td style="text-align:center;"><img width="200" src="https://jwt1399.top/medias/reward/alipay.png"></td>
      <td style="text-align:center;"><img width="200" src="https://jwt1399.top/medias/reward/wechat.png"></td>
    </tr>
  </tbody>
</table>