KitPloit - Outils de test de p... Note

KitPloit - Outils de test de pénétration RSS!

KitPloit est un cadre de sécurité informatique open-source exhaustif, conçu pour les opérations de systèmes, les tests de pénétration et l'éducation en matière de sécurité. Il offre un ensemble de outils étendu pour mener des tests de piratage éthique, des audits de sécurité et de former les utilisateurs au test de pénétration. Le site web vise à améliorer la piraterie éthique et la sensibilisation à la sécurité parmi les utilisateurs avec son interface graphique conviviale, qui simplifie les procédures de test de pénétration complexes. Il fonctionne avec plusieurs plateformes de test de pénétration et propose une structure flexible et extensible qui est mise à jour régulièrement pour répondre aux nouveaux défis de sécurité et aux nouveaux vecteurs d'exploitation.

Fil de notes

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Pegasus-Pentest-Arsenal est un kit d'outils de sécurité d'application web exhaustive qui combine 10 fonctionnalités de test de pénétration puissantes en un seul outil. Le kit d'outils a été créé par Letda Kes Dr. Sobri, S.Kom, et est disponible sur GitHub. Les fonctionnalités du kit d'outils incluent la découverte de sous-domaines, le scanneur HTTP, l'inspecteur de jeton JWT, le détecteur de pollution de paramètres, le scanneur de configuration CORS, le testeur de contournement d'upload, le détecteur de répertoire .git exposé, le détecteur SSRF, le détecteur d'injection SQL aveugle avec délai, et le mappage d'inclusion de fichiers locaux. Le kit d'outils peut être installé en clonant le référentiel, en créant un environnement virtuel et en installant les dépendances. Le kit d'outils est destiné à des fins éducatives et de test autorisés uniquement, et doit être utilisé de manière responsable et éthique. Les utilisateurs sont responsables de l'obtention de l'autorisation appropriée avant de tester tout cible, et les auteurs ne sont pas responsables de tout mauvais usage ou dommage causé par cet outil. Le kit d'outils est sous licence, et les utilisateurs peuvent contribuer au projet en forkant le référentiel, en créant une branche de fonctionnalité, en commitant des modifications, en poussant vers la branche et en créant une demande de pull. Le kit d'outils nécessite Python 3.8+ et certains packages listés dans le fichier requirements.txt. Le kit d'outils doit être utilisé à des fins éducatives et autorisées uniquement, et les utilisateurs doivent toujours obtenir l'autorisation appropriée avant de tester tout cible.
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Cette compilation d'API est destinée à faciliter les tâches d'intelligence ouverte (OSINT). Elle couvre diverses catégories, notamment les moteurs de recherche IOT/IP tels que Shodan et Censys, offrant des données sur les appareils et les hôtes. Les API OSINT généralistes comme Social Links proposent des recherches d'adresses e-mail et de réseaux sociaux, certaines à un coût. Les services de recherche et de vérification de numéros de téléphone, tels que Numverify et Twilio, ont des modèles de tarification variables. Les API de recherche d'adresses et de codes postaux, comme Global Address et Google Maps Geocoding, sont listées, certaines offrant un accès gratuit. Les services de vérification d'identité, tels que Approuve.com et Onfido.com, sont inclus, principalement pour les vérifications d'identité. Les API de recherche d'entreprises et d'entités, comme Open Corporates et LinkedIn, sont fournies pour la récupération d'informations sur les entreprises. Les outils de recherche de domaine, de DNS et d'adresse IP, tels que API OSINT DS et InfoDB API, offrent des informations sur les domaines et les adresses IP. Les API d'extractions de données mobiles et web, comme WebScraping.AI, sont listées pour l'extraction de données mobiles et web. Enfin, la compilation comprend des API pour les données WHOIS, la recherche de géolocalisation, la recherche de Wi-Fi, les informations de réseau, les finances, la validation d'adresses e-mail, l'analyse de noms, les recherches de données compromises, les archives web, la décryptage de hash et les informations sur les cryptomonnaies.
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CAMEL est une communauté open-source axée sur la découverte des lois d'échelle pour les agents grâce à des études à grande échelle. Le framework prend en charge divers agents, tâches, invites, modèles et environnements simulés pour faciliter la recherche. Les principes de conception de CAMEL mettent l'accent sur l'évolutivité, l'extensibilité, la gestion d'état et le code en tant qu'invite pour une interaction efficace des agents. Les chercheurs utilisent CAMEL pour simuler des systèmes d'agents à grande échelle, permettre une communication dynamique et doter les agents d'une mémoire avec état. Il prend en charge plusieurs benchmarks, divers types d'agents et automatise la génération de données, s'intégrant de manière transparente avec divers outils. CAMEL permet de construire des systèmes de génération de données, des outils d'automatisation de tâches et des simulations du monde. Démarrer est facile avec pip install camel-ai, suivi de la configuration de la clé API OpenAI. La pile technologique de CAMEL comprend des modules pour les agents, les sociétés d'agents, la génération de données, les modèles et la mémoire. CAMEL encourage les contributions de recherche et fournit des ensembles de données synthétiques avec des visualisations d'instructions et de tâches. La plateforme propose des guides pratiques pour la construction d'agents et de systèmes multi-agents, y compris des fonctionnalités avancées telles que RAG (Retrieval-Augmented Generation) et les graphes de connaissances.
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Scrapling est une bibliothèque de web scraping Python intelligente et haute performance qui s'adapte aux modifications des sites web et surpasse les alternatives populaires. Elle offre des fonctionnalités puissantes tout en restant simple d'utilisation pour les débutants comme pour les experts. Scrapling permet aux utilisateurs de récupérer les sites web comme ils le souhaitent grâce à la prise en charge asynchrone, de contourner les protections anti-bots et de scraper des données qui résistent aux changements de conception des sites web. La bibliothèque propose un suivi intelligent des éléments, une sélection flexible et un scraping intelligent du contenu. Scrapling est également très performant, avec une vitesse fulgurante, une efficacité de la mémoire et une sérialisation JSON rapide. La bibliothèque dispose d'une API conviviale pour les développeurs avec une navigation puissante, un traitement de texte riche et une génération automatique de sélecteurs. Pour commencer, les utilisateurs peuvent installer Scrapling en utilisant pip, puis importer les fetchers et les classes nécessaires. Scrapling propose différents fetchers, notamment Fetcher, AsyncFetcher, StealthyFetcher et PlayWrightFetcher, chacun ayant ses propres caractéristiques et configurations. La bibliothèque fournit également des benchmarks comparant ses performances à celles des bibliothèques Python populaires, montrant que Scrapling est comparable à Scrapy et légèrement plus rapide que Lxml. Dans l'ensemble, Scrapling est une bibliothèque de web scraping puissante et efficace qui facilite l'extraction de données des sites web.
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VulnKnox est un outil en ligne de commande écrit en Go qui interagit avec l'API KNOXSS pour automatiser les tests d'URL afin de détecter les vulnérabilités de Cross-Site Scripting (XSS). Il prend en charge l'entrée par pipe, les tentatives et délais d'attente configurables, et des fonctionnalités avancées comme le contournement de filtre avancé et le mode Flash. L'outil peut être configuré pour utiliser des en-têtes personnalisés, la prise en charge des proxys et l'intégration de webhooks Discord pour les notifications. Pour utiliser VulnKnox, les utilisateurs doivent configurer leur installation en obtenant une clé API KNOXSS et en modifiant le fichier config.json. L'outil peut être utilisé pour tester des URL uniques ou des fichiers d'entrée contenant plusieurs URL, avec des options pour personnaliser la méthode HTTP, les données POST et la sortie. VulnKnox fournit une sortie détaillée avec des résultats codés par couleur, y compris des indicateurs pour les payloads XSS réussis, les réponses sûres, les erreurs et les domaines ignorés. L'outil fournit également un résumé à la fin de l'exécution, comprenant le nombre de requêtes effectuées et les résultats XSS positifs. Les contributions au projet sont les bienvenues et il est sous licence MIT. VulnKnox est un outil puissant pour automatiser les tests de vulnérabilité XSS, et ses fonctionnalités avancées en font un atout précieux pour les professionnels de la sécurité. En résumé, VulnKnox est un outil polyvalent et personnalisable pour identifier les vulnérabilités XSS dans les applications web.
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Camtruder est un outil de découverte et d'évaluation des vulnérabilités de caméras RTSP haute performance, écrit en Go. Il scanne et identifie efficacement les caméras RTSP vulnérables sur les réseaux en utilisant diverses méthodes d'authentification et combinaisons de chemins. L'outil prend en charge les capacités d'analyse ciblée et à l'échelle d'Internet. Ses principales caractéristiques comprennent des capacités d'analyse avancées, la capture d'écran, un répertoire de sortie configurable, la recherche basée sur la localisation, des tests d'authentification complets, la découverte intelligente de chemins et une architecture haute performance. Camtruder nécessite Go 1.19 ou supérieur, ffmpeg pour la fonctionnalité de capture d'écran, une connexion Internet et des privilèges root/administrateur pour certains modes d'analyse. L'outil peut être installé en utilisant go install ou en clonant le dépôt et en compilant à partir de la source. Les commandes de base incluent l'analyse d'une seule adresse IP, d'une plage de réseau ou d'un emplacement, ainsi que la prise de captures d'écran des caméras découvertes. Les options avancées incluent des informations d'identification personnalisées, un nombre accru de threads et la recherche d'emplacement avec une sortie brute redirigée vers d'autres outils. Camtruder est destiné à la recherche en sécurité et aux tests autorisés uniquement, et les utilisateurs doivent s'assurer qu'ils ont l'autorisation d'analyser les systèmes cibles et qu'ils se conforment aux lois et réglementations applicables.
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Frogy 2.0 est un outil de reconnaissance externe automatisé et de gestion de surface d'attaque (ASM) qui cartographie la présence internet entière d'une organisation, identifiant les actifs, les adresses IP, les applications web et les métadonnées. Il classe les actifs du plus attractif au moins attractif du point de vue d'un attaquant. L'outil propose une reconnaissance exhaustive, une vérification d'actifs en direct, une reconnaissance web approfondie, une priorisation intelligente et des rapports professionnels. La notation des risques est basée sur l'attractivité des actifs, en prenant en compte des facteurs tels que le but, les URL trouvées, les interfaces de connexion, le statut HTTP, la version TLS, la date d'expiration du certificat, les en-têtes de sécurité manquants, les ports ouverts et la pile technologique. Chacun de ces facteurs contribue au score de risque final, aidant les chasseurs de bugs et les pentesters à se concentrer sur les cibles les plus prometteuses. L'outil génère un rapport HTML dynamique, codé en couleur, avec un design moderne et un toggle de thème sombre/clair. Le rapport fournit un score de risque pour chaque actif, indiquant une surface d'attaque plus large que les adversaires pourraient exploiter. Frogy 2.0 aide les équipes de sécurité à prioriser rapidement les actifs qui nécessitent des tests plus approfondis, en se concentrant sur ceux qui présentent un grand nombre de ports ouverts, une utilisation interne avancée, des en-têtes manquants ou des panneaux de connexion. L'outil est facile à installer et à utiliser, avec une démonstration vidéo disponible. La feuille de route pour le développement futur inclut l'ajout de données de sécurité et de conformité, la filtration des données de colonne et l'amélioration de la priorisation pour la sélection de cibles.
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PANO est une plateforme d'enquête OSINT puissante qui combine la visualisation de graphes, l'analyse de chronologie et des outils alimentés par l'IA pour aider les utilisateurs à découvrir des connexions et des modèles cachés dans leurs données. Pour commencer, les utilisateurs peuvent cloner le référentiel, exécuter l'application et suivre le script de démarrage pour configurer l'environnement Python et installer les dépendances. La plateforme offre diverses fonctionnalités, notamment la visualisation de graphes interactive, l'analyse de chronologie, l'intégration de cartes, la gestion d'entités et l'intégration d'IA. Les utilisateurs peuvent créer des enquêtes, ajouter des entités, découvrir des connexions, analyser des modèles et enregistrer leur travail pour une utilisation ultérieure. La plateforme prend en charge divers types d'entités, notamment les adresses e-mail, les noms d'utilisateur, les sites web, les images, les emplacements, les événements et le contenu texte. Le système de transformation permet aux utilisateurs d'automatiser les opérations pour découvrir de nouvelles informations et relations, et l'intégration d'IA fournit une assistance d'enquête en langage naturel. Les utilisateurs peuvent également créer des entités, des transformations et des aides personnalisés pour étendre les capacités de la plateforme. Les contributions à la plateforme sont les bienvenues, et les utilisateurs peuvent fork le référentiel, apporter des modifications, tester et créer une demande de pull vers la branche principale. La plateforme nécessite Windows ou Linux, Python 3.11+, PySide6 pour l'interface utilisateur graphique et une connexion internet pour les fonctionnalités en ligne. Le projet est licencié sous la licence Creative Commons Attribution-NonCommercial, permettant aux utilisateurs de partager, d'adapter et de construire sur le matériel à des fins non commerciales.
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Le vérificateur de téléphone Telegram est un script Python qui vérifie les comptes Telegram en utilisant des numéros de téléphone ou des noms d'utilisateur. Il offre la possibilité de vérifier des numéros de téléphone ou des noms d'utilisateur unique ou multiple, d'importer des numéros à partir d'un fichier texte, et de télécharger automatiquement les photos de profil. Le script enregistre les résultats sous forme de fichiers JSON et fournit des informations détaillées sur les utilisateurs. Il dispose également d'un stockage sécurisé des informations d'identification et permet aux utilisateurs de supprimer les informations d'identification enregistrées. Pour installer le script, les utilisateurs doivent cloner le référentiel et installer les packages requis à l'aide de pip. Les packages requis sont telethon, rich, click et python-dotenv. Avant de lancer le script, les utilisateurs doivent configurer les informations d'identification de l'API Telegram, leur numéro de téléphone et un code de vérification. Le script peut être exécuté à partir de la ligne de commande et offre six options, notamment la vérification des numéros de téléphone ou des noms d'utilisateur à partir de l'entrée ou d'un fichier, la suppression des informations d'identification enregistrées et la sortie. Les résultats sont enregistrés dans un dossier "résultats" sous forme de fichiers JSON et un dossier "photos de profil" avec les photos de profil téléchargées. L'outil est destiné à des fins éducatives uniquement et les utilisateurs doivent respecter les conditions de service de Telegram et la vie privée des utilisateurs.
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QuickResponseC2 est un framework de Command and Control (C2) furtif qui permet une communication indirecte et secrète entre l'attaquant et les machines victimes via un serveur HTTP/S intermédiaire. Il permet l'exécution de commandes et la récupération des résultats via des codes QR, le rendant indétectable par les systèmes IPS/IDS. L'outil comprend un serveur HTTP intégré qui facilite la récupération par la machine victime des codes QR de commande et renvoie les résultats au serveur sous forme d'images de codes QR. QuickResponseC2 opère sous le radar, offrant un moyen discret d'interagir avec la machine victime sans alerter les défenses de sécurité. L'outil est idéal pour les évaluations de sécurité ou les tests de méthodologies de commandement et de contrôle sans être détecté. Il dispose d'une interface en ligne de commande conviviale, permettant aux utilisateurs de configurer un serveur C2, d'envoyer des commandes et de recevoir des résultats avec facilité. L'outil enregistre automatiquement tous les codes QR dans le répertoire server_files, en utilisant des noms de fichiers séquentiels. Le décodage et le traitement des fichiers de résultats sont gérés de manière transparente. Pour utiliser QuickResponseC2, les utilisateurs doivent d'abord installer les dépendances, puis exécuter le fichier main.py. L'outil fournit une démonstration et une vue d'ensemble du flux de travail, décrivant les étapes impliquées dans l'utilisation de QuickResponseC2. Le développeur accueille les contributions et les demandes de tirage pour améliorer l'outil.
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Secator est un exécuteur de tâches et de workflows conçu pour les évaluations de sécurité, prenant en charge des dizaines d'outils de sécurité bien connus pour améliorer la productivité des pentesters et des chercheurs en sécurité. Il présente une liste de commandes ciblée, des options d'entrée unifiées, un schéma de sortie unifié, ainsi que des utilisations CLI et de bibliothèque. Secator prend également en charge des options distribuées avec Celery et permet la personnalisation. L'outil s'intègre avec divers outils de sécurité, y compris httpx, cariddi, gau et gospider, entre autres.Secator peut être installé à l'aide de pipx, pip, Bash, Docker ou Docker Compose. Après l'installation, les utilisateurs devront peut-être installer les langages utilisés par les outils externes, tels que Go et Ruby, et installer ou mettre à jour les outils pris en charge. De plus, secator offre divers addons, y compris le support pour les travailleurs Celery, l'exportateur Google Drive et le pilote MongoDB.Pour s'assurer d'une installation correcte, les utilisateurs peuvent vérifier la santé de l'installation en utilisant la commande secator health. Secator fournit divers exemples d'utilisation, y compris l'exécution de tâches de fuzzing, de workflows de crawl URL et de scans d'hôtes. Les utilisateurs peuvent également lister toutes les tâches, workflows et scans disponibles en utilisant les commandes secator x --help, secator w --help et secator s --help. Pour plus d'informations, les utilisateurs peuvent se référer à la documentation complète, au tutoriel de démarrage vidéo et au billet Medium.
Le Damn Vulnerable Drone est un environnement virtuel conçu pour les professionnels de la sécurité offensive, leur permettant d'apprendre et de pratiquer en sécurité les techniques de hacking de drones. Il simule les architectures et les vulnérabilités réelles des drones ArduPilot & MAVLink, offrant une expérience pratique dans l'exploitation des systèmes de drones. Le Damn Vulnerable Drone vise à améliorer les compétences en sécurité offensive dans un environnement contrôlé, en faisant de ce projet une ressource inestimable pour les professionnels de la sécurité de niveau intermédiaire, les pentesters et les amateurs de hacking. La plateforme est open-source et gratuite, résolvant le problème des coûts substantiels souvent liés au matériel de drone, aux outils de hacking et à la maintenance. Le Damn Vulnerable Drone fonctionne selon le principe du logiciel dans la boucle (SITL), une technique de simulation qui permet aux utilisateurs de faire fonctionner le logiciel du drone comme s'il était exécuté sur un drone réel, reproduisant ainsi les comportements et les réactions authentiques d'un drone. Le SITL d'ArduPilot permet d'exécuter le firmware du drone dans un environnement virtuel, imitant le comportement d'un drone réel sans nécessiter de matériel physique. Cette simulation est encore renforcée par Gazebo, un simulateur de robotique 3D dynamique, qui fournit un environnement et un moteur physique réalistes pour que le drone interagisse. La configuration du Damn Vulnerable Drone ne reflète pas exactement chaque architecture ou configuration de drone, mais les tactiques, techniques et scénarios intégrés sont largement applicables à divers systèmes de drones, modèles et protocoles de communication. Le Damn Vulnerable Drone propose un environnement basé sur Docker, un réseau sans fil simulé, une diffusion en direct de la caméra embarquée et du gimbal, une interface web du ordinateur de bord, une intégration QGroundControl/MAVProxy, une intégration du routeur MAVLink, un enregistrement des vols dynamiques, une console de gestion web, des scénarios de hacking complets et des guides détaillés.
DockerSpy est un outil qui scanne Docker Hub pour détecter les secrets exposés dans les images de conteneurs. Docker Hub est un référentiel où les développeurs stockent et partagent des images de conteneurs. En analysant ces images, DockerSpy peut trouver des informations sensibles telles que des secrets d'authentification, des clés privées et bien plus encore. Cela peut aider les organisations à identifier les risques de sécurité potentiels, à prévenir les fuites de données et à améliorer leur posture de sécurité globale.DockerSpy fonctionne en utilisant des expressions régulières pour inspecter le contenu des images Docker à la recherche d'informations sensibles. Il peut être personnalisé pour répondre à des besoins spécifiques en éditant les expressions régulières et les extensions de fichiers ignorées. DockerSpy est destiné à des fins éducatives et de recherche uniquement, et les utilisateurs sont responsables de s'assurer que leur utilisation est conforme aux lois et réglementations applicables.Pour utiliser DockerSpy, clonez le référentiel, installez les dépendances requises et exécutez l'outil depuis le terminal. L'outil est open-source et les contributions sont les bienvenues.DockerSpy est un outil précieux pour les organisations qui souhaitent améliorer la sécurité de leurs applications conteneurisées. Il peut aider à identifier les secrets exposés, à prévenir les fuites de données et à garantir la conformité aux normes de sécurité.
CloudBrute est un outil conçu pour détecter les infrastructures cloud, telles que les buckets de stockage, les applications et les bases de données, sur les principaux fournisseurs de services cloud (Amazon, Google, Microsoft, DigitalOcean, Alibaba, Vultr, Linode).Il prend en charge les tests en boîte noire, où l'authentification n'est pas requise, et offre des opérations rapides, concurrentes et personnalisables.L'outil permet la randomisation des agents utilisateur et prend en charge les proxys pour contourner les restrictions.CloudBrute détecte les fournisseurs de services cloud en utilisant l'API IPINFO ou le code source et prend en charge plusieurs environnements pour la génération d'URL.Pour configurer l'outil, les utilisateurs doivent spécifier un fichier de configuration avec des paramètres tels que les fournisseurs pris en charge, les environnements et les clés API.Des listes de mots personnalisables peuvent être utilisées pour minimiser les faux positifs et améliorer la précision.Le guide d'utilisation comprend des instructions détaillées sur la configuration et l'exécution de l'outil.CloudBrute vise à aider les chasseurs de bogues, les équipes rouges et les testeurs de pénétration à identifier les vulnérabilités potentielles.L'outil est en développement actif et ouvert aux contributions de la communauté.En utilisant CloudBrute, les utilisateurs peuvent rationaliser leur reconnaissance d'infrastructure cloud et améliorer l'efficacité de leurs efforts de test de sécurité.
Hfinger est un outil Python 3 qui génère des empreintes digitales uniques et lisibles par l'homme de requêtes HTTP provenant de logiciels malveillants, facilitant leur identification et leur analyse. Basé sur Tshark, Hfinger extrait des caractéristiques distinctes des requêtes comme la méthode, la version du protocole, l'ordre des en-têtes, les caractéristiques de la charge utile et les valeurs spécifiques des en-têtes. Ces caractéristiques sont encodées et concaténées pour former une empreinte digitale, avec différents modes de rapport offrant des niveaux de détail et de résistance aux collisions variables. La force de Hfinger réside dans sa capacité à identifier les familles de logiciels malveillants même lorsque les requêtes diffèrent légèrement, ce qui en fait un outil utile pour l'analyse manuelle, les systèmes de sandbox et les SIEM.L'installation nécessite Python 3.3+ et Tshark 2.2.0+, et l'outil peut être utilisé à la fois comme une utilité en ligne de commande et un module Python. Les empreintes digitales sont générées en analysant l'URI de la requête, la structure des en-têtes et la charge utile, chaque caractéristique étant encodée selon des schémas prédéfinis. Cinq modes de rapport permettent aux utilisateurs d'ajuster la représentation des caractéristiques de l'empreinte digitale, en équilibrant le détail avec la probabilité de collision. Le mode par défaut (2) offre un bon équilibre entre la richesse d'informations et l'unicité, tandis que les autres modes donnent la priorité à des aspects spécifiques comme la minimisation des collisions ou la maximisation de l'entropie. Hfinger fournit également une journalisation détaillée pour identifier les éléments de requête non standard, facilitant une analyse plus approfondie et la détection d'anomalies.