RSS KitPloit - 펜테스트 도구! 노트

RSS KitPloit - 펜테스트 도구!

KitPloit은 시스템 운영, 침투 테스트 및 사이버 보안 교육을 위해 설계된 포괄적인 오픈 소스 사이버 보안 프레임워크입니다. 윤리적 해킹, 보안 감사 및 침투 테스트 교육을 수행하는 데 사용되는 광범위한 도구 세트를 제공합니다. 이 웹 사이트는 사용자 친화적 그래픽 인터페이스를 통해 복잡한 침투 테스트 절차를 간소화하여 윤리적 해킹 및 보안 인식을 향상시키고자 합니다. 다중 침투 테스트 플랫폼에서 작동하고, 새로운 보안 도전 과제 및 악용 벡터에 대응하기 위해 정기적으로 업데이트되는 유연하고 확장 가능한 구조를 갖추고 있습니다.

노트 스레드

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Pegasus-Pentest-Arsenal은 10가지 강력한 침투 테스트 기능을 하나의 도구로 결합한 포괄적인 웹 애플리케이션 보안 테스트 툴킷입니다. 이 툴킷은 Letda Kes Dr. Sobri, S.Kom에 의해 만들어졌으며 GitHub에서 사용할 수 있습니다. 툴킷의 기능에는 서브도메인 검색, HTTP 스캐너, JWT 토큰 검사기, 파라미터 오염 탐지기, CORS 잘못된 구성 스캐너, 업로드 우회 테스터, 노출된 .git 디렉토리 탐지기, SSRF 탐지기, 블라인드 SQL 인젝션 시간 지연 탐지기 및 로컬 파일 포함 매퍼가 있습니다. 툴킷은 저장소를 복제하고, 가상 환경을 만들고, 종속성을 설치하여 설치할 수 있습니다. 툴킷은 교육 및 승인된 테스트 목적으로만 사용되며 책임감 있고 윤리적으로 사용해야 합니다. 사용자는 모든 대상을 테스트하기 전에 적절한 권한을 얻을 책임이 있으며, 작성자는 이 도구의 오용 또는 손상에 대해 책임을 지지 않습니다. 툴킷은 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 사용자는 저장소를 포크하고, 기능 브랜치를 만들고, 변경 사항을 커밋하고, 브랜치에 푸시하고, 풀 요청을 생성하여 프로젝트에 기여할 수 있습니다. 툴킷은 Python 3.8 이상과 requirements.txt 파일에 나열된 특정 패키지가 필요합니다. 툴킷은 교육 및 승인된 목적으로만 사용해야 하며, 사용자는 항상 대상을 테스트하기 전에 적절한 권한을 얻어야 합니다.
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CAMEL은 대규모 연구를 통해 에이전트의 스케일링 법칙을 발견하는 데 초점을 맞춘 오픈 소스 커뮤니티입니다. 이 프레임워크는 연구를 용이하게 하기 위해 다양한 에이전트, 작업, 프롬프트, 모델 및 시뮬레이션 환경을 지원합니다. CAMEL의 설계 원칙은 효과적인 에이전트 상호 작용을 위해 진화성, 확장성, 상태 관리 및 코드 기반 프롬프트를 강조합니다. 연구자들은 CAMEL을 사용하여 대규모 에이전트 시스템을 시뮬레이션하고, 동적 통신을 가능하게 하며, 에이전트에 상태 관리 메모리를 제공합니다. CAMEL은 여러 벤치마크, 다양한 에이전트 유형을 지원하며, 데이터 생성을 자동화하고 다양한 도구와 원활하게 통합됩니다. CAMEL은 데이터 생성 시스템, 작업 자동화 도구 및 세계 시뮬레이션을 구축할 수 있도록 합니다. 시작은 pip install camel-ai를 사용하고 OpenAI API 키를 설정하는 것으로 간단합니다. CAMEL의 기술 스택은 에이전트, 에이전트 사회, 데이터 생성, 모델 및 메모리 모듈을 포함합니다. CAMEL은 연구 기여를 장려하고, 지침과 작업 시각화를 제공하는 합성 데이터 세트를 제공합니다. 이 플랫폼은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 및 지식 그래프와 같은 고급 기능을 포함하여 에이전트 및 멀티 에이전트 시스템을 구축하기 위한 실용적인 요리책을 제공합니다.
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Scrapling은 웹사이트 변경에 적응하고 인기 있는 대안 제품보다 뛰어난 성능을 제공하는 파이썬용 고성능 지능형 웹 스크래핑 라이브러리입니다. 초보자와 전문가 모두를 위해 단순함을 유지하면서 강력한 기능을 제공합니다. Scrapling을 사용하면 사용자는 비동기 지원으로 원하는 방식으로 웹사이트를 가져오고, 봇 방지 보호를 우회하고, 웹사이트 디자인 변경에도 살아남는 데이터를 스크랩할 수 있습니다. 이 라이브러리는 스마트 요소 추적, 유연한 선택 및 스마트 콘텐츠 스크래핑 기능을 제공합니다. Scrapling은 또한 매우 뛰어난 성능을 제공하며, 번개처럼 빠른 속도, 메모리 효율성, 빠른 JSON 직렬화를 자랑합니다. 이 라이브러리는 강력한 탐색 기능, 풍부한 텍스트 처리 기능, 자동 선택기 생성을 통해 개발자 친화적인 API를 제공합니다. 시작하려면 사용자는 pip를 사용하여 Scrapling을 설치한 다음 필요한 페처와 클래스를 가져올 수 있습니다. Scrapling은 Fetcher, AsyncFetcher, StealthyFetcher 및 PlayWrightFetcher를 포함한 다양한 페처를 제공하며, 각 페처는 고유한 기능과 구성을 갖습니다. 이 라이브러리는 또한 Scrapling이 Scrapy와 동등하고 Lxml보다 약간 빠른 성능을 보여주는 인기 있는 파이썬 라이브러리와의 성능 벤치마크를 제공합니다. 전반적으로 Scrapling은 웹사이트에서 데이터를 쉽게 추출할 수 있도록 해주는 강력하고 효율적인 웹 스크래핑 라이브러리입니다.
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Frogy 2.0는 자동화된 외부 정찰 및 공격 표면 관리(ASM) 도구로, 조직의 전체 인터넷 존재를 매핑하여 자산, IP 주소, 웹 애플리케이션 및 메타데이터를 식별합니다. 공격자 관점에서 가장 매력적인 자산부터 우선순위를 매깁니다. 이 도구는 포괄적인 정찰, 실시간 자산 검증, 심층 웹 정찰, 스마트 우선순위 지정 및 전문 보고 기능을 제공합니다. 위험 점수는 자산 매력도를 기반으로 하며, 목적, 발견된 URL, 로그인 인터페이스, HTTP 상태, TLS 버전, 인증서 만료, 누락된 보안 헤더, 열린 포트 및 기술 스택과 같은 요소를 고려합니다. 각 요인은 최종 위험 점수에 기여하여 버그 바운티 헌터 및 펜테스터가 가장 유망한 대상에 집중할 수 있도록 돕습니다. 이 도구는 현대적인 디자인과 다크/라이트 테마 토글을 갖춘 동적이며 색상으로 구분된 HTML 보고서를 생성합니다. 보고서는 각 자산에 대한 위험 점수를 제공하여 적대자가 활용할 수 있는 더 넓은 '공격 표면'을 나타냅니다. Frogy 2.0은 보안 팀이 열린 포트 수가 많거나, 내부 사용이 진화되었거나, 헤더가 누락되었거나, 로그인 패널이 있는 자산에 집중하여 심층적인 테스트가 필요한 자산의 우선순위를 빠르게 정할 수 있도록 돕습니다. 이 도구는 설치 및 사용이 간편하며, 비디오 데모도 제공됩니다. 향후 개발 로드맵에는 보안 및 규정 준수 관련 데이터 추가, 열 데이터 필터링 및 대상 선택에 대한 우선순위 지정 개선이 포함됩니다.
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PANO는 그래프 시각화, 타임라인 분석, AI 파워드 도구를 결합한 강력한 OSINT 조사 플랫폼입니다. 시작하려면 저장소를 복제하고, 애플리케이션을 실행하여 Python 환경을 설정하고 의존성을 설치할 수 있습니다. 플랫폼은 다양한 기능을 제공합니다. 즉, 상호작용 그래프 시각화, 타임라인 분석, 지도 통합, 엔티티 관리, AI 통합 등이 있습니다. 사용자는 조사, 엔티티 추가, 연결 발견, 패턴 분석, 작업 저장 등을 수행할 수 있습니다. 플랫폼은 다양한 엔티티 유형을 지원합니다. 예를 들어, 이메일 주소, 사용자 이름, 웹사이트, 이미지, 위치, 이벤트, 텍스트 콘텐츠 등이 있습니다. 변환 시스템을 통해 사용자는 새로운 정보와 관계를 발견하는 오퍼레이션을 자동화할 수 있습니다. 또한, AI 통합을 통해 자연어 조사 지원을 제공합니다. 사용자는 또한 사용자 지정 엔티티, 변환, 헬퍼를 생성하여 플랫폼의 기능을 확장할 수도 있습니다. 플랫폼에 대한 기여는 환영이며, 사용자는 저장소를 포크하고, 변경을 만들고, 테스트하고, 메인 브랜치에 풀 요청을 생성할 수 있습니다. 플랫폼은 Windows 또는 Linux, Python 3.11+, PySide6 for GUI, 인터넷 연결이 필요한 온라인 기능을 요구합니다. 프로젝트는 크리에이티브 커먼즈 저작물-비영리 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 있습니다. 따라서 사용자는 비영리 목적으로 자료를 공유, 적응, 구축할 수 있습니다.
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세카터(Secator)는 보안 평가를 위해 설계된 작업 및 워크플로우 러너로, 수십 개의 잘 알려진 보안 도구를 지원하여 펜테스터와 보안 연구자의 생산성을 향상시킵니다. 커뮤니티에서 관리하는 명령어 목록, 통합 입력 옵션, 통합 출력 스키마 및 CLI와 라이브러리 사용을 제공합니다. 또한 세카터는 셀러리(Celery)와 분산 옵션을 지원하며 사용자 지정이 가능합니다. 이 도구는 httpx, cariddi, gau, gospider를 포함한 다양한 보안 도구와 통합됩니다.세카터는 pipx, pip, Bash, Docker 또는 Docker Compose를 사용하여 설치할 수 있습니다. 설치 후 사용자는 외부 도구에서 사용하는 언어(예: Go, Ruby)를 설치하고 지원 도구를 설치하거나 업데이트해야 할 수 있습니다. 또한 세카터는 셀러리 워커 지원, 구글 드라이브 익스포터 및 몽고DB 드라이버를 포함한 다양한 애드온을 제공합니다.설치가 올바르게 완료되었는지 확인하려면 사용자는 secator health 명령어를 사용할 수 있습니다. 세카터는 퍼징 작업 실행, URL 크롤링 워크플로우 및 호스트 스캔을 포함한 다양한 사용 예를 제공합니다. 사용자는 secator x --help, secator w --help, secator s --help 명령어를 사용하여 사용 가능한 모든 작업, 워크플로우 및 스캔을 나열할 수 있습니다. 자세한 정보는 완전한 문서, 시작 튜토리얼 비디오 및 미디엄 포스트를 참조할 수 있습니다.
damn Vulnerable Drone(DVD)은 공격적인 보안 전문가들이 드론 해킹 기술을 안전하게 학습하고 연습할 수 있는 가상 시뮬레이션 환경입니다. 이 환경은 실제 세계의 ArduPilot 및 MAVLink 드론 아키텍처와 취약성을 시뮬레이션하여 드론 시스템을 악용하는 데 대한 실습 경험을 제공합니다. Damn Vulnerable Drone의 목표는 제어된 환경 내에서 공격적인 보안 기술을 향상시키는 것입니다. 이는 중급 수준의 보안 전문가, 펜테스터 및 해킹 애호가들에게 귀중한 도구입니다. 이 플랫폼은 오픈 소스이며 비용 없이 사용할 수 있습니다. 이는 드론 하드웨어, 해킹 도구 및 유지 보수와 관련된 상당한 비용을 해결합니다.Damn Vulnerable Drone은 소프트웨어-인-더-루프(Software-in-the-Loop, SITL) 원칙을 기반으로 작동합니다. 이 시뮬레이션 기술을 사용하면 사용자가 실제 드론에서 실행하는 것처럼 드론 소프트웨어를 실행할 수 있습니다. 따라서 실제 드론의 동작과 응답을 복제할 수 있습니다. ArduPilot의 SITL을 사용하면 드론의 펌웨어를 가상 환경에서 실행할 수 있으며, 물리적 하드웨어가 필요하지 않습니다. 이 시뮬레이션은 Gazebo라는 동적 3D 로봇 시뮬레이터로 강화됩니다. 이 시뮬레이터는 드론이 상호 작용할 수 있는 실제적인 환경과 물리 엔진을 제공합니다.Damn Vulnerable Drone 설정은 모든 드론 아키텍처 또는 구성과 일치하지 않지만, 통합된 전술, 기술 및 시나리오는 다양한 드론 시스템, 모델 및 통신 프로토콜에 광범위하게 적용할 수 있습니다. Damn Vulnerable Drone에는 Docker 기반 환경, 시뮬레이션 무선 네트워킹, 온보드 카메라 스트리밍 및 짐벌, 동반 컴퓨터 웹 인터페이스, QGroundControl/MAVProxy 통합, MAVLink 라우터 통합, 동적 비행 로깅, 관리 웹 콘솔, 포괄적인 해킹 시나리오 및 자세한 워크스루가 포함됩니다.
클라우드브루트(CloudBrute)는 아마존, 구글, 마이크로소프트, 디지털오션, 알리바바, 불트, 리노드와 같은 주요 클라우드 제공업체에서 스토리지 버킷, 앱 및 데이터베이스와 같은 클라우드 인프라를 탐지하는 도구입니다.인증이 필요하지 않은 블랙박스 테스트를 지원하며 빠른, 동시적이고 사용자 지정 가능한 작업을 제공합니다.도구는 사용자 에이전트 랜덤화 및 프록시 지원을 통해 제한을 우회할 수 있습니다.클라우드브루트는 IPINFO API 또는 소스 코드를 사용하여 클라우드 제공업체를 탐지하고 URL 생성을 위한 여러 환경을 지원합니다.도구를 구성하려면 사용자는 지원되는 제공업체, 환경 및 API 키와 같은 매개변수를 지정하는 구성 파일을 지정해야 합니다.사용자 지정 단어 목록을 사용하여 잘못된 긍정 결과를 최소화하고 정확성을 향상시킬 수 있습니다.사용자 가이드에는 도구를 설정하고 실행하는 자세한 지침이 포함되어 있습니다.클라우드브루트는 버그 바운티 헌터, 레드 팀 및 침투 테스터가 잠재적인 취약성을 식별하는 데 도움을 주는 것을 목표로 합니다.도구는 활발하게 개발되고 있으며 커뮤니티의 기여를 환영합니다.클라우드브루트를 사용하면 사용자는 클라우드 인프라 정찰을 간소화하고 보안 테스트 노력을 효율적으로 개선할 수 있습니다.
Hfinger는 파이썬 3를 기반으로 하는 도구로, 악성코드의 HTTP 요청에서 고유하고 인간이 읽을 수 있는 지문을 생성하여 악성코드의 식별과 분석을 도와줍니다. Tshark를 기반으로 하는 Hfinger는 요청의 메소드, 프로토콜 버전, 헤더 순서, 페이로드 특성 및 특정 헤더 값을 포함한 다양한 특징을 추출합니다. 이러한 특징들은 인코딩되어 연결되어 지문을 형성하며, 다양한 보고 모드가 제공되어 세부 정보와 충돌 저항성의 수준을 조절할 수 있습니다. Hfinger의 강점은 요청이 약간 다르더라도 악성코드 패밀리를 식별할 수 있는 능력에 있습니다. 따라서 수동 분석, 샌드박스 시스템 및 SIEMs에서 유용합니다.설치는 파이썬 3.3 이상과 Tshark 2.2.0 이상이 필요하며, 도구는 명령줄 유틸리티와 파이썬 모듈로 모두 사용할 수 있습니다. 지문은 요청 URI, 헤더 구조 및 페이로드를 분석하여 생성되며, 각 특징은 미리 정의된 스키마에 따라 인코딩됩니다. 다섯 가지 보고 모드가 제공되어 사용자가 지문의 특징 표현을 조절할 수 있습니다. 기본 모드(2)는 정보의 풍부함과 고유성 사이에서 좋은 균형을 제공하며, 다른 모드는 충돌 최소화 또는 엔트로피 최대화와 같은 특정 측면을 우선시합니다. Hfinger는 또한 비표준 요청 요소를 식별하기 위한 자세한 로깅을 제공하여 더 깊은 분석과 이상 탐지를 지원합니다.