SBSCAN是一款专注于spring框架的渗透测试工具,可以对指定站点进行springboot未授权扫描/敏感信息扫描以及进行spring相关漏洞的扫描与验证。
- 最全的敏感路径字典:最全的springboot站点敏感路径字典,帮你全面检测站点是否存在敏感信息泄漏
- 支持指纹检测:
- 支持spring站点指纹匹配:支持启用指纹识别,只有存在spring指纹的站点才进行下一步扫描,节约资源与时间 (无特征的站点会漏报,客官自行决策是否启用)
- 支持敏感路径页面关键词指纹匹配:通过维护敏感路径包含的关键词特征,对检出的页面进行指纹匹配,大大提升了工具检出的准确率,减少了人工去确认敏感页面真实性投入的时间
- 支持指定模块发起检测: 不想跑漏洞,只想检测敏感路径? 或者只想检测漏洞? 都可以,通过
-m
参数指定即可 - 最全的spring漏洞检测POC: spring相关cve漏洞的检测poc全部给你集成到这款工具里,同类型最全
- 无回显漏洞解决: 无回显漏洞检测扫描器光看响应状态码不太靠谱?支持--dnslog参数指定dnslog域名,看到dnslog记录才是真的成功验证漏洞存在
- 降噪输出结果: 可通过指定
-q
参数只显示成功的检测结果 - 友好的可扩展性: 项目设计初期就考虑了用户的自定义扩展需求,整个项目尽量采用高内聚低耦合模块化的编程方式, 你可轻松的加上自己的poc、日常积累的敏感路径、绕过语句,轻松优化检测逻辑,具体见下文的“自定义扩展”
- 其他一些常规支持:单个url扫描/ url文件扫描 / 扫描模块选择 / 支持指定代理 / 支持多线程 / 扫描报告生成
MacOS && linux
$ git clone https://github.com/sule01u/SBSCAN.git
$ cd SBSCAN
$ python3 -m venv sbscan # 创建虚拟环境
$ source sbscan/bin/activate # 激活虚拟环境
$ pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # -i 指定pip源安装依赖,可选;
$ python3 sbscan.py --help
Windows
$ git clone https://github.com/sule01u/SBSCAN.git
$ cd SBSCAN
$ python3 -m venv sbscan # 创建虚拟环境
$ .\sbscan\Scripts\activate # 激活虚拟环境
$ pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # -i 指定pip源安装依赖,可选;
$ python3 sbscan.py --help
检测效果图, 使用彩色表格打印更直观显示检测结果,检测报告保存位置将会在扫描结束后控制台显示
检测时可使用
tail -f logs/sbscan.log
实时查看详细的检测情况
自行构建 docker 进行
$ git clone https://github.com/sule01u/SBSCAN.git
$ cd SBSCAN
$ docker build -t sbscan .
$ alias sbscan='docker run --rm -it -v "$(pwd)":/SBSCAN sbscan'
使用现有镜像
$ alias sbscan='docker run --rm -it -v "$(pwd)":/SBSCAN milusuleo/sbscan'
使用
sbscan [参数]
-u, --url 对单个URL进行扫描
-f, --file 读取文件中的url目标进行扫描
-m, --mode 指定扫描模式[path/cve/all],默认all
-p, --proxy 指定HTTP代理
-t, --threads 指定线程数量
-q, --quiet 启用纯净输出,只输出命中的敏感路径信息
-ff, --fingerprint_filter 启用指纹检测,只扫描命中指纹的站点(可能有漏报,结合实际情况选择是否启用)
-d, --dnslog 指定DNSLog域名,用于检测到无回显漏洞时可接收被攻击主机的dns请求
--help 显示帮助信息
# 指定目标站点url进行扫描
$ python3 sbscan.py -u http://test.com
# 指定url文件路径扫描,启用指纹检测,未检测到指纹的无需进行路径以及CVE扫描
$ python3 sbscan.py -f url.txt --ff
# 仅对目标进行漏洞扫描并且只输出命中的cve
$ python3 sbscan.py -f url.txt -m cve --quiet
# 指定目标站点url、代理、线程数量
$ python3 sbscan.py -u http://test.com -p 1.1.1.1:8888 -t 10
# 指定目标站点url、启用纯净输出,只输出命中敏感路径或cve的目标、启用指纹检测,只有命中指纹的才继续扫描
$ python3 sbscan.py -u http://test.com --quiet -ff
# 指定url文件路径、指定dnslog域名、使用10个线程进行并发扫描并启用纯净输出
$ python3 sbscan.py -f url.txt -t 4 -d 5pugcrp1.eyes.sh --quiet
- CVE-2018-1273
- CVE-2019-3799
- CVE-2020-5410
- CVE-2022-22947
- CVE-2022-22963
- CVE-2022-22965
- JeeSpringCloud_2023_uploadfile
- 新增漏洞检测:在scanner/cve_scanners 目录下按照其他cve的格式编写检测逻辑,注意函数命名、参数接收、返回格式统一即可,然后在config/cve.json按格式增加配置即可
- 新增路径检测:在config/path.json 中按照字典格式配置路径 以及 该路径页面的特征字符串(没有可保持空)
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