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Web 漏洞检测工具 - A web vulnerability detection tool

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Yawf - Yet Another Web Fuzzer

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Yawf 是一个开源的 Web 漏洞自动化检测工具，先通过自动发现或手动标记的方式圈出全部测试点，然后逐一对每个测试点使用漏洞探针进行检测，全面和高效地发现常见 Web 漏洞，包括：XSS、SQL injection、XXE、SSRF、Directory traversal、Log4Shell、RCE 和 JSONP 敏感信息泄露等。

⭐ 入选 KCon 2024 兵器谱

特性

  1. 支持检测动态 URL 和 HTTP Request 文件目标对象；
  2. 支持手动和自动标记测试点，标记范围覆盖查询字符串、Cookie、POST Body和请求头；
  3. 支持 GET 和 POST 请求，以及 form、json 和 xml 数据类型；
  4. 支持 HTTP Basic/Digest/NTLM 认证；
  5. 支持对测试目标进行并行（多进程）检测；
  6. 容易扩展，探针模块化且和 Payload 文件分离，提供统一运行接口；
  7. 支持信息收集功能以及使用大模型对收集的信息进行智能分析；
  8. 支持设置 HTTP 网络代理；
  9. 支持 ceye 和 dnslog 两种带外（Out-of-Band）检测服务；
  10. 高度可配置化，简单配置实现定制需求；
  11. 支持对批量 URL 进行检测，结果输出到指定目录。

漏洞探针

  1. xss - 跨站脚本探针
  2. sqli - SQL 注入探针
  3. dt - 目录遍历探针
  4. fastjson - Fastjson 探针（探测目标是否使用 Fastjson 组件）
  5. log4shell - Log4Shell 探针
  6. xxe - XXE 探针
  7. ssrf - SSRF 探针
  8. jsonp - JSONP 探针
  9. rce - RCE 探针

安装

需使用 Python 3.8+ 运行。首先，下载项目代码，然后安装依赖包。

$ git clone https://github.com/phplaber/yawf.git
$ cd yawf
$ pip3 install -r requirements.txt

在正式使用前，建议先执行信息收集脚本，获取目标信息，如：服务状态、是否部署 Waf、Web Server、框架/脚本语言、端口信息、SSL 证书信息和 DNS 记录等，以制定扫描策略。同时，也可以配置使用大模型对收集的信息进行智能分析，为下一步测试工作提供指导建议。

$ python3 getinfo.py -h

Usage: getinfo.py [options]

+ Get infomation of target +

Options:
  -h, --help            show this help message and exit
  -u URL, --url=URL     Target URL(e.g. "http://www.target.com")
  -t TIMEOUT, --timeout=TIMEOUT
                        Port scan timeout (s)
  --req-timeout=REQ_TIMEOUT
                        HTTP request timeout (s)

由于 Yawf 在检测 XSS 漏洞时，使用了 headless Chrome，所以需预先安装 Chrome 环境。 首先，安装驱动程序 ChromeDriver，并将可执行文件放置在 PATH 目录下；其次，安装 Chrome 可执行程序。在 Windows 和 Mac 平台上运行，如果已安装 Chrome 应用，则无需安装；在 Linux 平台上运行，需安装 google-chrome 可执行程序，并将其放置在 PATH 目录下。 如果执行 Yawf 时，报浏览器相关错误，请重点检查 ChromeDriver 和 Chrome 是否正确放置在 PATH 目录下。此外，也需关注 ChromeDriver 和 Chrome 的版本是否匹配。

$ cp yawf.conf.sample yawf.conf
$ python3 yawf.py -h

_____.___.  _____  __      _____________
\__  |   | /  _  \/  \    /  \_   _____/
 /   |   |/  /_\  \   \/\/   /|    __)  
 \____   /    |    \        / |     \   
 / ______\____|__  /\__/\  /  \___  /   
 \/              \/      \/       \/    

Automated Web Vulnerability Fuzzer      
v3.0.0                               
Created by yns0ng (@phplaber)           

Usage: yawf.py [options]

Options:
  -h, --help            show this help message and exit
  -u URL, --url=URL     Target URL (e.g.
                        "http://www.target.com/page.php?id=1")
  -m METHOD             HTTP method, default: GET (e.g. POST)
  -d DATA               Data string to be sent through POST (e.g. "id=1")
  -c COOKIES            HTTP Cookie header value (e.g. "PHPSESSID=a8d127e..")
  --headers=HEADERS     Extra headers (e.g. "Accept-Language: fr\nETag: 123")
  --auth-type=AUTH_TYPE
                        HTTP authentication type (Basic, Digest, NTLM)
  --auth-cred=AUTH_CRED
                        HTTP authentication credentials (user:pass)
  -f REQUESTFILE        Load HTTP request from a file
  --output-dir=OUTPUT_DIR
                        Custom output directory path
  --probe-list          List of available probes
  --oob-provider=OOB_PROVIDER
                        Out-of-Band service provider, default: ceye (e.g.
                        dnslog)

使用

配置

拷贝配置样例文件 yawf.conf.sample，并重命名为 yawf.conf。根据自身需求，修改 yawf.conf 配置文件中配置项，如：网络代理、scheme 和探针等。

  • 在 proxy 项中配置网络代理服务器，如：127.0.0.1:8080，在调试 payload 的时候很有用；

  • scheme 需和 -f 选项配合使用，默认是 https；

  • 在 timeout 项中配置请求超时时间，支持小数，单位为秒，默认是 30 秒；

  • 在 user_agent 项中配置自定义 UA，若留空，则使用默认 UA；

  • 在 customize 项中配置自定义探针，多个探针需使用英文逗号分隔，探针名称见上述列表。如果 customize 项为空，则使用 default 项中配置的探针。如果 default 项也为空，最终兜底的为 xss 探针；

  • 在 id 项中配置 ceye.io 平台分配的 Identifier；在 token 项中配置 ceye.io 平台分配的 API Token。在登录 ceye.io 平台后，在 Profile 页面可以看到这两项的内容。默认使用 ceye 带外服务，获得更稳定的服务；

  • 在 model 项中配置大模型名称，如：deepseek-chat；在 base_url 和 api_key 项分别配置大模型基础 URL 和大模型 API 调用凭证。并将 status 项配置为 enable，即可使用大模型进行智能分析；

  • 在 platform 项中配置测试目标运行平台操作系统，默认是 Linux。在遇到特定平台的 payload 时，Yawf 会依据该配置进行针对性的测试，减少无效网络请求；

此外，常量 EFFICIENCY_CONF 中的 ignore_params、dt_and_ssrf_detect_params 和 sens_info_keywords 分别预置了自动标记忽略的参数、 dt 和 ssrf 探针检测参数以及敏感信息关键词，用于检测 JSONP 敏感信息泄露漏洞。上述三个字段中的内容都可以按需修改。通过这种处理方式，可以减少很多无效请求，大大提高检测效率。

标记

Yawf 支持手动和自动标记测试点，支持查询字符串、Cookie、POST Body和请求头处标记。

当需要测试某个单独的输入点时，仅需在参数值后手动标记 [fuzz]，Yawf 就只会对该位置进行检测。注意，手动标记需保留原始参数值。在真正进行 PoC 测试时，Yawf 会根据探针类型灵活的选择是否保留原始参数值。

http://test.sqlilab.local/Less-1/?id=3[fuzz]

也可以手动标记 HTTP Request 文件中的输入点，该文件内容可以通过 Live HTTP Headers 或 Burp Suite 获取到。

GET /Less-1/?id=3[fuzz] HTTP/1.1
Host: test.sqlilab.local
User-Agent: Yawf v2.0
Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8
Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2
Accept-Encoding: gzip, deflate
Connection: keep-alive
Upgrade-Insecure-Requests: 1

如果想要尽可能全面的检测输入点，则不要手动标记，Yawf 会智能的在所有满足条件的地方自动标记。

支持标记的位置如下：

  1. 查询字符串
    • ?par1=val1&par2=val2[fuzz]，常规查询字符串数据格式
    • ?par1={"foo":"bar[fuzz]"}，参数值为 json 编码数据格式，支持对 json 中的字符串值标记
    • ?par1={"foo":"bar[fuzz]"}&par2=val2[fuzz]，组合形式
  2. Cookie
    • k1=v1[fuzz]; k2=v2[fuzz]，常规键值对数据格式
  3. POST Body
    • par1=val1&par2=val2[fuzz]，常规 form 编码数据格式
    • {"par1":"val1","par2":"val2[fuzz]"}，json 编码数据格式，支持对 json 中的字符串值标记
    • <par1>val1[fuzz]</par1>，xml 编码数据格式
  4. 请求头（目前只支持 Referer 和 User-Agent）
    • Referer: url[fuzz]，字符串数据格式
    • User-Agent: Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/51.0.2704.103 Safari/537.36[fuzz]，字符串数据格式

同时需注意，在自动标记模式下，参数是否被标记还受 ignore_params 影响。

运行脚本

设置必要的参数，运行 yawf.py 脚本，等待脚本运行结束。一旦 Yawf 发现疑似漏洞，如果选项 --output-dir 传入目录路径，则将漏洞详情写入该目录下按时间戳命名的文件里，否则，写入和脚本同级的 output 目录下文件，文件同样按时间戳命名。如果目录不存在，Yawf 会安全的创建。

漏洞详情包括标记过的 request 对象、payload、触发漏洞的 request 对象以及漏洞类型。

{
  "request": {
    "url": "http://testphp.vulnweb.com/listproducts.php",
    "method": "GET",
    "params": {
      "cat": "[fuzz]"
    },
    "proxies": {
      
    },
    "cookies": {
      
    },
    "headers": {
      "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/109.0.0.0 Safari/537.36",
      "accept-encoding": "gzip, deflate",
      "accept": "*/*",
      "connection": "keep-alive"
    },
    "data": {
      
    },
    "auth": {
      
    },
    "timeout": 30.0
  },
  "payload": "<script>alert(1)</script>",
  "poc": {
    "url": "http://testphp.vulnweb.com/listproducts.php",
    "method": "GET",
    "params": {
      "cat": "<script>alert(1)</script>"
    },
    "proxies": {
      
    },
    "cookies": {
      
    },
    "headers": {
      "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/109.0.0.0 Safari/537.36",
      "accept-encoding": "gzip, deflate",
      "accept": "*/*",
      "connection": "keep-alive"
    },
    "data": {
      
    },
    "auth": {
      
    },
    "timeout": 30.0
  },
  "type": "XSS"
}

运行批量检测脚本

在使用浏览器爬虫工具（如：flamingo 等）爬取了一批完整请求对象并生成特定 json 文件后，运行 yawf_bulk.py 脚本进行批量检测。json 文件格式如下：

[
   {
      "method":"POST",
      "url":"http://testphp.vulnweb.com/search.php",
      "headers":{
         "Accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9",
         "Content-Type":"application/x-www-form-urlencoded",
         "Cookie":"login=test%2Ftest",
         "Origin":"http://testphp.vulnweb.com",
         "Referer":"http://testphp.vulnweb.com/",
         "Upgrade-Insecure-Requests":"1",
         "User-Agent":"Rad v0.4 crawler"
      },
      "data":"Z29CdXR0b249Z28mc2VhcmNoRm9yPTE="
   },
   {
      "method":"GET",
      "url":"http://testphp.vulnweb.com/artists.php?artist=1",
      "headers":{
         "Accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9",
         "Upgrade-Insecure-Requests":"1",
         "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/109.0.0.0 Safari/537.36"
      },
      "data":""
   },
   {
      "method":"GET",
      "url":"http://testphp.vulnweb.com/listproducts.php?artist=1",
      "headers":{
         "Accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9",
         "Upgrade-Insecure-Requests":"1",
         "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/109.0.0.0 Safari/537.36"
      },
      "data":""
   }
]

使用 -f 选项传入 json 文件路径，就可以批量检测漏洞了。批量检测不支持手动标记。

bulk

新增探针

由于 Yawf 的探针模块化且和 Payload 文件分离，所以新增探针非常容易。

  1. 如果探针检测漏洞需要使用 payload，则在 payload 目录下新增同名文件，如：demo.txt，文件中每行一个 payload；
  2. 在 probes 目录下新增同名探针文件，如：demo.py，并实现 run 函数，函数参数为 Probe 类实例；
  3. 当需要使用新增探针时，在配置文件的 customize 项中配置新增的探针，如：demo。

以下是新增探针的简要说明，具体可参考 probes 目录下的探针：

# demo.py
from utils.utils import send_request
from core.probe import Probe

def run(probe_ins: Probe) -> None:
    # 实现跳过检测逻辑
    if need_skip_detect:
      print("[*] DEMO detection skipped")
      return

    # 逐一使用 payload 进行检测
    for payload in probe_ins.probes_payload['demo']:
      # 生成 payload 请求对象
      payload_request = probe_ins.gen_payload_request(payload)

      # 发送请求
      response = send_request(payload_request)

      # 分析结果
      # 有回显，分析响应内容判断漏洞是否存在
      # 无回显，使用带外检测判断漏洞是否存在

      # 如果检测到漏洞，则将漏洞信息写入结果队列，并退出循环
      if vulnerable:
        probe_ins.fuzz_results.put({
          'request': probe_ins.request,
          'payload': payload,
          'poc': payload_request,
          'type': 'DEMO'
        })
        break

Docker 安装和运行

除了以上安装和运行方式，也支持 Docker 方式安装和运行 Yawf。使用 Docker 的方式，更加便捷，可快速搭建起运行 Yawf 的环境，包括：ChromeDriver, google-chrome, Python3 以及依赖模块。

$ git clone https://github.com/phplaber/yawf.git
$ cd yawf
$ cp yawf.conf.sample yawf.conf
$ docker build --no-cache -t yawf_env .
$ docker run -it --rm --ulimit nofile=256:256 -v ~/Sec/scan/:/data --user $(id -u):$(id -g) yawf_env yawf.py -u "http://testphp.vulnweb.com/listproducts.php?cat=1" --output-dir=/data

至此，Yawf 的使用就结束了。后续就是人工介入，确认漏洞是否存在、等级，然后进入漏洞处置流程。

声明

此工具仅用于企业安全人员评估自身企业资产的安全风险，或有合法授权的安全测试，请勿用于其他用途，如有，后果自负。

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