首页
/ Trickest Wordlists 使用教程

Trickest Wordlists 使用教程

2024-09-25 13:07:19作者:裘旻烁

1. 项目介绍

Trickest Wordlists 是一个开源项目,旨在提供真实世界中的信息安全(infosec)词汇表,这些词汇表会定期更新。该项目包含了基于各种CMS、服务器和框架的源代码生成的词汇表,如Wordpress、Joomla、Drupal、Magento、Ghost、Tomcat等。每个词汇表都有两种版本:基础版和包含所有目录层级的完整版。此外,该项目还提供了基于Robots.txt的词汇表、子域名词汇表等。

2. 项目快速启动

2.1 克隆项目

首先,你需要将项目克隆到本地:

git clone https://github.com/trickest/wordlists.git

2.2 查看词汇表

克隆完成后,你可以进入项目目录并查看可用的词汇表:

cd wordlists
ls

2.3 使用词汇表

你可以直接使用这些词汇表进行渗透测试、目录爆破等操作。例如,使用tomcat.txt词汇表:

wfuzz -w tomcat.txt http://example.com/FUZZ

3. 应用案例和最佳实践

3.1 渗透测试

在渗透测试中,使用这些词汇表可以帮助你快速发现目标系统中的敏感文件和目录。例如,使用robots.txt词汇表可以帮助你找到被禁止访问的路径,这些路径可能包含敏感信息。

3.2 目录爆破

在进行目录爆破时,使用这些词汇表可以提高爆破的效率和准确性。例如,使用wordpress.txt词汇表可以帮助你快速找到Wordpress网站中的隐藏目录和文件。

3.3 子域名枚举

使用inventory-subdomains.txt词汇表可以帮助你枚举目标网站的子域名,这对于发现隐藏的服务和资产非常有用。

4. 典型生态项目

4.1 Wfuzz

Wfuzz 是一个强大的Web应用安全扫描工具,可以与Trickest Wordlists结合使用,进行目录爆破和参数爆破。

4.2 Dirb

Dirb 是一个Web内容扫描器,可以与Trickest Wordlists结合使用,快速发现Web服务器上的隐藏内容。

4.3 Amass

Amass 是一个强大的子域名枚举工具,可以与Trickest Wordlists中的子域名词汇表结合使用,进行全面的子域名发现。

通过结合这些工具,你可以更高效地进行信息安全测试和渗透测试。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
156
2 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
38
72
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
519
50
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
943
556
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
196
279
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
993
396
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
361
12
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
71