SpringBoot-Scan 开源项目使用教程
2024-08-08 14:22:25作者:冯爽妲Honey
1、项目的目录结构及介绍
SpringBoot-Scan 项目的目录结构如下:
SpringBoot-Scan/
├── LICENSE
├── README.md
├── SpringBoot-Scan.py
├── header.txt
├── requirements.txt
├── url.txt
└── ...
LICENSE: 项目许可证文件。README.md: 项目说明文档。SpringBoot-Scan.py: 项目主启动文件。header.txt: 请求头配置文件。requirements.txt: 项目依赖文件。url.txt: 目标URL列表文件。
2、项目的启动文件介绍
项目的主启动文件是 SpringBoot-Scan.py。该文件包含了项目的核心逻辑和功能实现。以下是启动文件的基本结构和功能介绍:
# SpringBoot-Scan.py
import sys
import requests
from argparse import ArgumentParser
def main():
parser = ArgumentParser(description="SpringBoot-Scan 工具")
parser.add_argument("-u", "--url", help="单个URL扫描")
parser.add_argument("-uf", "--url-file", help="批量URL扫描")
parser.add_argument("-v", "--vuln", help="漏洞利用")
parser.add_argument("-d", "--download", help="下载敏感文件")
args = parser.parse_args()
if args.url:
scan_single_url(args.url)
elif args.url_file:
scan_multiple_urls(args.url_file)
elif args.vuln:
exploit_vulnerability(args.vuln)
elif args.download:
download_sensitive_files(args.download)
if __name__ == "__main__":
main()
main(): 主函数,负责解析命令行参数并调用相应的功能函数。scan_single_url(): 扫描单个URL。scan_multiple_urls(): 批量扫描URL。exploit_vulnerability(): 漏洞利用。download_sensitive_files(): 下载敏感文件。
3、项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要包括 header.txt 和 requirements.txt。
header.txt
header.txt 文件用于配置HTTP请求头信息,例如:
User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3
Authorization: Bearer your_token_here
requirements.txt
requirements.txt 文件列出了项目运行所需的Python依赖包,例如:
requests==2.25.1
argparse==1.4.0
通过安装这些依赖包,可以确保项目正常运行:
pip install -r requirements.txt
以上是 SpringBoot-Scan 开源项目的使用教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
278
2.57 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
223
302
Ascend Extension for PyTorch
Python
105
135
暂无简介
Dart
568
127
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++
599
164
🎉 (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
1.03 K
607
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
1.03 K
448
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
154
205
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
280
26