AutoRecon:自动化网络侦察工具的利器
2024-09-26 02:28:45作者:郜逊炳
项目介绍
AutoRecon是一款多线程的网络侦察工具,旨在自动化服务枚举过程。它特别适用于CTF比赛和渗透测试环境(如OSCP),同时也可能在实际的网络安全评估中发挥作用。AutoRecon通过首先执行端口扫描和服务检测扫描,然后根据初始结果进一步对这些服务进行详细的枚举扫描。例如,如果检测到HTTP服务,工具会自动启动feroxbuster等工具进行深入探测。
项目技术分析
AutoRecon的核心技术在于其高度可配置的扫描插件系统。用户可以根据需要自定义端口扫描和服务扫描插件,灵活应对不同的扫描需求。此外,工具支持多种目标格式(如IP地址、IP范围和可解析的主机名),并能并发扫描多个目标,充分利用多核处理器的优势。AutoRecon还提供了强大的配置文件和标签系统,使用户能够根据自己的偏好和需求进行个性化设置。
项目及技术应用场景
AutoRecon适用于多种网络安全场景,包括但不限于:
- CTF比赛:在时间紧迫的CTF比赛中,AutoRecon能够快速自动化地进行服务枚举,节省宝贵的时间。
- 渗透测试:在渗透测试中,AutoRecon可以帮助安全专家快速识别和枚举目标系统上的服务,为后续的漏洞利用提供基础。
- OSCP考试:AutoRecon的设计考虑到了OSCP考试的规则,默认情况下不进行自动化漏洞利用,确保工具的合规性。
项目特点
- 多目标支持:支持IP地址、IP范围和可解析的主机名,IPv6也得到支持。
- 并发扫描:能够并发扫描多个目标,充分利用多核处理器。
- 插件系统:高级插件系统允许用户轻松创建新的扫描任务。
- 自定义扫描:用户可以自定义端口扫描和服务扫描插件,灵活应对不同需求。
- 手动命令建议:提供手动后续命令建议,帮助用户在自动化不适用的场景下进行手动操作。
- 结果整理:自动生成直观的目录结构,方便结果的整理和分析。
- 日志记录:详细记录执行的命令及其结果,便于后续分析和调试。
- 配置灵活:强大的配置文件和标签系统,支持个性化设置。
- 多级日志:提供四级日志级别,用户可以通过命令行选项或扫描过程中的上下箭头进行控制。
- 颜色输出:支持颜色化输出,便于区分不同信息,同时也可关闭以适应不同用户需求。
AutoRecon不仅是一款功能强大的自动化工具,更是一个灵活、可扩展的网络侦察平台。无论你是CTF选手、渗透测试专家还是网络安全爱好者,AutoRecon都能为你提供强有力的支持,帮助你在网络安全的世界中更加游刃有余。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
492