【亲测免费】 Python渗透测试工具箱指南
2026-01-22 05:01:34作者:宣聪麟
项目介绍
Python渗透测试工具箱(python-pentest-tools) 是一个专为安全研究者、逆向工程师以及进行渗透测试的专业人士设计的集合库。它收录了一系列利用Python编写的工具,这些工具涵盖了网络扫描、漏洞检测、逆向工程、协议分析等多个方面,旨在辅助白帽黑客更高效地执行安全评估工作。由于德国对某些进攻性安全工具的法律限制,此仓库特意排除了一些极端或模糊合法性的工具,专注于支持合法的安全测试活动。
项目快速启动
要开始使用python-pentest-tools,首先确保你的开发环境已经安装了Python 3.x版本。然后,通过以下步骤来获取并开始使用这个项目:
# 使用git克隆仓库到本地
git clone https://github.com/dloss/python-pentest-tools.git
# 进入项目目录
cd python-pentest-tools
# 根据项目需求,可能需要安装一些依赖(如果项目提供了setup.py,则可以运行)
# 假设项目需要手动安装,但实际中需查看具体readme指导
pip install -r requirements.txt
# 开始探索具体的工具使用,比如其中一个脚本的示例
# 注意:这里需要参考项目内每个工具的具体使用说明
# 示例命令仅为示意,实际操作应参照仓库中的文档
python path/to/specific_tool.py --args
应用案例和最佳实践
网络扫描实例
利用Scapy进行基本的端口扫描:
from scapy.all import IP, TCP, sr1
def port_scan(target, port):
ip = IP(dst=target)
tcp = TCP(sport=1024, dport=port, flags="S")
response = sr1(ip/tcp, timeout=2, verbose=0)
if response and response.haslayer(TCP):
if response[TCP].flags == 0x12:
print(f"Port {port} is open.")
elif response[TCP].flags == 0x14:
print(f"Port {port} is closed.")
target_ip = "127.0.0.1"
port_to_scan = 80
port_scan(target_ip, port_to_scan)
最佳实践
- 在使用任何工具之前,理解其用途及潜在风险。
- 针对目标进行测试前,务必获得合法授权。
- 结合具体应用场景,定制化工具配置,提高测试效率。
- 定期更新使用的库和工具,以保持与最新的安全实践同步。
典型生态项目
除了python-pentest-tools,还有一些相关的生态系统项目值得关注:
-
pentesttools: PyPI上提供的命令行工具集,专为网站扫描服务设计,易于集成进自动化流程中。
pip install pentesttools -
AdrianSchlegel/Python-PenTesting-Toolkit: 另一个GitHub上的项目,提供包括子域名枚举、端口扫描、目录枚举等在内的便捷脚本集。
这些生态项目各自都有明确的目标和应用场景,合理选择和结合使用能够极大提升渗透测试的效率和效果。
在从事渗透测试时,遵循道德规范和法律规定是前提条件,正确且负责任地使用这些工具,是每位专业人士的义务。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
387
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++
876
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (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
1.33 K
745
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
136