Yakit项目中实现Web Fuzzer流量转发的技术方案
背景与需求分析
在网络安全测试和渗透测试过程中,Web Fuzzer是一个非常重要的工具,用于发送大量精心构造的请求来测试目标系统的安全性。然而,在实际使用中,安全研究人员经常遇到以下两个痛点:
-
流量过大问题:当通过下游中间件(如xray等被动扫描工具)转发所有流量时,会产生大量不必要的转发数据包,既浪费资源又影响效率。
-
测试干扰问题:在进行功能测试、添加或删除某些功能时,容易忘记关闭中间件转发,导致测试数据被意外转发,影响系统数据的准确性。
解决方案设计
针对上述问题,Yakit项目提出了两种可行的技术解决方案:
方案一:Web Fuzzer专用Codec插件
这个方案的核心思想是开发一个专门用于Web Fuzzer的Codec插件,实现单个数据包的定向转发功能。该方案具有以下特点:
-
精确控制:只转发用户明确选择的单个数据包,避免全量转发带来的资源浪费。
-
简单实现:Codec插件的开发相对简单,可以快速集成到现有系统中。
-
配置灵活性:虽然初期可能只能写死转发地址,但为后续支持动态配置预留了扩展空间。
方案二:MITM插件集成方案
作为替代方案,可以使用Yakit已有的MITM插件(被动扫描助手)功能:
-
现有功能复用:在Web Fuzzer运行时挂载MITM中间件,利用现有基础设施实现流量转发。
-
无缝集成:不需要额外开发新插件,直接使用系统已有功能。
-
配置便捷:通过现有的MITM中间件配置界面即可完成转发设置。
技术实现细节
Web Fuzzer Codec插件实现要点
-
右键菜单集成:在Web Fuzzer界面中,通过右键菜单添加"流量转发"选项,提供直观的用户操作入口。
-
转发地址配置:
- 初期可采用硬编码方式指定转发地址(如127.0.0.1:7777)
- 后期可扩展为支持用户自定义配置界面
-
数据包处理:
- 捕获用户选择的HTTP请求数据包
- 保持原始请求的完整性和头部信息
- 通过指定中间件端口转发请求
-
响应处理:可选择是否接收并显示中间件返回的响应数据
MITM插件方案的优势
-
无需额外开发:直接利用现有MITM基础设施
-
配置集中管理:通过统一的中间件设置界面管理所有转发规则
-
功能完整性:支持HTTPS解密、请求修改等高级功能
应用场景建议
-
精确测试场景:当只需要测试特定请求时,使用Codec插件方案更为合适,避免无关流量的干扰。
-
批量测试场景:当需要进行大规模测试时,使用MITM插件方案效率更高。
-
混合使用模式:在日常测试中,可以同时配置两种方案,根据实际需求灵活切换。
未来发展方向
-
动态配置支持:为Codec插件添加转发地址的动态配置功能
-
规则引擎集成:支持基于规则的条件转发,如只转发特定URL或包含特定参数的请求
-
性能优化:针对大规模转发场景优化处理性能
-
可视化增强:在界面中明确显示当前转发状态和统计信息
通过以上技术方案,Yakit项目能够有效解决Web Fuzzer流量转发中的精确控制和资源优化问题,为安全研究人员提供更高效、更灵活的工具支持。
kernelopenEuler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。C030
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