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。
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