探索 SSRF 弱点的利器:autoSSRF
在网络安全的世界里,服务器端请求伪造(SSRF)是一种常见且危害严重的漏洞。它允许攻击者利用服务器的信任关系,发起恶意请求。为了帮助安全研究人员和开发者更高效地检测此类漏洞,我们向您推荐一款名为 autoSSRF 的开源工具。这款工具以其智能的模糊测试和上下文感知动态payload生成而独树一帜。
项目介绍
autoSSRF 是一个专为大规模 SSRF 漏洞识别设计的自动化工具。它结合了智能模糊测试和动态payload生成两大特性,能够在不影响正常请求的情况下,对潜在的 SSRF 参数进行精准扫描。通过与 ProjectDiscovery 的交互式服务组件 interactsh 集成,可以准确地识别出真实存在的 SSRF 痕迹,有效避免了误报。
项目技术分析
1. 智能模糊测试
不同于一般的模糊测试工具,autoSSRF 仅针对与 SSRF 相关的参数(如 "?url="、"?uri=" 等)进行定向模糊测试。这确保了在测试过程中,原始URL的功能不会被破坏,避免了因盲目覆盖所有查询参数导致的误判。
2. 上下文感知动态payload生成
当遇到如 https://host.com/?fileURL=https://authorizedhost.com 类似的URL时,autoSSRF 能够识别出 authorizedhost.com 可能是应用的白名单域名,并据此生成有针对性的payload,试图绕过白名单检查。例如,它可能会尝试 http://authorizedhost.attacker.com 或 http://authorizedhost%252F@attacker.com 这样的变体。
项目及技术应用场景
无论是在黑盒测试还是灰盒测试中,autoSSRF 都能发挥巨大作用。它可以广泛应用于以下场景:
- 对企业内部大量接口或API的安全性进行全面扫描。
- 在渗透测试期间快速定位可能的 SSRF 漏洞。
- 开发者进行自检,以确保新发布的功能不携带 SSRF 风险。
项目特点
- 高精度检测 —— 基于 interactsh 的 OOB 检测方法,几乎无假阳性报告。
- 智能策略 —— 针对性模糊测试和上下文感知的payload生成。
- 简单易用 —— 提供简洁的命令行界面,方便单个或批量URL的测试。
- 可扩展性强 —— 依赖项易于安装,适应不同环境需求。
要开始使用,请按照项目中的说明进行克隆和安装,然后运行提供的命令来启动扫描。不论是单独测试某个URL还是批量处理文件,autoSSRF 都将为你提供强大的支持。
总之,autoSSRF 是一款值得信赖的 SSRF 扫描工具,无论你是安全专家还是普通开发人员,都能从中受益。立即加入我们的行列,让 SSRF 漏洞无所遁形!
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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-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- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00