Crawlic 的项目扩展与二次开发
2025-06-22 16:01:09作者:邵娇湘
项目的基础介绍
Crawlic 是一个开源的Web侦察工具,用于帮助安全研究人员发现目标网站上的潜在安全问题。它能够自动搜索临时文件、解析robots.txt文件、搜索特定文件夹、使用Google dorks以及搜索与目标服务器上托管的域相关的信息。Crawlic 的目的是为了简化渗透测试人员的工作流程,提高测试效率。
项目的核心功能
Crawlic 的核心功能包括:
- 自动搜索目标网站上的临时文件,如备份文件等。
- 解析目标网站的robots.txt文件,以了解哪些页面或目录被禁止爬取。
- 搜索特定的文件夹,如管理后台或私有目录。
- 使用Google dorks进行信息搜索,以发现更多可能的安全问题。
- 对目标服务器的反向DNS搜索,通过Bing进行。
项目使用了哪些框架或库?
Crawlic 主要使用Python 2.x开发,依赖于以下库:
requests:用于发起HTTP请求。BeautifulSoup:用于解析HTML内容。re:Python的正则表达式库,用于字符串匹配。subprocess:用于执行子进程,例如调用dvcs-ripper。
项目的代码目录及介绍
Crawlic 的代码目录结构如下:
external_tools/:可能包含一些外部工具的脚本。lib/:包含项目依赖的库文件。lists/:包含用户可编辑的列表文件,如用户代理列表、文件夹列表、文件扩展名列表、dorks列表等。.gitignore:指定Git应该忽略的文件和目录。LICENSE:项目的许可文件。README.md:项目的说明文件。banner.txt:可能包含项目启动时的欢迎信息。crawlic.py:项目的主脚本文件。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加新的侦察技术:可以增加更多侦察技术,如特定文件搜索、错误页面搜索等。
- 支持更多数据源:除了Bing,还可以整合其他搜索引擎,扩大侦察范围。
- 增强输出报告功能:可以增加生成详细的报告功能,方便用户查看和分析结果。
- 用户界面优化:可以开发图形用户界面(GUI),提高用户体验。
- 代码优化:重构代码,提高代码质量,确保兼容Python 3.x。
- 增加模块化:将不同的侦察技术拆分成模块,便于维护和扩展。
- 多线程支持:增加多线程功能,提高程序的执行效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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-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
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
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
211
暂无简介
Dart
632
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
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
481
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
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++
649
271
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
212