EyeWitness:一款强大的网络侦查工具
2024-09-22 00:52:08作者:曹令琨Iris
项目介绍
EyeWitness 是一款专为网络安全专业人士设计的工具,旨在通过截图、获取服务器头部信息以及识别已知默认凭据来帮助用户快速了解目标网站的安全状况。该工具支持多种输入格式,包括文本文件、Nmap XML 输出和 Nessus XML 输出,并且可以在 Kali Linux、Debian、CentOS 和 Rocky Linux 等多种 Linux 发行版上运行。此外,EyeWitness 还提供了 Windows 客户端,支持解析和截图 Internet Explorer 和 Chrome 书签,非常适合渗透测试和安全评估场景。
项目技术分析
EyeWitness 的核心功能包括:
- 截图功能:自动截取目标网站的屏幕截图,帮助用户直观了解网站的界面和结构。
- 服务器头部信息获取:提取目标网站的服务器头部信息,帮助用户分析服务器配置和潜在的安全漏洞。
- 默认凭据识别:识别已知的默认凭据,帮助用户快速发现潜在的安全风险。
EyeWitness 的技术栈主要包括 Python 和 C#,分别用于 Linux 和 Windows 平台的实现。此外,EyeWitness 还支持通过 Docker 容器运行,避免了在主机上安装不必要的依赖。
项目及技术应用场景
EyeWitness 适用于以下场景:
- 渗透测试:在渗透测试过程中,EyeWitness 可以帮助测试人员快速获取目标网站的截图和服务器信息,为后续的漏洞挖掘提供重要参考。
- 安全评估:在进行安全评估时,EyeWitness 可以帮助安全团队快速识别目标网站的默认凭据,从而发现潜在的安全风险。
- 红队演练:在红队演练中,EyeWitness 可以帮助红队成员快速了解目标环境,为后续的攻击行动提供支持。
项目特点
EyeWitness 具有以下显著特点:
- 跨平台支持:支持 Kali Linux、Debian、CentOS 和 Rocky Linux 等多种 Linux 发行版,以及 Windows 平台。
- 多种输入格式:支持文本文件、Nmap XML 输出和 Nessus XML 输出等多种输入格式,方便用户集成到现有的工作流程中。
- 灵活的代理支持:支持通过 SOCKS 代理运行,方便用户在受限网络环境中使用。
- Docker 支持:提供 Docker 容器化运行方式,避免在主机上安装依赖,方便快速部署和使用。
- 开源免费:EyeWitness 是一款开源工具,用户可以免费使用并根据需要进行定制和扩展。
结语
EyeWitness 是一款功能强大且易于使用的网络侦查工具,适用于渗透测试、安全评估和红队演练等多种场景。无论你是网络安全专业人士还是对网络安全感兴趣的爱好者,EyeWitness 都能为你提供有力的支持。快来试试吧!
GitHub 项目地址:EyeWitness
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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。C046
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0125
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
436
3.32 K
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++
771
382
Ascend Extension for PyTorch
Python
246
283
暂无简介
Dart
699
162
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
273
328
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
272
125
🎉 (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
1.23 K
677
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
139
871