使用ffuf进行多关键词过滤的技巧
2025-05-15 10:30:26作者:何举烈Damon
在Web应用安全测试和渗透测试中,ffuf是一款功能强大的模糊测试工具。本文将重点介绍如何使用ffuf对HTTP响应内容进行多关键词过滤的高级技巧。
多关键词过滤的需求场景
在实际测试过程中,我们经常需要根据响应内容中的关键词来过滤结果。例如:
- 过滤掉包含特定错误信息的响应
- 只保留包含特定成功标识的响应
- 排除包含多个不同关键词的响应
正则表达式过滤方法
ffuf提供了强大的正则表达式过滤功能,可以通过-fr参数实现。对于多关键词过滤,可以使用正则表达式的"或"操作符(|):
ffuf -u 'example.com/hotel?whiskey=FUZZ' -w wordlist -fr "alpha|bravo"
这条命令会过滤掉响应中包含"alpha"或"bravo"的任何请求。
匹配模式的选择
ffuf提供了两种过滤模式:
- AND模式(默认):所有过滤条件必须同时满足
- OR模式:任一过滤条件满足即可
对于多关键词过滤,通常使用OR模式更为合适:
ffuf -u 'example.com/hotel?whiskey=FUZZ' -w wordlist -fr "alpha|bravo" -fmode or
实际应用示例
假设我们需要测试一个酒店预订系统,但希望排除以下情况:
- 包含"房间已满"的响应
- 包含"系统维护"的响应
- 包含"错误"的响应
可以使用如下命令:
ffuf -u 'example.com/booking?room=FUZZ' -w wordlist -fr "房间已满|系统维护|错误"
高级技巧
- 区分大小写:默认情况下,ffuf的正则表达式是区分大小写的。如果需要不区分大小写,可以使用
(?i)修饰符:
ffuf -u 'example.com' -w wordlist -fr "(?i)error|warning"
- 组合条件:可以结合多个过滤条件实现复杂逻辑:
# 排除包含"error"但保留包含"success"的响应
ffuf -u 'example.com' -w wordlist -fr "error" -mr "success"
- 性能考虑:复杂的正则表达式可能会影响扫描速度,建议先测试单个关键词,再组合使用。
总结
ffuf的正则表达式过滤功能非常强大,掌握多关键词过滤技巧可以显著提高测试效率。通过合理使用"|"操作符和过滤模式,我们可以精确控制需要保留或排除的响应内容,从而快速定位有价值的测试结果。
记住在实际测试中,根据具体需求调整过滤策略,并充分利用正则表达式的强大功能来实现更复杂的过滤逻辑。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-1.5暂无简介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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
264
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
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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