使用BurpJSLinkFinder进行JS链接被动扫描指南
项目介绍
BurpJSLinkFinder 是一款专为Burp Suite设计的扩展,旨在执行对JavaScript文件的被动扫描,从而识别其中包含的端点链接。这款工具对于web渗透测试尤为重要,因为它能够自动化地从复杂的前端代码中提取可能难以手动发现的URLs,提高安全性评估的效率。
项目快速启动
准备环境
首先,你需要准备以下组件:
- Burp Suite: 确保已安装最新版本的Burp Suite。
- Jython Standalone: 下载Jython以便运行Python脚本于Burp环境中。推荐版本为2.7系列,可以从 Jython官网 下载。
安装步骤
-
下载BurpJSLinkFinder:
git clone https://github.com/rv0p111/BurpJSLinkFinder.git -
配置Jython环境: 将下载的
jython-standalone.jar文件放置在你的Burp Suite安装目录下。 -
安装扩展: 将BurpJSLinkFinder目录下的
.jar文件通过Burp Suite的扩展管理器导入。打开Burp Suite -> “Extender”选项卡 -> “Add” -> 选择
.jar文件。
使用示例
启动Burp Suite并激活BurpJSLinkFinder扩展后,在扫描或代理历史中,它会自动分析通过的JS文件,无需额外操作即可看到扫描到的链接。
应用案例和最佳实践
-
渗透测试辅助: 在对动态网站或单页面应用(SPA)进行安全审计时,使用BurpJSLinkFinder可以帮助快速发现API端点,尤其是那些隐藏在JavaScript中的不显眼链接。
-
自动化链接发现: 结合Burp Suite的其他自动化功能,可以在扫描阶段早期识别潜在的敏感区域或未公开的入口点。
典型生态项目结合
虽然直接提及的特定“典型生态项目”信息未明确给出,但在Web安全测试领域,BurpJSLinkFinder常与一系列Burp Suite的其他插件共同使用,以增强安全测试的能力。例如,配合使用:
- Intruder 进行针对性攻击测试,利用从JS文件中发现的链接。
- Repeater 手动验证扫描到的敏感链接。
- Scanner 进行深度的自动漏洞扫描,特别是在发现新的潜在攻击面之后。
结合这些工具和最佳实践,BurpJSLinkFinder成为了提升安全测试全面性和效率的宝贵工具。
以上指南提供了一个关于如何部署和利用BurpJSLinkFinder的基础框架,实际应用中可以根据具体需求调整策略。记住,始终关注项目仓库的最新更新,以保持工具的有效性和兼容性。
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