SSTImap 开源项目使用教程
2026-01-18 10:20:17作者:平淮齐Percy
1. 项目的目录结构及介绍
SSTImap 项目的目录结构如下:
SSTImap/
├── README.md
├── sstimap.py
├── config/
│ └── default.conf
├── modules/
│ ├── __init__.py
│ ├── scanner.py
│ └── utils.py
└── tests/
└── test_scanner.py
- README.md: 项目介绍文件,包含项目的基本信息和使用说明。
- sstimap.py: 项目的启动文件,负责初始化和调用其他模块。
- config/: 配置文件目录,包含项目的默认配置文件。
- modules/: 项目的主要功能模块,包括扫描器和工具函数。
- tests/: 测试文件目录,包含项目的单元测试。
2. 项目的启动文件介绍
sstimap.py 是项目的启动文件,主要负责以下功能:
- 解析命令行参数
- 加载配置文件
- 初始化扫描器
- 执行扫描任务
以下是 sstimap.py 的部分代码示例:
import argparse
from modules.scanner import Scanner
def main():
parser = argparse.ArgumentParser(description="SSTImap - SSTI Scanner")
parser.add_argument("-c", "--config", help="Path to configuration file", default="config/default.conf")
parser.add_argument("-t", "--target", help="Target URL to scan", required=True)
args = parser.parse_args()
scanner = Scanner(args.config)
scanner.scan(args.target)
if __name__ == "__main__":
main()
3. 项目的配置文件介绍
config/default.conf 是项目的默认配置文件,包含以下配置项:
[General]
timeout = 10
threads = 5
[Payloads]
payload1 = {{7*7}}
payload2 = <%= 7*7 %>
- General: 通用配置项,包括请求超时时间和线程数。
- Payloads: 包含用于检测 SSTI 漏洞的 payload。
配置文件使用 INI 格式,可以通过修改这些配置项来调整扫描行为。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
atomcodeAn open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust013
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00
ERNIE-ImageERNIE-Image 是由百度 ERNIE-Image 团队开发的开源文本到图像生成模型。它基于单流扩散 Transformer(DiT)构建,并配备了轻量级的提示增强器,可将用户的简短输入扩展为更丰富的结构化描述。凭借仅 80 亿的 DiT 参数,它在开源文本到图像模型中达到了最先进的性能。该模型的设计不仅追求强大的视觉质量,还注重实际生成场景中的可控性,在这些场景中,准确的内容呈现与美观同等重要。特别是,ERNIE-Image 在复杂指令遵循、文本渲染和结构化图像生成方面表现出色,使其非常适合商业海报、漫画、多格布局以及其他需要兼具视觉质量和精确控制的内容创作任务。它还支持广泛的视觉风格,包括写实摄影、设计导向图像以及更多风格化的美学输出。Jinja00
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
677
4.32 K
deepin linux kernel
C
28
16
Ascend Extension for PyTorch
Python
517
629
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++
947
888
openEuler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。
C
398
303
🎉 (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
1.57 K
909
暂无简介
Dart
922
228
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
1.07 K
559
昇腾LLM分布式训练框架
Python
144
169
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
335
381