EasyEASM:零成本攻击面管理工具
2024-09-25 05:40:15作者:秋阔奎Evelyn
项目介绍
在网络安全领域,攻击面管理(Attack Surface Management, ASM)是企业保护其外部资产免受攻击的关键环节。然而,传统的ASM工具往往价格高昂,动辄数万美元,这对于中小企业和个人开发者来说是一个不小的负担。为了解决这一问题,EasyEASM 应运而生。
EasyEASM 是一款零成本的攻击面管理工具,旨在帮助组织轻松监控其外部资产。该工具在 Black Hat Arsenal 2023 和 Recon Village @ DEF CON 2023 上备受瞩目,证明了其在行业内的影响力和实用性。
项目技术分析
EasyEASM 基于 Go 语言开发,充分利用了 Go 语言的高效性和并发处理能力。其核心功能包括:
- 被动枚举与主动枚举:用户可以根据需求选择“快速”模式(被动枚举)或“完整”模式(主动枚举),以获取更全面的资产信息。
- 实时通知:通过配置 Slack 或 Discord 的 Webhook,用户可以实时接收新发现的资产信息。
- Excel 输出:工具会生成一个 CSV 文件,方便用户将其导入到资产数据库或风险登记表中。
项目及技术应用场景
EasyEASM 适用于以下场景:
- 中小企业:对于预算有限的中小企业,EasyEASM 提供了一个经济实惠的解决方案,帮助他们监控外部资产。
- 个人开发者:对于个人开发者或安全研究人员,EasyEASM 是一个强大的工具,帮助他们快速了解目标的外部攻击面。
- 红队与渗透测试:红队和渗透测试人员可以使用 EasyEASM 来识别目标的外部资产,从而制定更有效的攻击策略。
项目特点
- 零成本:完全开源,无需任何费用,适合各种规模的组织和个人使用。
- 易于部署:仅需十行配置代码,即可完成部署,操作简单快捷。
- 实时监控:每日自动扫描,并通过 Slack 或 Discord 实时通知新发现的资产。
- 灵活配置:支持被动枚举和主动枚举两种模式,满足不同用户的需求。
- Excel 输出:生成的 CSV 文件可以直接导入到资产数据库或风险登记表中,方便后续管理。
结语
EasyEASM 不仅是一款功能强大的攻击面管理工具,更是一个开源社区的贡献。它打破了传统ASM工具的高价壁垒,让更多的组织和个人能够享受到专业的安全监控服务。如果你正在寻找一款经济实惠且功能全面的ASM工具,EasyEASM 绝对是你的不二之选。
立即访问 EasyEASM GitHub 仓库,开始你的零成本攻击面管理之旅吧!
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-1.5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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 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 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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
263
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
269
93
暂无简介
Dart
622
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
377
3.32 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
620
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