漏洞扫描系统E-R图

漏洞扫描系统E-R图（Entity-Relationship Diagram）是一种用于表示漏洞扫描系统中各个实体之间关系的图形化工具，它描述了系统中各个实体之间的关系，包括实体间的联系、属性和数据类型等。

通常，漏洞扫描系统的E-R图包括以下几个主要实体：

1. 用户：表示使用漏洞扫描系统的用户，包括管理员和普通用户等。

2. 目标：表示需要被扫描的目标，可以是IP地址、URL或者域名等。

3. 扫描任务：表示扫描目标时所创建的扫描任务，包括扫描开始时间、结束时间和扫描结果等信息。

4. 漏洞：表示在扫描任务中发现的漏洞，包括漏洞名称、危害程度和修复建议等信息。

5. 漏洞库：表示漏洞扫描系统所使用的漏洞库，包括漏洞类型、漏洞描述和修复建议等信息。

相关问题

Python实现web漏洞扫描功能，漏洞包括：xss漏洞、SQL注入、XXE漏洞、文件包含漏洞、文件上传漏洞、文件下载漏洞、CSRF漏洞等， 功能包括：基础的IP扫描、端口扫描、暴力破解、后台扫描、域名扫描等，每扫描出一个漏洞，输出漏洞信息

实现这样的功能需要使用一些第三方库。以下是一个简单的示例代码：

import requests
import re

# 定义常量
USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"
TIMEOUT = 3

# 定义漏洞检测函数
def check_xss(url):
    payload = "<script>alert('xss');</script>"
    r = requests.get(url + payload, headers={"User-Agent": USER_AGENT}, timeout=TIMEOUT)
    if payload in r.text:
        print("[+] Found XSS vulnerability: " + url)

def check_sqli(url):
    payload = "1' and 1=1 union select 1,2,3"
    r = requests.get(url + "?id=" + payload, headers={"User-Agent": USER_AGENT}, timeout=TIMEOUT)
    if "1,2,3" in r.text:
        print("[+] Found SQLi vulnerability: " + url)

def check_xxe(url):
    payload = """<!DOCTYPE foo [<!ELEMENT foo ANY><!ENTITY xxe SYSTEM "file:///etc/passwd">]>
                 <foo>&xxe;</foo>"""
    r = requests.post(url, data=payload, headers={"User-Agent": USER_AGENT}, timeout=TIMEOUT)
    if "root:" in r.text:
        print("[+] Found XXE vulnerability: " + url)

# 其他漏洞检测函数类似

# 定义扫描函数
def scan(url):
    try:
        r = requests.get(url, headers={"User-Agent": USER_AGENT}, timeout=TIMEOUT)
        if r.status_code == 200:
            check_xss(url)
            check_sqli(url)
            check_xxe(url)
            # 其他漏洞检测函数调用类似
    except Exception as e:
        print("[-] Failed to connect to " + url)
        print(e)

# 定义IP、端口扫描函数
def scan_ports(ip, ports):
    for port in ports:
        url = "http://" + ip + ":" + str(port)
        scan(url)

# 定义后台、域名扫描函数
def scan_site(site):
    urls = [site + "/admin", site + "/wp-admin", site + "/manage", site + "/login", site + "/admin.php"]
    for url in urls:
        scan(url)
    # 域名扫描代码类似

# 调用扫描函数
scan("http://example.com")
scan_ports("127.0.0.1", [80, 8080, 443])
scan_site("http://example.com")

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中还需要考虑很多细节和安全问题。建议使用现成的漏洞扫描工具，或者在专业人士指导下进行开发。

if __name__ == "__main__": parser = OptionParser( usage='%prog -i input -p path -t threads\r\nexample: %prog -i 1.txt -p "E:\\soft\\saomiao\\xray\\xray_windows_amd64.exe" -t 10') parser.add_option('-i', '--input', dest='input', help='要扫描的目标，txt格式，每行一个，如：1.txt') parser.add_option('-p', '--path', dest='path', help='xray的绝对路径，如："D:\\Tools\\xray_windows_amd64.exe"') parser.add_option('-t', '--threads', dest='threads', help='线程数，默认10', default=10, type=int) options, args = parser.parse_args() if options.path and options.input: queue = get_targets(options.input) for i in range(options.threads): t = Thread(target=scan, args=(queue, options.path)) t.daemon = True t.start() queue.join()

这段代码中的主要作用是通过命令行参数调用扫描器程序，实现对目标文件列表中的每个目标进行漏洞扫描。具体实现过程如下：

1. 首先判断当前代码是否在主程序中执行，避免在被导入时执行该代码。
2. 使用 OptionParser 类创建一个命令行参数解析器 parser，并设置程序的使用说明和参数选项。
3. 添加三个参数选项：-i，-p，-t，分别表示要扫描的目标文件、xray 的绝对路径和线程数。其中，-i 和 -p 选项为必选项，-t 选项为可选项，默认值为 10。
4. 使用 parse_args() 方法解析命令行参数，将解析的结果存储在 options 和 args 两个变量中。
5. 判断是否同时指定了 -i 和 -p 选项，如果是，则调用 get_targets() 函数读取目标文件列表，将读取的目标添加到队列 queue 中。
6. 循环创建线程，每个线程都调用 scan() 函数进行漏洞扫描，传入的参数为目标队列 queue 和 xray 的绝对路径 options.path。设置线程为守护线程，启动线程。
7. 等待队列 queue 中的任务执行完毕，程序结束。

需要注意的是，这段代码依赖于 Python 内置的 OptionParser 类、Thread 类和 Queue 类，以及 get_targets() 和 scan() 两个函数。在使用该代码之前，需要先导入这些模块。