PyCon2020实战：打造全自动漏洞挖掘系统

"PyCon2020 Python 实战派 —— 全自动漏洞挖掘机.pdf" 这篇文档是PyCon2020会议中关于使用Python进行自动化漏洞挖掘的主题分享，由360政企安全的刘璠主讲。主要内容分为两大部分：漏洞挖掘的基本概念和打造全自动漏洞挖掘机的实践方法。 1. 漏洞挖掘： - 定义：漏洞是由于程序的复杂性和精密性导致的有害bug。 - 原因：程序员在编写代码时可能出现逻辑错误或疏忽，造成安全风险。 - 挖掘目的：探索未知漏洞，利用各种技术和工具寻找软件潜在的安全问题。 - 手工挖掘：需要专业知识，使用工具和手动修改数据报文，但效率较低，难以应对大规模目标。 2. 打造全自动漏洞挖掘机： - 目标识别：了解目标系统的关键在于指纹识别，包括技术栈、操作系统、中间件等信息。 - 指纹识别来源：可以从Github、识别工具、FOFA库以及自编代码中收集。 - 推荐指纹识别库：TideFinger、Webfinger和WhatWeb。 - 漏洞验证：通过发送定制的请求包并分析响应来确认漏洞存在。 - POC（Proof of Concept）编写：将漏洞复现过程转化为代码，用于测试目标是否受影响。 - 示例：如memcached未授权访问和beescms3.3的SQL注入漏洞。 3. 实战挑战： - 自动化测试面临的问题，如WAF（Web Application Firewall）的拦截，需要考虑绕过策略。 此文档深入探讨了Python在安全领域的应用，特别是在自动化漏洞挖掘方面，提供了从识别目标、收集信息、编写POC到实际测试的完整流程，对于网络安全专家和希望提升安全技能的Python开发者具有很高的参考价值。通过学习这些内容，读者可以更好地理解如何利用Python构建工具来提高漏洞检测的效率和覆盖率，应对日益复杂的网络环境。