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Django 很适合用来写安全小工具，因为很多安全工具都是 Python 编写的，
所以 Django 集成的话就可以少走很多弯路，又因为 Django 的官方文档比较全，目前 Django 最新的版本都已经到 Django3 了，很适合新手上手使用。

相关技术

Python 3.8.0
Python 3.8 支持许多高级特性，在 Web 漏扫这一块 Python 编写也十分灵活。

Django 3
使用了最新的 Django 版本，Django 是 Python 语言中文档比较全的一个 Web 框架，因为文档比较全，适合新手上手，所以这里选了 Django

MySQL
经典的关系型数据库，实际上因为 Django 可以完美的支持各种数据库，一般我们不需要对数据库进行直接操作，所以换其他的数据库也是可以的，因为对 MySQL 比较熟悉，就选择了 MySQL 了。

H+ 4.1
H+ 是一个功能全面的收费框架，基于 Bootstrap3.3.6 码云上有人开源出来了，因为 Bootstrap 容易上手， 在此基础上进行了深度修改

ECharts
ECharts 是百度开源的一个数据可视化的 JS 图表插件， 使用的 ECharts 图表插件， 很强大， 简直是福利。

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登录界面

中规中矩的界面

漏洞检测

漏洞检测的算法 看上去 NB 哄哄的 Web 漏扫，发现 检测的效果也就是 just soso。但是一个扫描器还是要有漏洞检测功能的， 这个功能 把 AWVS 13 APi 长亭科技的 xray 的官方文档 过 一遍。

所以这个漏洞检测功能最终就是使用 AWVS 13 爬虫来爬取目标资产信息，然后将获取到的信息转发给 xray 进行漏洞检测，直接用轮子效率真的高，新版本的 xray 支持 webhook 方便获取到漏洞信息，Demo 界面如下：

Django写的对应的 xray webhook 接口，下面是这个接口简单的实现代码:

 import json
from django.shortcuts import render
from django.views.generic.base import View
from django.views.decorators.csrf import csrf_exemptclass WebHook(View):@csrf_exemptdef dispatch(self, request, *args, **kwargs):return super().dispatch(request, *args, **kwargs)def post(self, request):vul_data = json.loads(request.body)if 'detail' in str(request.body):print('漏洞插件:', vul_data['plugin'])print('漏洞位置:', vul_data['target']['url'])print('漏洞分类:', vul_data['vuln_class'])return render(request, 'test.html', {})

  因为 Django 安全机制问题，xray post 提交请求到 Django 必须填写 CSRF Token才可以，解决方法就是手动关掉这个类的 CSRF 检测@csrf_exempt

点击资产名称的跳转到漏洞细节：
点击对应的漏洞 URL 会展开详细的漏洞细节：总的来说功能上基本上可以满足渗透测试人员的需求了。

端口扫描

端口扫描 扫描思路是先使用 masscan 进行网段粗略扫描，
然后再用 nmap 进行详细扫描。
比较舒服的事情是 Python 里面都有不错的相应的模块可以直接使用，
这样代码写起来就更加得心应手了。

python-masscan 的扫描效果图：IP 归属地查询使用的接口如下：

 ip_api_url = f'http://freeapi.ipip.net/{ip_addr}'
r = requests.get(url=ip_api_url)
addr_list = literal_eval(r.text)
addr = ' '.join(addr_list[:3])

接着点击网段后的跳转页面如下图所示：
在这里可以继续发起扫描，这里就是调用的 nmap 扫描器，上方图标插件分别展示了端口和服务类别的饼状图，资产比较多的资产也会在右上侧列出来，总体效果还是可以的。

指纹识别

指纹识别主要使用了 wappalyzer 做基本的指纹探测，
这可以让结果看上去不会那么尴尬，毕竟不是每个资产都可以那么容易识别到 CMS 的；
当然传统的指纹识别功能也集成了，这里使用的指纹库是:TideFinger，
虽然这个指纹库比较老了，但是可以自己在这个基础上扩充，基本上也可以满足基本的指纹探测功能的， 我整理出的JSON 格式链接地址。

指纹识别详情展示图：当然一些古老的 CMS 也是可以识别出来的，这个就归功于 TideFinger 的功劳了：不过这些 CMS 的名称和描述是需要自己建库的，然后对应的数据库 model 注册到 Django Admin 中：

 @admin.register(Component)
class ComponentAdmin(admin.ModelAdmin):list_display = ('name', 'desc', 'category', 'icon_data')search_fields = ('name', 'desc')readonly_fields = ('icon_data',)list_per_page = 20fieldsets = (('编辑组件', {'fields': ('name', 'desc', 'category', 'icon', 'icon_data')}),)formfield_overrides = {models.CharField: {'widget': TextInput(attrs={'size': '59'})},}

其中 icon 是图片，这里需要我们在对应的 Model 里面编写好对应的 HTML:

 class Component(models.Model):name = models.CharField(max_length=200, verbose_name='组件名称')desc = models.CharField(max_length=200, verbose_name='组件描述')icon = models.FileField(upload_to='icons/', verbose_name='组件logo', max_length=100)category = models.CharField(max_length=100, verbose_name='组件类别', blank=True)def icon_data(self):return format_html('<img src="/media/{}" width="50px" height="50px" />',self.icon,)icon_data.short_description = 'Logo'

实际上在 Django Admin中添加编辑起来的话效率也比较高， 这里使用的是目前比较流行的 Django Admin:Simple Ui ，下图是具体的效果：

打包了对应的数据库以及 icon 素材

域名探测

域名探测功能 发现比较流行的子域名探测功能 one for all 用的也是很多 API 接口，于是 打算使用第三方服务来获取子域名，这样获取的速度会很快。

为什么不用传统的暴力破解子域名呢？因为现在很多 SRC 的子域名都已经到 3 级甚至 4 级了，这个时候用暴力破解子域名的话 效率是及其低下的 得等到天荒地老。
接口的话 筛选了 6 个还算不错和稳定接口，基本上覆盖面是有的了：因为这些子域名是存入数据库的，所以也就顺便增加了域名监控功能，每次扫描可以统计出新增的域名数量。
域名探测所使用的 6 个接口分别如下，大家也可以直接拿去使用，做好对应的数据提取就可以了：

 # 爱站
https://baidurank.aizhan.com/baidu/{domain}/# 百度云观测
http://ce.baidu.com/index/getRelatedSites?site_address={domain}# hackertarget
https://api.hackertarget.com/hostsearch/?q={domain}# IP138
https://site.ip138.com/{domain}/domain.htm# crt.sh SSL 证书反查
https://crt.sh/?q=%25.{domain}# 千寻
url = 'https://www.dnsscan.cn/dns.html'
datas = {"ecmsfrom": '8.8.8.8', "show": 'none', "keywords": domain}

域名探测细节效果图域名访问超时直接丢弃结果的，然后再获取网页标题，
这个在实际的信息收集中比较实用的，
一些 404 403 的资产可以跳过，减少无意义的浪费时间。

目录扫描

目录扫描 直接强行把 Dirsearch 给集成到 Django 中了，附上罗永浩那句话：又不是不能用

为什么是强行呢，因为代码实在不优雅 等后面正式开源的话 这里得好好重写一下。又因为前端比较菜，所以 Web 目录扫描这一块和之前的模板外观看上去是差不多的：

点击目录扫描细节可以看到详细的目录扫描结果：这里没有啥亮点，Dirsearch 本身就很强大，后期打算集成 top 1000 字典，
每次目录命中的话，计数 + 1，然后把高命中的字典保存下载下来，这样实战中应该会更实用。

小工具

目前小工具集成的功能如下：IP 提取、文本对比、批量获取网页标题、SSH批量爆破验证 这些都是比较常用的小功能，写起来也比较简单：这些小工具实际上就是一些小脚本的整合，建议大家也尝试使用 Django 去集成一些，这样平时使用的时候就会更加方便了，不需要翻来覆去地导出找脚本了。

SSH 批量爆破验证

众所周知，SSH 可能开启公私钥登录，这个时候如果直接丢到类似 超级弱口令爆破工具 理论批量爆破的话 就会很浪费时间。所以最好爆破之前批量检测一下是否支持密码爆破。下面是简单的 Python Demo:

 import os
import pexpect
import progressbarwith open('22.txt') as f:lines = f.readlines()attack_ips = []
p = progressbar.ProgressBar()
for line in p(lines):ssh = pexpect.spawn('ssh root@{ip}'.format(ip=line))try:flag = ssh.expect(['continue', 'password:'], timeout=3)if str(flag).isnumeric():attack_ips.append(line)except pexpect.EOF:ssh.close()except pexpect.TIMEOUT:ssh.close()for ip in attack_ips:with open('ssh.txt','a') as f:f.write(ip)

类似的还可以写 MySQL 批量爆破验证，因为 MySQL 不一定都是开启外连的，所以爆破前的检测是很有必要的，这样可以在后面的爆破节省大量的时间。

总结
总的来说使用 Django 写一个漏扫虽然难度不高（用了轮子了，让我写一个 xray 这种强大的扫描器 还差的很远呢…），但是要做的细致好用的话难度还是很高的。这里给自己挖个坑，待以后有精力了重写这个扫描器：

Redis 缓存加速
WebSocket 通信
Django 配合 React、Vue 等技术实现前后端分离
代码变量、数据库结构优化
实用功能完善
总之不论是开发还是安全都有很长的路要走，路漫漫其修远兮，吾将上下而求索，共勉 ！

– 这里感谢国光大佬