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🐸Frog For Automatic Scan
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🐶Doge For Defense Evasion&Offensive Security
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本系列命名为Frog可能是因为这种生物的寿命长 🐸 🤓 +1s
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Frog-Fp为Frog系列第三个项目🐸，写的有点累了
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安全本逆天而行，猝死很正常，请勿用作授权之外非法用途
1.关于自动化的设计，难点在于经验如何转化为程序的逻辑
2.大规模攻防对抗初期拼的是"以漏洞找资产的能力"
3.个人能力有限，精力有限，此项目的完成过程非常纠结
Frog-Fp批量深度指纹识别，采用python3实现，具体实现流程如下所示：
不开启深度扫描:
input: domain/ip/cidr-->web端口发现-->浅层指纹识别
input: url-->浅层指纹识别
开启深度扫描:
input: domain/ip/cidr-->web端口发现-->浅层指纹识别-->爬虫 && dir fuzz-->目录过滤与去重-->深度指纹识别
input: url-->初次指纹识别-->爬虫 && dir fuzz-->目录过滤与去重-->深度指纹识别
指纹库采用yaml格式进行解析, 需自行添加, 支持get,post,md5三种方式进行识别, 指纹库不公开, 具体格式见fingerprint内的demo文件
web端口发现使用c26root/hb, 爬虫使用chaitin/rad, 目录fuzz使用ffuf/ffuf
注：c26root/hb 我略微修改了输出代码，所以目前的hb二进制文件不可直接更新。
支持ip/domain/CIDR输入
在大规模红蓝对抗中，不触发waf拦截的指纹识别是比较好的自动化切入点。
尤其是在手上有了一部分0day后，深度的指纹识别能提升"以漏洞找资产的能力"。
此框架的构思基于个人的一部分打点经验，有很多不足之处。
若在linux下使用，请给 rad_linux/ffuf_linux/hb_linux三个文件可执行权限
并且执行pip install安装依赖
python3 -m pip install -r requirements.txt
Linux下：
python3 -m pip install -r requirements.txt --ignore-installed PyYAML
将指纹库yaml文件放入fingerprint文件夹内，执行check.py可进行yaml格式检查。
python3 Frog-Fp.py win/linux -tL urls.txt
python3 Frog-Fp.py win/linux -dL ips.txt
输入的文本按行划分，支持ip/domain/CIDR格式
若识别出结果会存到fp_results.txt
tmp/history内会储存爬虫所得目录的历史记录
GET,POST:
#name为yaml的标题，请以fp开头，以请求方法结尾，中间以-连接
name: fp-demo-get
#method目前支持GET,POST
method: GET
#目录采用list格式，可写多个
path: ["/","/login"]
#Header采用dict格式，可写入""留空，即采用chrome默认header
Header: {"Accept-Language":"zh-CN", "Content-Type": "text/javascript"}
#Cookie采用;分隔多个key=value，中间不要有空格
Cookie: key1=value1;key2=value2
#follow_redirects可赋值True或False，记得第一位字母大写
follow_redirects: True
#expression表达式采用python语句直接执行，requests请求的返回值为r
expression: |
r.status_code == 200 and ('test' in str(r.headers) or 'test1' in r.content.decode())
#若请求方法为POST可加入data字段,格式为string
data: ''
MD5:
#name为yaml的标题，请以fp开头，以md5结尾
name: fp-demo-md5
#md5_path为文件路径，list格式，与md5的list一一对应
md5_path: ["/test.ico","/favicon.ico"]
#md5为对于path的md5值，与md5_path一一对应
md5: ["18b786ca7913a58cb8463f1a5feca293","ffaadddssa7913a58cb8463f1a5feca2"]
#指纹识别代理(去掉井号)(dirfuzz,爬虫代理暂不支持)
proxies = {
#"http":"http://127.0.0.1:8080",
#"https":"http://127.0.0.1:8080",
}
#目录fuzz递归深度
recursion = 2
#目录fuzz超时(s)
fuzztime = 5
#指纹识别超时(s)
timeout = 5
#单个目标爬虫超时(s)
crawler_timeout = 600
#指纹识别线程数
threads = 100
#目录fuzz线程数
fuzz_t = 20
#web端口扫描超时
hb_time = 5
#端口扫描线程数
hb_t = 200
#端口扫描端口list
ports = "80,443,8080,8443"
#仅基础扫描,此配置为True就不会进行爬虫与目录fuzz
only_basic = True
#深度扫描进行爬虫
deep_crawl = False
目录扫描的字典位于ffuf/dict.txt，可自行修改
若有好的建议，程序的bug，欢迎提交issues
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开源的样本大部分可能已经无法免杀,需要自行修改
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我认为基础核心代码的开源能够帮助想学习的人
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本人从github大佬项目中学到了很多
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若用本人项目去进行：HW演练/红蓝对抗/APT/黑产/恶意行为/违法行为/割韭菜，等行为，本人概不负责，也与本人无关
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本人已不参与大小HW活动的攻击方了，若溯源到timwhite id与本人无关