


HackHound : créer un outil de test de sécurité Web moderne avec React et Python
Construire HackHound : un outil de test de sécurité Web moderne ?
Salut la communauté DEV ! ? Je suis ravi de partager mon dernier projet : HackHound, un outil de test de sécurité Web open source qui combine la puissance de Python avec une interface React moderne. Dans cet article, je vais vous présenter l'architecture, les fonctionnalités clés et quelques défis intéressants que j'ai rencontrés au cours du développement.
Pourquoi un autre outil de sécurité ? ?
Bien qu'il existe de nombreux outils de test de sécurité disponibles, j'ai trouvé que la plupart d'entre eux :
- Manque d'une interface moderne et conviviale
- Ne fournissez pas de commentaires en temps réel
- Nécessite une installation et une configuration complexes
- Ne prend pas en charge les méthodes de test simultanées
HackHound vise à résoudre ces problèmes en fournissant une approche simplifiée et visuelle des tests de sécurité Web.
Aperçu de la pile technologique ?️
L'extrémité avant
- React 18 avec Vite pour un développement ultra-rapide
- Mises à jour en temps réel à l'aide de connexions WebSocket
- Interface utilisateur propre et réactive pour une meilleure visualisation
- Firebase pour l'authentification
Back-end
- FastAPI pour les opérations asynchrones hautes performances
- Python 3.10 pour des capacités de tests de sécurité robustes
- Journalisation complète et gestion des erreurs
- Architecture modulaire pour des extensions faciles
Principales fonctionnalités ?
- Fuzzing multimode
@app.post("/fuzz") async def fuzz(data: FuzzRequest): results = {} if actions.get("fuzz_directory"): results["directories"] = run_directory_fuzzing(url) if actions.get("fuzz_subdomain"): results["subdomains"] = run_subdomain_fuzzing(domain) # More fuzzing modes... return results
- Mises à jour des progrès en temps réel
const FuzzingProgress = () => { const [progress, setProgress] = useState(0); useEffect(() => { socket.on('fuzz_progress', (data) => { setProgress(data.progress); }); }, []); return <ProgressBar value={progress} />; };
Des défis intéressants résolus ?
1. Gestion des tests de longue durée
L'un des principaux défis consistait à gérer des tests de sécurité de longue durée sans interrompre le client. J'ai résolu ce problème en utilisant une combinaison de :
- Opérations asynchrones dans FastAPI
- Mises à jour des progrès de WebSocket
- Diffusion des résultats fragmentés
async def stream_results(test_generator): async for result in test_generator: yield { "status": "in_progress", "current_result": result }
2. Limitation du débit et protection de la cible
Pour garantir des tests responsables, j'ai mis en place :
- Limitation de débit configurable
- Validation automatique des cibles
- Options du mode sans échec
def validate_target(url: str) -> bool: # Check if target is in scope # Verify rate limits # Ensure safe mode compliance return is_valid
Environnement de développement ?
J'ai utilisé Daytona pour standardiser l'environnement de développement :
{ "name": "HackHound Dev Environment", "dockerFile": "Dockerfile", "forwardPorts": [5173, 5000], "postCreateCommand": "npm install && pip install -r requirements.txt" }
Quelle est la prochaine étape ? ?
Je prévois plusieurs fonctionnalités intéressantes :
- Intégration avec d'autres outils de sécurité
- Générateurs de charges utiles personnalisés
- Capacités avancées de création de rapports
- Intégration du pipeline CI/CD
Essayez-le ! ?
Le projet est open source et disponible sur GitHub : HackHound Repository
Pour commencer :
@app.post("/fuzz") async def fuzz(data: FuzzRequest): results = {} if actions.get("fuzz_directory"): results["directories"] = run_directory_fuzzing(url) if actions.get("fuzz_subdomain"): results["subdomains"] = run_subdomain_fuzzing(domain) # More fuzzing modes... return results
Contribuer ?
Les contributions sont les bienvenues ! Que ce soit :
- Ajout de nouvelles techniques de fuzzing
- Améliorer l'UI/UX
- Amélioration de la documentation
- Signaler des bugs
N'hésitez pas à ouvrir des numéros et à soumettre des PR !
Conclusion ?
Construire HackHound a été un voyage passionnant en combinant le développement Web moderne avec les tests de sécurité. J'aimerais entendre vos pensées et suggestions !
Avez-vous construit des outils similaires ? À quels défis avez-vous été confronté ? Discutons-en dans les commentaires ci-dessous ! ?
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
