


HackHound: Membina Alat Pengujian Keselamatan Web Moden dengan React dan Python
Membina HackHound: Alat Ujian Keselamatan Web Moden ?
Hai komuniti DEV! ? Saya teruja untuk berkongsi projek terbaharu saya - HackHound, alat ujian keselamatan web sumber terbuka yang menggabungkan kuasa Python dengan bahagian hadapan React moden. Dalam siaran ini, saya akan membimbing anda melalui seni bina, ciri utama dan beberapa cabaran menarik yang saya hadapi semasa pembangunan.
Mengapa Alat Keselamatan Lain? ?
Walaupun terdapat banyak alat ujian keselamatan yang tersedia, saya mendapati bahawa kebanyakan sama ada:
- Tidak mempunyai antara muka moden yang mesra pengguna
- Jangan berikan maklum balas masa nyata
- Memerlukan persediaan dan konfigurasi yang kompleks
- Jangan menyokong kaedah ujian serentak
HackHound bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan menyediakan pendekatan visual yang diperkemas untuk ujian keselamatan web.
Gambaran Keseluruhan Tech Stack ?️
Bahagian hadapan
- React 18 dengan Vite untuk pembangunan pantas
- Kemas kini masa nyata menggunakan sambungan WebSocket
- UI yang bersih dan responsif untuk visualisasi yang lebih baik
- Firebase untuk pengesahan
Bahagian belakang
- FastAPI untuk operasi async berprestasi tinggi
- Python 3.10 untuk keupayaan ujian keselamatan yang mantap
- Pengendalian pembalakan dan ralat yang komprehensif
- Seni bina modular untuk sambungan mudah
Ciri-ciri Utama ?
- Kaburan Berbilang Mod
@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
- Kemas Kini Kemajuan Masa Nyata
const FuzzingProgress = () => { const [progress, setProgress] = useState(0); useEffect(() => { socket.on('fuzz_progress', (data) => { setProgress(data.progress); }); }, []); return <ProgressBar value={progress} />; };
Cabaran Menarik Selesai ?
1. Mengendalikan Ujian Jangka Panjang
Salah satu cabaran utama ialah mengurus ujian keselamatan yang telah lama dijalankan tanpa menjejas masa pelanggan. Saya menyelesaikannya menggunakan gabungan:
- Operasi Async dalam FastAPI
- Kemas kini kemajuan WebSocket
- Strim hasil potongan
async def stream_results(test_generator): async for result in test_generator: yield { "status": "in_progress", "current_result": result }
2. Had Kadar dan Perlindungan Sasaran
Untuk memastikan ujian yang bertanggungjawab, saya melaksanakan:
- Penghadan kadar boleh dikonfigurasikan
- Pengesahan sasaran automatik
- Pilihan mod selamat
def validate_target(url: str) -> bool: # Check if target is in scope # Verify rate limits # Ensure safe mode compliance return is_valid
Persekitaran Pembangunan ?
Saya menggunakan Daytona untuk menyeragamkan persekitaran pembangunan:
{ "name": "HackHound Dev Environment", "dockerFile": "Dockerfile", "forwardPorts": [5173, 5000], "postCreateCommand": "npm install && pip install -r requirements.txt" }
Apa Seterusnya? ?
Saya merancang beberapa ciri menarik:
- Integrasi dengan alatan keselamatan lain
- Penjana muatan tersuai
- Keupayaan pelaporan lanjutan
- Penyatuan saluran paip CI/CD
Cubalah! ?
Projek ini adalah sumber terbuka dan tersedia di GitHub: HackHound Repository
Untuk bermula:
@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
Menyumbang?
Sumbangan dialu-alukan! Sama ada:
- Menambah teknik fuzzing baharu
- Memperbaiki UI/UX
- Meningkatkan dokumentasi
- Melaporkan pepijat
Jangan ragu untuk membuka isu dan menyerahkan PR!
Kesimpulan ?
Membina HackHound telah menjadi satu perjalanan yang menarik dalam menggabungkan pembangunan web moden dengan ujian keselamatan. Saya ingin mendengar pendapat dan cadangan anda!
Adakah anda membina alatan yang serupa? Apakah cabaran yang anda hadapi? Jom bincang dalam komen di bawah! ?
Ikuti saya untuk mendapatkan lebih banyak kandungan keselamatan dan pembangunan web!
GitHub | Twitter | LinkedIn
Atas ialah kandungan terperinci HackHound: Membina Alat Pengujian Keselamatan Web Moden dengan React dan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
