API_0 Telegram 315
Потыкал brainstorm от Invicti Security - это фаззер который комбинирует классический ffuf с локальными LLM для "умной" генерации путей.

Тестировал на нескольких проектах, включая один большой Java-бэкенд. Суть работы такая: инструмент сначала собирает существующие эндпоинты с сайта, затем скармливает их в LLM (я использую mistral - показывает себя отлично на этой задаче), который на их основе генерирует предполагаемые пути. Дальше эти пути проверяются через ffuf, найденные валидные эндпоинты снова отправляются в LLM для следующей итерации генерации.

На тестовом проекте результаты были неплохие: нашел 15 новых эндпоинтов всего за ~400 запросов. Для сравнения - классический ffuf с большим вордлистом jsp.txt (100k записей) нашел только 6 эндпоинтов. Ключевое преимущество - фаззер делает запросы не пачкой, а небольшими партиями между итерациями с LLM, что помогает избежать блокировок.

Интересно, что многие найденные пути были логически связаны с изначальными эндпоинтами - например, от /api/v1/users генерились /api/v1/users/{profile|settings|notifications}. LLM довольно умно подхватывает паттерны именования.

Из личного опыта (довольно небольшого, учитывая что сам узнал про утилиту недавно) - работает заметно эффективнее на проектах с "говорящими" URL и RESTful API, чем на legacy системах с непрозрачными путями.

Проект opensource: github.com/Invicti-Security/brainstorm​​​​​​​​​​​​​​​​

Для себя буду дорабатывать и переделывать для массовости, проксирования и так далее, интересных мне фич.



tgoop.com/api_0/315
Create:
Last Update:

Потыкал brainstorm от Invicti Security - это фаззер который комбинирует классический ffuf с локальными LLM для "умной" генерации путей.

Тестировал на нескольких проектах, включая один большой Java-бэкенд. Суть работы такая: инструмент сначала собирает существующие эндпоинты с сайта, затем скармливает их в LLM (я использую mistral - показывает себя отлично на этой задаче), который на их основе генерирует предполагаемые пути. Дальше эти пути проверяются через ffuf, найденные валидные эндпоинты снова отправляются в LLM для следующей итерации генерации.

На тестовом проекте результаты были неплохие: нашел 15 новых эндпоинтов всего за ~400 запросов. Для сравнения - классический ffuf с большим вордлистом jsp.txt (100k записей) нашел только 6 эндпоинтов. Ключевое преимущество - фаззер делает запросы не пачкой, а небольшими партиями между итерациями с LLM, что помогает избежать блокировок.

Интересно, что многие найденные пути были логически связаны с изначальными эндпоинтами - например, от /api/v1/users генерились /api/v1/users/{profile|settings|notifications}. LLM довольно умно подхватывает паттерны именования.

Из личного опыта (довольно небольшого, учитывая что сам узнал про утилиту недавно) - работает заметно эффективнее на проектах с "говорящими" URL и RESTful API, чем на legacy системах с непрозрачными путями.

Проект opensource: github.com/Invicti-Security/brainstorm​​​​​​​​​​​​​​​​

Для себя буду дорабатывать и переделывать для массовости, проксирования и так далее, интересных мне фич.

BY Ethical hacking instruction notes [2]

❌Photos not found?❌Click here to update cache.


Share with your friend now:
tgoop.com/api_0/315

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

More>> Find your optimal posting schedule and stick to it. The peak posting times include 8 am, 6 pm, and 8 pm on social media. Try to publish serious stuff in the morning and leave less demanding content later in the day. Clear The Standard Channel The visual aspect of channels is very critical. In fact, design is the first thing that a potential subscriber pays attention to, even though unconsciously.
from us


Telegram Ethical hacking instruction notes [2]
FROM American