安全人员常用的python库
如果你对漏洞挖掘、逆向工程分析或渗透测试感兴趣的话,我第一个要推荐给你的就是Python编程语言。Python不仅语法简单上手容易,而且它还有大量功能强大的库和程序可供我们使用。在这篇文章中,我们会给大家介绍其中的部分工具。
注:本文罗列出来的工具绝大部分都是采用Python编写的,其中有一小部分还使用了C语言库。
Network(网络)
l Scapy:一款强大的交互式数据报分析工具,可用作发送、嗅探、解析和伪造网络数据包。
l pypcap、Pcapy和pylibpcap:配合libpcap一起使用的数据包捕获模块
l libdnet:底层网络工具,含接口查询和以太网帧传输等功能
l dpkt:可以快速简单地创建或解析数据包
l Impacket:制作和解码网络数据包,支持NMB和SMB等高级协议
l pynids:封装了libnids,可用于数据包嗅探、消除IP碎片、TCP流再封装和端口扫描检测
l Dirtbags py-pcap:读取pcap文件
l flowgrep:使用正则表达式检索数据包payload
l Knock Subdomain Scan:使用字典(wordlist)对特定域名进行子域名枚举
l Mallory:可扩展的TCP/UDP中间人代理,支持对非标准协议进行实时修改
l Pytbull:灵活的IDS/IPS测试框架,包含300多种测试
Debugging and Reverse Engineering(调试和逆向工程分析)
l Paimei:逆向分析框架,包含PyDBG、PIDA和pGRAPH
l Immunity Debugger:用于加速漏洞利用程序的开发,辅助漏洞挖掘以及恶意软件分析,拥有完整的图形用户界面,并提供了命令行调试器
l mona.py:一款挖洞插件
l IDAPython:IDA Pro插件,整合了Python编程语言,并支持在IDA Pro中运行脚本
l PyEMU:支持脚本的完整IA-32模拟器,用于恶意软件分析
l pefile:读取并操作PE文件
l pydasm:提供了libdasmx86反汇编库的访问接口
l PyDbgEng:封装了微软WindowsDebugging引擎
l uhooker:拦截DLL内部的API调用,查看内存中可执行文件的任意地址
l diStorm:针对AMD64的反汇编库,遵循BSD许可协议
l python-ptrace:使用ptrace的调试器
l vdb/vtrace:vtrace是一款通过Python调试API的跨平台工具,vdb是vtrace所使用的调试器
l Androguard:可用于对Android应用进行逆向分析
Fuzzing(模糊测试)
l Sulley: 集合了大量可扩展组件的模糊测试开发框架
l Peach Fuzzing Platform: 基于生成和变异的模糊测试框架(可扩展性强)
l antiparser: 模糊测试工具,提供了故障注入API
l TAOF:包含ProxyFuzz,一款中间人网络模糊测试器
l untidy:通用的XML模糊测试器
l Powerfuzzer:高度自动化和完全可定制的Web模糊测试器
l SMUDGE
l Mistress:通过畸形数据测试文件格式和协议的工具,基于预定义模式
l Fuzzbox:多媒体编解码模糊测试器
l Forensic Fuzzing Tools:可生成模糊测试文件和模糊测试文件系统,文件系统中包含取证工具和测试系统
l Windows IPC Fuzzing Tools:利用Windows进程间通信机制来对应用程序进行模糊测试的工具
l WSBang:用于对Web服务进行自动化安全测试的Python工具
l Construct:解析和构建数据结构的代码库
l fuzzer.py (feliam):FelipeAndres Manzano 设计的一款简单的模糊测试工具
l Fusil:编写模糊测试程序的代码库
Web
l Requests:一个简单友好的HTTP库
l HTTPie:有好的类cURL命令行HTTP客户端
l ProxMon:处理代理日志,报告发现的问题
l WSMap:寻找Web服务节点,扫描文件
l Twill:通过命令行接口浏览Web,支持自动化Web测试
l Ghost.py:Webkit Web客户端
l Windmill:允许我们自动化测试和调试Web应用的Web测试工具
l FunkLoad:该工具允许加载多功能的Web应用测试组件
l spynner:支持Javascript/AJAX的可编程Web浏览模块
l python-spidermonkey:桥接Mozilla SpiderMonkeyJavaScript引擎,允许对JavaScript脚本和函数进行测试和调用
l mitmproxy:支持SSL的HTTP代理,可通过命令行接口实时拦截和编辑网络流量
l pathod / pathoc:可向HTTP客户端和服务求提供畸形测试用例
Forensics(信息取证)
l Volatility:从RAM样本中提取数据
l LibForensics:开发数字取证应用的代码库
l TrIDLib:通过代码签名识别文件类型
l aft:Android取证工具
Malware Analysis(恶意软件分析)
l pyew:命令行十六进制编辑器和反汇编工具,主要用于分析恶意软件
l Exefilter:过滤邮件、Web页面或文件中的文件格式,检测常见文件格式并能移除活动内容
l pyClamAV:向Python软件中添加病毒检测功能
l jsunpack-n:通用的JavaScript拆包工具,可枚举浏览器功能并检测漏洞,针对的是浏览器和浏览器插件漏洞
l yara-python:识别和分类恶意软件样本
l phoneyc:纯蜜罐系统
l Didier Stevens’ PDF tools: 分析、识别和创建PDF文件,包括PDFiD、pdf-parser、make-pdf和mPDF
l Opaf:开源PDF分析框架,可将PDF转换成可分析和修改的XML树
l Origapy:封装了Origami Ruby模块,可对PDF文件进行安全审查
l pyPDF:纯PDF工具,可提取、合并、加密和解密PDF内容
l PDFMiner:从PDF文件中提取文字内容
l python-poppler-qt4:绑定了Poppler PDF库,支持Qt4
杂项
l InlineEgg:Python工具箱,可用于编写小型汇编程序
l Exomind:开发开源智能模块的框架,以社交网络服务、搜索引擎和即时消息为中心
l RevHosts:根据给定IP地址枚举出虚拟主机
l simplejson:使用了 Google AJAX API的JSON解码/编码器
l PyMangle:用于创建渗透测试工具所用字典(Wordlist)的命令行工具/代码库
l Hachoir:查看和编辑代码流中的数据域
l py-mangle:另一款用于创建渗透测试工具所用字典(Wordlist)的命令行工具/代码库
其他有用的库和工具
l IPython:多功能增强型交互式Python Shell
l Beautiful Soup:爬虫可能会用到的HTML解析器
l Mayavi:3D科学数据虚拟化工具
l RTGraph3D:创建3D动态图像
l Twisted:事件驱动型网络引擎
l Suds:用于Web服务的轻量级SOAP客户端
l M2Crypto:最完整的OpenSSL封装器
l NetworkX:图形库
l Pandas:可提供高性能数据结构的数据分析工具
l pyparsing:通用解析模块
l lxml:采用Python编写的功能丰富且易于使用的XML和HTML工具
l Whoosh:纯Python实现的全功能文本索引、搜索库
l Pexpect:控制或实现其他程序的自动化,类似Don Libes `Expect` system
l Sikuli:虚拟化技术,通过截图实现搜索和自动化GUI,可利用Jython进行脚本扩展
l PyQt + PySide:Qt应用框架和GUI库所需模块
安全人员常用的python库的更多相关文章
- 一文总结数据科学家常用的Python库(下)
用于建模的Python库 我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型!这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因,不是吗? 让我们通过这三个Python库探索模型构建. Scikit-learn ...
- 总结数据科学家常用的Python库
概述 这篇文章中,我们挑选了24个用于数据科学的Python库. 这些库有着不同的数据科学功能,例如数据收集,数据清理,数据探索,建模等,接下来我们会分类介绍. 您觉得我们还应该包含哪些Python库 ...
- 一文总结数据科学家常用的Python库(上)
概述 这篇文章中,我们挑选了24个用于数据科学的Python库. 这些库有着不同的数据科学功能,例如数据收集,数据清理,数据探索,建模等,接下来我们会分类介绍. 您觉得我们还应该包含哪些Python库 ...
- (转载)常用的Python库
http://forum.ubuntu.com.cn/viewtopic.php?f=63&t=249573&p=2640959 Tkinter ---- Python默认的图形界面接 ...
- 常用的python 库地址
来源 https://pypi.python.org/pypi wordcloud https://github.com/amueller/word_cloud.git jieba https: ...
- 记录一些常用的python库、软件或者网址
1.数据收集 BeautifulSoup.scrapy.selenium.requests 2.数据分析 pandas.numpy.pyDD.spacy 3.数据可视化 matplotlib.seab ...
- 2017年排名前15的数据科学python库
2017年排名前15的数据科学python库 2017-05-22 Python程序员 Python程序员 Python程序员 微信号 pythonbuluo 功能介绍 最专业的Python社区,有每 ...
- python学习笔记系列----(八)python常用的标准库
终于学到了python手册的最后一部分:常用标准库.这部分内容主要就是介绍了一些基础的常用的基础库,可以大概了解下,在以后真正使用的时候也能想起来再拿出来用. 8.1 操作系统接口模块:OS OS模块 ...
- Windows下python库的常用安装方法
目录: 1.pip安装(需要pip) 2.通过下载whl文件安装(需要pip) 3.在pythn官网下载安装包安装(不需要pip) 方法一:pip安装. 这是最 ...
随机推荐
- 【LeetCode 111_二叉树_遍历】Minimum Depth of Binary Tree
解法一:递归 int minDepth(TreeNode* root) { if (root == NULL) ; if (root->left == NULL) { ; } else if ( ...
- 如何规划和选择数据库服务器:CPU、内存、磁盘、网络(转)
转自:http://blog.chinaunix.net/uid-5715-id-2734517.html 学习如何根据业务模型来计算tpcc值,挺有帮助的. 当一个新的业务系统开发完成后,需要在一个 ...
- 實現多个checkbox單選功能(转)
<script type="text/javascript"> function check(obj) { var checkbox ...
- Nginx 作为反向代理优化要点proxy_buffering
当nginx用于反向代理时,每个客户端将使用两个连接:一个用于响应客户端的请求,另一个用于到后端的访问: 那么,可以从如下配置起步: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 ...
- redis事务浅析
事务可以简单理解为:把多件事当做一件事情处理,要么一起成功,要么一起失败.在Spring中可以配置一个事务管理器,然后在要进行事务处理的方法上添加@Transactional注解就可以了. 对于red ...
- Realm的常规使用与线程中的坑
结识 Realm 的催化剂 在我们公司的项目迭代中,由于在之前的聊天这个模块关于用户信息的传值有问题,而之前因为项目经过很多开发者的手,且不提整体的架构有多混乱,就单说缓存这块,就是乱的不行,有的地方 ...
- IOS开发 CocoaPods 使用 pod Install 出现 Updating local specs repositories
pod install 换成pod install --verbose --no-repo-update这个命令,前面的命令被墙了
- UDP:rfc768/广播和多播/IGMP
封装情况:
- es6模块化开发
export导出 import导入 export {a:b} Export default {a:b}
- 【sklearn】性能度量指标之ROC曲线(二分类)
原创博文,转载请注明出处! 1.ROC曲线介绍 ROC曲线适用场景 二分类任务中,positive和negtive同样重要时,适合用ROC曲线评价 ROC曲线的意义 TPR的增长是以FPR的增长为代价 ...