Как автоматизировать вознаграждение за обнаружение ошибок

TL; DR- Автоматизация становится все более популярной, теперь, когда компьютеры и роботы могут делать почти все, что может делать человек. С небольшой практикой, конечно.

Введение

Как охотник за ошибками, одним из самых важных навыков, которыми вы можете обладать, является способность эффективно сканировать веб-сайты на наличие уязвимостей. Это включает в себя использование различных инструментов и методов для выявления потенциальных слабых мест в системе безопасности веб-сайта, а затем сообщение об обнаруженных нарушениях соответствующей стороне для их устранения.

Первым шагом в сканировании веб-сайта на наличие уязвимостей является сбор как можно большего количества информации о цели. Это может включать программное обеспечение и версию веб-сервера, любые используемые плагины или библиотеки и любые известные уязвимости, связанные с этими технологиями.

OSINT или Open Source Intelligence может помочь вам определить, что на самом деле происходит за кулисами, и есть ли что-то, что вы можете эксплуатировать. Ознакомьтесь с этим руководством, если вы незнакомы с этой темой или вам нужно освежить знания →

Автоматизация

Может быть невероятно полезно автоматизировать этот процесс, экономя ваше время и энергию, которые вы могли бы потратить на другие функции веб-сайта, открывая даже другие ошибки.

Чтобы собрать информацию о целевом веб-сайте, вы можете использовать такой инструмент, как nmap, для выполнения сканирования портов. Следующая команда nmap может использоваться для сканирования веб-сайта через порты с 1 по 65535.

nmap -p 1-65535 <website>

Получив эту информацию, вы можете использовать сканер уязвимостей, например nessus, для выявления известных уязвимостей в программном обеспечении веб-сайта. Это можно сделать с помощью следующей команды:

nessus <website>

Кроме того, вы можете использовать сканер веб-приложений, например w3af, для выявления уязвимостей в самом веб-приложении. Вот команда для запуска базового сканирования с помощью этого инструмента:

w3af <website>

Чтобы автоматизировать эти процессы сканирования, вы можете использовать язык сценариев язык, например Python. Следующий скрипт Python использует библиотеку requests для отправки HTTP-запроса GET на веб-сайт, а затем печатает ответ:

import requests
response = requests.get("http://<website>")
print(response.text)

Это очень простой скрипт для проверки статуса веб-сайта, но я также написал свой собственный скрипт поиска ошибок на Bash, который на самом деле работает очень хорошо →

Почему это важно?

Обнаружив потенциальные уязвимости на веб-сайте, вы захотите сообщить о них соответствующей стороне четко и кратко. Обычно это включает в себя предоставление подробной информации об уязвимости, в том числе о том, как ее можно использовать, и любых потенциальных последствиях, если она не будет устранена.

Помните, чем значительнее последствия, тем выше награда. Кроме того, если ваш отчет об ошибках профессионален и его легко воссоздать, вы можете даже получить большую награду! Вот несколько полезных советов, если вы не знакомы с отчетами об ошибках →

В целом, сканирование веб-сайтов на наличие уязвимостей — это важный навык для любого охотника за ошибками. Автоматизация этого процесса может сэкономить вам время и увеличить вознаграждение, если вы что-то упустили при ручном тестировании. Исследуя свою цель, используя соответствующие инструменты для выявления потенциальных уязвимостей и ответственно сообщая о результатах, вы можете помочь сохранить Интернет. безопасное место для всех.

Спасибо, что прочитали об автоматизации ваших баунти-баунти! Если вам понравился этот пост, дайте мне знать несколько хлопков, и я обязательно опубликую больше подобных статей.

Ознакомьтесь с похожими сообщениями о кибербезопасности и информатике из раздела Серая зона.

P.S. Если вы хотите поддержать меня, подпишитесь на членство в Medium, используя мою реферальную ссылку и получите доступ к всем моим сообщениям (и все остальные на Medium)!

Спасибо!