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默认字典虽然很好用，但可能会遗漏特定框架或应用程序特有的目录和端点。自定义字典可以让你：
- 针对特定框架的目标路径：像 WordPress、Joomla 或 Django 这样的 CMS 平台通常具有独特的目录结构。
- 适应技术栈：Python 应用可能具有
.py端点，而 Node.js 应用可能暴露.js文件。 - 关注可能的入口点：通过了解技术栈，您可以更准确地猜测敏感目录和文件。
1. 指纹识别技术
首先确定目标网站的技术栈：
- 使用WhatWeb或Wappalyzer等工具来检测框架、编程语言和 CMS。
- 检查 HTTP 标头、cookie 和元标签以获取技术线索。
例如：
- 文件
wp-content夹表示 WordPress。 - 扩展程序
.php建议使用基于 PHP 的应用程序。
2. 收集框架特定路径
研究已识别技术的默认路径、端点和敏感文件。以下是一些示例：
WordPress：
/wp-admin（仪表盘登录区域）/wp-content/uploads（用户上传的文件）/wp-config.php（包含数据库凭据的配置文件）
Django：
/admin（管理员界面）/static（静态文件，例如 CSS 和 JavaScript）/media（用户上传的媒体文件）
Node.js：
/server.js（服务器端入口点）/package.json（关于依赖项和项目设置的元数据）/api/v1（/api/v2常用 API 端点）
探索示例命令：
- 用于
curl手动测试路径：
curl -I <http://example.com/wp-config.php>
curl -I <http://example.com/static>
- 用于
wget递归下载：
wget -r -np <http://example.com/admin>
3. 利用公共存储库
浏览 GitHub 代码库、文档和论坛以获取更多信息。搜索诸如"默认目录结构"或"常用端点"之类的关键词，以查找特定框架的相关信息。
搜索示例：
- 在 GitHub 上搜索：
"wp-config.php" in:path - 寻找
.env例子："dotenv example"
4. 合并已知词汇表
合并通用列表，例如：
- SecLists：一套全面的安全测试字典。
- FuzzDB：用于模糊测试和发现的专用有效载荷。
然后通过附加框架特定的路径，使用自定义条目来增强它们。
5. 搜索在线词汇表
使用特定技术时，您可以在网上搜索相关的关键词列表。例如：
- 如果目标使用 PHP，请查找 PHP 特有的单词列表：
"PHP directory brute force wordlist"或"PHP endpoint wordlist GitHub"。 - 对于基于Node.js的应用程序，请搜索Node.js相关列表：
"Node.js wordlist GitHub"。
搜索命令示例：
- 使用搜索引擎或 GitHub：
site:github.com "PHP wordlist" site:github.com "Node.js endpoint wordlist"
这些列表通常包含维护良好的特定框架路径，因此是很好的起点。
6. 自动创建单词列表
自动化是高效生成单词列表的关键。以下是具体操作方法：
步骤 1：定义框架路径
framework_paths = ["/admin", "/static", "/login", "/config"]
parameters = [".php", ".js", ".json", ".env"]
custom_wordlist = []
for path in framework_paths:
for param in parameters:
custom_wordlist.append(f"{path}{param}")
with open("custom_wordlist.txt", "w") as file:
file.write("\n".join(custom_wordlist))
步骤 2：使用 Bash 实现自动化
使用 Bash 脚本可以快速进行组合操作：
paths=("/admin" "/static" "/config")
extensions=(".php" ".json" ".env")
for path in "${paths[@]}"; do
for ext in "${extensions[@]}"; do
echo "$path$ext" >> custom_wordlist.txt
done
done
为什么要自动化？
自动化确保：
- 可扩展性：快速生成大量列表。
- 精确度：包含与框架相关的路径和扩展。
- 效率：节省时间并减少人为错误。
7. 测试你的单词表
通过对目标数据库运行字典来验证其有效性：
Gobuster 示例：
gobuster dir -u <http://target-site.com> -w custom_wordlist.txt -x php,js,jsondir -u <http://target-site.com> -w custom_wordlist.txt -x php,js,json
FFUF 示例：
ffuf -u <http://target-site.com/FUZZ> -w custom_wordlist.txt
真实案例：发现隐藏目录
想象一下，你的目标是一个基于 Node.js 的应用程序。通过识别 <script> 标签，你可以发现一些敏感的元数据，例如包版本和依赖项。将这些信息与包含 <script> 、<script> 和/package.json``<script> 的字典结合起来，你就能发现一个未公开的管理面板！/api/v1``/api/v2``/admin
在另一个案例中，攻击 WordPress 网站会发现一个/wp-config.php由于权限不当而可访问的文件。该文件包含数据库凭据，可能为进一步的攻击打开方便之门。
额外提示
- 使用 Burp Suite：从拦截的流量中捕获常见路径和参数。
- 分析错误消息：404 或 403 错误通常会揭示命名规则。
- 关注备份文件：添加诸如
.bak、.old或 之类的扩展名~，以查找遗忘的备份。
最后
创建自定义字典文件不仅仅是猜测目录；它是一种发现隐藏漏洞的策略性方法。通过针对目标技术定制字典文件并利用自动化工具，您可以解锁通用工具可能遗漏的秘密。
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