🔁 LazyDLLSideload

Инструмент на языке Rust для создания DLL библиотек, использующихся при проведении работ по тестированию на проникновение. Автоматически анализирует таблицы экспорта PE и генерирует готовые к компиляции библиотеки на Rust со встроенной полезной нагрузкой.

🪧 Теория
DLL Sideloading - техника из матрицы MITRE ATT&CK, которая означает загрузка сторонних DLL-библиотек (T1574.001).

Злоумышленники могут выполнять свои собственные вредоносные программы путем дополнительной загрузки библиотек DLL. Дополнительная загрузка включает в себя перехват библиотеки DLL, которую загружает программа, путем установки и последующего вызова легитимного приложения, которое выполняет их полезную нагрузку.

Злоумышленники могут многократно загружать дополнительные библиотеки DLL, чтобы фрагментировать функциональность, препятствующую анализу. Злоумышленники, использующие несколько библиотек DLL, могут распределить функции загрузки по разным библиотекам DLL, при этом основная библиотека DLL загружает отдельные функции экспорта.

Инструмент поддерживает два режима работы:
1️⃣Загрузка сторонних DLL-библиотек.
В режиме Sideload создается DLL, которая заменяет исходную и выполняет вашу полезную нагрузку при вызове определенной экспортируемой функции. Исходная DLL не используется.

./LazyDLLSideload.exe -m sideload -p <path_to_dll> -e <export_to_hijack>

2️⃣Прокси режим.
В режиме прокси создается DLL, которая:
▶️переадресовывает все вызовы функций в исходную (переименованную) DLL;
▶️перехватывает (подменяет) одну конкретную функцию для выполнения вашего кода;
▶️сохраняет полную функциональность исходной DLL.

# Relative path mode
./LazyDLLSideload.exe -m proxy -p <path_to_dll> -e <export_to_hijack> -n <renamed_dll>

# Absolute path mode
./LazyDLLSideload.exe -m proxy -p <absolute_path_to_dll> -e <export_to_hijack>

💻 Флаги
-m, --mode - выбор режима sideload или proxy;
-p, --path - путь к целевой библиотеке DLL;
-e, --export - имя экспортируемой функции для перехвата;
-n, --name - исходное имя DLL после переименования.

#tools #rust #dll

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

🖥️ Legba v1.2.0

Быстрый брутфорсер с поддержкой большого количества протоколов, написан на Rust

Установка:

cargo install legba

Пример HTTP basic auth:

legba http.basic \
    --username admin \
    --password wordlists/passwords.txt \
    --target http://localhost:8888/

Поддерживает YAML в качестве шаблонов настройки

legba \
  -R cookbook/http/ms-exchange/owa.yml \
  -U users.txt \
  -P passwords.txt \
  "host=ms-server.local" 

description: Microsoft Exchange bruteforce via OWA endpoint.
author: evilsocket
plugin: http
args:
    target: "{$schema or https}://{$host}:{$port or 443}/owa/auth.owa"
    http-method: POST
    http-success-codes: 302
    http-success-string: set-cookie
    http-payload: destination={$schema or https}://{$host}:{$port or 443}/&flags=4&username={USERNAME}&password={PASSWORD}

💻 Repo
💻 Docs
💻 Recipes

#legba #soft #rust #brute

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

lonkero

Профессиональный сканер для реального тестирования на проникновение. Быстрый. Модульный. Rust.

Lonkero — это профессиональный сканер веб-безопасности уровня production, созданный специально для серьёзного security-тестирования.
Он имеет мощный Intelligent Mode с контекстно-ориентированным сканированием, автоматическим определением технологий, дедупликацией эндпоинтов и оценкой риска для каждого параметра. Благодаря встроенной ML-системе автообучения сканер с каждой новой проверкой снижает количество ложных срабатываний, используя серверную модель обнаружения. Сканер умело пропускает внутренние компоненты фреймворков и сосредотачивается исключительно на реальных уязвимостях, при этом отлично поддерживает современный стек: Next.js, React, GraphQL, gRPC, WebSocket и HTTP/3. Благодаря умной фильтрации параметров сканирование стало примерно на 80 % быстрее. Lonkero также использует продвинутые техники обнаружения слепых уязвимостей.

📐Характеристика:
📉Intelligent Mode (v3.0+): контекстно-ориентированное сканирование с автоматическим определением технологий, дедупликацией эндпоинтов и оценкой риска для каждого параметра.
📉ML Auto-Learning: система машинного обучения, которая анализирует результаты каждого сканирования и со временем значительно снижает количество ложных срабатываний.
📉Scanner Intelligence System: Сканнер работает в реальном времени, применяет байесовское тестирование гипотез, многошаговое планирование атак и семантический анализ ответов сервера.
📉Low fake positives: Очень низкий уровень ложных positives — около 5 %
📉Поддержка современного стека: Next.js, React, GraphQL, gRPC, WebSocket, HTTP/3, а также популярные фреймворки (Django, Laravel, WordPress) и облачные сервисы.
📉Высокая скорость: сканирование до 80 % быстрее благодаря умной фильтрации параметров.
🖱Продвинутые техники обнаружения: включая proof-based XSS, OOBZero Engine для слепых SQLi без out-of-band каналов, а также второстепенные инъекции и другие атаки.

⬇️Установка:
0️⃣Устанавливаем необходимые пакеты:

sudo apt install cargo build-essential pkg-config libssl-dev rustfmt -y

1️⃣Клонируем репозиторий и переходим в рабочую директорию:

git clone https://github.com/bountyyfi/lonkero.git

cd lonkero

2️⃣Собираем бинарник:

cargo build --release

Если у вас мало RAM, используйте флаг "--jobs 1" вместе с "--release"

3️⃣Компируем бианрный файл в следующую директорию:

sudo cp target/release/lonkero /usr/local/bin

⛓️‍💥Запуск:
▶️Обычное сканирование URL:

lonkero scan [URL]

▶️Сканирование с использованием краулера для лучшего результата:

lonkero scan [URL] --crawl

▶️Сканирование с аутентификацией (cookie):

lonkero scan [URL] --cookie "session=abc123"

▶️Сканирование с заголовками (headers):

lonkero scan [URL] --header "Authorization: token"

▶️Автоматический вход с параметрами:

lonkero scan [URL] --auth-username admin --auth-password admin

▶️Включить перечисление поддоментов:

lonkero scan [URL] --subdomains

▶️Использование Google dorks:

lonkero scan [URL] --dorks

▶️Запустить только специфические модули:

lonkero scan [URL] --only sqli_enhanced,xss_enhanced,ssrf

#waf #xss #pentesting #webscanner #rust #WAPT #web

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером