Web 扫描神器:WhatWeb 保姆级教程(附链接)

2024-03-15 1029阅读

温馨提示:这篇文章已超过411天没有更新,请注意相关的内容是否还可用!

一、介绍

WhatWeb 是一款用于识别网站技术栈和特征的开源Web扫描工具。它可以自动分析网站的响应并识别出使用的Web框架、CMS、服务器、JavaScript库等技术组件。WhatWeb的目标是通过分析网站的内容,提供有关目标的技术信息,这对于安全测试、漏洞评估和信息搜集等任务非常有用。

以下是WhatWeb的一些特点和功能:

  1. 自动识别技术栈: WhatWeb能够自动检测网站使用的各种技术,包括Web服务器、Web应用框架、CMS、JavaScript库等。

  2. 插件系统: WhatWeb具有可扩展的插件系统,允许用户自定义检测规则和添加新的检测模块。

  3. 多种输出格式: WhatWeb支持多种输出格式,包括文本、JSON和XML等,使其易于集成到其他工具和流程中。

  4. 灵活性: 用户可以通过命令行参数或配置文件来控制WhatWeb的行为,例如设置扫描深度、使用代理、指定用户代理等。

  5. 分析页面内容: 除了识别技术栈,WhatWeb还能分析页面内容,识别关键字、文件路径、目录结构等信息。

二、安装 WhatWeb

Kail Linux 默认安装了 WhatWeb,所以只需安装 Kail Linux 即可使用。没有的可以参考下篇文章来安装 Kail Linux

如何在 VM 虚拟机中安装 Kail Linux 2023.4 操作系统保姆级教程(附链接)Web 扫描神器:WhatWeb 保姆级教程(附链接)https://eclecticism.blog.csdn.net/article/details/135864762

三、使用 WhatWeb

3.1 普通扫描

whatweb 域名/文件(文件中存放多个域名)

Web 扫描神器:WhatWeb 保姆级教程(附链接)

可以看到输出有些混乱,可以加 -v 参数来解决

3.2 详细扫描

whatweb -v 域名 

Web 扫描神器:WhatWeb 保姆级教程(附链接)

这么看是不是就清楚多了

3.3 扫描强度

WhatWeb 有 4 种扫描级别,通过数字 1~4 选择,默认为1: 

  1. stealthy 每个目标发送一次http请求,并且会跟随重定向
  2. unused 不可用(从2011年开始,此参数就是在开发状态)
  3. aggressive 每个目标发送少量的http请求,这些请求时根据参数为1时结果确定的
  4. heavy 每个目标会发送大量的http请求,会去尝试每一个插件

whatweb -v -a 等级 域名

 3.4 内网扫描

whatweb --no-errors -t 255 IP/子网掩码

3.5 导出结果

--log-brief=FILE            简单的记录,每个网站只记录一条返回信息
--log-verbose=FILE            详细输出
--log-xml=FILE            返回xml格式的日志
--log-json=FILE            以json格式记录日志
--log-json-verbose=FILE            记录详细的json日志
--log-magictree=FILE            xml的树形结构
--log-object=FILE            ruby对象格式
--log-mongo-database            mongo数据库格式

whatweb -v 域名 --log-xml=文件名

Web 扫描神器:WhatWeb 保姆级教程(附链接)

3.6 查看插件列表

whatweb -l 

Web 扫描神器:WhatWeb 保姆级教程(附链接)

3.7 查看指定插件信息

whatweb --info-plugins="插件名" 

Web 扫描神器:WhatWeb 保姆级教程(附链接)

3.8 编写插件

需要学会 Ruby 语言,具体编写可参考 Github 上的教程

GitHubWeb 扫描神器:WhatWeb 保姆级教程(附链接)

VPS购买请点击我

免责声明:我们致力于保护作者版权,注重分享,被刊用文章因无法核实真实出处,未能及时与作者取得联系,或有版权异议的,请联系管理员,我们会立即处理! 部分文章是来自自研大数据AI进行生成,内容摘自(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理! 图片声明:本站部分配图来自人工智能系统AI生成,觅知网授权图片,PxHere摄影无版权图库和百度,360,搜狗等多加搜索引擎自动关键词搜索配图,如有侵权的图片,请第一时间联系我们,邮箱:ciyunidc@ciyunshuju.com。本站只作为美观性配图使用,无任何非法侵犯第三方意图,一切解释权归图片著作权方,本站不承担任何责任。如有恶意碰瓷者,必当奉陪到底严惩不贷!

目录[+]