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haptyc — Turbo Intruder के लिए Python लाइब्रेरी जो पेलोड पोजीशन सपोर्ट और Sniper/Clusterbomb/Pitchfork अटैक प्रकारों को जोड़ती है, साथ ही HTTP फ़ज़िंग के लिए टैग-आधारित टेस्ट जनरेशन। | Kitploit
उपकरण/GitHubGitHub/defparam/haptyc
पेलोड जनरेशनवेब सुरक्षाफज़िंगपेनिट्रेशन टेस्टिंग
GitHubdefparam/haptyc

haptyc

Turbo Intruder के लिए Python लाइब्रेरी जो पेलोड पोजीशन सपोर्ट और Sniper/Clusterbomb/Pitchfork अटैक प्रकारों को जोड़ती है, साथ ही HTTP फ़ज़िंग के लिए टैग-आधारित टेस्ट जनरेशन।

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9415255 साल पहलेKitploit द्वारा समीक्षित

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Haptyc


परीक्षण निर्माण ढाँचा

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Haptyc क्या है?

Haptyc एक पायथन लाइब्रेरी है जिसे Turbo Intruder में पेलोड पोजीशन सपोर्ट और Sniper/Clusterbomb/Batteringram/Pitchfork अटैक प्रकार जोड़ने के लिए बनाया गया था। जबकि Haptyc इन लक्ष्यों को अच्छी तरह से पूरा करता है, यह सामान्य रूप से परीक्षण अनुक्रमों को व्यक्त करने का एक सरल तरीका भी प्रस्तुत करता है। जबकि यह लाइब्रेरी Turbo Intruder को लक्षित करने के लिए थी, इसकी Turbo Intruder पर कोई कठोर निर्भरता नहीं है और इसका उपयोग कहीं भी किया जा सकता है जहाँ पायथन संदर्भ में परीक्षण निर्माण की आवश्यकता हो। दुर्भाग्य से, इस समय Haptyc को jython इंटरप्रेटर के लिए बनाया गया था, इसलिए यह केवल Python 2.7 का समर्थन करता है (हालाँकि भविष्य में परिवर्तन इसे ठीक कर देंगे)।

Haptyc टैग क्या हैं?

Haptyc टैग वे टैग हैं जिनका उपयोग एक परीक्षक मूल इनपुट पेलोड को एनोटेट करने के लिए कर सकता है। एक परीक्षक HTTP अनुरोध में मुख्य डेटा के टुकड़ों को घेरने के लिए कई टैग का उपयोग कर सकता है ताकि इसे एक स्थितिगत पेलोड के रूप में लपेटा जा सके। जब परीक्षण उत्पन्न किए जा रहे होते हैं, Haptyc मूल पेलोड में सभी टैगों को पार्स करेगा और टैग नामों से जुड़े कार्यों के अनुसार परीक्षण उत्पन्न करेगा। जब Haptyc एक Haptyc टैग का मूल्यांकन करता है, तो वह संबंधित टैग फ़ंक्शन (इसे Haptyc Transform कहा जाता है) को एक परीक्षण पेलोड के लिए निष्पादित करेगा ताकि अनुरोध में संबंधित टैग की स्थिति में रखा जा सके। प्रत्येक टैग फ़ंक्शन को एक data तर्क और एक state तर्क प्राप्त होगा। डेटा तर्क में टैग का आंतरिक डेटा हो सकता है या कोई अन्य परीक्षण पेलोड अनुक्रम हो सकता है। State तर्क टैग से जुड़ी एक state ऑब्जेक्ट है जहाँ परीक्षण पुनरावृत्तियों के बीच state संग्रहीत की जा सकती है। आइए एक उदाहरण देखें।

उदाहरण 1: सरल सूची पुनरावृत्ति

मूल पेलोड:

GET /animal/[+GuessAnimal]dog[+end] HTTP/1.1

Haptyc वर्ग और Haptyc Transform:

from haptyc import *

original = "GET /animal/[+GuessAnimal]dog[+end] HTTP/1.1"

class TestLogic(Transform):
	@ApplyList(["snake","cat","owl","lion"])
	def test_GuessAnimal(self, data, state):
		return data + "?original=" + self.inner() + "&attempt=" + str(state.iter)

TestFactory = TestLogic(original)
for test in TestFactory:
	print(test)

उत्पन्न परीक्षण:

GET /animal/snake?original=dog&attempt=0 HTTP/1.1
GET /animal/cat?original=dog&attempt=1 HTTP/1.1
GET /animal/owl?original=dog&attempt=2 HTTP/1.1
GET /animal/lion?original=dog&attempt=3 HTTP/1.1

ऊपर दिए गए उदाहरण में हम देखते हैं कि Haptyc का उपयोग करके परीक्षणों को सरल तरीके से कैसे व्यक्त किया जा सकता है। पहले Haptyc लाइब्रेरी को आयात किया जाता है। दूसरे, हमने अपने Haptyc टैग एनोटेशन (GuessAnimal) के साथ मूल डेटा को परिभाषित किया है। इसके बाद TestLogic वर्ग को परिभाषित किया गया है और इसे Transform वर्ग के रूप में विस्तारित किया गया है। इस वर्ग के अंदर प्रत्येक विधि जो test_ से शुरू होती है, मूल पेलोड में मूल्यांकन के लिए Haptyc टैग के रूप में पंजीकृत हो जाएगी। हम इस Haptyc transform के लिए state लॉजिक लागू करने के लिए एक लॉजिक डेकोरेटर का उपयोग करते हैं। इस मामले में हम @ApplyList(list) डेकोरेटर का उपयोग करके Haptyc को बताते हैं कि निर्दिष्ट सूची के प्रत्येक आइटम के लिए एक परीक्षण उत्पन्न करें और उस आइटम को Haptyc transform में data तर्क के रूप में रखें। Transform के अंदर हम टैग की स्थिति में वापस सम्मिलित करने के लिए data का एक उत्परिवर्तित संस्करण लौटाते हैं। इस मामले में उत्परिवर्तन data के रूप में सूची आइटम है जो टैग द्वारा घिरे डेटा (dog) से जुड़ा है और फिर state ऑब्जेक्ट में iter मान से जुड़ा है। अंत में शेष पायथन कोड TestFactory ऑब्जेक्ट बनाने और for लूप इटरेटर में सभी परीक्षण उत्पन्न करने को दर्शाता है। यह एक मानक sniper-शैली के हमले का उदाहरण है जो एकल पेलोड स्थिति को लक्षित करता है। आगे हम अन्य शैलियों के हमलों को देखते हैं।

उदाहरण 2: Clusterbomb

मूल पेलोड:

GET /animal?type=[%type]dog[%end]&name=[%name]fido[%end] HTTP/1.1

Haptyc वर्ग और Haptyc Transform:

from haptyc import *

original = "GET /animal?type=[%type]dog[%end]&name=[%name]fido[%end] HTTP/1.1"

class TestLogic(Transform):
	@ApplyList("snake","cat","owl","lion")
	def test_type(self, data, state):
		return data
		
	@ApplyList("Frank", "Lisa", "Jin", "Tooth")
	def test_name(self, data, state):
		return data

TestFactory = TestLogic(original)
for test in TestFactory:
	print(test)

उत्पन्न परीक्षण:

GET /animal?type=snake&name=Frank HTTP/1.1
GET /animal?type=snake&name=Lisa HTTP/1.1
GET /animal?type=snake&name=Jin HTTP/1.1
GET /animal?type=snake&name=Tooth HTTP/1.1
GET /animal?type=cat&name=Frank HTTP/1.1
GET /animal?type=cat&name=Lisa HTTP/1.1
GET /animal?type=cat&name=Jin HTTP/1.1
GET /animal?type=cat&name=Tooth HTTP/1.1
GET /animal?type=owl&name=Frank HTTP/1.1
GET /animal?type=owl&name=Lisa HTTP/1.1
GET /animal?type=owl&name=Jin HTTP/1.1
GET /animal?type=owl&name=Tooth HTTP/1.1
GET /animal?type=lion&name=Frank HTTP/1.1
GET /animal?type=lion&name=Lisa HTTP/1.1
GET /animal?type=lion&name=Jin HTTP/1.1
GET /animal?type=lion&name=Tooth HTTP/1.1

उदाहरण 1 ने दिखाया कि '+' चिन्ह एनोटेशन टैग [+tag][+end] का उपयोग करके sniper शैली में transforms का मूल्यांकन कैसे किया जाता है। उदाहरण 2 दिखाता है कि हम clusterbomb-शैली के हमले को संचालित करने के लिए 2 transforms/positions का उपयोग कैसे कर सकते हैं। जैसा कि आप देख सकते हैं, हम दो अलग-अलग transform टैग का उपयोग करते हैं जिन्हें [%type][%end] और [%name][%end] कहा जाता है। '%' चिन्ह Haptyc को बताता है कि इन transforms का मूल्यांकन clusterbomb-शैली में करें, पहले transform के प्रत्येक पेलोड के लिए दूसरे transform से पेलोड के साथ एक परीक्षण बनाएं। परीक्षणों की संख्या प्रत्येक शामिल transform के परीक्षणों की संख्या को गुणा करके प्राप्त की जाती है।

उदाहरण 3: Pitchfork/BatteringRam

समान पायथन कोड का उपयोग करके हम '%' को '#' में बदलकर हमले की शैली को clusterbomb से pitchfork में बदल सकते हैं। Pitchfork शैली के हमले स्थिति पेलोड को समानांतर में रखेंगे। परीक्षणों की संख्या सभी शामिल transforms में से सबसे कम परीक्षणों की संख्या होगी।

मूल पेलोड:

GET /animal?type=[#type]dog[#end]&name=[#name]fido[#end] HTTP/1.1

उत्पन्न परीक्षण:

GET /animal?type=snake&name=Frank HTTP/1.1
GET /animal?type=cat&name=Lisa HTTP/1.1
GET /animal?type=owl&name=Jin HTTP/1.1
GET /animal?type=lion&name=Tooth HTTP/1.1

उदाहरण 4: स्थायी Transform (Persistent Transforms)

मूल पेलोड:

GET /animal?type=dog&id=[+idor]0[+end]&process=[@randbool]False[@end] HTTP/1.1

Haptyc वर्ग और Haptyc Transform:

from haptyc import *
import random

original = "GET /animal?type=dog&id=[+idor]0[+end]&process=[@randbool]False[@end] HTTP/1.1"

class TestLogic(Transform):
        @ApplyIteration(10)
        def test_idor(self, data, state):
                return str(state.iter)

        def per_randbool(self, data):
                return random.choice(["True", "False"])

TestFactory = TestLogic(original)
for test in TestFactory:
        print(test)

उत्पन्न परीक्षण:

GET /animal?type=dog&id=0&process=False HTTP/1.1
GET /animal?type=dog&id=1&process=True HTTP/1.1
GET /animal?type=dog&id=2&process=False HTTP/1.1
GET /animal?type=dog&id=3&process=True HTTP/1.1
GET /animal?type=dog&id=4&process=False HTTP/1.1
GET /animal?type=dog&id=5&process=True HTTP/1.1
GET /animal?type=dog&id=6&process=False HTTP/1.1
GET /animal?type=dog&id=7&process=True HTTP/1.1
GET /animal?type=dog&id=8&process=False HTTP/1.1
GET /animal?type=dog&id=9&process=False HTTP/1.1
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