न्यूक्लियर पॉन्ड V.2

हमने इस प्रोजेक्ट को फोर्क किया है ताकि हम इस महान विचार को जारी रख सकें, मुझे उम्मीद है कि हम साथ मिलकर कोड को बेहतर कर सकते हैं और इसे सभी के लिए उपलब्ध करा सकते हैं - @OFJAAAH

Nuclear Pond को इंस्टॉल करने के लिए, आपको बैकएंड terraform module को कॉन्फ़िगर करना होगा। आप terraform apply चलाकर या terragrunt का उपयोग करके ऐसा कर सकते हैं।

यह बैकएंड के रूप में AWS Lambda का उपयोग करके समानांतर में Nuclei स्कैन चलाता है, json निष्कर्षों को s3 में संग्रहीत करने का विकल्प देता है ताकि AWS Athena से क्वेरी किया जा सके, और क्लाउड में स्कैन चलाने के सबसे सस्ते तरीकों में से एक है।

विशेषताएँ

• परिणामों को अपने टर्मिनल, json, या S3 पर आउटपुट करें
• किसी भी वांछित बैचों की संख्या में थ्रेड और समानांतर इनवोकेशन निर्दिष्ट करें
• किसी भी Nuclei आर्गुमेंट्स को ठीक वैसे ही निर्दिष्ट करें जैसे आप स्थानीय रूप से करते हैं
• एकल होस्ट या फ़ाइल से निर्दिष्ट करें
• स्कैन को API से लेने के लिए http सर्वर चलाएँ
• स्कैन की स्थिति प्राप्त करने के लिए http सर्वर चलाएँ
• S3 खोजने के लिए Athena के माध्यम से निष्कर्षों को क्वेरी करें
• कस्टम nuclei और रिपोर्टिंग कॉन्फ़िगरेशन निर्दिष्ट करें

उपयोग

Nuclear Pond को क्लाउड में Nuclei चलाने के एक तरीके के रूप में सोचें। आप इसका उपयोग ठीक वैसे ही कर सकते हैं जैसे आप अपनी स्थानीय मशीन पर करते हैं, लेकिन उन्हें समानांतर में और जितने चाहें उतने होस्ट के साथ चला सकते हैं। आपको बस उन nuclei कमांड लाइन फ़्लैग्स के बारे में सोचना है जिन्हें आप पास करना चाहते हैं।

सेटअप और इंस्टॉलेशन

Nuclear Pond को इंस्टॉल करने के लिए, आपको बैकएंड terraform module को कॉन्फ़िगर करना होगा। आप terraform apply चलाकर या terragrunt का उपयोग करके ऐसा कर सकते हैं।

$ go install github.com/DevSecOpsDocs/nuclearpond@latest

पर्यावरण चर

आप अपने बैकएंड को फ़्लैग्स के माध्यम से या पर्यावरण चर के माध्यम से पास कर सकते हैं। आप अपने Lambda फ़ंक्शन को निर्दिष्ट करने के लिए -f या --function-name और निर्दिष्ट क्षेत्र के लिए -r या --region का उपयोग कर सकते हैं। नीचे पर्यावरण चर दिए गए हैं जिनका आप उपयोग कर सकते हैं।

• AWS_LAMBDA_FUNCTION_NAME आपके lambda फ़ंक्शन का नाम है जिस पर स्कैन चलाए जाते हैं
• AWS_REGION वह क्षेत्र है जहां आपके संसाधन तैनात हैं
• NUCLEARPOND_API_KEY API में प्रमाणीकरण के लिए API कुंजी है
• AWS_DYNAMODB_TABLE API स्कैन स्थितियों को संग्रहीत करने के लिए dynamodb तालिका है

कमांड लाइन फ़्लैग्स

नीचे कुछ फ़्लैग्स दिए गए हैं जिन्हें आप nuclearpond चलाते समय निर्दिष्ट कर सकते हैं। प्राथमिक फ़्लैग्स जिनकी आपको आवश्यकता है वे हैं आपके लक्ष्य(लक्ष्यों) के लिए -t या -l, nuclei आर्ग्स के लिए -a, और अपने आउटपुट को निर्दिष्ट करने के लिए -o। Nuclei आर्ग्स निर्दिष्ट करते समय आपको उन्हें base64 एन्कोडेड स्ट्रिंग के रूप में पास करना होगा, -a $(echo -ne "-t dns" | base64) करके।

कमांड्स

नीचे वे उपकमांड्स हैं जिन्हें आप nuclearpond के भीतर निष्पादित कर सकते हैं।

• run: Nuclei स्कैन निष्पादित करें
• service: Nuclei स्कैन निष्पादित करने के लिए बुनियादी API

Run

nuclearpond उपकमांड nuclearpond run -t devsecopsdocs.com -r us-east-1 -f jwalker-nuclei-runner-function -a $(echo -ne "-t dns" | base64) -o cmd -b 1 चलाने के लिए, जिसमें लक्ष्य devsecopsdocs.com है, क्षेत्र us-east-1 है, lambda फ़ंक्शन का नाम jwalker-nuclei-runner-function है, nuclei आर्गुमेंट्स -t dns हैं, आउटपुट cmd है, और -b 1 के माध्यम से एक बैच में एक होस्ट के माध्यम से एक फ़ंक्शन निष्पादित करता है।

$ nuclearpond run -h
लैम्ब्डा को अतुल्यकालिक रूप से आह्वान करके समानांतर में nuclei कार्यों को निष्पादित करता है

उपयोग:
  nuclearpond run [फ़्लैग्स]

फ़्लैग्स:
  -a, --args string            base64 एन्कोडेड स्ट्रिंग के रूप में nuclei आर्गुमेंट्स
  -b, --batch-size int         प्रति निष्पादन लक्ष्यों की संख्या के लिए बैच आकार (डिफ़ॉल्ट 1)
  -f, --function-name string   AWS Lambda फ़ंक्शन का नाम
  -h, --help                   run के लिए सहायता
  -o, --output string          nuclei परिणामों को सहेजने के लिए आउटपुट प्रकार (s3, cmd, या json) (डिफ़ॉल्ट "cmd")
  -r, --region string          AWS क्षेत्र जहां nuclei चलाना है
  -s, --silent                 मौन कमांड लाइन आउटपुट
  -t, --target string          निर्दिष्ट करने के लिए व्यक्तिगत लक्ष्य
  -l, --targets string         फ़ाइल में लक्ष्यों की सूची
  -c, --threads int            lambda फ़ंक्शन चलाने के लिए थ्रेड्स की संख्या, डिफ़ॉल्ट 1 है जो धीमा होगा (डिफ़ॉल्ट 1)

कस्टम टेम्पलेट्स

terraform मॉड्यूल डिफ़ॉल्ट रूप से निष्पादन पर टेम्पलेट्स डाउनलोड करता है और साथ ही टेम्पलेट्स को एक लेयर के रूप में जोड़ता है। टेम्पलेट्स डाउनलोड करने के लिए चर रिलीज़ ज़िप डाउनलोड करने के लिए terraform github प्रदाता का उपयोग करते हैं। ज़िप के भीतर फ़ोल्डर का नाम /opt के अंदर स्थित होगा। चूंकि Nuclei उन्हें चलाने पर डाउनलोड करता है, हमें ऐसा करने की आवश्यकता नहीं है लेकिन प्रदर्शन में सुधार के लिए आप डाउनलोड किए गए ज़िप से टेम्पलेट्स निष्पादित करने के लिए -t /opt/nuclei-templates-9.3.4/dns निर्दिष्ट कर सकते हैं। अपने स्वयं के टेम्पलेट्स निर्दिष्ट करने के लिए आपको एक रिलीज़ का संदर्भ देना होगा। अपने स्वयं के रिपॉजिटरी पर ऐसा करते समय आपको terraform मॉड्यूल में इन चरों को निर्दिष्ट करना होगा, यदि आपका रिपॉजिटरी सार्वजनिक है तो github_token आवश्यक नहीं है।

• github_repository
• github_owner
• release_tag
• github_token

निष्कर्ष प्राप्त करना

यदि आपने आउटपुट के रूप में s3 निर्दिष्ट किया है, तो आपके निष्कर्ष S3 में स्थित होंगे। उन्हें प्राप्त करने का सबसे तेज़ तरीका Athena के माध्यम से है। मान लें कि आपने terraform-module को अपने बैकएंड के रूप में सेट किया है, तो आपको बस उन्हें सीधे athena के माध्यम से क्वेरी करना है। यदि आपने पहले से ऐसा नहीं किया है तो आपको क्वेरी परिणामों को कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता हो सकती है।

select
  *
from
  nuclei_db.findings_db
limit 10;

उन्नत क्वेरी

क्वेरी में थोड़ा गहराई से जाने के लिए, मैंने सोचा कि मैं आपको एक त्वरित उदाहरण दूंगा। select स्टेटमेंट में हम info कॉलम में गहराई से जाते हैं, "matched-at" कॉलम को - वर्ण के कारण डबल कोट्स में होना चाहिए, और आप केवल Nuclei द्वारा उत्पन्न उच्च और गंभीर निष्कर्षों की खोज कर रहे हैं।

SELECT
  info.name,
  host,
  type,
  info.severity,
  "matched-at",
  info.description,
  template,
  dt
FROM 
  "nuclei_db"."findings_db"
where 
  host like '%devsecopsdocs.com'
  and info.severity in ('high','critical')

बुनियादी ढांचा

बैकएंड बुनियादी ढाँचा, सब कुछ terraform module के भीतर है। मैं दृढ़ता से अनुशंसा करूंगा कि इससे जुड़े readme को पढ़ें क्योंकि इसमें कुछ महत्वपूर्ण नोट्स होंगे।

• Lambda फ़ंक्शन
• S3 बकेट
  • nuclei बाइनरी संग्रहीत करता है
  • कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलें संग्रहीत करता है
  • निष्कर्ष संग्रहीत करता है
• Glue डेटाबेस और तालिका
  • आपको S3 में निष्कर्षों को क्वेरी करने की अनुमति देता है
  • घंटे के अनुसार विभाजित
  • विभाजन प्रक्षेपण
• Lambda फ़ंक्शन के लिए IAM भूमिका