SQLiv

Scanner massivo di SQL injection

Caratteristiche

1. scansione di più domini con dork SQL injection tramite Bing, Google o Yahoo
2. scansione mirata fornendo un dominio specifico (con crawling)
3. scansione inversa dei domini

sia la scansione SQLi che il controllo delle informazioni sul dominio sono eseguiti in multiprocessing
quindi lo script è velocissimo nella scansione di molti URL

un breve tutorial e screenshot sono mostrati in fondo
suggerimenti per contribuire al progetto in fondo

Installazione

1. git clone https://github.com/the-robot/sqliv.git
2. sudo python2 setup.py -i

Dipendenze

• bs4
• termcolor
• google
• nyawc

Sistemi preinstallati

• BlackArch Linux

Tutorial rapido

1. Scansione di più domini con dork SQLi

• cerca semplicemente più siti web dal dork fornito e scansiona i risultati uno per uno

python sqliv.py -d <SQLI DORK> -e <MOTORE DI RICERCA>  
python sqliv.py -d "inurl:index.php?id=" -e google  

2. Scansione mirata

• puoi fornire solo il nome del dominio o un URL specifico con parametri di query
• se viene fornito solo il nome del dominio, eseguirà il crawling per ottenere URL con query
• poi scansiona gli URL uno per uno

python sqliv.py -t <URL>  
python sqliv.py -t www.example.com  
python sqliv.py -t www.example.com/index.php?id=1  

3. Dominio inverso e scansione

• esegue il reverse domain e cerca siti web ospitati sullo stesso server dell'URL target

python sqliv.py -t <URL> -r

4. Scaricare i risultati scansionati

• puoi scaricare i risultati scansionati come JSON passando questo argomento

python sqliv.py -d <SQLI DORK> -e <MOTORE DI RICERCA> -o result.json

Visualizzare l'aiuto

python sqliv.py --help

usage: sqliv.py [-h] [-d D] [-e E] [-p P] [-t T] [-r]

optional arguments:
  -h, --help  show this help message and exit
  -d D        SQL injection dork
  -e E        search engine [Google only for now]
  -p P        number of websites to look for in search engine
  -t T        scan target website
  -r          reverse domain

screenshot

Sviluppo

DA FARE

1. Test di vulnerabilità SQLi tramite POST form