SQLiv

Массовый сканер SQL-инъекций

Возможности

1. сканирование нескольких доменов с помощью SQL-инъекционного dork через Bing, Google или Yahoo
2. направленное сканирование с указанием конкретного домена (с краулингом)
3. обратное сканирование домена

как сканирование SQLi, так и проверка информации о домене выполняются в многопроцессорном режиме
поэтому скрипт очень быстр при сканировании множества URL

краткое руководство и скриншоты приведены внизу
советы по вкладу в проект внизу

Установка

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

Зависимости

• bs4
• termcolor
• google
• nyawc

Предустановленные системы

• BlackArch Linux

Краткое руководство

1. Сканирование нескольких доменов с помощью SQLi dork

• он просто ищет несколько сайтов по заданному dork и сканирует результаты один за другим

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

2. Направленное сканирование

• можно указать только доменное имя или конкретный URL с параметрами запроса
• если указано только доменное имя, он выполнит краулинг и получит URL с параметрами
• затем сканирует URL один за другим

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

3. Обратный домен и сканирование

• выполнить обратный домен и найти сайты, размещенные на том же сервере, что и целевой URL

python sqliv.py -t <URL> -r

4. Выгрузка результатов сканирования

• вы можете выгрузить отсканированные результаты в формате JSON, указав этот аргумент

python sqliv.py -d <SQLI DORK> -e <SEARCH ENGINE> -o result.json

Просмотр справки

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

скриншоты

Разработка

TODO

1. Тестирование уязвимости SQLi в формах POST