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C++ LibCurl实现Web指纹识别

發布時間:2023/11/23 windows 43 coder
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 C++ LibCurl实现Web指纹识别 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

Web指紋識別是一種通過分析Web應用程序的特征和元數據,以確定應用程序所使用的技術棧和配置的技術。這項技術旨在識別Web服務器、Web應用框架、后端數據庫、JavaScript庫等組件的版本和配置信息。通過分析HTTP響應頭、HTML源代碼、JavaScript代碼、CSS文件等,可以獲取關于Web應用程序的信息。指紋識別在信息搜集、滲透測試、安全審計等方面具有重要作用。有許多開源和商業工具可以用于執行Web指紋識別,例如Wappalyzer、WebScarab、Nmap等。

Web指紋識別的主要目的包括:

  • 技術識別: 了解Web應用程序所使用的服務器軟件、框架、數據庫等技術。
  • 版本檢測: 確定這些技術的具體版本,有助于判斷應用程序是否存在已知的漏洞。
  • 配置檢測: 獲取Web應用程序的配置信息,包括安裝路徑、默認文件、目錄結構等。
  • 漏洞分析: 通過已知漏洞與特定版本相關聯,評估Web應用程序的安全性。

指紋識別是滲透測試中常用的一項技術,用于識別目標Web應用程序所使用的框架、技術和配置。其中,通過計算特定頁面的哈希值進行指紋識別是一種常見的方法,主要通過以下步驟實現:

  • 1.利用CURL庫獲取頁面內容: 使用LibCURL庫可以方便地獲取目標網站的頁面內容,將其讀入到std::string字符串中,以便后續處理。
  • 2.MD5算法計算哈希值: 對獲取的頁面內容進行MD5哈希計算,得到一個唯一的哈希值。MD5是一種常用的哈希算法,將任意長度的數據映射成128位的哈希值,通常以16進制表示。
  • 3.比對預先計算的框架頁面哈希值: 預先計算一些特定頁面的哈希值,這些頁面通常是目標框架中相對獨立且不經常變動的頁面。將獲取到的頁面的哈希值與預先計算的哈希值進行比對。
  • 4.框架識別: 如果哈希值匹配,則說明目標頁面的框架很可能是預先定義的框架,從而實現對框架的識別。比對的過程可以使用簡單的相等比對,也可以設置一定的相似度閾值。

通過計算頁面哈希值進行指紋識別是一種有效的方式,特別是針對那些相對穩定的頁面。首先我們利用LibCURL庫將目標頁面讀入到std::string字符串中,然后調用MD5算法計算出該頁面的HASH值并比對,由于特定框架中總是有些頁面不會變動,我們則去校驗這些頁面的HASH值,即可實現對框架的識別。

LibCURL讀入頁面

當我們需要獲取遠程服務器上的網頁內容時,使用C++編寫一個簡單的程序來實現這個目標是非常有用的。在這個例子中,我們使用了libcurl庫,在程序中引入libcurl庫的頭文件,并使用#pragma comment指令引入相關的庫文件。接下來,我們定義了一個回調函數WriteCallback,該函數將獲取的數據追加到一個std::string對象中。

主要的功能實現在GetUrlPageOfString函數中。該函數接受一個URL作為參數,并使用libcurl庫來執行HTTP GET請求。我們通過設置CURLOPT_URL選項來指定URL路徑,同時關閉了SSL證書驗證以及啟用了重定向。我們還設置了一些超時選項,以確保在連接或接收數據時不會花費太長時間。通過調用curl_easy_perform執行請求,并通過回調函數將獲取到的數據存儲在read_buffer中。最后,我們輸出接收到的數據的長度。

#define CURL_STATICLIB
#define BUILDING_LIBCURL
#include <iostream>
#include <string>
#include "curl/curl.h"

#pragma comment (lib,"libcurl_a.lib")
#pragma comment (lib,"wldap32.lib")
#pragma comment (lib,"ws2_32.lib")
#pragma comment (lib,"Crypt32.lib")

using namespace std;

// 存儲回調函數
size_t WriteCallback(char *contents, size_t size, size_t nmemb, void *userp)
{
  ((std::string*)userp)->append((char*)contents, size * nmemb);
  return size * nmemb;
}

// 獲取數據并放入string中.
std::string GetUrlPageOfString(std::string url)
{
  std::string read_buffer;
  CURL *curl;

  curl_global_init(CURL_GLOBAL_ALL);
  curl = curl_easy_init();
  if (curl)
  {
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, 0L); // 忽略證書檢查
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_FOLLOWLOCATION, 1);  // 重定向

    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url);           // URL路徑
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_MAXREDIRS, 1);      // 查找次數,防止查找太深
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_CONNECTTIMEOUT, 3); // 連接超時
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_TIMEOUT, 3);        // 接收數據時超時設置

    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteCallback);
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &read_buffer);

    curl_easy_perform(curl);
    curl_easy_cleanup(curl);

    return read_buffer;
  }
  return "None";
}

int main(int argc, char *argv[])
{
  std::string urls = GetUrlPageOfString("https://www.baidu.com");
  std::cout << "接收長度: " << urls.length() << " bytes" << std::endl;

  system("pause");
  return 0;
}

運行上述代碼將會輸出訪問特定主機所接收到的流量字節數,如下圖所示;

LibCURL獲取狀態碼

在這個C++程序中,我們使用了libcurl庫來獲取指定URL的HTTP狀態碼。首先,我們引入libcurl庫的頭文件,并通過#pragma comment指令引入相關的庫文件。然后,我們定義了一個靜態的回調函數not_output,該函數用于屏蔽libcurl的輸出。

接著,我們定義了GetStatus函數,該函數接受一個URL作為參數,并返回該URL對應的HTTP狀態碼。在函數中,我們使用curl_easy_setopt設置了一些選項,包括URL、寫數據的回調函數(這里我們使用not_output屏蔽輸出),以及通過curl_easy_getinfo獲取狀態碼。

在main函數中,我們調用GetStatus函數并輸出獲取到的狀態碼。這個例子非常簡單,但展示了使用libcurl庫獲取HTTP狀態碼的基本方法。

#define CURL_STATICLIB
#define BUILDING_LIBCURL
#include <iostream>
#include <string>
#include "curl/curl.h"

#pragma comment (lib,"libcurl_a.lib")
#pragma comment (lib,"wldap32.lib")
#pragma comment (lib,"ws2_32.lib")
#pragma comment (lib,"Crypt32.lib")

using namespace std;

// 屏蔽輸出
static size_t not_output(char *d, size_t n, size_t l, void *p){ return 0; }

// 獲取狀態碼
long GetStatus(std::string url)
{
  CURLcode return_code;
  long retcode = 0;
  return_code = curl_global_init(CURL_GLOBAL_WIN32);
  if (CURLE_OK != return_code)
    return 0;

  CURL *easy_handle = curl_easy_init();
  if (NULL != easy_handle)
  {
    curl_easy_setopt(easy_handle, CURLOPT_URL, url);                   // 請求的網站
    curl_easy_setopt(easy_handle, CURLOPT_WRITEFUNCTION, not_output);   // 設置回調函數,屏蔽輸出
    return_code = curl_easy_perform(easy_handle);                       // 執行CURL

    return_code = curl_easy_getinfo(easy_handle, CURLINFO_RESPONSE_CODE, &retcode);
    if ((CURLE_OK == return_code) && retcode)
    {
      return retcode;
    }
  }
  curl_easy_cleanup(easy_handle);
  curl_global_cleanup();
  return retcode;
}

int main(int argc, char *argv[])
{
  long ref = GetStatus("https://www.baidu.com/");
  std::cout << "返回狀態碼: " << ref << std::endl;

  system("pause");
  return 0;
}

運行上述代碼可得到特定網址的狀態碼信息,圖中200表示訪問正常;

計算字符串Hash值

我們使用Boost庫中的boost/crc.hppboost/uuid/detail/md5.hpp來計算CRC32和MD5值。首先,定義GetCrc32函數,該函數接受一個字符串作為輸入,使用Boost庫中的crc_32_type計算字符串的CRC32值。

接著,我們定義了GetMd5函數,該函數接受一個字符數組和其大小作為輸入,使用Boost庫中的boost::uuids::detail::md5計算字符串的MD5值。在這個例子中,我們使用了Boost的md5實現。

在main函數中,我們創建了一個測試字符串"hello lyshark",并分別調用GetMd5和GetCrc32函數來計算其MD5和CRC32值。最后,我們輸出計算得到的MD5和CRC32值。

#define CURL_STATICLIB
#define BUILDING_LIBCURL
#include <iostream>
#include <string>

#include <boost/crc.hpp>
#include <boost/uuid/detail/md5.hpp>
#include <boost/algorithm/hex.hpp>

using namespace std;
using namespace boost;

// 應用于crc32
long GetCrc32(std::string sz_string)
{
  long ref;
  crc_32_type crc32;
  cout << hex;
  crc32.process_bytes(sz_string.c_str(), sz_string.length());
  return crc32.checksum();
}

// 應用于md5
std::string GetMd5(const char  * const buffer, size_t buffer_size)
{
  if (buffer == nullptr)
    return false;

  std::string str_md5;
  boost::uuids::detail::md5 boost_md5;
  boost_md5.process_bytes(buffer, buffer_size);
  boost::uuids::detail::md5::digest_type digest;
  boost_md5.get_digest(digest);
  const auto char_digest = reinterpret_cast<const char*>(&digest);
  str_md5.clear();
  boost::algorithm::hex(char_digest, char_digest + sizeof(boost::uuids::detail::md5::digest_type), std::back_inserter(str_md5));
  return str_md5;
}

int main(int argc, char *argv[])
{
  std::string urls = "hello lyshark";
  std::cout << "計算Hash: " << urls << std::endl;

  // 計算MD5
  std::string str = GetMd5(urls.c_str(), urls.length());
  std::cout << "計算 MD5: " << str << std::endl;

  // 計算CRC32
  long crc = GetCrc32(urls.c_str());
  std::cout << "計算 CRC32: " << crc << std::endl;

  system("pause");
  return 0;
}

通過計算可得到hello lyshark字符串的CRC32與MD5特征碼,如下圖;

當具備了hash值的計算后,我們只需要將上述兩個功能組合起來就可以實現提取特定頁面的特征碼,首先通過libcurl庫完成對頁面的訪問,接著就是計算特征碼即可。

#define CURL_STATICLIB
#define BUILDING_LIBCURL
#include <iostream>
#include <string>
#include "curl/curl.h"

#include <boost/crc.hpp>
#include <boost/uuid/detail/md5.hpp>
#include <boost/algorithm/hex.hpp>

#pragma comment (lib,"libcurl_a.lib")
#pragma comment (lib,"wldap32.lib")
#pragma comment (lib,"ws2_32.lib")
#pragma comment (lib,"Crypt32.lib")

using namespace std;

// 存儲回調函數
size_t WriteCallback(char *contents, size_t size, size_t nmemb, void *userp)
{
  ((std::string*)userp)->append((char*)contents, size * nmemb);
  return size * nmemb;
}

// 獲取數據并放入string中.
std::string GetUrlPageOfString(std::string url)
{
  std::string read_buffer;
  CURL *curl;

  curl_global_init(CURL_GLOBAL_ALL);
  curl = curl_easy_init();
  if (curl)
  {
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, 0L); // 忽略證書檢查
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_FOLLOWLOCATION, 1);  // 重定向

    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url);           // URL路徑
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_MAXREDIRS, 1);      // 查找次數,防止查找太深
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_CONNECTTIMEOUT, 3); // 連接超時
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_TIMEOUT, 3);        // 接收數據時超時設置

    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteCallback);
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &read_buffer);

    curl_easy_perform(curl);
    curl_easy_cleanup(curl);

    return read_buffer;
  }
  return "None";
}

// 應用于md5
std::string GetMd5(const char  * const buffer, size_t buffer_size)
{
  if (buffer == nullptr)
    return false;

  std::string str_md5;
  boost::uuids::detail::md5 boost_md5;
  boost_md5.process_bytes(buffer, buffer_size);
  boost::uuids::detail::md5::digest_type digest;
  boost_md5.get_digest(digest);
  const auto char_digest = reinterpret_cast<const char*>(&digest);
  str_md5.clear();
  boost::algorithm::hex(char_digest, char_digest + sizeof(boost::uuids::detail::md5::digest_type), std::back_inserter(str_md5));
  return str_md5;
}

// 計算特定頁面MD5
std::string CalculationMD5(std::string url)
{
  std::string page_string = GetUrlPageOfString(url);

  if (page_string != "None")
  {
    std::string page_md5 = GetMd5(page_string.c_str(), page_string.length());
    std::cout << "[+] 計算頁面: " << url << std::endl;
    std::cout << "[+] 壓縮數據: " << page_md5 << std::endl;
    return page_md5;
  }
  return "None";
}

int main(int argc, char *argv[])
{
  std::string md5 = CalculationMD5("https://www.baidu.com");

  system("pause");
  return 0;
}

上述代碼運行后,則可以計算出特定網站的MD5值,如下圖;

解析對比Hash值

指紋識別依賴于特征庫,如果需要實現自己的指紋識別工具則需要我么能自行去收集各類框架的特征庫,有了這些特征庫就可以定義一個如下所示的JSON文本,該文本中container用于存儲框架類型,其次hash則用于存放特征碼,最后的sub_url則是識別路徑。

{
    "data_base":
     [
        { "container": "typecho", "hash": "04A40072CDB70B1BF54C96C6438678CB" ,"sub_url":"/index.php/about.html" },
        { "container": "wordpress", "hash": "04A40072CBB70B1BF54C96C6438678CB" ,"sub_url":"/admin.php" },
        { "container": "baidu", "hash": "EF3F1F8FBB7D1F545A75A83640FF0E9F" ,"sub_url":"/index.php" }
    ]
}

接著就是解析這段JSON文本,我們利用BOOST提供的JSON解析庫,首先解析出所有的鍵值對,將其全部讀入到定義的結構體映射中,然后嘗試輸出看看,注意壓縮和解包格式必須對應。

#include <iostream>
#include <string>
#include <boost/property_tree/ptree.hpp>
#include <boost/property_tree/json_parser.hpp>

using namespace std;
using namespace boost;
using namespace boost::property_tree;

// 定義映射字段
typedef struct
{
  std::vector<std::string> container;
  std::vector<std::string> hash;
  std::vector<std::string> sub_url;
}database_map;

// 獲取文本中的JSON,放入自定義database_map
std::vector<database_map> GetDataBase()
{
  std::vector<database_map> ref;

  boost::property_tree::ptree ptr;
  boost::property_tree::read_json("database.json", ptr);

  if (ptr.count("data_base") == 1)
  {
    boost::property_tree::ptree p1, p2;

    p1 = ptr.get_child("data_base");

    // 定義映射類型
    std::vector<std::string> x, y, z;
    database_map maps;

    for (ptree::iterator it = p1.begin(); it != p1.end(); ++it)
    {
      // 讀取出json中的數據
      p2 = it->second;
      std::string container = p2.get<std::string>("container");
      std::string hash = p2.get<std::string>("hash");
      std::string sub_url = p2.get<std::string>("sub_url");

      // 臨時存儲數據
      x.push_back(container);
      y.push_back(hash);
      z.push_back(sub_url);
    }
    // 打包結構壓入ref中
    maps.container = x;
    maps.hash = y;
    maps.sub_url = z;
    ref.push_back(maps);
  }
  return ref;
}
int main(int argc, char *argv[])
{
  std::vector<database_map> db_map = GetDataBase();

  for (int x = 0; x < db_map.size(); x++)
  {
    // 依次將字典讀入內存容器.
    database_map maps = db_map[x];
    std::vector<std::string> container = maps.container;
    std::vector<std::string> hash = maps.hash;
    std::vector<std::string> sub_url = maps.sub_url;

    // 必須保證記錄數完全一致
    if (container.size() != 0 && hash.size() != 0 && sub_url.size() != 0)
    {
      for (int x = 0; x < container.size(); x++)
      {
        std::cout << "容器類型: " << container[x] << std::endl;
        std::cout << "指紋: " << hash[x] << std::endl;
        std::cout << "根路徑: " << sub_url[x] << std::endl;
        std::cout << std::endl;
      }
    }
  }
  std::system("pause");
  return 0;
}

運行后則可以實現正常的json文檔解析,如下圖;

最后增加循環對比流程,這里我們以百度為例測試一下提取字段是否可以被解析。

#define CURL_STATICLIB
#define BUILDING_LIBCURL
#include <iostream>
#include <string>
#include "curl/curl.h"

#include <boost/format.hpp>
#include <boost/property_tree/ptree.hpp>
#include <boost/property_tree/json_parser.hpp>

#include <boost/crc.hpp>
#include <boost/uuid/detail/md5.hpp>
#include <boost/algorithm/hex.hpp>

#pragma comment (lib,"libcurl_a.lib")
#pragma comment (lib,"wldap32.lib")
#pragma comment (lib,"ws2_32.lib")
#pragma comment (lib,"Crypt32.lib")

using namespace std;
using namespace boost;
using namespace boost::property_tree;

// 定義映射字段
typedef struct
{
  std::vector<std::string> container;
  std::vector<std::string> hash;
  std::vector<std::string> sub_url;
}database_map;

// 存儲回調函數
size_t WriteCallback(char *contents, size_t size, size_t nmemb, void *userp)
{
  ((std::string*)userp)->append((char*)contents, size * nmemb);
  return size * nmemb;
}
// 屏蔽輸出
static size_t not_output(char *d, size_t n, size_t l, void *p){ return 0; }

// 獲取數據并放入string中.
std::string GetUrlPageOfString(std::string url)
{
  std::string read_buffer;
  CURL *curl;

  curl_global_init(CURL_GLOBAL_ALL);
  curl = curl_easy_init();
  if (curl)
  {
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, 0L); // 忽略證書檢查
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_FOLLOWLOCATION, 1);  // 重定向

    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url);           // URL路徑
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_MAXREDIRS, 1);      // 查找次數,防止查找太深
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_CONNECTTIMEOUT, 3); // 連接超時
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_TIMEOUT, 3);        // 接收數據時超時設置

    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteCallback);
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &read_buffer);

    curl_easy_perform(curl);
    curl_easy_cleanup(curl);

    return read_buffer;
  }
  return "None";
}

// 獲取狀態碼
long GetStatus(std::string url)
{
  CURLcode return_code;
  long retcode = 0;
  return_code = curl_global_init(CURL_GLOBAL_WIN32);
  if (CURLE_OK != return_code)
    return 0;

  CURL *easy_handle = curl_easy_init();
  if (NULL != easy_handle)
  {
    curl_easy_setopt(easy_handle, CURLOPT_URL, url);                   // 請求的網站
    curl_easy_setopt(easy_handle, CURLOPT_WRITEFUNCTION, not_output);   // 設置回調函數,屏蔽輸出
    return_code = curl_easy_perform(easy_handle);                       // 執行CURL

    return_code = curl_easy_getinfo(easy_handle, CURLINFO_RESPONSE_CODE, &retcode);
    if ((CURLE_OK == return_code) && retcode)
    {
      return retcode;
    }
  }
  curl_easy_cleanup(easy_handle);
  curl_global_cleanup();
  return retcode;
}

// 應用于md5
std::string GetMd5(const char  * const buffer, size_t buffer_size)
{
  if (buffer == nullptr)
    return false;

  std::string str_md5;
  boost::uuids::detail::md5 boost_md5;
  boost_md5.process_bytes(buffer, buffer_size);
  boost::uuids::detail::md5::digest_type digest;
  boost_md5.get_digest(digest);
  const auto char_digest = reinterpret_cast<const char*>(&digest);
  str_md5.clear();
  boost::algorithm::hex(char_digest, char_digest + sizeof(boost::uuids::detail::md5::digest_type), std::back_inserter(str_md5));
  return str_md5;
}

// 獲取文本中的JSON,放入自定義database_map
std::vector<database_map> GetDataBase()
{
  std::vector<database_map> ref;

  boost::property_tree::ptree ptr;
  boost::property_tree::read_json("database.json", ptr);

  if (ptr.count("data_base") == 1)
  {
    boost::property_tree::ptree p1, p2;

    p1 = ptr.get_child("data_base");

    // 定義映射類型
    std::vector<std::string> x, y, z;
    database_map maps;

    for (ptree::iterator it = p1.begin(); it != p1.end(); ++it)
    {
      // 讀取出json中的數據
      p2 = it->second;
      std::string container = p2.get<std::string>("container");
      std::string hash = p2.get<std::string>("hash");
      std::string sub_url = p2.get<std::string>("sub_url");

      // 臨時存儲數據
      x.push_back(container);
      y.push_back(hash);
      z.push_back(sub_url);
    }
    // 打包結構壓入ref中
    maps.container = x;
    maps.hash = y;
    maps.sub_url = z;
    ref.push_back(maps);
  }
  return ref;
}

int main(int argc, char *argv[])
{
  std::vector<database_map> db_map = GetDataBase();

  for (int x = 0; x < db_map.size(); x++)
  {
    // 依次將字典讀入內存容器.
    database_map maps = db_map[x];
    std::vector<std::string> container = maps.container;
    std::vector<std::string> hash = maps.hash;
    std::vector<std::string> sub_url = maps.sub_url;

    // 必須保證記錄數完全一致
    if (container.size() != 0 && hash.size() != 0 && sub_url.size() != 0)
    {
      for (int x = 0; x < container.size(); x++)
      {
        // 開始編寫掃描函數
        // 1.拼接字符串
        std::string ur = "https://www.baidu.com";
        
        std::string this_url = boost::str(boost::format("%s%s") %ur %sub_url[x]);

        // 2.判斷頁面是否存在
        long ref_status = GetStatus(this_url);
        if (ref_status != 0 && ref_status == 200)
        {
          // 3.讀入頁面字符串,判斷是否成功
          std::string read_page = GetUrlPageOfString(this_url);
          if (read_page != "None")
          {
            std::string check_md5 = GetMd5(read_page.c_str(),read_page.length());
            std::cout << "[+] 頁面MD5: " << check_md5 << std::endl;
            std::cout << "[+] 數據庫: " << hash[x] << std::endl;
            
            // 4.比對MD5值是否相同
            if (check_md5 == std::string(hash[x]))
            {
              std::cout << "[*] 診斷框架為: " << container[x] << std::endl;
              break;
            }
          }
        }
      }
    }
  }
  std::system("pause");
  return 0;
}

如下圖所示,說明對比通過,接著就可以增加命令行參數并使用了。

完整代碼總結

C++指紋識別助手程序,它使用了libcurl庫進行HTTP請求,通過比對頁面的MD5值與預先存儲在數據庫中的MD5值,從而識別目標網站所使用的容器框架。

通過參數-u用于識別一個網站是什么框架,使用-g則是獲取當前頁面指紋特征,如下圖;

#define CURL_STATICLIB
#define BUILDING_LIBCURL
#include <iostream>
#include <string>
#include "curl/curl.h"

#include <boost/format.hpp>
#include <boost/property_tree/ptree.hpp>
#include <boost/property_tree/json_parser.hpp>

#include <boost/crc.hpp>
#include <boost/uuid/detail/md5.hpp>
#include <boost/algorithm/hex.hpp>

#include <boost/program_options.hpp>

#pragma comment (lib,"libcurl_a.lib")
#pragma comment (lib,"wldap32.lib")
#pragma comment (lib,"ws2_32.lib")
#pragma comment (lib,"Crypt32.lib")

using namespace std;
using namespace boost;
using namespace boost::property_tree;
namespace opt = boost::program_options;

// 定義映射字段
typedef struct
{
  std::vector<std::string> container;
  std::vector<std::string> hash;
  std::vector<std::string> sub_url;
}database_map;

void ShowOpt()
{
  fprintf(stderr,
    "#                       #                          #       \n"
    "#                       #                          #       \n"
    "#     #    #    #####   ######    ######   # ###   #   ##  \n"
    "#     #    #   #        #     #  #     #   ##      #  #    \n"
    "#     #    #    ####    #     #  #     #   #       ###     \n"
    "#      #####        #   #     #  #    ##   #       #  #    \n"
    "######     #   #####    #     #   #### #   #       #   ##  \n\n"
    );
}

// 存儲回調函數
size_t WriteCallback(char *contents, size_t size, size_t nmemb, void *userp)
{
  ((std::string*)userp)->append((char*)contents, size * nmemb);
  return size * nmemb;
}
// 屏蔽輸出
static size_t not_output(char *d, size_t n, size_t l, void *p){ return 0; }

// 獲取數據并放入string中.
std::string GetUrlPageOfString(std::string url)
{
  std::string read_buffer;
  CURL *curl;

  curl_global_init(CURL_GLOBAL_ALL);
  curl = curl_easy_init();
  if (curl)
  {
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, 0L); // 忽略證書檢查
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_FOLLOWLOCATION, 1);  // 重定向

    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url);           // URL路徑
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_MAXREDIRS, 1);      // 查找次數,防止查找太深
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_CONNECTTIMEOUT, 3); // 連接超時
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_TIMEOUT, 3);        // 接收數據時超時設置

    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteCallback);
    curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &read_buffer);

    curl_easy_perform(curl);
    curl_easy_cleanup(curl);

    return read_buffer;
  }
  return "None";
}

// 獲取狀態碼
long GetStatus(std::string url)
{
  CURLcode return_code;
  long retcode = 0;
  return_code = curl_global_init(CURL_GLOBAL_WIN32);
  if (CURLE_OK != return_code)
    return 0;

  CURL *easy_handle = curl_easy_init();
  if (NULL != easy_handle)
  {
    curl_easy_setopt(easy_handle, CURLOPT_URL, url);                   // 請求的網站
    curl_easy_setopt(easy_handle, CURLOPT_WRITEFUNCTION, not_output);   // 設置回調函數,屏蔽輸出
    return_code = curl_easy_perform(easy_handle);                       // 執行CURL

    return_code = curl_easy_getinfo(easy_handle, CURLINFO_RESPONSE_CODE, &retcode);
    if ((CURLE_OK == return_code) && retcode)
    {
      return retcode;
    }
  }
  curl_easy_cleanup(easy_handle);
  curl_global_cleanup();
  return retcode;
}

// 應用于md5
std::string GetMd5(const char  * const buffer, size_t buffer_size)
{
  if (buffer == nullptr)
    return false;

  std::string str_md5;
  boost::uuids::detail::md5 boost_md5;
  boost_md5.process_bytes(buffer, buffer_size);
  boost::uuids::detail::md5::digest_type digest;
  boost_md5.get_digest(digest);
  const auto char_digest = reinterpret_cast<const char*>(&digest);
  str_md5.clear();
  boost::algorithm::hex(char_digest, char_digest + sizeof(boost::uuids::detail::md5::digest_type), std::back_inserter(str_md5));
  return str_md5;
}

// 獲取文本中的JSON,放入自定義database_map
std::vector<database_map> GetDataBase()
{
  std::vector<database_map> ref;

  boost::property_tree::ptree ptr;
  boost::property_tree::read_json("database.json", ptr);

  if (ptr.count("data_base") == 1)
  {
    boost::property_tree::ptree p1, p2;

    p1 = ptr.get_child("data_base");

    // 定義映射類型
    std::vector<std::string> x, y, z;
    database_map maps;

    for (ptree::iterator it = p1.begin(); it != p1.end(); ++it)
    {
      // 讀取出json中的數據
      p2 = it->second;
      std::string container = p2.get<std::string>("container");
      std::string hash = p2.get<std::string>("hash");
      std::string sub_url = p2.get<std::string>("sub_url");

      // 臨時存儲數據
      x.push_back(container);
      y.push_back(hash);
      z.push_back(sub_url);
    }
    // 打包結構壓入ref中
    maps.container = x;
    maps.hash = y;
    maps.sub_url = z;
    ref.push_back(maps);
  }
  return ref;
}

// 掃描判斷容器類型
void ScanPage(std::string urls)
{
  std::vector<database_map> db_map = GetDataBase();

  for (int x = 0; x < db_map.size(); x++)
  {
    // 依次將字典讀入內存容器.
    database_map maps = db_map[x];
    std::vector<std::string> container = maps.container;
    std::vector<std::string> hash = maps.hash;
    std::vector<std::string> sub_url = maps.sub_url;

    // 必須保證記錄數完全一致
    if (container.size() != 0 && hash.size() != 0 && sub_url.size() != 0)
    {
      for (int x = 0; x < container.size(); x++)
      {
        // 1.拼接字符串
        std::string this_url = boost::str(boost::format("%s%s") % urls %sub_url[x]);

        // 2.判斷頁面是否存在
        long ref_status = GetStatus(this_url);
        if (ref_status != 0 && ref_status == 200)
        {
          // 3.讀入頁面字符串,判斷是否成功
          std::string read_page = GetUrlPageOfString(this_url);
          if (read_page != "None")
          {
            std::string check_md5 = GetMd5(read_page.c_str(), read_page.length());
            std::cout << "[+] 頁面MD5: " << check_md5 << std::endl;
            std::cout << "[+] 數據庫: " << hash[x] << std::endl;

            // 4.比對MD5值是否相同
            if (check_md5 == std::string(hash[x]))
            {
              std::cout << "[*] 診斷框架為: " << container[x] << std::endl;
              break;
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

int main(int argc, char *argv[])
{
  opt::options_description des_cmd("\n Usage: 容器識別助手 \n\n Options");
  des_cmd.add_options()
    ("url,u", opt::value<std::string>(), "指定目標URL地址")
    ("get,g", opt::value<std::string>(), "提取頁面指紋")
    ("help,h", "幫助菜單");

  opt::variables_map virtual_map;
  try
  {
    opt::store(opt::parse_command_line(argc, argv, des_cmd), virtual_map);
  }
  catch (...){ return 0; }

  // 定義消息
  opt::notify(virtual_map);

  // 無參數直接返回
  if (virtual_map.empty())
  {
    ShowOpt();
    return 0;
  }
  // 幫助菜單
  else if (virtual_map.count("help") || virtual_map.count("h"))
  {
    ShowOpt();
    std::cout << des_cmd << std::endl;
    return 0;
  }
  else if (virtual_map.count("url"))
  {
    std::string address = virtual_map["url"].as<std::string>();
    ScanPage(address);
  }
  else if (virtual_map.count("get"))
  {
    std::string address = virtual_map["get"].as<std::string>();
    std::string read_page = GetUrlPageOfString(address);
    std::cout << "[+] 提取指紋: " << GetMd5(read_page.c_str(), read_page.length()) << std::endl;
  }
  else
  {
    std::cout << "參數錯誤" << std::endl;
  }
  return 0;

  std::system("pause");
  return 0;
}

總結

以上是生活随笔為你收集整理的C++ LibCurl实现Web指纹识别的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。

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