AI目录扫描分析工具开发教学文档

1. 工具概述

本教学文档基于奇安信攻防社区分享的AI目录扫描分析工具开发经验，该工具结合了传统目录扫描工具dirsearch与AI分析能力，实现了更智能化的Web目录扫描功能。

2. 开发环境准备

2.1 基础环境

• 操作系统: Linux/Windows/MacOS均可
• Python环境: Python 3.6+
• Go语言环境: Go 1.16+
• dirsearch工具: 需要预先下载并配置

2.2 依赖安装

# Python依赖
pip install requests numpy pandas

# Go依赖
go get github.com/spf13/cobra
go get github.com/common-nighthawk/go-figure

3. 核心功能实现

3.1 目录扫描模块

// 构建扫描命令
baseCmd := []string{
    "python3", // 注意这里使用python3而非python
    "./dirsearch/dirsearch.py",
    "-u", target,
    "-e", extensions,
    "-w", wordlist,
    "-t", strconv.Itoa(threads),
    "--random-agent",
    "--full-url",
    "-o", outputFile,
}

关键点:

• 必须使用python3而非python命令
• 参数说明:
  • -u: 目标URL
  • -e: 文件扩展名(如php,asp等)
  • -w: 字典文件路径
  • -t: 线程数
  • --random-agent: 使用随机User-Agent
  • --full-url: 输出完整URL
  • -o: 输出文件路径

3.2 AI分析模块

def analyze_scan_results(results):
    """
    分析扫描结果并给出风险评估
    """
    # 1. 结果预处理
    df = preprocess_results(results)
    
    # 2. 特征提取
    features = extract_features(df)
    
    # 3. 风险评估
    risk_scores = calculate_risk(features)
    
    # 4. 生成报告
    generate_report(df, risk_scores)

4. 工具架构设计

4.1 整体架构

├── main.go            # 主入口
├── cmd/               # 命令行模块
│   ├── scan.go        # 扫描命令
│   └── analyze.go     # 分析命令
├── pkg/
│   ├── scanner/       # 扫描器封装
│   └── analyzer/      # 分析器封装
└── dirsearch/         # dirsearch目录

4.2 关键组件交互

1. 用户通过CLI发起扫描请求
2. 主程序调用dirsearch进行扫描
3. 扫描结果传递给AI分析模块
4. AI模块生成风险评估报告
5. 结果返回给用户

5. 开发注意事项

5.1 常见问题解决

1. Python版本问题:

   • 确保使用python3命令
   • 检查系统PATH配置

2. dirsearch路径问题:

   • 确保dirsearch目录位于正确位置
   • 检查文件权限

3. 并发控制:

   • 合理设置线程数
   • 添加延迟防止被封禁

5.2 性能优化建议

• 使用缓存机制存储历史扫描结果
• 实现断点续扫功能
• 对大型字典文件进行分块处理

6. 扩展功能开发

6.1 自定义字典生成

def generate_custom_wordlist(domain):
    """
    基于目标域名生成定制化字典
    """
    # 1. 提取域名特征
    keywords = extract_domain_keywords(domain)
    
    # 2. 组合常见路径
    common_paths = load_common_paths()
    
    # 3. 生成变体
    variants = generate_variants(keywords)
    
    # 4. 保存字典
    save_wordlist(common_paths + variants)

6.2 智能结果过滤

func filterResults(results []ScanResult) []ScanResult {
    // 1. 去除重复结果
    // 2. 过滤低风险条目
    // 3. 按风险等级排序
    // 4. 返回过滤后结果
}

7. 安全注意事项

1. 法律合规:

   • 仅对授权目标进行扫描
   • 获取书面授权证明

2. 扫描防护:

   • 添加速率限制
   • 实现自动封禁检测
   • 支持代理配置

3. 数据安全:

   • 加密存储敏感扫描结果
   • 实现结果访问控制

8. 完整示例代码

8.1 Go主程序片段

package main

import (
    "fmt"
    "os/exec"
)

func main() {
    target := "http://example.com"
    cmd := exec.Command("python3", "./dirsearch/dirsearch.py", "-u", target)
    output, err := cmd.CombinedOutput()
    if err != nil {
        fmt.Printf("扫描失败: %v\n", err)
        return
    }
    fmt.Println(string(output))
}

8.2 Python分析模块片段

import pandas as pd

def analyze_response_codes(df):
    """
    分析HTTP状态码分布
    """
    code_dist = df['status_code'].value_counts()
    risk_codes = [403, 401, 500]
    
    for code in risk_codes:
        if code in code_dist:
            print(f"发现风险状态码 {code}: {code_dist[code]} 次")

9. 总结

本教学文档详细介绍了基于MCP开发AI目录扫描分析工具的关键技术点，包括：

1. dirsearch工具的正确调用方式
2. Go与Python的混合编程技巧
3. 扫描结果AI分析方法
4. 工具架构设计思路
5. 常见问题解决方案

通过本工具，安全研究人员可以更高效地进行Web目录扫描和风险评估，提升安全检测的智能化水平。