python的ida

⑴ python渗透测试工具都有哪些

网络

Scapy, Scapy3k: 发送，嗅探，分析和伪造网络数据包。可用作交互式包处理程序或单独作为一个库

pypcap, Pcapy, pylibpcap: 几个不同 libpcap 捆绑的python库

libdnet: 低级网络路由，包括端口查看和以太网帧的转发

dpkt: 快速，轻量数据包创建和分析，面向基本的 TCP/IP 协议

Impacket: 伪造和解码网络数据包，支持高级协议如 NMB 和 SMB

pynids: libnids 封装提供网络嗅探，IP 包碎片重组，TCP 流重组和端口扫描侦查

Dirtbags py-pcap: 无需 libpcap 库支持读取 pcap 文件

flowgrep: 通过正则表达式查找数据包中的 Payloads

Knock Subdomain Scan: 通过字典枚举目标子域名

SubBrute: 快速的子域名枚举工具

Mallory: 可扩展的 TCP/UDP 中间人代理工具，可以实时修改非标准协议

Pytbull: 灵活的 IDS/IPS 测试框架（附带超过300个测试样例）

调试和逆向工程

Paimei: 逆向工程框架，包含PyDBG, PIDA , pGRAPH

Immunity Debugger: 脚本 GUI 和命令行调试器

mona.py: Immunity Debugger 中的扩展，用于代替 pvefindaddr

IDAPython: IDA pro 中的插件，集成 Python 编程语言，允许脚本在 IDA Pro 中执行

PyEMU: 全脚本实现的英特尔32位仿真器，用于恶意软件分析

pefile: 读取并处理 PE 文件

pydasm: Python 封装的libdasm

PyDbgEng: Python 封装的微软 Windows 调试引擎

uhooker: 截获 DLL 或内存中任意地址可执行文件的 API 调用

diStorm: AMD64 下的反汇编库

python-ptrace: Python 写的使用 ptrace 的调试器

vdb/vtrace: vtrace 是用 Python 实现的跨平台调试 API, vdb 是使用它的调试器

Androguard: 安卓应用程序的逆向分析工具

Capstone: 一个轻量级的多平台多架构支持的反汇编框架。支持包括ARM,ARM64,MIPS和x86/x64平台

PyBFD: GNU 二进制文件描述(BFD)库的 Python 接口

Fuzzing

Sulley: 一个模糊器开发和模糊测试的框架，由多个可扩展的构件组成的

Peach Fuzzing Platform: 可扩展的模糊测试框架(v2版本 是用 Python 语言编写的)

antiparser: 模糊测试和故障注入的 API

TAOF: (The Art of Fuzzing, 模糊的艺术)包含 ProxyFuzz, 一个中间人网络模糊测试工具

untidy: 针对 XML 模糊测试工具

Powerfuzzer: 高度自动化和可完全定制的 Web 模糊测试工具

SMUDGE: 纯 Python 实现的网络协议模糊测试

Mistress: 基于预设模式，侦测实时文件格式和侦测畸形数据中的协议

Fuzzbox: 媒体多编码器的模糊测试

Forensic Fuzzing Tools: 通过生成模糊测试用的文件，文件系统和包含模糊测试文件的文件系统，来测试取证工具的鲁棒性

Windows IPC Fuzzing Tools: 使用 Windows 进程间通信机制进行模糊测试的工具

WSBang: 基于 Web 服务自动化测试 SOAP 安全性

Construct: 用于解析和构建数据格式(二进制或文本)的库

fuzzer.py(feliam): 由 Felipe Andres Manzano 编写的简单模糊测试工具

Fusil: 用于编写模糊测试程序的 Python 库

Web

Requests: 优雅，简单，人性化的 HTTP 库

HTTPie: 人性化的类似 cURL 命令行的 HTTP 客户端

ProxMon: 处理代理日志和报告发现的问题

WSMap: 寻找 Web 服务器和发现文件

Twill: 从命令行界面浏览网页。支持自动化网络测试

Ghost.py: Python 写的 WebKit Web 客户端

Windmill: Web 测试工具帮助你轻松实现自动化调试 Web 应用

FunkLoad: Web 功能和负载测试

spynner: Python 写的 Web浏览模块支持 javascript/AJAX

python-spidermonkey: 是 Mozilla JS 引擎在 Python 上的移植，允许调用 Javascript 脚本和函数

mitmproxy: 支持 SSL 的 HTTP 代理。可以在控制台接口实时检查和编辑网络流量

pathod/pathoc: 变态的 HTTP/S 守护进程，用于测试和折磨 HTTP 客户端

⑵ IDA keypatch 不能使用的解决办法

Edit 下没有 keypatch 选项，但是 IDA\python38\Lib\site-packages 目录下明明就有 keystone_engine 及 keystone 等文件夹，同时 IDA\plugins 目录下也有 keypatch.py。

修改环境变量，添加 IDA\python38 和 IDA\python38\Scripts，运行

重启 IDA 即可。

如果没有安装 pip，按如下方式安装

另外，刚好又碰到了 Findcrypt 插件不能使用，报找不到 yara.dll 的问题，删除 IDA\python38\Lib\site-packages 下 yara 相关目录，重新安装一下即可。

⑶ 怎么证明idapython已经安装成功

操作系统win764位 1.下载IDA6.8（64位），，并安装。 2.下载python2.7（64位），并安装 3.下载idapython，https://github.com/idapython/bin，解压，解压文件idapython-1.7.2_ida6.8_py2.7_win32.zip，并进入解压后的文件夹， Copythewhole“python”directoryto%IDADIR% Copythecontentsofthe“plugins”directorytothe%IDADIR%plugins Copy“python.cfg”to%IDADIR%cfg 重启IDA

⑷ 逆向warmup1——idapython的初步使用

warmup1：
分析逻辑，可以知道judge是关键函数，但是加密了，所以要先解密judge函数：

在下方的python那里，可以进行python工具去破解，步骤如下：
s = get_bytes(0x600b00,182)
buf = ' '
for i in s:
Python> buf += chr (int(i)^0xc)

from idaapi import *
patch_bytes(0x600b00,buf)
这是python的脚本，用到get_type()和patch_type()的函数，很好用，来个完整版本的：

接着去judge的地址那里看看，发现反编译出来的东西挺奇怪的，于是进行u和p操作（有些混淆别人的感觉）进行undefine（u），再create（p），就可以破解那个judge函数了，judge里面是个异或函数，14位长度的string，脚本跑一下即可。

⑸ 让 IDA 使用 Anaconda 中的 python2 环境

因为 IDA 会使用一些 python 相关的系统环境变量，所以当你 python 环境比较复杂时(例如跟我一样环境变量中是 py3，py2 在 Anaconda 中)，就会导致 IDA 没法正常使用 python，各种乱七八糟的错误这里就不举例了，以下是我解决该问题的方法：
新建一个 bat 批处理文件，填入以下内容来设置临时环境变量：

启动 bat 即可。

⑹ python灰帽子讲的什么

内容简介

《Python灰帽子》是由知名安全机构Immunity Inc的资深黑帽Justin Seitz主笔撰写的一本关于编程语言Python如何被广泛应用于黑客与逆向工程领域的书籍。老牌黑客，同时也是Immunity Inc的创始人兼首席技术执行官（CTO）Dave Aitel为这本书担任了技术编辑一职。书中绝大部分篇幅着眼于黑客技术领域中的两大经久不衰的话题：逆向工程与漏洞挖掘，并向读者呈现了几乎每个逆向工程师或安全研究人员在日常工作中所面临的各种场景，其中包括：如何设计与构建自己的调试工具，如何自动化实现烦琐的逆向分析任务，如何设计与构建自己的fuzzing工具，如何利用fuzzing 测试来找出存在于软件产品中的安全漏洞，一些小技巧诸如钩子与注入技术的应用，以及对一些主流Python安全工具如PyDbg、 Immunity Debugger、Sulley、IDAPython、PyEmu等的深入介绍。作者借助于如今黑客社区中备受青睐的编程语言 Python引领读者构建出精悍的脚本程序来一一应对上述这些问题。出现在书中的相当一部分Python代码实例借鉴或直接来源于一些优秀的开源安全项目，诸如Pedram Amini的Paimei，由此读者可以领略到安全研究者们是如何将黑客艺术与工程技术优雅融合来解决那些棘手问题的。

相关推荐：《Python教程》

作者简介

Justin Seitz是一名Immunity公司的高级安全研究员，他在以往的工作中花费了大量的时间从事漏洞挖掘、逆向工程、编写漏洞利用以及编写Python代码的研究。

目录

第1章 搭建开发环境 1

1.1 操作系统要求 1

1.2 获取和安装Python 2.5 2

1.2.1 在Windows下安装Python 2

1.2.2 在Linux下安装Python 2

1.3 安装Eclipse和PyDev 4

1.3.1 黑客挚友：ctype库 5

1.3.2 使用动态链接库 6

1.3.3 构建C数据类型 8

1.3.4 按引用传参 9

1.3.5 定义结构体和联合体 9

第2章 调试器原理和设计 12

2.1 通用寄存器 13

2.2 栈 15

2.3 调试事件 17

2.4 断点 18

2.4.1 软断点 18

2.4.2 硬件断点 20

2.4.3 内存断点 22

第3章 构建自己的Windows调试器 24

3.1 Debugee，敢问你在何处 24

3.2 获取寄存器状态信息 33

3.2.1 线程枚举 34

3.2.2 功能整合 35

3.3 实现调试事件处理例程 39

3.4 无所不能的断点 44

3.4.1 软断点 44

3.4.2 硬件断点 49

3.4.3 内存断点 55

3.5 总结 59

第4章 PyDbg——Windows下的纯Python调试器 60

4.1 扩展断点处理例程 60

4.2 非法内存操作处理例程 63

4.3 进程快照 66

4.3.1 获取进程快照 67

4.3.2 汇总与整合 70

第5章 Immunity Debugger——两极世界的最佳选择 74

5.1 安装Immunity Debugger 74

5.2 Immunity Debugger 101 75

5.2.1 PyCommand命令 76

5.2.2 PyHooks 76

5.3 Exploit（漏洞利用程序）开发 78

5.3.1 搜寻exploit友好指令 78

5.3.2 “坏”字符过滤 80

5.3.3 绕过Windows 下的DEP机制 82

5.4 破除恶意软件中的反调试例程 87

5.4.1 IsDebuugerPresent 87

5.4.2 破除进程枚举例程 88

第6章 钩子的艺术 90

6.1 使用PyDbg部署软钩子 90

6.2 使用Immunity Debugger部署硬钩子 95

第7章 DLL注入与代码注入技术 101

7.1 创建远程线程 101

7.1.1 DLL注入 102

7.1.2 代码注入 105

7.2 遁入黑暗 108

7.2.1 文件隐藏 109

7.2.2 构建后门 110

7.2.3 使用py2exe编译Python代码 114

第8章 Fuzzing 117

8.1 几种常见的bug类型 118

8.1.1 缓冲区溢出 118

8.1.2 整数溢出 119

8.1.3 格式化串攻击 121

8.2 文件Fuzzer 122

8.3 后续改进策略 129

8.3.1 代码覆盖率 129

8.3.2 自动化静态分析 130

第9章 Sulley 131

9.1 安装Sulley 132

9.2 Sulley中的基本数据类型 132

9.2.1 字符串 133

9.2.2 分隔符 133

9.2.3 静态和随机数据类型 134

9.2.4 二进制数据 134

9.2.5 整数 134

9.2.6 块与组 135

9.3 行刺WarFTPD 136

9.3.1 FTP 101 137

9.3.2 创建FTP协议描述框架 138

9.3.3 Sulley会话 139

9.3.4 网络和进程监控 140

9.3.5 Fuzzing测试以及Sulley的Web界面 141

第10章 面向Windows驱动的Fuzzing测试技术 145

10.1 驱动通信基础 146

10.2 使用Immunity Debugger进行驱动级的Fuzzing测试 147

10.3 Driverlib——面向驱动的静态分析工具 151

10.3.1 寻找设备名称 152

10.3.2 寻找IOCTL分派例程 153

10.3.3 搜寻有效的IOCTL控制码 155

10.4 构建一个驱动Fuzzer 157

第11章 IDAPython——IDA PRO环境下的Python脚本编程 162

11.1 安装IDAPython 163

11.2 IDAPython函数 164

11.2.1 两个工具函数 164

11.2.2 段（Segment） 164

11.2.3 函数 165

11.2.4 交叉引用 166

11.2.5 调试器钩子 166

11.3 脚本实例 167

11.3.1 搜寻危险函数的交叉代码 168

11.3.2 函数覆盖检测 169

11.3.3 检测栈变量大小 171

第12章 PYEmu——脚本驱动式仿真器 174

12.1 安装PyEmu 174

12.2 PyEmu概览 175

12.2.1 PyCPU 175

12.2.2 PyMemory 176

12.2.3 PyEmu 176

12.2.4 指令执行 176

12.2.5 内存修改器与寄存器修改器 177

12.2.6 处理例程（Handler） 177

12.3 IDAPyEmu 182

12.3.1 函数仿真 184

12.3.2 PEPyEmu 187

12.3.3 可执行文件加壳器 188

12.3.4 UPX加壳器 188

12.3.5 利用PEPyEmu脱UPX壳 189

⑺ 如何使用python根据接口文档进行接口测试

1，关于requests
requests是python的一个http客户端库，设计的非常简单，专门为简化http测试写的。
2，开发环境
mac下面搭建开发环境非常方便。
sudo easy_install pip
sudo pip install requests

测试下：python命令行
import requests
>>> r = requests.get('', auth=('user', 'pass'))
>>> r.status_code
200
>>> r.headers['content-type']
'application/json; charset=utf8'
>>> r.encoding
'utf-8'
>>> r.text
u'{type:User...'
>>> r.json()
{u'private_gists': 419, u'total_private_repos': 77, ...}

开发工具，之前使用sublime，发现运行报错，不识别table字符。
IndentationError: unindent does not match any outer indentation level

非常抓狂的错误，根本找不到代码哪里有问题了。甚至开始怀疑人生了。
python的这个空格区分代码真的非常让人抓狂。开始怀念有大括号，分号的语言了。
彻底解决办法，直接换个IDE工具。使用牛刀，IDA开发。

直接下载社区版本即可，因为就是写个脚本啥的，没有用到太复杂的框架。

果然效果非常好，直接格式下代码，和java的一样好使，可以运行可以debug。右键直接运行成功。
3，测试接口
没有啥太复杂的，直接使用requests框架即可。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

################

import requests

#测试网络
def _func(url):
headers = {}
params = {}
req = requests.post(url, headers=headers, params=params)
print(req.text)
if __name__ == '__main__':
url =
_func(url)

4，总结
测试非常重要，尤其是对外的接口出现的漏洞，需要花时间去仔细测试，同时要仔细分析代码。
安全是挺重要的事情，要花时间去琢磨。
python学习还是非常容易学习的，一个小时就能把语法学会。
同时渗透测试，安全扫描的好多工具也是python写的。PyCharm CE版本的开发工具足够强大，能够帮你快速学习python。
如果想快速做点界面的开发，wxPython是非常不错的选择。

⑻ idc和ida python的区别

idc 脚本 是ida 自带，相对简陋
idapython 是插件实现脚本功能，因为用python，更全面强大

⑼ 使用python语言如何保密源代码以防止逆向工程

大家都很忙，谁有时间看你的的烂代码！

如果真的怕泄露，别用python.

我以前做过这类事情，而且当时更严格，需要打包部署到客户的服务只在有效期内有效，超过有效期必须更新证书才行。

Python代码用任何方法都没法保证保密性，这个时候你可以考虑用一个工具“nuitka”，这个工具会把你的python源代码映射为c++然后编译为二进制，因此对方是无论如何得不到你的源代码的。

代价就是nuitka这个工具并不完美，有一些限制并不能100%完美的转换所有python代码。

1.用Cython编译python成 Windows的pyd文件或Linux的so文件，二进制文件相对安全性较高。

2.用源码混淆器把代码搞的又臭又长。。。混淆完了再用Cython编译为二进制。。。这样静态反编译逆向难度也不小。

3.同其他语言程序一样，可以对调试状态进行检测，当处于调试状态时退出程序或进入混乱代码耗费逆向工程人员心神。

4.分享一个跨平台反调试手段，检测函数运行时间，加断点会导致函数运行时间变长，也可感知正在被调试。

Python是提倡开源的，既然选择Python还是拥抱开源才好~ 都开源还担心逆向工程嘛

没有不能逆的软件。

只要汇编语言过关，逆向工程都是可以实现的，不要有其它想法。

你唯一可以做的，就是不让别人用python读取源代码而已。那样实现起来比较简单。

python 适合开发服务器程序，或者自己科研使用的程序，如果是 作为用户程序，安装到 pc 或手机上，还是 其它 c++ 或java 比较合适

1）可以把需要保护的部分用c语言实现，从而编译成so等文件，这样逆向的成本会比较高，可以防止直接打开python文件看到代码逻辑。

2）so文件通过ida等工具也是可以反汇编的，可以通过对c语言进行代码混淆，花指令等操作，提高通过ida等反汇编工具的分析难度。

3）不存在绝对无法逆向的技术手段，因此只能是看具体需求，选择具体的防逆向的技术手段。

有工具类似py2exe转成可执行程序，隐藏全部源代码，虽然bytecode还是可以反编译，但是难度大多了

1. 最稳的就是你改cpython加载代码的过程，改zip包读取最稳。

2. 借助一些加密工具在编译pyc之前进行一定的混淆，可以防君子，自我安慰一下。

商用一般都是用第一种办法，小打小闹用第二种。

可以考虑使用pymod工具，使用pymod pack 将模块加密打包，发布的时候一个模块就一个文件。

先睹为快，看看一个项目发布的时候，只有几个文件，

main.py 项目程序入口

setting.py 项目配置

apps 项目模块

plusins 项目插件目录

创建项目 pymod create demo1

cd demo1

创建模块 pymod add mod1

启动pycharm 开始编写功能模块

一个模块默认由三个文件组成

__init__.py 、 handlers.py 、param_schemas.py

业务逻辑主要在handlers.py中编写

__init__.py

from pymod.blueprint import Blueprint api = Blueprint("/mod1") from .handlers import *

param_schemas.py

schema_sfz = { "type": "object", "required": ["sfz", "nl"], "properties": { "sfz": { "type": "string", "minLength": 18, "maxLength": 18, "description": "身份证明号码" }, "nl": { "type": "integer", "minimum": 0, "maximum": 150, "description": "年龄" } } }

handlers.py

from . import api from pymod.ext import RequestHandler, params_validate,TrueResponse,FalseResponse from .param_schemas import schema_sfz from pymod.plugins import sfz_check @api.add_route('/hello') class Hello(RequestHandler): def get(self): self.write('Hello World') @params_validate(schema_sfz) def post(self): sfz = self.get_json_arg("sfz") nl =self.get_json_arg("nl") # self.write(TrueResponse(sfz=sfz, nl=nl)) if sfz_check.check_sfzmhm(sfz): self.write(TrueResponse(hint="身份证明号码验证通过")) else: self.write(FalseResponse(hint="身份证明号码验证失败"))

三、项目部署

程序调试 修改setting.py

# 开发模式下 运行的模块名称必须填写

moles = ["mod1"] moles_config ={ "mod1": { "deny_ip": "", "allow_ip": "*" } }

启动程序 python main.py

调试没有问题，进入发布模式

在项目目录下

pymod pack mod1

在target目录下生成mod1.mod文件，将其复制到apps目录中

修改setting.py

# 开发模式下 运行的模块名称必须填写

moles = []

再次运行 python main.py 测试

一切OK，系统就可以发布了。

说不能保密的，是没有研究过python的机制的。我做个一个项目，所有源代码自定义加密，运行时解密。