Главная страница » Блог » Как создавать собственные инструменты для автоматизации процессов в Bug Bounty

Как создавать собственные инструменты для автоматизации процессов в Bug Bounty

Mikhail Tarasov
14 марта, 2025

Bug Bounty — это сфера, где скорость, точность и эффективность играют ключевую роль. Успешные исследователи безопасности часто выделяются не только своими знаниями, но и умением автоматизировать рутинные задачи. Создание собственных инструментов позволяет сократить время на сканирование, анализ и эксплуатацию уязвимостей, а также адаптироваться к уникальным сценариям, которые не покрываются стандартными решениями. В этой статье мы разберем, как создавать инструменты для автоматизации в Bug Bounty, и приведем примеры их реализации.

1. Анализ процессов: с чего начать

Перед созданием инструментов важно понять, какие этапы вашей работы можно автоматизировать. Типичные задачи в Bug Bounty включают:

Сбор информации (рекогносцировка).
Поиск поддоменов, открытых портов, устаревших сервисов.
Сканирование на наличие известных уязвимостей (например, SQLi, XSS, IDOR).
Анализ HTTP-трафика и выявление аномалий.
Генерация отчетов для подачи в программы Bug Bounty.

Пример : Если вы тратите много времени на сбор поддоменов, можно автоматизировать этот процесс с помощью скрипта, который объединяет перебор через DNS-запросы, анализ сертификатов (Certificate Transparency logs) и интеграцию с API сервисов вроде Censys или Shodan.

2. Выбор языка программирования

Для создания инструментов в Bug Bounty чаще всего используют:

Python : богатая экосистема библиотек (requests, BeautifulSoup, scapy), простота синтаксиса.
Go : высокая производительность, удобство для создания CLI-утилит.
Bash : скрипты для автоматизации работы с утилитами командной строки (nmap, curl).

Пример : Python подходит для быстрого прототипирования сканеров уязвимостей, а Go — для создания многопоточных инструментов, например, для массового сканирования портов.

3. Разработка инструментов: примеры и подходы

Скрипт для поиска поддоменов

import requests
import json

def find_subdomains(domain):
    url = f"https://crt.sh/?q=%.{domain}&output=json"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        data = json.loads(response.text)
        subdomains = {entry['name_value'] for entry in data}
        return subdomains
    return set()

domain = "example.com"
print(f"Поддомены для {domain}:")
for sub in find_subdomains(domain):
    print(f"- {sub}")

import requests

import json

def find_subdomains(domain):

url = f"https://crt.sh/?q=%.{domain}&output=json"

response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:

data = json.loads(response.text)

subdomains = {entry['name_value'] for entry in data}

return subdomains

return set()

domain = "example.com"

print(f"Поддомены для {domain}:")

for sub in find_subdomains(domain):

print(f"- {sub}")

Этот скрипт использует Certificate Transparency logs для сбора поддоменов. Дополнительно можно добавить проверку живости поддоменов через DNS-запросы или HTTP-пинг.

Автоматизация проверки на SQL-инъекции

import requests

def check_sqli(url):
    payloads = ["' OR 1=1--", "'; DROP TABLE users--"]
    for payload in payloads:
        test_url = f"{url}?id={payload}"
        response = requests.get(test_url)
        if "error" in response.text.lower() or response.status_code == 500:
            print(f"Потенциальная SQLi уязвимость: {test_url}")

check_sqli("https://vulnerable-site.com/page.php")

import requests

def check_sqli(url):

payloads = ["' OR 1=1--", "'; DROP TABLE users--"]

for payload in payloads:

test_url = f"{url}?id={payload}"

response = requests.get(test_url)

if "error" in response.text.lower() or response.status_code == 500:

print(f"Потенциальная SQLi уязвимость: {test_url}")

check_sqli("https://vulnerable-site.com/page.php")

Важно : Такие скрипты требуют осторожности — не используйте их на живых проектах без разрешения.

4. Интеграция с существующими инструментами

Многие задачи можно решить, комбинируя готовые инструменты (nmap, Burp Suite, sqlmap) с собственными скриптами. Например:

Используйте nmap для сканирования портов, а затем парсите результаты через Python для выявления устаревших версий сервисов.
Автоматизируйте отправку найденных уязвимостей в Jira или GitHub Issues с помощью API.

5. Тестирование и отладка

Перед использованием инструментов в реальных сценариях:

Проверьте их на тестовых средах (например, OWASP WebGoat).
Убедитесь, что скрипты не нарушают условия Bug Bounty (например, не провоцируют DoS).
Добавьте обработку ошибок и логирование для диагностики проблем.

6. Совершенствование и масштабирование

Модульность : Разделяйте код на функции и классы, чтобы его можно было переиспользовать.
Документация : Описывайте, как работает инструмент и какие аргументы принимает.
Сообщество : Публикуйте свои инструменты на GitHub — это поможет получить фидбек и улучшить их.

7. Советы по эффективной автоматизации

Фокусируйтесь на повторяющихся задачах : Например, автоматизируйте генерацию отчетов или проверку типовых уязвимостей.
Используйте параллелизм : Ускорьте сканирование с помощью многопоточности (в Python — библиотека concurrent.futures).
Обновляйте инструменты : Уязвимости и методы защиты меняются, поэтому регулярно актуализируйте код.

Создание собственных инструментов для Bug Bounty — это не только способ сэкономить время, но и возможность глубже понять процессы, которые стоят за поиском уязвимостей. Начните с малого: автоматизируйте одну задачу, затем переходите к более сложным сценариям. Со временем вы построите собственную экосистему инструментов, которая выделит вас среди других участников Bug Bounty.

Помните : Автоматизация не заменяет знания. Она лишь усиливает их, позволяя сосредоточиться на творческих аспектах поиска уязвимостей.