搭建完了beef就想简答的抓下包分析下

这是第一个包,追踪它

返回demo页面,并发现其中的脚本

window.location.protocol表示协议http, window.location.host代表主机加端口号,红线的意思是调用http://主机:3000/hook.js

继续跟踪数据流,发现浏览器get请求了hook.js

继续跟踪数据流

返回hook.js

这里是hook.js的代码

内容挺多的。。。看不懂

接着跟踪数据包,发现请求了提交了参数

到hook.js 里搜索dh,找到他的功能

/*!
* @literal object: beef.net
*
* Provides basic networking functions, 提供基础的网络功能
* like beef.net.request and beef.net.forgeRequest, 像beef.net.request和beef.net.forgetRequest
* used by BeEF command modules and the Requester extension, 被beef命令模块和扩展请求使用
* as well as beef.net.send which is used to return commands 返回命令
* to BeEF server-side components. beef的服务器端组件
*
* Also, it contains the core methods used by the XHR-polling
* mechanism (flush, queue)
*/
beef.net = { host: "192.168.170.132",
port: "3000",
hook: "/hook.js",
httpproto: "http",
handler: '/dh',
chop: 500,
pad: 30, //this is the amount of padding for extra params such as pc, pid and sid
sid_count: 0,
cmd_queue: [],

继续跟踪,

在hook.js 里搜索BEEFHOOK

/*!
* @literal object: beef.session
*
* Provides basic session functions. 提供基础的session功能
*/
beef.session = { hook_session_id_length: 80,
hook_session_id_chars: "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789",
ec: new evercookie(),
beefhook: "BEEFHOOK", /**
* Gets a string which will be used to identify the hooked browser session
*
* @example: var hook_session_id = beef.session.get_hook_session_id();
*/
get_hook_session_id: function() {
// check if the browser is already known to the framework
var id = this.ec.evercookie_cookie(beef.session.beefhook);
if (typeof id == 'undefined') {
var id = this.ec.evercookie_userdata(beef.session.beefhook);
}
if (typeof id == 'undefined') {
var id = this.ec.evercookie_window(beef.session.beefhook);
} // if the browser is not known create a hook session id and set it
if ((typeof id == 'undefined') || (id == null)) {
id = this.gen_hook_session_id();
this.set_hook_session_id(id);
} // return the hooked browser session identifier
return id;
},

之后的包就是在不断请求重复后两个

随便玩一个功能

效果:

查看数据包

在某次请求hook.js后发生变化

相应的包

可以看到我填写的攻击参数

beef抓包简析的更多相关文章

  1. Nutch学习笔记二——抓取过程简析

    在上篇学习笔记中http://www.cnblogs.com/huligong1234/p/3464371.html 主要记录Nutch安装及简单运行的过程. 笔记中 通过配置抓取地址http://b ...

  2. JDK框架简析--java.lang包中的基础类库、基础数据类型

    题记 JDK.Java Development Kit. 我们必须先认识到,JDK不过,不过一套Java基础类库而已,是Sun公司开发的基础类库,仅此而已,JDK本身和我们自行书写总结的类库,从技术含 ...

  3. 简析 Golang IO 包

    简析 Golang IO 包 io 包提供了 I/O 原语(primitives)的基本接口.io 包中定义了四个最基本接口 Reader.Writer.Closer.Seeker 用于表示二进制流的 ...

  4. 【电子取证:抓包篇】Fiddler 抓包配置与数据分析(简)

    Fiddler 抓包配置与分析(简) 简单介绍了Fiddler抓包常用到的基础知识,看完可以大概明白怎么分析抓包数据 ---[suy999]   Fiddler 抓包工具,可以将网络传输发送与接受的数 ...

  5. Charles抓包https

    Charles抓包https 灰灰是只小贱狗 2018.05.08 10:46 字数 762 阅读 7800评论 3喜欢 3 抓取HTTPS请求包,对数据进行排查检验 1.安装Charles 2.电脑 ...

  6. 基于IdentityServer4的OIDC实现单点登录(SSO)原理简析

    写着前面 IdentityServer4的学习断断续续,兜兜转转,走了不少弯路,也花了不少时间.可能是因为没有阅读源码,也没有特别系统的学习资料,相关文章很多园子里的大佬都有涉及,有系列文章,比如: ...

  7. wireshark抓包工具简介以及tcp三次握手的一些含义

    wireshark是非常流行的网络封包分析软件,功能十分强大.可以截取各种网络封包,显示网络封包的详细信息.使用wireshark的人必须了解网络协议,否则就看不懂wireshark了.为了安全考虑, ...

  8. winpcap抓包原理

    winpcap抓包原理 WinPcap 是由伯克利分组捕获库派生而来的分组捕获库,它是在Windows 操作平台上来实现对底层包的截取过滤.WinPcap 是 BPF 模型和 Libpcap 函数库在 ...

  9. RecycleView + CardView 控件简析

    今天使用了V7包加入的RecycleView 和 CardView,写篇简析. 先上效果图: 原理图: 这是RecycleView的工作原理: 1.LayoutManager用来处理RecycleVi ...

随机推荐

  1. FDDB人脸检测数据集 生成ROC曲线

    看了好多博客,踩了很多坑,终于把FDDB数据集的ROC曲线绘制出来了.记录一下. 环境:ubuntu18.04 1.数据集准备 去FDDB官网:http://vis-www.cs.umass.edu/ ...

  2. win10下使用命令行安装配置appium环境

    安装列表 安卓sdk目录,即ANDROID_HOME设置 关于sdk的安装配置此处略,参考之前文章<Appium+Java(一) Windows环境搭建篇> node运行环境 appium ...

  3. C# 获取两点(经纬度表示)间的距离

    #region 获取两点(经纬度表示)间的距离 /// <summary> /// 获取两点(经纬度表示)间的距离 /// </summary> /// <param n ...

  4. 自动识别PC端、移动端,并跳转

    PC端和移动端代码是分开的,各有一套代码的情况下: 在PC端的HTML文件head标签中间添加一段自动识别移动端的JavaScript代码: <script type="text/ja ...

  5. echarts常用功能封装|抽象为mixin

    目前已解锁以下功能: [x] 初始化echarts(initChart) [x] 获取echarts参数配置(getOption) [x] 生成echarts图表(setOption) [x] 监听r ...

  6. B树摘要

    BTree 以下内容是根据<算法导论>摘要而来,由于国内书籍对B树的定义是以阶来定义,而<算法导论>中使用的是最小度来定义,并且节点中关键字个数也不相同,在翻看网上博客时,产生 ...

  7. K近邻算法:机器学习萌新必学算法

    摘要:K近邻(k-NearestNeighbor,K-NN)算法是一个有监督的机器学习算法,也被称为K-NN算法,由Cover和Hart于1968年提出,可以用于解决分类问题和回归问题. 1. 为什么 ...

  8. printk 流程分析

    1. 概述 printk 用于在终端上打印内核想要输出的信息,平常我们较多使用的打印函数是 printf,两者名字虽然只有最后一个字母不同,且都是为了在终端上显示信息,但是它们的应用场景并不相同.pr ...

  9. pytorch 图像分类数据集(Fashion-MNIST)

    import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot ...

  10. Photoshop CC 习惯设置

    安装后,一般设置: 1.编辑--首选项--常规 2.一般更改内容为: 性能 内存使用情况在50%-80%之间 暂存盘:除去C盘意外的其他盘 单位和标尺:以px为单位 其他根据喜好设定!