Фаззинг — один из ключевых методов поиска уязвимостей и скрытых ресурсов на веб-серверах. Однако классический подход, использующий статические словари, часто неэффективен: он генерирует огромное количество бесполезных запросов и при этом может пропускать специфичные для целевого приложения директории и файлы. В данной статье рассматриваются методы оптимизации этого процесса с использованием краулинга, детектирования технологий и больших языковых моделей (LLM). Мы покажем, как комбинация этих методов позволяет значительно расширить охват поиска при одновременном сокращении количества запросов к серверу, делая процесс анализа более целенаправленным и эффективным.
Привет, сисадмины и блу-тимы! 👋