DeepExploit工具（后渗透自动化工框架）调研

Deep Exploit是一款可与Metasploit链接使用，且结合机器学习的全自动渗透测试工具。

0x00 安装

安装步骤

根据官方安装手册：https://github.com/13o-bbr-bbq/machine_learning_security/wiki/Installation

安装Kali
命令执行git clone https://github.com/13o-bbr-bbq/machine_learning_security.git
命令执行安装python3的pipapt-get install python3-pip
切换到DeepExploit目录下运行pip3 install -r requirements.txt
编辑config.ini，修改其中的server_host为本机IP(ifconfig查看一下～)
编辑proxychains.conf，修改监听IP和端口（要求和DeepExploit目录下config.ini的proxy_host、proxy_port对应）
初始化Metasploit DB，命令执行msfdb init
启动Metasploit，命令执行msfconsole

启动Metasploit RPC服务，命令执行

msf > load msgrpc ServerHost=172.16.108.139 ServerPort=55553 User=test Pass=test1234
[*] MSGRPC Service:  172.16.108.139:55553 
[*] MSGRPC Username: test
[*] MSGRPC Password: test1234
[*] Successfully loaded plugin: msgrpc

安装的坑记录

安装Scrapy库时报Twisted错误

Python.h: No such file or directory

解决方法：运行命令sudo apt install python3.6-dev安装python3.6-dev
运行DeepExploit报错

ImportError: numpy.core.multiarray failed to import

解决方法：输入python3进入交互界面->import numpy->print(numpy.__path__)->获得numpy的安装路径退出交互界面，运行sudo rm -r 安装路径删除numpy，然后运行sudo apt install python3-numpy
运行时会报错

/usr/lib/python3/dist-packages/requests/init.py:80: RequestsDependencyWarning: urllib3 (1.24.1) or chardet (3.0.4) doesn’t match a supported version!

查阅了一下资料说这个提示不会影响使用，所以无需处理。

0x01 使用&工作原理

DeepExploit Train模式

执行命令：python3 DeepExploit.py -t 地址 -m train

command options	description
-t, –target	训练易受攻击主机的IP地址
-m, –mode	执行模式”训练”

train

训练过程

功能有点像Metasploit之前的db_autopwn。

通过Nmap进行端口扫描，将扫描结果进行输出：[*] nmap -p0-65535 -T5 -Pn -sV -sT --min-rate 1000 -oX nmap_result_172.16.108.140.xml 172.16.108.140
从扫描结果中获取已开放的端口信息：[+] Get port list from nmap_result_172.16.108.140.xml.

载入Metasploit的Exploit模块列表：[+] Get exploit list.，载入Metaploit的Payload模块列表：[+] Get payload list.，获取每个模块的选项设置信息。

[+] Get exploit list.
[*] Loaded exploit list from : /root/machine_learning_security/DeepExploit/data/exploit_list.csv
[+] Get payload list.
[*] Loaded payload list from : /root/machine_learning_security/DeepExploit/data/payload_list.csv
[+] Get exploit tree.
[*] Loaded exploit tree from : /root/machine_learning_security/DeepExploit/data/exploit_tree.json

获取端口信息，检查WEB端口[+] Get target info. [+] Check web port.，针对开放的WEB服务进行站内链接爬虫。
针对爬虫爬取的链接进行CMS指纹识别（静态规则针对链接的响应内容进行分析）

载入字典对网站目录进行暴力猜解：
分析开放的端口（获取端口对应的服务等信息）选择对应的信息的测试模块（metasploit）
载入Metasploit模块进行自动化测试
训练结束：

训练结果报告

最终测试结束以后，报告会存储在/report/train下：

result

切换到DeepExploit目录下执行命令：python3 CreateReport.py -m train

[+] Creating training report.
[*] Creating training report done.

在/report/train目录下会多出一个DeepExploit_train_report.html的HTML报告文件，打开查看结果：

result

DeepExploit Test模式

执行命令python3 DeepExploit.py -t 172.16.108.140 -m test

流程与DeepExploit Train模式一样，如果Deep Exploit成功利用了目标服务器，它会进一步的对其他内部服务器进行横行攻击。

问题

测试靶机有445端口开放，并且存在漏洞。

DeepExploit在做探测的时候也检测到了端口的开放情况：

但是445端口在匹配Metasploit模块的时候却是0，没有利用模块：

端口匹配模块使用的是Metasploit的search语法：

search_cmd = 'search name:' + service_name + ' type:exploit app:server\n'

调试输出service_name，发现445端口的是unknown，所以无法搜索出利用模块。