Статья Dalfox: Поиск и обнаружение XSS уязвимостей

Знакомо чувство, когда инструмент делает твою работу за тебя, но не так, как ты ожидал? Не как громоздкий робот, который ломится через все двери, а как тихий напарник, который просто открывает нужный замок и кивает тебе в сторону прохода. В мире поиска уязвимостей, особенно XSS, такое случается редко. Обычно это бесконечный цикл: ручной перебор, слепое тыканье пейлоадами, борьба с WAF, которая заканчивается не победой, а усталостью.

Потом появляется он. Не очередной плагин для Burp, который тормозит всю среду, и не монструозный коммерческий сканер с тысячью ложных срабатываний. Просто бинарник. Запускаешь из терминала, отдаешь ему URL, а он возвращает тебе готовый эксплойт. Без лишнего шума, без надменных графиков, без необходимости трижды просить. Dalfox - это именно такой напарник.

Он не пытается быть умнее тебя. Он просто берет на себя всю черновую работу, которую ты ненавидишь делать. Ту самую рутину, из-за которой глаза слипаются в четыре утра, а отчет все еще пуст. Он не говорит на языке маркетинговых презентаций. Он говорит на языке параметров, отражений, контекстов и обходов. Он не обещает революцию. Он просто делает так, чтобы ты нашел уязвимость быстрее.

Это история не о еще одном инструменте. Это история о том, как правильный подход к автоматизации превращает скучную обязаловку в осмысленную охоту. Когда ты перестаешь бороться с инструментом и начинаешь доверять ему, понимая, что он - всего лишь продолжение твоей собственной логики, заточенное до идеальной остроты.

Сейчас мы разберем, как он устроен, почему он работает именно так и как заставить его искать то, что не видят другие.

---

​

История Dalfox​

Мы все проходили через это. Начинаешь заниматься веб-безопасностью, и первые найденные XSS радуют. Потом их становится десять, двадцать, сто. И процесс превращается в адскую рутину. Ручное изменение параметров, слепая подстановка скриптов, вечная борьба с фильтрацией, постоянное переключение между браузером, Burp Suite и блокнотом. Эйфория от находки сменяется усталостью. Ты тратишь 95% времени не на анализ логики, а на механическую работу.

Именно из этой усталости родился Dalfox. Его создатель, корейский исследователь hahwul, сформулировал простую идею - инструмент для поиска XSS должен быть таким же быстрым и предсказуемым, как команда grep. Он не должен мешать. Он должен молча делать свою работу, оставляя тебе время думать.

Первый ключевой выбор - язык. Dalfox написан на Go. Почему? Потому что Go компилируется в один бинарный файл. Никаких зависимостей, никаких проблем с версиями интерпретатора, никаких танцев с virtualenv. Скачал, запустил, работает. Это идеально для пентестера, который может оказаться на чистой системе без прав админа. Go дает скорость, сравнимую с C++, но без головной боли с памятью. Это критично, когда ты сканируешь тысячи параметров - каждая миллисекунда на запрос имеет значение.

Второй выбор - философия Finder of XSS. Цель не в том, чтобы завалить пользователя тысячами потенциальных уязвимостей. Цель - найти реальные, эксплуатабельные проблемы. Поэтому Dalfox с самого начала заточен на верификацию. Он не просто говорит, что параметр отражается. Он строит пейлоад, который приводит к реальному выполнению кода, будь то alert, callback на внешний сервер или другая сигнатура.

Ранние версии были минималистичны, но в них уже были заложены принципы, сделавшие Dalfox стандартом де-факто:

1. Умный анализ контекста.
   Вместо тупой подстановки скриптов, Dalfox определяет, где отражается ввод - внутри HTML-тега, в атрибуте, в JavaScript-строке, в комментарии. Для каждого контекста у него свой набор обходных техник.
   
   
2. Пайплайновость.
   Dalfox создан для работы в конвейере с другими инструментами. Он может принимать URL через стандартный ввод, из файла, напрямую. Его вывод легко парсить. Это позволило встроить его в автоматические пайплайны рекогносцировки.
   
   
3. Расширяемость.
   Если вендорский WAF научился блокировать стандартные пейлоады, ты не зависишь от обновления Dalfox. Можешь загрузить свой файл с кастомными пейлоадами, написанными под конкретную защиту.

Сообщество быстро оценило этот подход. Инструмент обрастал фичами, которые рождались из реальных потребностей:

• Интеграция с ParamSpider для пассивного сбора целей
• Режим слепого XSS с поддержкой кастомных коллабораторов
• DOM-анализ для поиска уязвимостей в одностраничных приложениях
• Поддержка GraphQL для тестирования современных API

Важный момент - Dalfox остался в рамках своего предназначения. Он не превратился в монстра, пытающегося находить все типы уязвимостей. Он делает одно дело - ищет XSS - но делает это лучше большинства комплексных сканеров.

Именно эта фокусировка отличает его от коммерческих аналогов. Такие сканеры распыляются на сотни проверок, их сложно настроить для глубокого тестирования одного вектора. Dalfox же можно настроить так, что он будет методично и изобретательно атаковать каждый параметр, используя десятки техник обхода, от базовых до самых экзотических.

---

Dalfox в деле - от установки до автоматизированного конвейера

Итак мы разобрались, откуда этот инструмент взялся. Теперь посмотрим, как заставить его работать. Не как игрушку, а как часть твоей ежедневной рутины.

Установка: два пути

Есть два типа людей. Первые хотят быстро начать. Вторые - контролируют каждый шаг.

Для первых есть простой вариант через go install:

go install github.com/hahwul/dalfox/v2@latest

После этого dalfox должен быть доступен в терминале. Если нет, проверь переменную PATH, куда Go складывает бинарники (обычно это $HOME/go/bin).

Для вторых - сборка из исходников. Клонируешь репозиторий, заходишь в директорию и собираешь:

git clone https://github.com/hahwul/dalfox && cd dalfox

go build

Перед тобой бинарный файл dalfox. Его можно перекинуть на любую машину с подходящей архитектурой, и он запустится. Никаких зависимостей. Это главная магия Go.

Docker-образ - для любителей контейнеров. Удобно, если не хочешь засорять систему или тестируешь в изолированном окружении:

docker run -it hahwul/dalfox version

Убедись, что установка прошла успешно, выполнив dalfox version. Если видишь номер - все в порядке. Если нет - ищи проблему в настройках Go или Docker.

Базовое сканирование: первый контакт

Возьмем учебную цель. Допустим, у нас есть подозрительный эндпоинт с параметрами:

https://test-site.vh/search?keyword=test&sort=desc

Запускаем базовое сканирование:

dalfox url https://test-site.vh/search?keyword=test&sort=desc

Что происходит в этот момент:

1. Dalfox парсит URL, вычленяя параметры keyword и sort.
2. Он определяет, куда отправлять запросы (метод GET по умолчанию).
3. Для каждого параметра он начинает подставлять полезные нагрузки не наугад, а по стратегии.

Стратегия - вот что отличает его от примитивных скриптов. Он не просто вставляет <script>alert(1)</script>. Сначала он проверяет базовое отражение - как данные возвращаются в ответе. Потом анализирует контекст: отразилось ли значение внутри HTML-тега, в атрибуте value, внутри JavaScript-кода, в комментарии.

Для каждого контекста у него свой арсенал. Например, если ввод попадает в атрибут, он попробует вырваться из него, закрыв кавычку: " onmouseover=alert(1) x=". Если видит, что символы < и > фильтруются, но кавычки нет - будет использовать события HTML-элементов, которые не требуют угловых скобок.

Результат работы в стандартном режиме выглядит примерно так:

[POC][G][GET] https://test-site.vh/search?keyword=test" onfocus=alert(1) autofocus x="&sort=desc
[POC][G][GET] https://test-site.vh/search?keyword=test&sort=desc' -alert(1)-'

[POC] - доказательство уязвимости. Dalfox не просто говорит "тут может быть проблема". Он показывает конкретный URL, который приводит к выполнению кода. [G] - метод запроса. Дальше идет полная ссылка для проверки.

Вот и вся база. Но настоящая сила раскрывается в флагах.

Ключевые флаги: управление поиском

Работать только с одним URL неэффективно. Далфокс умеет принимать список целей из файла:

dalfox file targets.txt

Каждая строка в файле - отдельный URL. Инструмент пройдет по списку, проверит каждый. Это уже ближе к реальному пайплайну.

Часто нужна тонкая настройка. Вот несколько критически важных флагов:

--custom-alert-value. По умолчанию для проверки используется alert(1). Но что, если WAF научился его блокировать? Меняем значение:
dalfox url [target] --custom-alert-value "confirm(document.domain)"
Теперь для проверки будет вызываться confirm, и в диалоге отобразится домен страницы. Это и проверка, и обход.

--custom-payload. Когда стандартные пейлоады не работают. Создаешь файл my_payloads.txt со своими вариантами. Например, обход конкретного фильтра:

    <img src=x oneonerror=alert(1)>
    <svg/onload=eval('al'+'ert(1)')>

Запускаешь: dalfox url [target] --custom-payload my_payloads.txt. Инструмент будет подставлять твои конструкции, не трогая встроенные.

--blind. Для поиска слепых XSS. Нужен свой сервер, который будет принимать запросы. Например, используешь xss.sh или interact.sh:
dalfox url [target] --blind https://your-domain.xss.sh
Dalfox подставит пейлоады, которые при срабатывании отправят HTTP-запрос на твой домен. Увидел запрос в логах - нашел уязвимость, которая не видна при прямом отражении.

--proxy. Все запросы пойдут через указанный прокси-сервер, например, через Burp Suite (http://127.0.0.1:8080). Это необходимо для отладки, анализа каждого запроса или когда нужно работать через корпоративный прокси.

--delay. Агрессивное сканирование может нагрузить сервер или вызвать подозрения. Этот флаг добавляет паузу (в миллисекундах) между запросами: --delay 1000.

--user-agent. Некоторые приложения проверяют заголовок User-Agent. Можешь подставить любой, например, чтобы имитировать мобильный браузер.

Это не просто список опций. Это ручки управления, которые переводят Dalfox из состояния "сканер" в состояние "инструмент для целенаправленного тестирования". Ты не ждешь, что он все сделает сам. Ты указываешь ему, как атаковать, исходя из своей разведки.


Интеграция в пайплайн: сила в связях

Одиночное сканирование - это лишь начало. Настоящая магия Dalfox раскрывается, когда он становится частью автоматизированного конвейера разведки.

Классическая связка - с ParamSpider. Этот инструмент пассивно (без прямых запросов к цели) собирает URL с параметрами из публичных источников вроде архивов Google, WayBack Machine. Запускаешь его для домена:

python3 paramspider.py -d test-site.vh --exclude woff,css,svg,png

Он создаст файл output/test-site.vh.txt со списком эндпоинтов. Вот его-то и скормим Dalfox через конвейер (pipe):

cat output/test-site.vh.txt | dalfox pipe

Режим pipe специально создан для такой работы. Dalfox возьмет каждый URL из стандартного ввода, проверит его и выведет результат. Ты получаешь автоматический скан тысяч потенциальных точек входа за минуты, не открывая браузер.

Более сложный пайплайн может выглядеть так:

1. С помощью subfinder и assetfinder собираешь все поддомены целевой компании.
2. Через httpx или feroxbuster проверяешь, какие из них живые и что за сервисы там работают.
3. Для живых доменов запускаешь ParamSpider на сбор параметров.
4. Полученный гигантский список фильтруешь, убирая дубли и бесполезные расширения.
5. Финал - пропускаешь этот список через dalfox pipe.

Вся эта цепочка может быть описана в одном bash-скрипте и запускаться одной командой. Утром ставишь задачу, вечером приходишь - готовый отчет с потенциальными уязвимостями.


Реальный пример: обход примитивного WAF

Допустим, есть форма поиска на сайте, которая фильтрует слова script и alert, а также блокирует символы < и >.

Стандартные пейлоады Dalfox могут не пройти. Но мы можем помочь.

1. Сначала включаем подробный вывод, чтобы видеть, что происходит: dalfox url [target] --debug.
2. Смотрим, как реагирует WAF. Допустим, он возвращает ошибку 403 при слове alert.
3. Создаем файл bypass.txt с альтернативами:

    " onfocus=confirm`1` autofocus x="
    ' onmouseenter=prompt`document.cookie` x='
    <img src=x oneonerror=eval('al'+'ert(1)')>

Здесь используются:

• Обратные кавычки (backticks) для вызова функций в JavaScript.
• Разбитие ключевого слова alert на две строки с конкатенацией.
• События onfocus и onmouseenter, которые не требуют угловых скобок.
• Функции confirm и prompt вместо alert.

4. Запускаем с флагами: dalfox url [target] --custom-payload bypass.txt --custom-alert-value "prompt(1)".​

Скорее всего, один из пейлоадов сработает. Этот подход показывает, что Dalfox - не волшебная палочка. Это каркас, который ты наполняешь своим пониманием фильтрации и своими трюками для обхода.

Что мы выяснили?

Dalfox в изоляции - быстрый и умный сканер. Dalfox, интегрированный в твой рабочий процесс и управляемый через десятки флагов, - это мощная система для точечного поиска XSS. Он не думает за тебя. Он выполняет твою тактику с беспрецедентной скоростью и аккуратностью.

Ты определяешь цели, ты задаешь векторы атаки, ты создаешь пейлоады для обхода. Dalfox берет на себя исполнение - тысячи однотипных запросов, анализ ответов, проверку контекста, верификацию уязвимостей.

Далее разберем: работу с DOM, тестирование GraphQL API, массовое сканирование через --mass и особенности настройки для сложных современных приложений.

---

Продвинутые техники Dalfox - за пределами базового сканирования

Базовое сканирование параметров - это только первый этап. Настоящие проблемы и самые интересные находки начинаются там, где стандартные методы спотыкаются: в динамических одностраничных приложениях, сложных API и системах с хитрой аутентификацией. Вот где Dalfox перестает быть просто сканером и становится хирургическим инструментом.

Анализ DOM: охота в динамическом контенте

Современные веб-приложения на React, Vue или Angular часто рендерят контент на стороне клиента. Ты можешь отправить запрос, получить ответ, но в HTML-коде не увидишь своих данных - они вставятся позже, через JavaScript. Стандартный анализ отражения здесь бессилен. На помощь приходит флаг --dom.

Запусти команду с ключом --dom:

dalfox url https://target.com/app --dom

Что делает Dalfox в этом режиме:

1. Он загружает страницу в головless-браузере (используется Chrome/Chromium).
2. Выполняет весь JavaScript, позволяя приложению полностью отрендериться.
3. Анализирует итоговое DOM-дерево, ища места, где пользовательский ввод мог быть встроен в скрипты, атрибуты или текстовые узлы.
4. Находит потенциальные sink-точки (функции вроде innerHTML, document.write, eval) и проверяет, можно ли в них внедрить код.

Это медленнее, чем обычные запросы, но необходимо для SPA. Ты увидишь уязвимости, которые никогда бы не обнаружил, просто скармливая параметры обычному сканеру.

Тестирование GraphQL: когда API - это не просто REST

GraphQL - это отдельная вселенная со своими правилами. Традиционные сканеры, ищущие параметры в URL, тут бесполезны. Все запросы идут на один эндпоинт (часто /graphql или /api), а параметры спрятаны в теле POST-запроса в формате JSON.

Dalfox умеет работать с GraphQL, но нужно правильно его настроить.

Сценарий 1: Если известен introspection-запрос.
Многие GraphQL-API оставляют включенной интроспекцию, которая позволяет получить полную схему API. Сохрани вывод introspection в файл schema.json и укажи его Dalfox:

dalfox url https://target.com/graphql -X POST -H "Content-Type: application/json" --graphql --graphql-json schema.json

Флаг -X POST устанавливает метод, -H добавляет необходимый заголовок. Dalfox проанализирует схему, найдет все мутации и запросы, автоматически сгенерирует тестовые аргументы и начнет подставлять пейлоады именно в те места в JSON-теле, где принимается строковый ввод.

Сценарий 2: Работа вслепую, через прокси.
Если интроспекция выключена, но ты знаешь структуру запроса, можно работать вручную.

1. Перехвати стандартный GraphQL-запрос приложения в Burp Suite.
2. Сохрани его тело в файл query.json:
   json {"query":"mutation updateUser($input: UserInput!) { updateUser(input: $input) { id name }}", "variables":{"input":{"name":"test"}}}
3. Запусти Dalfox в режиме --proxy, направив трафик через Burp, и начни вручную модифицировать запрос, подставляя пейлоады в поле variables.input.name.

Прямой автоматизации здесь может не быть, но понимание, как Dalfox обрабатывает JSON-структуры, позволяет написать скрипт-обертку, который будет готовить для него правильные запросы.

Работа с сессиями и кастомными заголовками

Реальные приложения требуют авторизации. Сканировать анонимно - значит пропустить 80% функционала, включая самый важный.

Передача кук: Используй флаг --cookie. Например, если ты авторизовался в приложении и скопировал куку сессии, добавь ее:

dalfox url https://target.com/user/profile --cookie "sessionId=abc123; csrfToken=def456"

Dalfox будет использовать эти куки в каждом запросе, получив доступ к личным кабинетам, панелям администрирования и другим закрытым разделам.

Кастомные заголовки: Некоторым API нужны специальные заголовки для работы (например, X-API-Key или Authorization: Bearer). Их можно добавить с помощью -H:

dalfox url https://target.com/api/v1/data -H "X-API-Key: your-key-here" -H "User-Agent: Dalfox-Scanner/1.0"

Таким образом можно эмулировать мобильное приложение или интеграцию с внутренними сервисами.

Массовое сканирование и управление потоком

При работе с тысячами URL важна не только мощность, но и контроль, чтобы не сломать целевое приложение и не быть забаненным.

Флаг --mass: Включает режим массового параллельного сканирования. Dalfox будет обрабатывать несколько целей одновременно, значительно ускоряя процесс при работе с большими списками из файла.

dalfox file huge_target_list.txt --mass --delay 500

Управление скоростью: Критически важная пара флагов --delay и --timeout.

• --delay 1000 - добавляет задержку в 1 секунду между запросами к одному хосту. Снижает нагрузку.
• --timeout 30 - устанавливает таймаут ожидания ответа от сервера в 30 секунд. Для медленных приложений значение нужно увеличивать.

Контроль глубины: Флаг --deep заставляет Dalfox проводить более тщательный анализ для каждого параметра, используя дополнительные, более сложные и иногда более шумные техники. Используй его точечно, на самых перспективных целях, а не при массовом сканировании.

Кастомизация и обработка ложных срабатываний

Со временем у тебя накопится своя база знаний о том, что работает, а что нет.

• Создание локальной базы пейлоадов:
  Вместо того чтобы каждый раз указывать --custom-payload, можно отредактировать или дополнить встроенные файлы пейлоадов Dalfox. Они обычно лежат в директории ресурсов Go-модуля. Это продвинутая техника, но она позволяет создать свой, идеально заточенный под твои задачи набор атак.
  
  
• Фильтрация результатов:
  Dalfox может быть шумным. Научись читать его вывод. Часто он находит отражение, но контекст не позволяет выполнить код. Это не ложное срабатывание, а низкосеверная находка. Используй флаг --only-poc, чтобы в выводе показывались только те векторы, для которых есть доказательство выполнения (Proof of Concept).

Где заканчиваются возможности Dalfox

1. Сложная бизнес-логика.
   Он не найдет уязвимость, где для эксплуатации нужно выполнить 10 шагов в строгой последовательности. Это прерогатива ручного тестирования.
   
   
2. Автоматический обход сложной аутентификации.
   Если приложение использует многоэтапный логин с одноразовыми паролями или сложными токенами, тебе придется вручную получить сессию и передать куки.
   
   
3. Самописные WAF и нестандартная фильтрация.
   Твои кастомные пейлоады - твое оружие. Без них Dalfox будет биться в стену.

Сила Dalfox не в полной автономии, а в идеальной комплементарности с твоими навыками. Он - силач, который точно и быстро бьет туда, куда ты покажешь. Твоя задача - разведка, анализ контекста и постановка задачи.

Следующий логичный шаг после освоения этих техник - не поиск нового инструмента, а интеграция Dalfox в постоянный цикл работы. Написание скриптов-оберток, которые автоматически добывают сессии, управляют конфигурацией и парсят результаты. Сделать его настолько привычным, что его работа станет фоном для твоего мыслительного процесса. Именно тогда он превратится из инструмента в часть тебя.

---

Превращение Dalfox в продолжение своей воли

Ты освоил установку, базовое сканирование и продвинутые флаги. Теперь настало время высшего пилотажа - превратить Dalfox из инструмента, которым ты пользуешься, в неотъемлемое продолжение твоего рабочего процесса. Это уровень, на котором ты перестаешь думать о командах, а начинаешь думать о стратегиях, где Dalfox становится твоим безотказным исполнителем. Здесь мы разберем интеграцию в реальные пайплайны, глубокую кастомизацию, анализ краевых случаев и, что самое важное, четкое понимание границ, за которые этот инструмент никогда не выйдет.

Глубокая интеграция: Dalfox как ядро автоматизированного пайплайна

Настоящая сила проявляется не в ручном запуске, а в автоматизации. Представь себе конвейер, который сам находит цели, сам их проверяет и сам оформляет предварительный отчет. Вот как выглядит продвинутый пайплайн с Dalfox в роли ключевого исполнителя на примере тестирования одного домена.

Этап 1: Разведка и сбор целей.
Сначала нужно максимально широко собрать все возможные точки входа. Используем связку инструментов.

1. Сбор поддоменов: subfinder -d target.com -silent | tee subdomains.txt
2. Проверка живых хостов и web-сервисов: cat subdomains.txt | httpx -silent -ports 80,443,8080,8443 -tech-detect -title -status-code | tee alive_hosts.txt
3. Пассивный сбор параметров (чтобы не шуметь): Для каждого живого хоста запускаем инструмент вроде ParamSpider, который найдет URL в кеше поисковиков и публичных архивов: for host in $(cat alive_hosts.txt | cut -d' ' -f1); do python3 paramspider.py -d $host --level high --exclude png,jpg,gif,css,svg,woff --output ./params/; done
4. Активный фаззинг путей (опционально, шумно): Для критичных хостов можно добавить ffuf для поиска скрытых путей и API: ffuf -w wordlist.txt -u https://target.com/FUZZ -H "User-Agent: Mozilla" -of csv -o fuzz_results.txt

В итоге у тебя в директории ./params/ лежат файлы с тысячами URL, содержащих параметры.

Этап 2: Очистка и подготовка данных.
Сырые данные - мусор. Нужно их почистить.

1. Объединяем все файлы: cat ./params/*.txt > all_params_raw.txt
2. Убираем дубликаты и нерелевантные ссылки (например, на картинки или внешние ресурсы): sort all_params_raw.txt | uniq | grep -v "\.js\|\.css\|\.png\|\.jpg\|googletagmanager\|facebook\.com" > all_params_filtered.txt
3. (Опционально) Фильтруем по коду ответа, оставляя только те URL, которые возвращают 200 или 302. Можно использовать httpx повторно: cat all_params_filtered.txt | httpx -silent -status-code -mc 200,302,403 -o valid_targets.txt

Этап 3: Запуск Dalfox в управляемом режиме.
Теперь кормим наш чистый список Dalfox, но не просто так, а с умными настройками.

dalfox file valid_targets.txt \
  --pipe \
  --mass \
  --delay 100 \
  --timeout 15 \
  --cookie "session=abcdef123456" \
  --waf-evasion \
  --skip-grepping \
  --format json \
  --output dalfox_results.json \
  --proxy http://127.0.0.1:8080

Разберем каждый флаг в этом «продакшен-раннере»:

• --pipe: Оптимизированный режим для работы с пайплайном, быстрее file на больших объемах.
• --mass: Параллельная обработка многих URL.
• --delay 100: Задержка в 100 мс между запросами к одному хосту, чтобы не нагружать его и не срабатывать базовые защиты от флуда.
• --timeout 15: Ждать ответ от сервера не более 15 секунд.
• --cookie: Критически важно. Без сессии ты сканируешь только публичную часть, пропуская все самое интересное. Куку нужно добыть заранее (вручную или через скрипт авторизации).
• --waf-evasion: Включает дополнительные, более хитрые техники обхода, например, случайный порядок параметров, добавление «мусорных» заголовков.
• --skip-grepping: Отключает базовый поиск по ключевым словам в ответах. На больших объемах это ускоряет работу, если ты уверен, что хочешь полагаться только на слепые техники и DOM-анализ.
• --format json и --output: Вывод в машиночитаемом формате. Это основа для следующего этапа.
• --proxy: Весь трафик идет через Burp Suite. Зачем? Чтобы в реальном времени видеть запросы, дебажить сложные случаи и, при необходимости, вручную донастраивать атаку прямо в процессе.

Этот этап может работать часами. Ты не сидишь и не ждешь. Запустил и пошел заниматься другими делами.

Этап 4: Автоматическая обработка и триажирование результатов.

Сырой JSON-отчет Dalfox нужно превратить во что-то осмысленное.

1. Парсинг JSON: Напиши простой скрипт на Python (используя библиотеки json и requests), который:
   1. Прочитает dalfox_results.json.
   2. Для каждой найденной уязвимости (issues) достанет URL, параметр, тип и доказательство (POC).
   3. Попробует автоматически верифицировать критичность: если в POC есть document.cookie или localStorage, пометит ее как Critical. Если это просто alert(1) в отражении - Medium.
   4. Уберет дубликаты, где одна и та же уязвимость найдена в разных вариациях одного параметра.
   5. Сгенерирует чистый Markdown или HTML отчет, готовый к отправке заказчику или в тикет-систему.
2. Интеграция с баг-трекером: Тот же скрипт может через API (например, Jira или GitLab Issues) автоматически создавать тикеты на каждую подтвержденную уязвимость, подставляя POC и рекомендации из шаблона.

Такой пайплайн превращает поиск XSS из искусства в инженерную дисциплину. Он работает, пока ты спишь.

Продвинутая кастомизация: когда стандартных возможностей мало

Иногда встроенных возможностей Dalfox не хватает. Вот где начинается территория настоящих экспертов.

1. Создание плагина для кастомного анализа.
Dalfox поддерживает модель плагинов. Допустим, ты часто сталкиваешься с самописным WAF, который блокирует любой запрос, содержащий слово alert. Можно написать плагин на Go, который будет инжектить пейлоады, закодированные в редкой кодировке UTF-16BE, или разбивать их на несколько HTTP-заголовков.

1. Изучи структуру плагинов в исходном коде Dalfox (папка pkg/scan/plugin).
2. Скопируй шаблон.
3. Реализуй интерфейс, который будет модифицировать запросы перед отправкой.
4. Скомпилируй Dalfox с твоим плагином: go build -ldflags "-X main.version=1.0-custom". Теперь у тебя своя, уникальная версия инструмента.

2. Кастомные политики обхода (Bypass Policies).
Вместо того чтобы хранить наборы пейлоадов в текстовых файлах, создай структурированную базу знаний. JSON-файл, где для каждого типа WAF (Cloudflare, ModSecurity, самописный) прописан набор техник:

{
  "cloudflare": {
    "triggers": ["server header contains cloudflare"],
    "payloads": [
      {"vector": "<img src=x onerror=eval(String.fromCharCode(...))>", "comment": "Obfuscation via char codes"},
      {"vector": "%26%2397%3B%26%23108%3B...", "comment": "HTML-entity encoding"}
    ]
  }
}

Скрипт-обертка вокруг Dalfox будет анализировать ответы сервера, определять WAF и автоматически подгружать нужный набор --custom-payload.

3. Динамическое управление сессией.
Если сессия живет недолго, твой долгий скан прервется. Решение - написать middleware-скрипт на Python, который:

• Раз в N минут будет выполнять запрос авторизации (логин/пароль или по refresh-токену).
• Извлекать новую куку из ответа.
• Динамически обновлять файл конфигурации или перезапускать Dalfox с новым флагом --cookie.

Это сложно, но это снимает фундаментальное ограничение для тестирования больших систем.

Глубокий анализ механики: как Dalfox принимает решения

Чтобы по-настоящему им управлять, нужно заглянуть под капот. Не в код, а в логику.

Цикл обработки одного параметра:

1. Discovery: Dalfox определяет, что параметр ?q=test отражается в ответе.
   Context Analysis: Он смотрит как отражается. Не просто в теле, а внутри <input value="test">. Это контекст HTML-атрибута.
2. Strategy Selection: Из своей базы он выбирает все пейлоады, релевантные для "атрибутов HTML-тега". Это не случайный набор, а цепочка от простого к сложному: сначала test", потом test" onfocus=alert(1) x=", потом более сложные с autofocus и tabindex.
3. Payload Mutation: Каждый выбранный пейлоад может пройти через мутаторы: URL-кодирование, преобразование в Unicode, разбиение на несколько строк.
4. Verification: После отправки пейлоада Dalfox не ищет строку alert(1) в ответе. Он ищет доказательство выполнения. Для этого он анализирует ответ, пытаясь найти признаки того, что его скрипт был интерпретирован (например, изменения в DOM, которые мог вызвать onfocus). Для слепых XSS доказательством является HTTP-запрос на твой коллаборатор.

Как работает --waf-evasion: Это не магия. Это набор эвристик:

• Parameter Pollution: Отправка одного и того же параметра дважды с разными значениями: ?id=123&id=payload. Некоторые WAF проверяют только первый, а бэкенд берет последний.
• Case Toggling: SeLeCt вместо select.
• Adding Dummy Headers: Заголовки вроде X-Forwarded-For: 127.0.0.1 или Referer: https://target.com чтобы выглядеть легитимнее.

Понимая это, ты можешь предсказывать поведение инструмента и точечно помогать ему там, где он спотыкается.

Этика, законность и профессиональная культура

Инструмент такой силы обязывает. Dalfox может генерировать тысячи запросов в минуту. Запущенный бездумно, он легко может вызвать отказ в обслуживании (DoS) на слабом приложении. Флаг --delay - это не рекомендация, это правило приличия. Всегда сканируй с паузой, особенно на продуктиве.

Законность: Никогда, ни при каких обстоятельствах не запускай Dalfox против систем, которые тебе не принадлежат и на тестирование которых у тебя нет письменного, явного разрешения. Автоматизированный поиск уязвимостей без авторизации - это компьютерное преступление в большинстве юрисдикций. Точка.

Культура использования: В сообществе Dalfox ценят за эффективность. Не используй его для -массового спама по случайным сайтам в надежде на удачу (так называемый «потоковый баг-хантинг»). Это портит репутацию инструменту и всем, кто им пользуется. Используй его целенаправленно, в рамках согласованных scope.

---

Заключение

Когда-нибудь, в недалеком будущем, кто-то напишет инструмент лучше Dalfox. Быстрее, умнее, с более изощренными техниками обхода. И это будет прекрасно. Потому что суть не в конкретном бинарнике, а в той принципиальной перемене, которую он принес в нашу работу. Dalfox - не конечная точка. Он - четкий, ясный сигнал о том, как должен выглядеть современный инструментарий для поиска уязвимостей.

Мы начали с боли - с монотонного кликания, с ручного перебора параметров, с ощущения, что ты тратишь свою жизнь на работу, которую с легкостью выполнил бы скрипт, если бы кто-то сел и написал его с пониманием дела. Мы прошли путь от установки до построения автоматических пайплайнов, где твой собственный код ставит задачи, а Dalfox без устали их исполняет, не требуя похлопывания по плечу и очередной чашки кофе.

Главный урок, который оставляет после себя этот инструмент, заключается не в списке флагов или команд. Он в простой, но революционной идее: твой интеллект не должен расходоваться на рутину. Его место - в анализе аномалий, в построении гипотез, в поиске тех самых сложных векторов атаки, где не работает ни один сканер. Dalfox берет на себя территорию алгоритмически решаемых задач. И делает это настолько хорошо, что начинает казаться частью естественного процесса, как клавиатура или терминал.

Давай расставим все по местам. Что мы вынесли из этой истории?

Во-первых, скорость и точность - не противоположности. Долгое время существовал ложный выбор: либо ты медленно и вдумчиво проверяешь каждую точку вручную, либо ты запускаешь тяжелый сканер, который завалит тебя тоннами мусора, на разбор которого уйдут те же часы. Dalfox ломает эту дихотомию. Он быстр, потому что написан на Go и не делает лишних движений. Он точен, потому что его создатель и сообщество годами оттачивали логику верификации, а не просто отражения. Он доказывает, что можно и нужно иметь и то, и другое.

Во-вторых, контекст - это все. Самый продвинутый пейлоад бесполезен, если он вставлен не в то место. Сила Dalfox в том, что он не просто тыкает скриптами в темноте. Он анализирует. Он понимает разницу между <script>тестом</script> и value="тест". Он умеет работать с DOM, который уже не HTML, а результат работы тонны JavaScript. Он говорит на языке реальных веб-приложений, а не на языке абстрактных уязвимостей из учебника. Это делает его не сканером, а аналитиком начального уровня, который подготавливает данные для тебя, старшего.

В-третьих, сила в интеграции, а не в изоляции. Сам по себе, как игрушка в песочнице, Dalfox интересен. Но его истинная мощь раскрывается в связке. В пайплайне, где subfinder и httpx находят цели, ParamSpider выуживает параметры, а Dalfox проводит по ним прицельный залп. Он создан для конвейера. Он принимает данные через pipe и отдает результаты в json. Он - идеальный гражданин экосистемы командной строки, где каждый инструмент делает одно дело, но делает его безупречно. Это философия Unix, доведенная до абсолюта в области безопасности.

В-четвертых, сообщество - это двигатель. Dalfox не застыл в том виде, в котором его задумал hahwul. Каждая новая техника обхода, каждый плагин, каждый адаптер для нового API - это следствие тысяч часов реального использования. Это ответ на конкретный WAF, который вчера начал всех блокировать. Это решение проблемы, с которой кто-то столкнулся в три часа ночи. Инструмент жив, пока его растит и использует сообщество. И этот инструмент доказал, что open-source может не просто догнать коммерческие продукты, но и задать им темп, определяя, как должна выглядеть современная автоматизация.

В-пятых, и это, возможно, самое важное, - нужно знать границы. Dalfox не волшебная палочка. Он не найдет уязвимость нулевого дня в ядре. Он не поймет сложную бизнес-логику финансового приложения, где для эксплуатации нужно знать последовательность из семи шагов. Он не заменит твоего мозга. Он лишь вынесет за скобки все, что этому мозгу мешает сосредоточиться на главном. Самые интересные находки начинаются там, где Dalfox останавливается. Он очистил для тебя поле, убрав с него сотни камней. Теперь твоя очередь разглядеть в почве те трещины, которые ведут к глубоким пещерам.

Именно поэтому финальный этап работы с Dalfox - это не запуск сканирования. Это момент, когда ты смотришь на чистый, автоматически сгенерированный отчет, видишь в нем несколько подтвержденных, но стандартных XSS, отключаешься и начинаешь думать. Думать о том, что ты не увидел в логах. О странном поведении приложения, когда параметр user_id вдруг принимает значение admin. О забытом субдомене, который не попал в список. О слепом XSS, который не отправил callback, но который мог сработать при определенных условиях.

Dalfox дает тебе роскошь - роскошь не распыляться. Он прошел по передовой и снял часовых. Теперь ты можешь заняться диверсией в глубоком тылу.

Так что, когда ты в следующий раз откроешь терминал, чтобы написать dalfox url, помни: ты запускаешь не просто сканер. Ты запускаешь целую идею о том, как должна работать наша с тобой профессия. Идею, что мастерство - это не в умении выполнять рутинную работу, а в умении заставить ее выполняться за тебя, освобождая пространство для настоящего взлома. Того самого, который происходит не между запросом и ответом, а где-то между твоим опытом и интуицией. Удачи. И пусть твои пайплайны работают, пока ты спишь.