刚入行时学习使用AWVS、APPSCAN等WEB漏洞自动化扫描工具，只知道这类工具会先把目标站点的链接全部爬取，再对链接以GET、POST方式进行请求测试。
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主动扫描器是直接利用爬虫暴力探测接口，而被动扫描器则是采用获取流量的方式探测接口。
这里简单推荐三款好用的扫描器，详细的用法这里就不过多介绍了。
xray是长亭的一款web自动化漏洞扫描神器，支持主动式、被动式扫描，使用go语言编写，可自定义编写POC。
官方有详细说明，这里-h简略地看一下。
而webscan是xray核心功能，用来发现探测Web漏洞。
1.基础爬虫爬取命令
2. HTTP代理被动扫描命令
burp点击Add 添加上游代理以及作用域。
访问页面，xray会将该接口自动调用poc自动化开始探测。强烈建议使用该方式挖掘web漏洞。
goby是一款自动化检测工具，内置了多个实用性强的poc，扫描速度极快。且有多个扩展程序，如fofa、metasploit等等，我觉得最值得一提的是具有sockst代理功能，且扫描到的资产详细的展示着banner、title、version等信息。
以代理扫描内网为例：
设置socks5代理模式进行内网扫描。
代理扫描的速度比较慢，但至少可以对内网有大致的判断，也方便后续横向内网。
点击资产可获取ip详细的端口、banner、服务、版本以及title。
免费版内置78个poc，红队专用版内置100多个poc。都是针对中间件、框架的漏洞检测。
nuclei是国外的一款快速扫描工具，内置大量的漏洞库。
多一点扫描多一点可能性。
手撸golang 仿spring ioc/aop 之9 扫码4
最近阅读 [Spring Boot技术内幕: 架构设计与实现原理] (朱智胜 , 2020.6)
本系列笔记拟采用golang练习之
Talk is cheap, show me the code.
注解扫描接口及默认实现。注解的属性支持双引号和重音号字符串。
针对注解信息的单元测试
（未完待续）
最近在看左神新书 《Go 语言设计与实现》的垃圾收集器时产生一个疑惑，花了点时间搞清楚了记录一下。
Go 语言垃圾回收的实现使用了标记清除算法，将对象的状态抽象成黑色（活跃对象）、灰色（活跃对象中间状态）、白色（潜在垃圾对象也是所有对象的默认状态）三种，注意没有具体的字段标记颜色。
整个标记过程就是把白色对象标黑的过程：
1.首先将 ROOT 根对象（包括全局变量、goroutine 栈上的对象等）放入到灰色集合
2.选一个灰色对象，标成黑色，将所有可达的子对象放入到灰色集合
3.重复2的步骤，直到灰色集合中为空
下图是书上的插图，看上去是一个典型的深度优先搜索的算法。
下图是刘丹冰写的《Golang 修养之路》的插图，看上去是一个典型的广度优先搜索的算法。
我疑惑的点在于这个标记过程是深度优先算法还是广度优先算法，因为很多文章博客对此都没有很清楚的说明，作为学习者这种细节其实也不影响对整个 GC 流程的理解，但是这种细节我非常喜欢扣：）
对着书和源码摸索着大致找到了一个结果是深度优先。下面看下大致的过程，源码基于1.15.2版本：
gcStart 是 Go 语言三种条件触发 GC 的共同入口
启动后台标记任务
为每个处理器创建用于执行后台标记任务的 Goroutine
上面休眠的 G 会在调度循环中检查并唤醒执行
执行标记
gcw 是每个 P 独有的所以不用担心并发的问题 和 GMP、mcache 一样设计，减少锁竞争
尝试在全局列表中获取一个不为空的 buf
这是官方实现的无锁队列：）涨见识了，for 循环加原子操作实现栈的 pop
到这里从灰色集合中获取待扫描的对象逻辑说完了。找到对象了接着就是 scanobject(b, gcw) 了，里面有两段逻辑要注意
根据索引位置找到对象进行标色
尝试存入 gcwork 的缓存中，或全局队列中
无锁队列，for 循环加原子操作实现栈的 push
到这里把灰色对象标黑就完成了，又放回灰色集合接着扫下一个指针。
Go 语言设计与实现 垃圾收集器
Golang三色标记+混合写屏障GC模式全分析
gometalinter是一个go语言linter工具集，通过静态代码扫描，能够找出代码中潜在的问题。
使用go语言递归查找指定目录下的文件，根据正则匹配筛选出需要的文件，并且忽略指定的目录
先使用 ioutil.ReadDir 遍历出指定目录下的文件，再递归进目录中遍历，问题的关键在于识别出文件为目录， fs.FileInfo 中有一个 IsDir() 函数可以识别是否是目录
正则匹配使用 regexp.MatchString ，regexp中有很多正则操作的工具，如根据正则替换字符串中的指定字符
现在打包应用到 Docker Image 变的越来越普遍了，因此镜像的安全性也变得越来越重要了；
很多人认为只要打包成镜像应用就是安全的，但是大家也知道镜像是一个静态文件，由很多层组成，只要其中的一层发现漏洞，就会对你的应用造成威胁；
现在也出现了很多开源的漏洞扫描工具，用来扫描镜像中可能存在的漏洞，有 Anchore ， Clair 和 Trivy
Anchore 是用 python 写的，主要功能就是对 Docker Image 的扫描，它是一个 CLI 工具，当然也可以通过 API 的方式调用； Anchore 也有一款带有界面的 Anchore Enterprise 版本
Anchore Github
Clair 是用 Golang 写的，主要实现了对 Docker image 的漏洞分析，用户可以调用它的 API 来扫描镜像中的漏洞
Clair Github
Trivy 也是用 Golang 写的，它不仅实现了对 Image 的扫描，还可以扫描文件，Git 仓库以及配置；它也是一个 CLI 工具，安装之后就可以通过命令实现扫描功能
Tricy Github
下面就用这三个扫描器分别对 Docker 官方统计的常用镜像扫描，扫描结果的对比如下：
Anchore 和 Clair 相比较 Trivy 出现的时间更早，但是扫描的结果发现 Trivy 能发现更多的漏洞，尤其是对 alphine 镜像；现在大部分镜像的基础镜像都会选择 alpine ，因为它更加轻量级而且漏洞相对较少
而 Anchore 和 Clair 对一些 alpine 镜像是扫描不出来漏洞的，但是使用 Trivy 却能够找到；之前部署的 Harbor 版本使用的扫描器是 Clair ，扫描 alphine 镜像之后没有发现漏洞，就认为是安全的；现在 Harbor2.0 之后是使用 Trivy 作为默认扫描器，对一些 alphine 就能够扫描出来漏洞了
Trivy 相对于其他两个来说，安装更加的简单，使用也更加的方便；并且能够支持多种类型的文件的扫描，目前也是 Harbor 默认的扫描器
参考连接：
