mrhlaingbwardev/hb-recon

해결하는 문제

버그 배턴 헌터 및 보안 연구자들이 수행하는 번거로운 리콘나이선스 과정을 자동화합니다. 여러 보안 도구를 수동으로 실행하는 대신, 이를 하나의 워크플로우로 연결하고 원시 출력을 AI 모델이 분석하기 쉬운 구조화된 형식으로 변환합니다.

작동 방식

이 도구는 여러 외부 보안 바이너리를 관리하는 오케스트레이터로 작동합니다. 특정 순서를 따릅니다: 먼저 서브도메인을 탐색하고, 그 다음 살아 있는 호스트를 확인한 후, 동시에 기술 스택을 식별하고 엔드포인트를 크롤링합니다. 마지막으로 패턴 매칭을 사용해 잠재적 취약점(예: XSS 또는 SQLi)을 탐지하고, 모든 발견 내용을 위험도 점수와 함께 JSON 보고서로 통합합니다.

대상 사용자

초기 리콘나이선스 단계를 빠르게 진행하고, LLM을 활용해 스캔 결과를 분석하고자 하는 페널테이션 테스터 및 버그 배턴 헌터와 같은 보안 전문가들입니다.

주요 기능

• 도구 오케스트레이션: subfinder, httpx, WhatWeb, Katana, gf를 하나의 파이프라인에 통합.
• AI 준비 출력: ChatGPT나 Claude와 같은 LLM에 붙여넣기 위해 특별히 설계된 구조화된 ai_report.json 생성.
• 자동 위험도 점수 매기기: 엔드포인트를 위험도 수준(고, 중, 저) 및 카테고리별로 그룹화.
• 심층 크롤링: 크롤링 깊이 3로 엔드포인트 탐지 수행.