O Bitstream-Ninja é uma ferramenta poderosa projetada para profissionais de segurança ofensiva, visando a geração avançada de sequências numéricas aleatórias. Desenvolvido em Node.js, utiliza conceitos de streaming para eficientemente gerar e manipular grandes volumes de dados, proporcionando um conjunto de recursos valiosos para testes de penetração e avaliações de segurança.
- Geração Eficiente de Sequências Numéricas:
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Utiliza a biblioteca nativa de criptografia do Node.js para gerar sequências numéricas altamente aleatórias.
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Implementa o conceito de streaming para processar grandes volumes de dados de forma eficiente, evitando a sobrecarga de memória.
- Streaming de Dados:
- Aproveita os streams do Node.js para processar e escrever sequências diretamente em um arquivo em tempo real, reduzindo a carga na memória.
- Geração de NumberLists:
- Fornece a opção de gerar sequências numéricas no formato de uma lista, ampliando a versatilidade da ferramenta.
- Ferramenta de Fuzzing:
- Integra-se perfeitamente em cenários de testes de fuzzing, permitindo a geração contínua de dados inesperados para avaliação da resiliência de sistemas.
- Simulação de Ataques:
- Utiliza sequências aleatórias para gerar payloads dinâmicos em simulações de ataques, contribuindo para testes de defesa e resposta a incidentes.
git clone https://github.com/seunome/Bitstream-Ninja.git
cd Bitstream-Ninja
npm install
node app.js --size 5 --digits 12
Funcionamento Detalhado
- Utiliza a biblioteca
crypto
do Node.js para gerar números aleatórios criptograficamente seguros. - Gera sequências numéricas de acordo com os parâmetros fornecidos, garantindo a aleatoriedade necessária para testes robustos.
- Implementa o módulo
fs
para criar um stream de escrita no arquivo "random_sequences.txt". - Adota o conceito de streaming para escrever sequencialmente as sequências numéricas no arquivo, otimizando o uso de memória.
- Utiliza a biblioteca
ProgressBar
para criar uma barra de progresso visualmente atraente durante a geração, proporcionando feedback em tempo real sobre o andamento do processo.
Uso em Segurança Ofensiva
- Gera dados significativos para testes de penetração, evitando sobrecarga de memória ao processar grandes volumes de informações.
- Contribui para simulações realistas de ataques ao gerar dados dinâmicos, desafiando a resiliência de sistemas contra entradas inesperadas.
- Facilita a integração em testes de fuzzing, ajudando a identificar possíveis vulnerabilidades decorrentes de dados inesperados.
Contribuições
Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues, propor melhorias ou criar pull requests.
Licença
Este projeto está licenciado sob a MIT License.