很多测试因为速度达不到而使理论上的结果无法实现。即使可以增加线程数来提升速度，资源占用问题也会成为另一种瓶颈。
Turbo Intruder是一个 Burp Suite 扩展插件，用于发送大量 HTTP 请求并分析结果。它旨在处理那些需要异常速度、持续时间或复杂性的攻击来补充Burp Intruder。
01 特点介绍
1 | 快速- Turbo Intruder 使用了一个重写的 HTTP 栈 ，用于提升速度。因此，在许多目标上，它甚至可以大大超过流行的异步Go脚本。 |
2 | 可扩展-Turbo Intruder 可以实现平坦的内存使用，实现可靠的连续多天运行。同时可以脱离 burp suite 使用。 |
3 | 灵活- 使用 Python 配置攻击。这可以处理复杂的要求，例如签名请求和多步攻击序列。此外，自定义 HTTP 栈意味着它可以处理其他库无法处理的畸形格式请求。 |
4 | 方便- 一些无用结果可以通过采用 Backslash Powered Scanner的高级差异算法自动过滤掉。这意味着您只需单击两次即可发起攻击并获得有用的结果。 |
02 演示视频
官方slogan--Turbo Intruder：拥抱十亿请求攻击
下面摘出视频中重点知识点：
原理 2.1
普通的请求方式一般分为两种：一种是 “ 建立连接—浏览器请求—服务端响应—断开连接 ”，每次获取资源都需要建立新的连接，这种方式我们称为短连接(Connection: close )；另一种就是 第一次请求的时候就建立好连接，后续获取资源都是通过这条连接来获取资源，这种方式我们称为长连接(Connection: keepalive)。从上图可以看出使用长连接方式发起请求是短连接速度的400%。
另外，它还使用了HTTP 管道(HTTP Pipelining )的方式来发送请求，这种方式会在等待上一个请求响应的同时，发送下一个请求。而在发送过程中不需要等待服务器对前一个请求的响应；只不过，客户端还是要按照发送请求的顺序来接收响应。通过 HTTP 管道的方式发起请求是短连接(Connection: close )速度的 6000% 。
速度与性能 2.2
先看一下视频中作者贴出的使用截图。
从图中状态栏可以看出Requests（请求数）：1431484160、Duration（持续时间/秒）：63491秒，约合17小时、RPS（每秒请求数）：22546，而内存只用了 1GB多。
然后看一下日常使用时的截图。
此场景为6位手机验证码爆破，可以看到用时334秒完成了100W次请求，RPS也达到了2994。由于服务器响应，网络稳定性等问题，虽然速度远不及2W每秒的速度。但是也足够在5分钟内完成6位验证码的爆破。
03 使用姿势
安装 3.1
安装途径1：Burp Suite的BApp Store。
安装途径2：https://github.com/PortSwigger/turbo-intruder/releases
找到最新版下载导入。
使用方式 3.2
选中数据包右键选择Send to turbo intruder。
此时会打开一个新的窗口，该窗口上半部分区域为原始的HTTP请求包，下半部分为操作代码，中间部分可以根据场景从下拉框中选择具体操作代码。每次打开时此处默认为Last code used，即为上次使用的代码。
其中代码区需要使用“%s”字符来代替需要进行Fuzz的部分。选择对应的操作代码点击最下方Attack即可开始攻击。具体使用细节，可结合下面的使用场景。
04 使用场景
验证码爆破 4.1
如手机邮箱验证码登录功能，手机邮箱验证码密码找回功能。验证码爆破结合用户名枚举一般可以实现接管任意用户。在企业SRC中一般会定级为高危漏洞。
操作代码如下：
from itertools import productdef brute_veify_code(target, engine, length):pattern = '1234567890' #用于生成字典的迭代对像for i in list(product(pattern, repeat=length)): #product()接收多个迭代对像，然后生成一个笛卡尔积，repeat参数代表重复迭代对象次数。code = ''.join(i)engine.queue(target.req, code)def queueRequests(target, wordlists):engine = RequestEngine(endpoint=target.endpoint, #指定目标的地址concurrentConnections=30, #与服务器建立30条连接requestsPerConnection=100, #每条连接同时发送100个请求pipeline=True #开启管道(HTTP Pipelining)模式)brute_veify_code(target, engine, 6)def handleResponse(req, interesting):if 'error' not in req.response: #对response进行操作，不含有“error”的添加入表中table.add(req)
演示：
假设百度wd参数为数字6位验证码。将参数值以“%s”代替，然后将上方代码复制到操作代码区域。
点击Attack开始攻击，可以看到"%s"被替换为生成的字典内容。31秒成功请求29431次，RPS为949。
并发测试 4.2
并发漏洞属于业务逻辑漏洞，存在于对次数进行限制的功能点，如签到，抽奖，优惠券领取等功能点。使用并发技术进行测试，观察服务器是否可以多次成功响应。在企业SRC中会根据具体功能点和影响进行定级。
操作代码如下：
def queueRequests(target, wordlists):engine = RequestEngine(endpoint=target.endpoint,concurrentConnections=30,requestsPerConnection=100,pipeline=False)for i in range(30): #创建30个请求，需要和concurrentConnections对应，每条连接发送一个请求engine.queue(target.req, target.baseInput, gate='race1') #“gate”参数会阻塞每个请求的最后一个字节，直到调用openGate#等待，直到每个“race1”标记的请求就绪，然后发送每个请求的最后一个字节engine.openGate('race1') #标识属于同一个并发测试的请求engine.complete(timeout=60)def handleResponse(req, interesting):table.add(req)
此代码在插件中可选/examples/race.py。
由于并发测试不需要对原始请求包进行处理，所以很可能会遇到下面这种问题：
由于工具执行流程，所以在原始请求包里必须有"%s"字段，所以可以在请求包中任意位置添加“%s”即可。
根据length将响应排序后可以发现有4个响应包返回内容不同。可以根据具体返回信息进行判断。
05 其他场景应用
除了以上两种之外，还可以使用turbo-intruder进行目录扫描，暴力破解等。更多功能实现可参考https://github.com/PortSwigger/turbointruder/tree/master/resources/examples/，同样也可以根据自己的使用场景编写自定义的操作代码。
以上就是中尔实验室对此工具的使用心得，熟练使用此工具可以突破请求速率的问题，解锁更多攻击姿势，提升工作效率。
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