Wie man Exploit-DB scrapt | Exploit Database Web Scraper
Erfahren Sie, wie Sie Exploit-DB nach Schwachstellendaten, Exploit-Codes und CVE-Referenzen scrapen, um die Cybersecurity-Forschung und automatisierte Threat...
Anti-Bot-Schutz erkannt
- Cloudflare
- Enterprise-WAF und Bot-Management. Nutzt JavaScript-Challenges, CAPTCHAs und Verhaltensanalyse. Erfordert Browser-Automatisierung mit Stealth-Einstellungen.
- Rate Limiting
- Begrenzt Anfragen pro IP/Sitzung über Zeit. Kann mit rotierenden Proxys, Anfrageverzögerungen und verteiltem Scraping umgangen werden.
- IP-Blockierung
- Blockiert bekannte Rechenzentrums-IPs und markierte Adressen. Erfordert Residential- oder Mobile-Proxys zur effektiven Umgehung.
- JavaScript-Challenge
- Erfordert JavaScript-Ausführung zum Zugriff auf Inhalte. Einfache Anfragen scheitern; Headless-Browser wie Playwright oder Puppeteer nötig.
Über Exploit Database
Entdecken Sie, was Exploit Database bietet und welche wertvollen Daten extrahiert werden können.
Umfassendes Repository für Schwachstellen
Die Exploit Database (Exploit-DB) ist ein CVE-konformes Archiv für öffentliche Exploits und entsprechende anfällige Software, entwickelt für Penetrationstester und Schwachstellenforscher. Gepflegt von OffSec (Offensive Security), dient sie als zentraler Hub für die Cybersecurity-Community, um Proof-of-Concept-Code und Forschungsergebnisse über verschiedene Plattformen und Anwendungen hinweg zu teilen. Das Repository ist eine der vertrauenswürdigsten Quellen für Sicherheitsexperten weltweit.
Datenkategorisierung und Tiefe
Die Website organisiert Daten in granulare Kategorien wie Remote Exploits, Web Applications, Local Exploits und Shellcodes. Jeder Eintrag enthält typischerweise den Exploit-Titel, das Datum, den Autor, die Plattform, die zugehörige CVE ID und den rohen Exploit-Code. Dieser strukturierte Ansatz ermöglicht es Forschern, schnell zwischen verschiedenen Arten von Schwachstellen und ihrem historischen Kontext zu wechseln.
Strategischer Wert für den Security-Betrieb
Das Scraping dieser Daten ist für Security Operations Centers (SOCs) und Threat Intelligence-Teams von großem Wert, um bekannte Exploits mit internen Schwachstellen zu korrelieren. Durch die Automatisierung der Extraktion von PoC-Code und Metadaten können Unternehmen eigene Sicherheitssignaturen erstellen, ihren Vulnerability-Management-Lebenszyklus verbessern und robuste Threat Intelligence Feeds aufbauen.
Warum Exploit Database Scrapen?
Entdecken Sie den Geschäftswert und die Anwendungsfälle für die Datenextraktion von Exploit Database.
Echtzeit-Erfassung von Threat Intelligence
Synchronisierung von Schwachstellen-Datenbanken
Automatisierte Sicherheitsforschung und -entwicklung
Integration in Schwachstellen-Scanner
Historische Analyse von Angriffstrends
Erstellung benutzerdefinierter Sicherheitssignaturen
Scraping-Herausforderungen
Technische Herausforderungen beim Scrapen von Exploit Database.
Aggressiver Cloudflare-Schutz, der fortgeschrittenes TLS-Fingerprinting erfordert
Dynamisches Laden von Inhalten über AJAX für DataTables
Häufige IP-Sperren bei hochfrequenten Anfragen
Strenges Rate Limiting bei Downloads von rohem PoC-Code
Komplexe verschachtelte HTML-Struktur für Exploit-Details
Scrape Exploit Database mit KI
Kein Code erforderlich. Extrahiere Daten in Minuten mit KI-gestützter Automatisierung.
So funktioniert's
Beschreibe, was du brauchst
Sag der KI, welche Daten du von Exploit Database extrahieren möchtest. Tippe es einfach in natürlicher Sprache ein — kein Code oder Selektoren nötig.
KI extrahiert die Daten
Unsere künstliche Intelligenz navigiert Exploit Database, verarbeitet dynamische Inhalte und extrahiert genau das, was du angefordert hast.
Erhalte deine Daten
Erhalte saubere, strukturierte Daten, bereit zum Export als CSV, JSON oder zum direkten Senden an deine Apps und Workflows.
Warum KI zum Scraping nutzen
KI macht es einfach, Exploit Database zu scrapen, ohne Code zu schreiben. Unsere KI-gestützte Plattform nutzt künstliche Intelligenz, um zu verstehen, welche Daten du möchtest — beschreibe es einfach in natürlicher Sprache und die KI extrahiert sie automatisch.
How to scrape with AI:
- Beschreibe, was du brauchst: Sag der KI, welche Daten du von Exploit Database extrahieren möchtest. Tippe es einfach in natürlicher Sprache ein — kein Code oder Selektoren nötig.
- KI extrahiert die Daten: Unsere künstliche Intelligenz navigiert Exploit Database, verarbeitet dynamische Inhalte und extrahiert genau das, was du angefordert hast.
- Erhalte deine Daten: Erhalte saubere, strukturierte Daten, bereit zum Export als CSV, JSON oder zum direkten Senden an deine Apps und Workflows.
Why use AI for scraping:
- Bewältigt Cloudflare- und JavaScript-Herausforderungen automatisch
- Führt die Extraktion nativ für saubere DataTables-Daten aus
- Geplante Durchläufe für 24/7 Zero-Day-Monitoring
- No-Code-Interface macht komplexe Bypass-Wartung überflüssig
- Direkter Export in strukturiertes JSON für die SOC-Integration
No-Code Web Scraper für Exploit Database
Point-and-Click-Alternativen zum KI-gestützten Scraping
Verschiedene No-Code-Tools wie Browse.ai, Octoparse, Axiom und ParseHub können Ihnen beim Scrapen von Exploit Database helfen. Diese Tools verwenden visuelle Oberflächen zur Elementauswahl, haben aber Kompromisse im Vergleich zu KI-gestützten Lösungen.
Typischer Workflow mit No-Code-Tools
Häufige Herausforderungen
Lernkurve
Das Verständnis von Selektoren und Extraktionslogik braucht Zeit
Selektoren brechen
Website-Änderungen können den gesamten Workflow zerstören
Probleme mit dynamischen Inhalten
JavaScript-lastige Seiten erfordern komplexe Workarounds
CAPTCHA-Einschränkungen
Die meisten Tools erfordern manuelle Eingriffe bei CAPTCHAs
IP-Sperrung
Aggressives Scraping kann zur Sperrung Ihrer IP führen
No-Code Web Scraper für Exploit Database
Verschiedene No-Code-Tools wie Browse.ai, Octoparse, Axiom und ParseHub können Ihnen beim Scrapen von Exploit Database helfen. Diese Tools verwenden visuelle Oberflächen zur Elementauswahl, haben aber Kompromisse im Vergleich zu KI-gestützten Lösungen.
Typischer Workflow mit No-Code-Tools
- Browser-Erweiterung installieren oder auf der Plattform registrieren
- Zur Zielwebseite navigieren und das Tool öffnen
- Per Point-and-Click die zu extrahierenden Datenelemente auswählen
- CSS-Selektoren für jedes Datenfeld konfigurieren
- Paginierungsregeln zum Scrapen mehrerer Seiten einrichten
- CAPTCHAs lösen (erfordert oft manuelle Eingabe)
- Zeitplanung für automatische Ausführungen konfigurieren
- Daten als CSV, JSON exportieren oder per API verbinden
Häufige Herausforderungen
- Lernkurve: Das Verständnis von Selektoren und Extraktionslogik braucht Zeit
- Selektoren brechen: Website-Änderungen können den gesamten Workflow zerstören
- Probleme mit dynamischen Inhalten: JavaScript-lastige Seiten erfordern komplexe Workarounds
- CAPTCHA-Einschränkungen: Die meisten Tools erfordern manuelle Eingriffe bei CAPTCHAs
- IP-Sperrung: Aggressives Scraping kann zur Sperrung Ihrer IP führen
Code-Beispiele
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Exploit-DB verwendet Cloudflare; einfache Requests könnten blockiert werden
url = 'https://www.exploit-db.com/'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Hinweis: Hauptdaten werden über AJAX geladen, das initiale HTML ist ein Grundgerüst
print('Seitentitel:', soup.title.text)
except Exception as e:
print(f'Fehler aufgetreten: {e}')Wann verwenden
Am besten für statische HTML-Seiten, bei denen Inhalte serverseitig geladen werden. Der schnellste und einfachste Ansatz, wenn kein JavaScript-Rendering erforderlich ist.
Vorteile
- ●Schnellste Ausführung (kein Browser-Overhead)
- ●Geringster Ressourcenverbrauch
- ●Einfach zu parallelisieren mit asyncio
- ●Ideal für APIs und statische Seiten
Einschränkungen
- ●Kann kein JavaScript ausführen
- ●Scheitert bei SPAs und dynamischen Inhalten
- ●Kann bei komplexen Anti-Bot-Systemen Probleme haben
Wie man Exploit Database mit Code scrapt
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Exploit-DB verwendet Cloudflare; einfache Requests könnten blockiert werden
url = 'https://www.exploit-db.com/'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Hinweis: Hauptdaten werden über AJAX geladen, das initiale HTML ist ein Grundgerüst
print('Seitentitel:', soup.title.text)
except Exception as e:
print(f'Fehler aufgetreten: {e}')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_exploit_db():
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
page.goto('https://www.exploit-db.com/')
# Warten, bis die DataTables via AJAX geladen sind
page.wait_for_selector('table#exploits-table')
rows = page.query_selector_all('table#exploits-table tbody tr')
for row in rows[:5]:
print(row.inner_text())
browser.close()
scrape_exploit_db()Python + Scrapy
import scrapy
class ExploitSpider(scrapy.Spider):
name = 'exploit_spider'
start_urls = ['https://www.exploit-db.com/']
def parse(self, response):
# Scrapy benötigt für diese Website eine JS-Middleware wie scrapy-playwright
for exploit in response.css('table#exploits-table tbody tr'):
yield {
'title': exploit.css('td.title a::text').get(),
'id': exploit.css('td.id::text').get(),
'cve': exploit.css('td.cve a::text').get()
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://www.exploit-db.com/', { waitUntil: 'networkidle2' });
const results = await page.evaluate(() => {
const rows = Array.from(document.querySelectorAll('table#exploits-table tbody tr'));
return rows.map(row => row.innerText);
});
console.log(results.slice(0, 5));
await browser.close();
})();Was Sie mit Exploit Database-Daten machen können
Entdecken Sie praktische Anwendungen und Erkenntnisse aus Exploit Database-Daten.
Echtzeit-Threat Intelligence Feed
Erstellen Sie einen kontinuierlichen Feed neuer Exploits, um Sicherheitsteams vor aufkommenden Bedrohungen zu warnen.
So implementieren Sie es:
- 1Richten Sie einen täglich geplanten Scrape der Homepage ein
- 2Vergleichen Sie neue EDB-IDs mit zuvor gescrapten Datensätzen
- 3Lösen Sie Slack- oder E-Mail-Benachrichtigungen für neue kritische Exploits aus
Verwenden Sie Automatio, um Daten von Exploit Database zu extrahieren und diese Anwendungen ohne Code zu erstellen.
Was Sie mit Exploit Database-Daten machen können
- Echtzeit-Threat Intelligence Feed
Erstellen Sie einen kontinuierlichen Feed neuer Exploits, um Sicherheitsteams vor aufkommenden Bedrohungen zu warnen.
- Richten Sie einen täglich geplanten Scrape der Homepage ein
- Vergleichen Sie neue EDB-IDs mit zuvor gescrapten Datensätzen
- Lösen Sie Slack- oder E-Mail-Benachrichtigungen für neue kritische Exploits aus
- Schwachstellen-Korrelation und Patching
Helfen Sie IT-Teams, Software-Patches basierend auf der Existenz von funktionierendem Exploit-Code zu priorisieren.
- Extrahieren Sie CVE IDs und zugehörige Exploit-Metadaten
- Gleichen Sie diese mit internen Software-Inventarlisten ab
- Markieren Sie Systeme mit öffentlich verfügbaren Exploits für sofortiges Patching
- Automatisierte SIEM-Signatur-Erstellung
Extrahieren Sie Proof-of-Concept-Shellcode, um defensive Signaturen für die Angriffserkennung zu entwickeln.
- Navigieren Sie zu einzelnen Exploit-Seiten und scrapen Sie den rohen Code
- Analysieren Sie den Code auf eindeutige Byte-Muster oder Netzwerk-Strings
- Speisen Sie extrahierte Muster in SIEM- oder IDS/IPS-Regelgeneratoren ein
- Historische Trendanalyse von Schwachstellen
Analysieren Sie ein Jahrzehnt an Exploit-Daten, um zu verstehen, welche Plattformen im Laufe der Zeit am meisten angegriffen werden.
- Scrapen Sie das gesamte Archiv inklusive Daten, Plattformen und Typen
- Aggregieren Sie die Daten nach Plattform und Jahr
- Visualisieren Sie Angriffstrends mit BI-Tools wie Tableau oder PowerBI
- Akademische Cybersecurity-Datensätze
Bereitstellung hochwertiger, strukturierter Daten für machine learning model zur Vorhersage der Zuverlässigkeit von Exploits.
- Scrapen Sie verifizierte versus nicht verifizierte Exploits
- Extrahieren Sie den Quellcode und die Metadaten-Attribute
- Trainieren Sie machine learning model, um Code-Muster erfolgreicher Exploits zu klassifizieren
Optimieren Sie Ihren Workflow mit KI-Automatisierung
Automatio kombiniert die Kraft von KI-Agenten, Web-Automatisierung und intelligenten Integrationen, um Ihnen zu helfen, mehr in weniger Zeit zu erreichen.
Profi-Tipps für das Scrapen von Exploit Database
Expertentipps für die erfolgreiche Datenextraktion von Exploit Database.
Prüfen Sie das offizielle GitLab-Repository auf CSV-Massendaten, bevor Sie mit einem High-Volume-Scrape beginnen.
Nutzen Sie einen Headless-Browser mit Stealth-Plugins, um Cloudflare-Challenges effektiv zu umgehen.
Implementieren Sie eine Verzögerung von mindestens 10-15 Sekunden zwischen den Requests, um IP-Bans zu vermeiden.
Zielen Sie auf die spezifischen AJAX-Endpunkte ab, die von den DataTables der Website verwendet werden, um eine sauberere JSON-Ausgabe zu erhalten.
Verwenden Sie hochwertige Residential-Proxies, um legitimen Traffic von Sicherheitsforschern zu imitieren.
Bereinigen und normalisieren Sie CVE-IDs sofort nach der Extraktion, um die Datenbank-Konsistenz zu gewährleisten.
Erfahrungsberichte
Was Unsere Nutzer Sagen
Schliessen Sie sich Tausenden zufriedener Nutzer an, die ihren Workflow transformiert haben
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
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Häufig gestellte Fragen zu Exploit Database
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