AminDaProgrammer/Master_Reality_SNI_Scanner
Python0 / 0
Xray 기반 Reality SNI를 배치·병렬로 테스트해 동작 가능한 도메인과 지연 시간을 출력하는 크로스플랫폼 스캐너
TL;DR
Reality 프로토콜에서 SNI 호환성을 대규모로 검증하려는 보안 연구자나 네트워크 운영자에게 적합한 클라이언트·서버형 스캐너입니다. 서버는 Xray-core(v1.8.0+) 기반 설정을 배치 단위로 자동 생성하고 클라이언트는 멀티스레드로 실시간 지연시간·성공률을 수집해 결과를 정렬·저장합니다. 크로스플랫폼 자동 설치 스크립트와 중단 시 부분 결과 저장, 다수 전송 프로토콜(7종) 지원 같은 실무용 편의 기능이 포함되어 있습니다. 단, 서버 운영을 위해 Root/Sudo 권한과 Xray-core 의존성이 필요하므로 배포·운영 전 권한·정책 검토가 필요합니다.
핵심 포인트
- 이 레포는 클라이언트·서버 아키텍처로 SNI(Server Name Indication)를 Reality 프로토콜 환경에서 대규모로 검증하도록 설계되어 있습니다. 서버는 배치 단위(기본 50개)로 Reality 구성과 Xray 프로세스를 생성·관리하고 RESTful API로 클라이언트와 통신하며, 클라이언트는 병렬 워커로 실시간 지연 시간과 성공/실패 상태를 수집합니다. 이 구조는 다양한 네트워크 조건에서 어떤 도메인이 Reality 기반 프록시에 안정적으로 동작하는지 체계적으로 식별하려는 목적에 맞춰 입력→처리→출력의 흐름을 명확히 합니다.
- 지원되는 전송 방식이 TCP, WebSocket, gRPC, HTTP/2(h2), XHTTP, QUIC, SplitHTTP 등 7가지로 광범위하며 각 배치마다 자동으로 Reality 서버 설정(UUID·키 등)을 생성합니다. 포트 충돌 자동 감지와 복구, 동적 구성 반영, 세션별 암호화된 UUID 생성 같은 자동화 기능이 포함되어 있어 다양한 CDN·모바일·방화벽 환경에서 테스트 입력을 바꾸지 않고도 여러 전송 조합을 시험할 수 있습니다. README에서 XHTTP를 성능 최적화 추천으로 명시하고 있어, 특정 네트워크 조건에서 실무 적용 시 전송 선택이 결과에 큰 영향을 미칠 수 있음을 직접 보여줍니다.
- 설치 조건으로 서버와 클라이언트 모두 Python 3.6+와 Xray-core(v1.8.0+)가 필요하고 서버 쪽은 Root/Sudo 권한이 요구됩니다. 제공된 dependencies-autoInstaller.py는 Windows·Linux·macOS에서 의존성을 탐지하고 Python 패키지 및 Xray-core 설치를 자동으로 시도하므로 초기 설정 비용을 낮춥니다. 보안 측면에서는 세션별 랜덤 UUID 사용, 하드코딩된 자격증명 부재, 테스트 종료 후 Xray 정리 루틴으로 공격 표면을 최소화하는 설계가 명시되어 있어 운영 중 잔존 리스크를 줄이려는 의도가 드러납니다.
- 운영 성능은 배치 기본값 50개, 병렬 워커 1–20(권장 5–10)로 조정 가능하며 README의 벤치마크에 따르면 50개 테스트는 약 30–45초, 500개는 약 5–8분이 소요됩니다. 메모리 사용량은 약 150–300MB, CPU 부하는 5 워커 기준 약 25–50%로 표기되어 있어 가벼운 VPS에서도 실행 가능한 범위임을 알 수 있습니다. 중간 중단시 Ctrl+C로 부분 결과를 저장·표시하고 실패한 개별 SNI를 처리하면서 전체 스캔을 중단하지 않고 회복하는 동작이 명시되어 있어 대규모 검사에서 실용적입니다.
벤치마크
| 벤치마크 | 지표 | 값 | 비교 |
|---|---|---|---|
| SNIs per Batch | config | 50 (configurable) | — |
| Parallel Workers | config | 5-10 (configurable) | — |
| Test Duration (50 SNIs) | time | ~30-45 seconds | — |
| Test Duration (500 SNIs) | time | ~5-8 minutes | — |
| Memory Usage | memory | ~150-300MB | — |
| CPU Usage (with 5 workers) | cpu | ~25-50% | — |
87
Stars
14
Forks
+204
Trending
0
조회수
87 watchers0 open issues
관련 토론
아직 관련 토론이 없습니다.
댓글
댓글을 작성하려면 로그인이 필요합니다.