TideFinger-开源网站指纹识别工具|指纹识别更快更准

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所属分类:安全工具

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    TideFinger,一个开源的指纹识别小工具,使用了传统和现代检测技术相结合的指纹检测方法,让指纹检测更快捷、准确。

前言

    通过分析web指纹的检测对象、检测方法、检测原理及常用工具,设计了一个简易的指纹搜集脚本来协助发现新指纹,并提取了多个开源指纹识别工具的规则库并进行了规则重组,开发了一个简单快捷的指纹识别小工具TideFinger,并实现了一套在线的指纹识别平台“潮汐指

TideFinger-开源网站指纹识别工具|指纹识别更快更准

    通过对各种识别对象、识别方法、识别工具的分析,发现大家的指纹库各式各样,识别方式也是各有千秋,传统的md5、url路径的方式居多,识别header信息的也是不少,但没有一个能集众家之长的小工具和指纹库。

    于是我们参考了webfinger和whatcms的部分代码并进行了整合优化,做了一个小工具TideFinger。

安装使用

    下载压缩包–解压–cd到paython目录下–按版本运行以下命令.

python3版

    python3版加入了Wappalyzer的调用,并对结果进行了去重,同时加了目录匹配式选项,默认不会进行目录匹配方式的探测,因为这样会向目标系统发起大量的http请求。

1、识别脚本的安装和使用都比较简单。

安装python3依赖库

pip3 install -r requirements.txt  -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

说明:sqlite3库在Python3 以上版本默认自带了该模块,如提示sqlite3出错请自行排查。

2、执行脚本

$ python3 TideFinger.py

Usage: python3 TideFinger.py -u http://www.ddosi.org [-p 1] [-m 50] [-t 5] [-d 0]

-u: 待检测目标URL地址
-p: 指定该选项为1后,说明启用代理检测,请确保代理文件名为proxys_ips.txt,每行一条代理,格式如: 124.225.223.101:80
-m: 指纹匹配的线程数,不指定时默认为50
-t: 网站响应超时时间,默认为5秒
-d: 是否启用目录匹配式指纹探测(会对目标站点发起大量请求),0为不启用,1为启用,默认为不启用。

指纹识别界面如下:

TideFinger-开源网站指纹识别工具|指纹识别更快更准

python2版

1、识别脚本的安装和使用都比较简单。

安装python2依赖库

pip install -r requirements.txt  -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

说明:sqlite3库在Python 2.5.x 以上版本默认自带了该模块,如提示sqlite3出错请自行排查。

2、执行脚本

$ python TideFinger.py

Usage: python TideFinger.py -u http://www.123.com [-p 1] [-m 50] [-t 5]

-u: 待检测目标URL地址
-p: 指定该选项为1后,说明启用代理检测,请确保代理文件名为proxys_ips.txt,每行一条代理,格式如: 124.225.223.101:80
-m: 指纹匹配的线程数,不指定时默认为50
-t: 网站响应超时时间,默认为5秒

指纹识别界面如下:

TideFinger-开源网站指纹识别工具|指纹识别更快更准


升级完善(2021.08)

主要完善功能点

    1、完成了python3的代码升级。之前使用python2实现的,现在github里包含了python2和python3两个版本,可以根据自己环境去选。

    2、升级了tidefinger的自身指纹库,2020年的时候指纹大约为2100条,目前指纹文件cms_finger.db已包含大约5900条指纹。

    3、引入了Wappalyzer指纹库,使用了python版的Wappalyzer,代码来自https://github.com/chorsley/python-Wappalyzer

    4、引入了webanalyzer指纹库,这个是国内一群安全爱好者做的一个很不错的项目,项目地址https://github.com/webanalyzer/,里面的role也集成了WhatWeb、Wappalyzer、fofa的规则等。

    5、因为多个指纹库都会有部分重合,所以后面对识别到的指纹进行了简单的去重处理,并对部分常见的误报进行了优化。

    6、py2版本中在无法识别到cms时会默认使用数据库文件遍历的方式进行进一步指纹识别,但这样会对目标站点发起大量请求,我现在已经基本不大用这种方式,所以py3版加了个-d的选项,0为不启用,1为启用,默认为不启用。

更新方法

不大习惯自动化更新,所以指纹需要手动更新

Wappalyzer指纹库的更新:

technologies.json,替换为对应的technologies.json文件即可。

webanalyzer指纹库的更新,指纹库https://github.com/webanalyzer/rules

替换到对应的webanalyzer/rules目录即可。

技术原理及实现

1、指纹库整理

    我们搜集了大量的开源指纹识别工具,从中提取了指纹库,进行了统一的格式化处理并进行去重,最终得到了一个大约2078条的传统指纹库。本来想把fofa的库也合并进来,发现格式差异有些大,便保持了fofa指纹库,并把WebEye的部分指纹和fofa指纹进行了合并。这样就保留了两个指纹库.

    其中cms指纹库为传统的md5、url库,大约2078条指纹,可通过关键字、md5、正则进行匹配,fofa库为2119指纹,主要对Header、url信息进行匹配。

2、指纹库优化

    在对指纹库整理去重后,对每个指纹进行了命中率的标识,当匹配到某个指纹时该指纹命中率会加1,而在使用指纹时会从优先使用命中率高的指纹。

    然后我们从互联网中爬取了10W个域名进行了命中率测试,然后对一些误报率比较高的指纹进行了重新优化,得到了一份相对更高效的指纹库。

3、未知指纹发现

    目前新指纹的识别基本还是靠人工发现然后分析规则再进行添加,所以各平台都有提交指纹的功能,但是我们没有这种资源,只能另想办法。

    于是想到了一个比较笨的方法:从网站中爬取一些静态文件,如png、ico、jpg、css、js等,提取url地址、文件名、计算md5写入数据库,这样再爬下一个网站,一旦发现有相同的md5,就把新的url也加入到那条记录中,并把hint值加1,这样爬取10W个站点后,就能得到一个比较客观的不同网站使用相同md5文件的数据了。

有兴趣的可以查看具体代码文件。

https://github.com/TideSec/TideFinger/blob/master/python2/count_file_md5.py

爬取的结果如下:

TideFinger-开源网站指纹识别工具|指纹识别更快更准

    当然了,里面肯定很多都属于误报,比如上图中第一个其实是个500错误页面,所以出现的比较多,第二个是政府网站最下边那个常见的“纠错”的js,所以用的也比较多…

    经过一些分析整理也发现了一些小众的CMS和建站系统的指纹,比如三一网络建站系统的newsxx.php,比如大汉JCM的jhelper_tool_style.css等等,后续会持续把这些新的指纹丰富到指纹库中去。

指纹识别脚本

    有了指纹库之后,识别脚本就相对比较简单了,已有的一些也都比较成熟了,直接使用了webfinger和whatcms的部分代码并进行了整合优化,于是就有了TideFinger。

    1、功能逻辑都比较简单,先用fofa库去匹配,然后获取一定banner,如果banner中识别除了cms,则返回结果,如果未识别到cms,则会调用cms规则库进行匹配各规则。

    2、脚本支持代理模式,当设置了-p参数,且proxys_ips.txt文件包含代理地址时,脚本会随机调用代理地址进行扫描,以避免被封ip,不过这样的话效率可能会低一些。毕竟搜集的免费代理质量还是差一些,速度会慢很多。有钱人可以找收费代理池,然后每个规则都用不同代理去请求,这样肯定不会被封!

    代理地址的搜集可以使用我修改的另一个代理池https://github.com/TideSec/Proxy_Pool,提供了自动化的代理ip抓取+评估+存储+展示+接口调用。

    3、经测试,一般网站把所有指纹跑一遍大约需要30秒时间,个别的网站响应比较慢的可能耗时更长一些,可以通过设置网站超时时间进行控制。

下载地址

①GitHub:https://github.com/TideSec/TideFinger.zip

②云中转网盘:yunzhongzhuan.com/#sharefile=j48SMkf1_8471

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