作为一个专业的渗透测试人员，自动化信息收集工具是必不可少的。
初衷
起因一次对某大型目标的渗透，需要对几百个根域进行信息收集工作，在繁杂的信息收集工作中，重复而又单调的操作会极大消耗我们的耐心，人工去做这个事情的话非常不现实的。
于是花了周末两天的时间，做了下众多扫描器的调研，大部分环境配置麻烦不说且系统过于笨重，使用起来十分不方便。
在权衡了系统资源消耗，硬件要求，程序人工可干预性、以及后期代码维护的成本，最终用Python + Shell实现了雏形版本，参考了一下InCloud GitHub云上扫描器 的部分思路，勉强完成了一些基础工具的整合，一些细节的处理都不太完善。
如今经过一年多时间的打磨，基本可以覆盖到信息收集的每一个阶段。
7{.}s{.}c{.}a{.}n [资产收集]
未开源
我对它的定义是 “ 轻量、简洁、可扩展、可自定义、基于实战优化后的参数设置”，下面放一个程序运行流程的思维导图。
Nuclei+Xray [漏扫集成]
后续的web漏洞主动探测使用nuclei + xray
nuclei
Fast and customizable vulnerability scanner based on simple YAML based DSL.
https://github.com/projectdiscovery/nuclei
1 |
nuclei -t /root/nuclei-templates/ -severity critical,high,medium -l all_active_webs.txt -bs 50 -c 50 -rl 150 -nc | anew -q all_nuclei_output.txt |
xray
多线程调用xray+rad进行自动扫描
https://github.com/sv3nbeast/X-AutoXray
1 |
python3 X-AutoXray.py all/all_active_webs.txt all/all_xray_result/ |
Search_Server [资产整合]
未开源
后期使用发现，Web资产多了看起来非常乱，不够直观。
于是基于Python Flask实现了一个程序，以网页形式整合httpx + gowitness的探测结果，支持 任意单列排序、任意单列搜索、全局搜索（这里要感谢下：@me1ons 实现的此功能）、行数统计、截图相似度排序。
CobWeb [资产可视化]
后期使用发现，大型目标收集到的子域名和解析IP的关系错综复杂，肉眼分析起来费时又费力。
CobWeb蛛网 将关联数据进行可视化显示，方便快速定位目标资产。
测试页：https://www.se7ensec.cn/cobweb/
网络显示关系可拖动
可手动屏蔽选单独立高亮显示
感谢
https://github.com/shmilylty/OneForAll
https://github.com/projectdiscovery/subfinder
https://github.com/boy-hack/ksubdomain
https://github.com/lijiejie/subDomainsBrute
https://github.com/cgboal/sonarsearch
https://github.com/projectdiscovery/dnsx
https://github.com/projectdiscovery/naabu
https://github.com/projectdiscovery/httpx
https://github.com/P1kAju/httpx
https://github.com/adamgordonbell/csvquote
https://github.com/projectdiscovery/nuclei
https://github.com/soimort/translate-shell
https://github.com/sensepost/gowitness
https://github.com/lcvvvv/kscan
https://github.com/tomnomnom/anew
https://github.com/six2dez/ipcdn
https://github.com/ThreatUnkown/jsubfinder
https://github.com/ProjectAnte/dnsgen
https://github.com/sv3nbeast/X-AutoXray
- source:se7ensec.cn
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