漏洞猎人排行榜潜规则：TOP 1%都在用的数据爬取组合技

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一、漏洞猎人的核心逻辑：数据即弹药

漏洞挖掘的本质是“信息差战争”：

• 谁掌握更多目标资产数据（域名、API、子站、历史漏洞）

• 谁能更快发现异常行为（非常规端口、敏感接口、未授权访问）

• 谁就能在漏洞排行榜上抢占先机

而这一切的起点，是高效、精准、隐蔽的数据爬取能力。

二、TOP 1%的三大爬取组合技

1. 动态渲染+指纹伪装：绕过99%的反爬机制

• 初级玩家：用Python Requests硬刚，结果IP被封到怀疑人生

• 顶级策略：

• 无头浏览器（Puppeteer/Playwright）：模拟真人操作，破解动态加载

• 指纹混淆工具：随机化浏览器指纹（Canvas、WebGL、User-Agent）

• IP池轮换：住宅代理+秒级切换，伪装全球真实用户

案例：某SRC榜单常客通过动态渲染技术，3天抓取某大厂全站接口，发现3个高危未授权访问漏洞。

2. 被动嗅探+主动扫描：挖出深网中的“幽灵资产”

• 传统方案：依赖公开域名扫描，漏掉70%的隐藏入口

• 高阶组合：

• 流量镜像嗅探：监听目标应用流量，提取未文档化的API和调试接口

• JS文件深度解析：从前端代码中挖掘测试环境、备份文件路径

• GitHub监控机器人：实时抓取员工误传的密钥、配置文件

潜规则：某猎人在GitHub发现某公司员工上传的k8s配置，直连内部集群，单漏洞奖金$20,000。

3. 威胁情报+AI筛选：让漏洞自己“跳”出来

• 普通操作：人工分析数据，效率低下

• 神级操作：

• 整合第三方漏洞库（CVE、Exploit-DB），建立高危特征库

• 训练AI模型：自动标记“异常参数”“危险函数调用”

• 关联历史漏洞链：通过相似代码模式预判0day

真实场景：某团队用NLP分析历史漏洞报告，锁定某OA系统模板引擎，批量挖出17个RCE漏洞。

三、不可触碰的红线：合法与暴利的边界

警告！ 以下行为会让你从猎人变猎物：

• ❌ 绕过robots.txt协议

• ❌ 攻击未授权目标

• ❌ 爬取用户隐私数据

• ❌ 利用漏洞进行勒索

顶级猎人的生存法则：

• 只针对授权测试范围

• 模糊化敏感信息（即使是在本地存储）

• 优先选择漏洞赏金平台（HackerOne、补天）接单

四、小白如何快速上手？

1. 工具包推荐：

• 爬虫框架：Scrapy（Python）、Apify（无代码）

• 反反爬：Selenium Stealth、Faker库

• 代理服务：BrightData、Oxylabs

2. 学习路径：

• 第一阶段：掌握Web基础（HTTP协议、前端调试）

• 第二阶段：精通至少一门语言（Python/Go）

• 第三阶段：研究合法漏洞报告（HackerOne披露案例）

结语：漏洞猎人的世界没有“运气”，只有“数据密度”和“技术纵深”。当你看到排行榜上的大神时，他们或许正在用文中某个组合技，悄无声息地锁定下一个目标。

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