在Python编程中,如果你遇到了类似于"No module named 'urlparse'"的错误提示,那么你可能正在使用Python 3版本的解释器。在Python 3中,模块urlparse已经被重命名为urllib.parse。这个错误提示通常出现在使用了过时模块名的Python 2代码中。
在渗透测试及漏洞挖掘过程中,信息搜集是一个非常重要的步骤。而在网站的JS文件中,会存在各种对测试有帮助的内容。
今天给大家介绍一款名叫SQLiv的批量SQL注入漏洞扫描工具。 功能介绍 批量域名扫描SQL注入漏洞; 扫描指定域名(带爬虫功能); 反向域名扫描; SQL注入漏洞扫描以及域名信息检测都是采用多进程方式进行的,所以脚本的运行速度会非常快,并能够同时扫描多个URL地址。 工具的安装与运行 用户可以使用下列命令安装和运行SQLiv: git clonehttps://github.com/Hadesy2k/sqlivulscan.git sudo python2 setup.py -i 依赖组件 bs4
这里将会介绍通过url来获取url所在的域名,协议 一 使用python的标准库 但是标准库无法区分获取一级域名和二级域名 导入模块 from urllib.request import urlparse from urllib.request import urlparse url = "https://blog.csdn.net/weixin_41238134/article/details/90199649" # 域名 domain = urlparse(url).netloc # 协议
Nuubi是一款功能强大的信息收集&网络侦查扫描工具,该工具基于Python语言开发,因此拥有较强的跨平台特性,广大研究人员可以使用Nuubi轻松完成信息收集、网络侦查以及网络扫描等任务。
大家学习Python爬虫可能会遇到各种各样的问题,那么在遇到这些问题的时候,我们应该如何去解决呢? 我们大神们通常有一种解决思路(或者说是流程),如果你看到有些大神直接跳过了这些流程,是因为它一眼就能
说到信息收集,网上已经有许多文章进行描述了,那么从正常的子域名、端口、旁站、C段等进行信息收集的话,对于正常项目已经够用了,但是挖掘SRC的话,在诸多竞争对手的“帮助”下,大家收集到的信息都差不多,挖掘的漏洞也往往存在重复的情况。
说到信息收集,网上已经有许多文章进行描述了,那么从正常的子域名、端口、旁站、C段等进行信息收集的话,对于正常项目已经够用了,但是挖掘SRC的话,在诸多竞争对手的“帮助”下,大家收集到的信息都差不多,挖掘的漏洞也往往存在重复的情况。 那么现在我就想分享一下平时自己进行SRC挖掘过程中,主要是如何进行入手的。以下均为小弟拙见,大佬勿喷。
大部分的DNS解析都是一个域名对应一个IP地址,但是通过DNS轮循技术可以做到一个域名对应多个IP,从而实现最简单且高效的负载平衡,不过此方案最大的弊端是目标主机不可用时无法被自动剔除,因此做好业务主机的服务可用监控至关重要。本示例通过分析当前域名的解析IP,在结合服务端口探测来实现自动监控,在域名解析中添加、删除IP时,无须对监控脚本进行更改。
通过网络爬虫获取目标相关域名资产信息,其根源主要是企业为了方便客户访问不同产品而在网站上提供跳转链接,通过访问网站的内容,然后抓取其中的 URL,再根据 URL 来获取其内容,再一次获取其中的 URL,不断发散下去。
有时候,我们要从一段很长的 URL 里面提取出域名。例如从https://www.kingname.info/2020/10/02/copy-from-ssh/,我需要获取的是kingname.info。
由于业务要在微信推广,面临了一个难题:微信域名被封,导致无法正常访问推广网页,损失了庞大的流量!作为一名程序猿燃燃熊气,开发了微信域名检测代码,包含php代码demo和python代码demo。
身为一名程序猿,因个人需要打算开发一个微信/qq域名拦截检测工具,发现一个人研发域名检测太困难了,就在网上找了有关域名检测的工具。还好自己是程序猿没有踩到什么雷,给大家分享下自己摸索的qq域名检测接口。
在渗透测试领域有琳琅满目的工具、神器,它们可以大大简化渗透测试的工作量。但很多时候仅仅使用别人的工具是不够的,我们需要自己去编写一些脚本、插件来完成定制的内容,而这样的工作会很大程度提升渗透测试的效率。笔者认为没有最好的工具,如果有则一定是自己根据自己需要开发的工具。
前言 为了满足新手对Python的追求,特写了三个初级Python入门工具。第一期写了三个初级工具,希望新手看完以后可以对Python的脚本有一个基本了解。高手请绕过此文章! 一件套 pythond requests模块构造一个whois信息收集器 二件套 python编写一个arp断网攻击 三件套 目录信息收集 一件套前言: 带给想写项目但无从下手的朋友们,这些脚本都比较容易理解。 简单梳理一下此工具需要具备哪些功能。脚本获取信息如下: IP信息 子域
企业可能有多个、几十个甚至很多的子域名应用,因为子域名数量多,企业在人员和防护的投入可能会没有主站及时。攻击者在主域名找不到突破口时,就可以进行子域名的信息收集,然后通过子域名的漏洞进行迂回。
本期任务: 1.掌握备案号的收集 。 2.练习从http返回包中获取信息的能力。 3.所需工具: pip,http请求库:requests库,匹配库:re库、Beautiful Soup,json 问题引入: 1. 何为网站备案号以及为什么收集它? 答:备案号是网站是否合法注册经营的标志,一个网站的域名是需要去备案的。上一期我们教大家如何用搜索引擎收集网站的子域名,思路是从主域名下手,延伸下去获取尽可能多的子域名。而一家企业的网站资产中,远远不止有一个主域名,有很多隐藏的主域名我们未能发现,
SSRF(Server-Side Request Forgery:服务器端请求伪造) 是一种由攻击者构造形成,由服务端发起请求的一个安全漏洞。SSRF是笔者比较喜欢的一个漏洞,因为它见证了攻防两端的对抗过程。本篇文章详细介绍了SSRF的原理,在不同语言中的危害及利用方式,常见的绕过手段,新的攻击手法以及修复方案。
各位读者大大们大家好,今天学习python的Lists、Strings切片操作,并记录学习过程欢迎大家一起交流分享。
Arsenal是一个功能强大且使用简单的Shell脚本(Bash),该工具专为漏洞赏金猎人设计,在该工具的帮助下,我们可以轻松在自己环境中安装并部署目前社区中功能最为强大的网络侦查工具、漏洞扫描工具和其他安全研究工具。与此同时,该工具还可以完成相关依赖组件的自动化安装,并将所有安全工具存储在本地设备上。
最近在看刘天斯的python自动化运维,按照刘老师的思路,记录一个dns轮询以及服务检测的粟子,作为学习笔记。
Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取!
几年前Lawrence Alexander发表了一篇使用Google Analytics查找网页之间的关联的文章,去年,我也发布了一个关于如何使用Python自动挖掘信息,然后将其可视化的帖子,不幸的
今天我要和大家分享一个关于自建多域名HTTPS爬虫ip服务器的知识,让你的爬虫ip服务器更加强大!无论是用于数据抓取、反爬虫还是网络调试,自建一个支持多个域名的HTTPS爬虫ip服务器都是非常有价值的。本文将详细介绍如何利用的SNI(Server Name Indication)特性来自建多域名HTTPS爬虫ip服务器,让你的爬虫ip服务器更加强大!
📷 关于DomainRelationShips DomainRelationShips这个脚本可以利用一个URL地址并通过Google Analytics IDs来查询相关联的域名和子域名。首先,我们
httplib实现了http和https的客户端协议,但是在python中,模块urllib和urllib2对httplib进行了更上层的封装。
SSRF是一种常见的Web漏洞,通常存在于需要请求外部内容的逻辑中,比如本地化网络图片、XML解析时的外部实体注入、软件的离线下载等。当攻击者传入一个未经验证的URL,后端代码直接请求这个URL,将会造成SSRF漏洞。
这个实战例子是构建一个大规模的异步新闻爬虫,但要分几步走,从简单到复杂,循序渐进的来构建这个Python爬虫
子域名收集这个路子真的是被玩烂了,花样百出、工具没有八百也有一千,无非是爆破、爬、调用搜索引擎之类,有资源的大厂有自己的dns库,但是这些在我眼里真的都很low。
superl-url是一款开源的,并且功能强大的关键词URL采集工具,可以根据关键词,对搜索引擎内容检索结果的网址内容进行采集。 程序主要运用于安全渗透测试项目,以及批量评估各类CMS系统0DAY的影响程度,同时也是批量采集自己获取感兴趣的网站的一个小程序~~本来几年前就写好了,没什么技术含量,没想到小伙伴的使用需求还蛮大的,不敢私藏~~ 立了flag,
https://blog.csdn.net/qq_36119192/article/details/82752515
本文将使用实际的例子来解释Python的urlparse() 函数来解析和提取URL中的域名。我们还将讨论如何提高我们解析 URL 的能力和使用它们的不同组件。
所谓网络爬虫,就是一个在网上到处或定向抓取数据的程序,当然,这种说法不够专业,更专业的描述就是,抓取特定网站网页的HTML数据。不过由于一个网站的网页很多,而我们又不可能事先知道所有网页的URL地址,所以,如何保证我们抓取到了网站的所有HTML页面就是一个有待考究的问题了。
一、前言 威胁情报作为信息安全领域一个正在茁壮成长的分支,在当下依旧处于混浊状态。即网络中存在着大量的所谓“情报”,它们的结构不同、关注方向不同、可信度不同、情报内容不同、情报的来源也是千奇百怪。这使得威胁情报在实际的运用中面临许多问题,而这其中的关键问题在于,在现阶段无法统一有效的提取出威胁情报中能够应用的关键信息。 为了在一定程度上解决这一问题,我们做了一点微小的工作,通过爬取网上已经公开的威胁情报内容,提取其中的域名、URL、IP等数据,作为威胁情报库的基础数据。由此可以看出,威胁情报库的丰富,在于情
去年,我购买了域名cvtutorials.com(一口气买了10年的:p),打算在这个网站以及自己的公众号:机器视觉全栈er上输出机器视觉领域文章,跌跌撞撞已经有大半年了。
这一节我们继续介绍Django的知识,我们知道 URL是web访问的第一步,当用户对服务器有一个http请求的时候,Django开始响应URL路由,校验这个URL是否存在,如果存在,定位到Views里的某一个方法或者函数;如果不存在,返回404页面。
Pigat即Passive Intelligence Gathering Aggregation Tool,翻译过来就是被动信息收集聚合工具,既然叫聚合工具,也就是说该工具将多款被动信息收集工具结合在了一起,进而提高了平时信息收集的效率。
openSquat是一款开源的智能化OSINT公开资源情报工具,该工具可以帮助广大研究人员检测和识别特定的网络钓鱼域名或域名占用问题。
我的图床方案是 Github + jsDelivr CDN,这套不花一毛钱的方案,一用就用了好几年了。
上一次我用requests库写的一个抓取页面中链接的简单代码,延伸一下,我们还可以利用它来获取我们网站的PR以及百度权重。原理差不多。最后我们甚至可以写一个循环批量查询网站的相关信息。
第一步是收集可能的几个javascript文件(更多的文件=更多的路径,参数->更多的vulns)。
JSFinder是一款优秀的github开源工具,这款工具功能就是查找隐藏在js文件中的api接口和敏感目录,以及一些子域名。
近期周围很多朋友询问,Python如何管理包和模块,并且很多常用的包使用pip安装的时候,总是因为网络问题中断,在学习新包时造成了很大的挫败感,这些问题也是之前自己在学习过程中,遇到的痛点,所以抽出精力,整理了下之前关于这块的学习笔记,形成文章,希望给其他python道友以帮助,也给自己后续查阅带来方便。
提到信息搜集其实大家都不陌生,但是或许有人会有疑问信息搜集中的数据分析是什么?在讲数据分析之前我们思考一个比较常见的问题,有哪些方式来确定两个域名是同一个公司的资产,读者在公布答案之前可以先思考下这个问题,下面说下笔者的思考:
资产收集则更偏向于针对一个网站,一个公司,一个域名全方面的信息收集,信息资产包括但不限于子域名,app,小程序等。
有段时间比较闲就尝试着做了一个微信小程序,一是为了锻炼自己独立部署一个前后端全链路系统的能力,二是想做一个自己都想用的小程序出来。方向是让用户可以集中获取优质的电影、音乐、书籍、游戏等信息的推荐,那什么是优质的信息呢?我这里假设的是排行榜里越靠前的信息就越是优质的信息,于是就做了一个这几类信息的排行榜小程序,当然排行的信息不是我随便瞎编的,数据来源主要是豆瓣以及其他一些排行网站,希望排行数据是权威和客观的,能最大化的减少用户获取优质资源的成本。
除此之外,它还会部署一种名为Ares RAT的Linux变种(一个开源代理),研究人员在其Stager Payload中发现了与威胁组织Transparent Tribe (APT36) 相关的代码,表明SideCopy和APT36使用相同的诱饵和命名约定同时进行多平台攻击,共享基础设施和代码,以攻击印度目标。
主要是用于对网站子域名、开放端口、端口指纹、c段地址、敏感目录、链接爬取等信息进行批量搜集。
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