【转载】常见域名发现途径及技术原理解析

本文介绍了DNS枚举、搜索引擎高级查询、CT日志查询以及子域名爆破等技术在发现域名及其子域名中的应用,强调了实际应用中结合多种方法的重要性,并提及了云图极速版的自动化资产发现功能。

1. DNS 枚举

DNS(域名系统)枚举是发现域名的一种基础而有效的方法。它通过查询DNS记录来发现与目标域名相关的子域名和其他DNS记录。

技术原理:DNS枚举主要依赖于对DNS服务器的查询,包括但不限于A记录(指向域名的IP地址)、CNAME记录(别名记录)、MX记录(邮件交换记录)等。

示例代码:使用Python的dns.resolver模块进行DNS查询。

import dns.resolver

def dns_enumeration(domain):
    records = ['A', 'CNAME', 'MX']
    for record in records:
        try:
            answers = dns.resolver.resolve(domain, record)
            for answer in answers:
                print(f"{record} Record for {domain}: {answer}")
        except Exception as e:
            print(f"Error retrieving {record} record for {domain}: {e}")

domain = "example.com"
dns_enumeration(domain)

2. 搜索引擎搜寻

搜索引擎如Google、Bing等可以用来发现公开的子域名信息。

技术原理:利用搜索引擎的高级查询语法(如site:example.com)来找到索引的子域名。

示例代码:因为直接使用API查询可能需要API密钥和遵守使用政策,这里不提供直接查询搜索引擎的示例代码。但是,可以通过构造搜索引擎的查询URL来手动搜索。

3. 证书透明度日志

证书透明度(Certificate Transparency, CT)日志提供了一个公开的证书记录,可以用来发现域名。

技术原理:通过查询与目标域名相关的SSL/TLS证书,可以找到不同子域名的信息,因为这些证书通常包含了申请证书的域名信息。

示例代码:使用crt.sh网站的API进行查询。

import requests

def find_domains_via_ct(domain):
    url = f"https://crt.sh/?q=%.{domain}&output=json"
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            certificates = response.json()
            for certificate in certificates:
                print(certificate.get('name_value'))
    except Exception as e:
        print(f"Error retrieving information from crt.sh: {e}")

domain = "example.com"
find_domains_via_ct(domain)

4. 子域名爆破

子域名爆破是通过尝试大量可能的子域名名称来发现有效域名的方法。

技术原理:通过将预定义的子域名列表与目标域名组合,并查询这些组合的DNS记录来发现实际存在的子域名。

示例代码:使用Python进行简单的子域名爆破。

import dns.resolver

def subdomain_bruteforce(domain, subdomains):
    found_subdomains = []
    for subdomain in subdomains:
        try:
            answers = dns.resolver.resolve(f"{subdomain}.{domain}", 'A')
            found_subdomains.append(f"{subdomain}.{domain}")
        except dns.resolver.NoAnswer:
            pass
    return found_subdomains

domain = "example.com"
subdomains = ["www", "mail", "ftp", "blog"]
found = subdomain_bruteforce(domain, subdomains)
print("Found subdomains:", found)

结论

域名发现是网络空间探索的关键步骤,上述方法只是众多技术中的一小部分。实际应用中,通常需要结合多种方法来获得最佳效果。希望本文介绍的技术和示例代码能帮助读者更好地理解和实践域名发现过程。在使用这些技术时,也应注意遵守相关法律法规和道德准则,避免侵犯他人隐私或进行非法活动。

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转载自:https://blog.youkuaiyun.com/wintercc1219/article/details/136152709

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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