【转载】【安服工具】四种 python 获取子域名的方式

五种Python方法及云图极速版:探索和管理网络安全中的域名发现,
本文介绍了在网络安全中使用五种Python方法(包括CTLogs、链式证书提取、WebmasterTools、子域名爆破)来发现和分析域名,以及云图极速版的自动化功能,帮助扩大域名发现的覆盖范围和企业资产管理的效率。

在网络安全领域中,发现和管理攻击面绝对是一项必须的任务,而对域名的寻找和分析是发现攻击面的重要步骤。今天我们将与您分享关于域名发现的五种方法,并附带Python示例代码来帮助您更好的理解和掌握这些方法。

1. 证书透明度日志(Certificate Transparency Logs)

import requests

def query_crt_sh(domain):
    url = f"https://crt.sh/?q={domain}&output=json"
    response = requests.get(url)
    try:
        return [result['name_value'] for result in response.json()]
    except:
        return []

print(query_crt_sh('example.com'))

2. 主域名链式证书提取域名信息(Chain of Trust from Root Domain)

import ssl
import OpenSSL

def get_cert_chain(domain):
    cert = ssl.get_server_certificate((domain, 443))
    x509 = OpenSSL.crypto.load_certificate(OpenSSL.crypto.FILETYPE_PEM, cert)
    return [value for value in x509.get_subject().get_components()]

print(get_cert_chain('example.com'))

3. 站长工具(Webmaster Tools)

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def query_webmaster_tools(domain):
    base_url = f"https://whois.chinaz.com/{domain}"
    page = requests.get(base_url)
    bs_obj = BeautifulSoup(page.text, "html.parser")
    return [pre.text for pre in bs_obj.find_all('pre')]

print(query_webmaster_tools('example.com'))

4. 子域名爆破(Subdomain Enumeration)

对实际环境中常见的子域名前缀进行枚举。

import socket

def enum_subdomains(domain):
    common_subdomains = ['www', 'ftp', 'mail', 'webmail', 'admin']
    for subdomain in common_subdomains:
        full_domain = f"{subdomain}.{domain}"
        try:
            # if the subdomain resolves, it exists
            socket.gethostbyname(full_domain)
            print(f"Discovered subdomain: {full_domain}")
        except socket.gaierror:
            pass

enum_subdomains('example.com')

根据目标和环境选择适合的工具进行深入挖掘总能帮助我们更好的发现攻击面。希望以上的信息会对你有所帮助。

写在最后

云图极速版支持包含上述几种在内的 20 余种域名发现方式,通过智能编排的方式动态调用以实现域名发现覆盖度的最大化。除此之外,云图极速版还支持 IP 发现、端口、服务、网站、组件、漏洞、安全风险等多种企业资产信息的全自动发现与监控。实现攻击面发现与攻击面管理的自动化。

转载自:https://blog.youkuaiyun.com/dhn987/article/details/136207467

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
在大数据技术快速发展的背景下,网络爬虫已成为信息收集与数据分析的关键工具Python凭借其语法简洁和功能丰富的优势,被广泛用于开发各类数据采集程序。本项研究“基于Python的企查查企业信息全面采集系统”即在此趋势下设计,旨在通过编写自动化脚本,实现对企查查平台所公示的企业信用数据的系统化抓取。 该系统的核心任务是构建一个高效、可靠且易于扩展的网络爬虫,能够模拟用户登录企查查网站,并依据预设规则定向获取企业信息。为实现此目标,需重点解决以下技术环节:首先,必须深入解析目标网站的数据组织与呈现方式,包括其URL生成规则、页面HTML架构以及可能采用的JavaScript动态渲染技术。准确掌握这些结构特征是制定有效采集策略、保障数据完整与准确的前提。 其次,针对网站可能设置的反爬虫机制,需部署相应的应对方案。例如,通过配置模拟真实浏览器的请求头部信息、采用多代理IP轮换策略、合理设置访问时间间隔等方式降低被拦截风险。同时,可能需要借助动态解析技术处理由JavaScript加载的数据内容。 在程序开发层面,将充分利用Python生态中的多种工具库:如使用requests库发送网络请求,借助BeautifulSoup或lxml解析网页文档,通过selenium模拟浏览器交互行为,并可基于Scrapy框架构建更复杂的爬虫系统。此外,json库用于处理JSON格式数据,pandas库则协助后续的数据整理与分析工作。 考虑到采集的数据规模可能较大,需设计合适的数据存储方案,例如选用MySQL或MongoDB等数据库进行持久化保存。同时,必须对数据进行清洗、去重与结构化处理,以确保其质量满足后续应用需求。 本系统还需包含运行监控与维护机制。爬虫执行过程中可能遭遇网站结构变更、数据格式调整等意外情况,需建立及时检测与自适应调整的能力。通过定期分析运行日志,评估程序的效率与稳定性,并持续优化其性能表现。 综上所述,本项目不仅涉及核心爬虫代码的编写,还需在反爬应对、数据存储及系统维护等方面进行周密设计。通过完整采集企查查的企业数据,该系统可为市场调研、信用评价等应用领域提供大量高价值的信息支持。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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