2020小迪培训（第10天信息收集-资产监控拓展）

Posted 2021-08-31 是阿明呐

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了2020小迪培训（第10天信息收集-资产监控拓展）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

信息收集-资产监控拓展

Github 监控

便于收集整理最新 exp 或 poc
便于发现相关测试目标的资产
如何使用（为什么用这个技术？一是官方的ctms是需要收费的，我们可以通过监控github来找到类似的源码，二是在github官网上有着最新的检测漏洞报告）
- 首先将下面的内部接口放在 PyCharm中，安装所对应的脚本所需的库，即import后面的东西
- 接着在github注册、在https://sct.ftqq.com/ 微信登录后获取SendKey，在脚本中进行更改
- 绑定微信，运行脚本，就可以获取到监控的内容，以下是监控内容的填写位置
- 网站只能绑定企业微信，不能做到手机上也收到推送，后续继续处理这个问题

各种子域名查询

DNS,备案,证书

全球节点请求 cdn

枚举爆破或解析子域名对应
便于发现管理员相关的注册信息

黑暗引擎相关搜索fofa，shodan，zoomeye

微信公众号接口获取

内部群内部应用内部接口

# Title: wechat push CVE-2020
# Date: 2020-5-9
# Exploit Author: weixiao9188
# Version: 4.0
# Tested on: Linux,windows
# cd /root/sh/git/ && nohup python3 /root/sh/git/git.py &
# coding:UTF-8

import requests
import json
import time
import os
import pandas as pd
time_sleep = 60 #每隔 20 秒爬取一次
while(True):
	headers1 = {
		"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (Khtml, like Gecko)
Chrome/70.0.3538.25 Safari/537.36 Core/1.70.3741.400 QQBrowser/10.5.3863.400"}
	#判断文件是否存在
	datas = []
	response1=None
	response2=None
	if os.path.exists("olddata.csv"):
		#如果文件存在则每次爬取 10 个
		df = pd.read_csv("olddata.csv", header=None)
		datas = df.where(df.notnull(),None).values.tolist()#将提取出来的数据中的 nan 转化为 None
		requests.packages.urllib3.disable_warnings()
		response1 = requests.get(url="https://api.github.com/search/repositories?q=CVE-
2020&sort=updated&per_page=10",headers=headers1,verify=False)
		response2 =
requests.get(url="https://api.github.com/search/repositories?q=RCE&ssort=updated&per_page=10",hea
ders=headers1,verify=False)
	else:
		#不存在爬取全部
		datas = []
		requests.packages.urllib3.disable_warnings()
		response1 = requests.get(url="https://api.github.com/search/repositories?q=CVE-2020&sort=updated&order=desc",headers=headers1,verify=False)
		response2 =
requests.get(url="https://api.github.com/search/repositories?q=ctcms&ssort=updated&order=desc",headers=headers1,verify=False)
                                 
	data1 = json.loads(response1.text)
	data2 = json.loads(response2.text)
	for j in [data1["items"],data2["items"]]:
		for i in j:
		s = {"name":i['name'],"html":i['html_url'],"description":i['description']}
		s1 =[i['name'],i['html_url'],i['description']]
	if s1 not in datas:
		#print(s1)
        #print(datas)
        params={
            "text":s["name"],
            "desp":"链接:"+str(s["html"])+"\\n简介"+str(s["description"])
        }
        print("当前推送为"+str(s)+"\\n")
        #print(params)
        request.packages.urllib3.disable_warnings()
        request.get("https://sct.ftqq.com/SendKey填写处.send", params=params,headers=headers1,timeout=10,verify=False)
        time.sleep(1)#以防推送太快
        print("推送成功！\\n")
        datas.append(s1)
    else:
        pass
        print("数据已经存在！")
pd.DataFrame(datas).to_csv("olddata.csv",header=Nonne,Index=None)   
time.sleep(time_sleep)

黑暗引擎实现域名端口等收集

https://fofa.so/
https://www.shodan.io/

全自动域名收集枚举优秀脚本使用（teemo）

以xxxx为例，从标题，域名等收集

以xxxx为例，全自动脚本使用收集

配置过程

首先，我们需要在github下载后，解压文件后将文件放进python里面，然后在teemo这个文件下新建cmd.bat(里面的内容是cmd.exe)
接着我们找到python2（过期了？导致后续配置还未完成，以下截图来源小迪视频）中的script文件夹，将其中的pip.exe拉入命令行中，输入以下命令
接着将python拖入命令行界面，输入以下命令，开启teemo
输入以下命令（-d ＋域名），进行子域名查询
查询的结果放在以下文件夹中，以其名称命名

或使用layer子域名挖掘机直接进行扫描