信息收集的工具你听过几种(盘点信息收集)

简介: 信息收集的工具你听过几种(盘点信息收集)

声明

仅供学习,禁止用于违法行为。请勿利用文章内的相关技术从事非法测试,如因此产生的一切不良后果与文章作者和本公众号无关。

引言

知彼知己者,百战不殆;不知彼而知己,一胜一负;不知彼,不知己,每战必殆。

                                                                                      ——《孙子兵法》

640.png

信息收集重要性

情报对战场来说至关重要,往往能够决定战役的胜负;同样对渗透测试来说,掌握更多的信息,就像厨师拥有了更新鲜的、更丰富的食材,才能烹调出美味的食物。


信息收集分类

被动信息收集和主动信息收集

640.jpg

被动信息收集

信息收集内容:

IP地址段 、域名信息 、邮件地址 、文档图片数据 、公司地址 、公司组织架构 、联系电话 / 传真号码 、人员姓名 / 职务 、目标系统使用的技术架构 、公开的商业信息。

NSLOOKUP

nslookup命令几乎在所有的PC操作系统上都有安装,用于查询DNS的记录,查看域名解析是否正常。信息安全人员,可以通过返回的信息进行信息搜集。

DIG

Dig也是对DNS信息进行搜集的工具,dig 相比nsllooup不光功能更丰富,首先通过默认的上连DNS服务器去查询对应的IP地址,然后再以设置的dnsserver为上连DNS服务器

google hacking

利用谷歌黑语法进行信息收集

搜索引擎(FOFA,shodan,钟馗之眼等)

详情请看官方文档

主动信息收集

主动信息搜集是利用一些工具和手段,与搜集的目标发生一些交互,从而获得目标信息的一种行为。

主动信息搜集的过程中无法避免会留下一些痕迹。

Netdiscover

使用 Netdiscover工具可以在网络上扫描 IP地址,检查在线主机或搜索为它们发送的 ARP请求。

NMAP

这款工具主要是进行端口扫描,发现开放的端口、服务及其漏洞。

Scapy

可以伪造或解码数据包,通过网络发送它们,捕获它们,并匹配请求和响应,还可以用于处理扫描、跟踪路由、探测、单元测试、攻击和网络发现等任务。

Hping

命令行下使用的TCP/IP数据包组装/分析工具,命令模式很像Unix下的ping命令,但它不是只能发送ICMP回应请求,它还可以支持TCP、UDP、ICMP和RAW-IP协议。

dmitry

DMitry,全称:Deepmagic Information Gathering Tools 深度信息收集工具。它是一个linux下用C语言写的工具。它能够尽获取指定主机目标的信息。

基础功能是获取目标的子域名,Email地址,运行时间相关信息,tcp端口,whois信息等。


原创工具:e7信息收集脚本

e7信息收集脚本是采用被动信息收集和主动信息收集结合的机制,目前的功能还不是很多,以后会慢慢完善。

用法

运行e7_information.py,输入url即可一件化进行信息收集

更新

第二版信息收集脚本增加了cms指纹识别的功能

功能

1、域名反查IP

2、检测是否存在CDN

3、cms指纹识别

4、全端口扫描

5、子域名收集

6、后台目录扫描

使用截图

640.png

github

https://github.com/lemonlove7/e7-


总结

信息搜集是渗透测试的最重要的阶段,根据收集的有用信息,可以大大提高我们渗透测试的成功率。以后会持续输出文章,师傅们轻喷。


相关文章
|
Web App开发
Web QQ自动强制加好友代码
也许见过强行聊天的代码:  tencent://Message/?Uin=574201314&websiteName=www.oicqzone.com&Menu=yes   但是你应该不知道,还有强行加好友的代码: tencent://AddContact/?fromId=45&f...
6933 0
|
4月前
|
安全 JavaScript 前端开发
OpenClaw又又又危!Axios npm被投毒,植入全平台木马
Axios npm包遭供应链投毒,1.14.1与0.30.4版本含恶意依赖plain-crypto-js@4.2.1,安装时自动下载运行远控木马(Windows/Linux/macOS全平台),回连域名sfrclak.com。影响广泛,已下架。建议立即排查并封禁相关域名及版本。
qq强制加好友无需对方同意, 绕过qq验证强制加好友,一键强制聊天工具
这是一款基于QQ的自动化打招呼工具,通过模拟点击和输入实现批量私信功能。软件包含布局设计、事件函数(如点我初始化、点我私信)及循环操作
|
存储 人工智能 自然语言处理
AI经营|多Agent择优生成商品标题
商品标题中关键词的好坏是商品能否被主搜检索到的关键因素,使用大模型自动优化标题成为【AI经营】中的核心能力之一,本文讲述大模型如何帮助商家优化商品素材,提升商品竞争力。
1907 62
AI经营|多Agent择优生成商品标题
|
前端开发 Java 数据库
2025 版大学四年学好 Java 并成功拿到 offer 的技术选型与环境搭建全攻略
这篇指南为大一新生提供了系统化的Java学习路线,涵盖环境搭建、核心技术实战与项目经验。首先推荐使用IntelliJ IDEA和OpenJDK 21,掌握函数式编程、异常处理及虚拟线程等关键技能。其次通过图书馆管理系统项目实践MVC架构,结合Spring Boot与H2数据库巩固知识。规划建议从基础语法到集合框架逐步深入,并参与开源项目提升能力。配套在线课程与技术社区资源助力高效学习,助你在大学四年打下坚实基础,顺利拿到offer。
391 0
|
安全 Shell Linux
Webshell管理工具:AntSword(中国蚁剑)
中国蚁剑的下载、安装、详细使用步骤
16591 1
|
机器学习/深度学习 数据中心 芯片
【AI系统】谷歌 TPU 历史发展
本文详细介绍了谷歌TPU的发展历程及其在AI领域的应用。TPU是谷歌为加速机器学习任务设计的专用集成电路,自2016年首次推出以来,经历了多次迭代升级,包括TPU v1、v2、v3、v4及Edge TPU等版本。文章分析了各代TPU的技术革新,如低精度计算、脉动阵列、专用硬件设计等,并探讨了TPU在数据中心和边缘计算中的实际应用效果,以及谷歌如何通过TPU推动移动计算体验的进步。
1631 1
【AI系统】谷歌 TPU 历史发展
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
利用机器学习进行股票市场预测
【6月更文挑战第9天】本文将探讨如何利用机器学习技术进行股票市场预测。我们将介绍一些常用的机器学习算法,如线性回归、支持向量机和神经网络,以及它们在股票市场预测中的应用。此外,我们还将讨论一些挑战和限制,以及未来可能的研究方向。
|
消息中间件 存储 监控
IM系统的MQ消息中间件选型:Kafka还是RabbitMQ?
1、前言 在IM这种讲究高并发、高消息吞吐的互联网场景下,MQ消息中间件是个很重要的基础设施,它在IM系统的服务端架构中担当消息中转、消息削峰、消息交换异步化等等角色,当然MQ消息中间件的作用远不止于此,它的价值不仅仅存在于技术上,更重要的是改变了以往同步处理消息的思路(比如进行IM消息历史存储时,传统的信息系统作法可能是收到一条消息就马上同步存入数据库,这种作法在小并发量的情况下可以很好的工作,但互联网大并发环境下就是灾难)。
3848 112

热门文章

最新文章