探索网络的无尽可能:NetScout
2024-06-12 12:19:56作者:温玫谨Lighthearted

NetScout 是一款强大的开放源代码情报收集工具,它能帮助您发现与给定种子URL相关的域名、子域、目录、端点和文件。这个工具集成了多种高级搜索策略,如二进制边缘客户端、DNS区域传输、爬虫、搜索引擎结果接口(SERP)客户端以及缩短URL扫描模块,为您的网络分析提供全面的支持。
项目简介
NetScout 以简单易用的方式,通过多个组件协同工作来深入挖掘互联网信息。这些组件包括:
- BinaryEdge 客户端:利用 BinaryEdge API 获取历史子域名数据。
- DNS 模块:尝试执行 DNS 区域传输以提取更多子域。
- 爬虫:从种子URL获取URL和目录。
- SERP 客户端:使用Google Dorking技术查找特定文件类型。
- 缩短URL扫描:对URLTeam的大量缩短URL列表进行扫描,寻找与种子URL匹配的条目。
项目技术分析
NetScout 的核心技术在于其巧妙地结合了外部API服务,如 BinaryEdge 和 SERP API,以及高效的爬虫策略。通过设置环境变量,您可以轻松配置API密钥。此外,项目还支持深度配置,例如爬取深度、线程数、请求延迟等,以适应各种场景的需求。
应用场景
NetScout 在以下领域中表现出色:
- 网络安全:识别潜在的安全问题和未授权的子域。
- 网站管理:监控网站结构变化,确保所有资源的有效性。
- 竞争情报:了解竞争对手的在线资产和业务范围。
- 研究与教学:教育领域的网络拓扑和安全研究。
项目特点
- 多合一解决方案:一次性搜索多个数据源,简化OSINT流程。
- 高度可定制:自定义深度、线程数、请求头和cookies,甚至启动无头浏览器模式。
- 简洁命令行界面:易于理解的命令行参数,让操作更简单。
- API集成:无缝对接BinaryEdge和SERP API,增强搜索能力。
- 速度与效率:优化的爬虫算法,快速检索大量信息。
- 测试友好:内置自动化测试框架,保障代码质量。
使用NetScout
安装过程简单明了,可以通过Go语言的包管理器直接安装或从源码编译。运行示例展示了NetScout的强大功能,可以根据需求选择是否跳过某些扫描模块,或设置自定义的请求头和cookies。
现在就加入NetScout的行列,解锁互联网的隐藏层,开启您的OSINT之旅吧!
# 示例:
netscout -u https://crawler-test -d 2 -o netscout.txt
这只是一个开始,更多的可能性等待着您的探索。立即行动,让NetScout成为您的网络侦探助手!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
279
暂无简介
Dart
640
147
Ascend Extension for PyTorch
Python
202
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.12 K
630
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100