探索网络深处:使用shuffleDNS发现隐藏的子域名
2024-08-11 13:01:14作者:江焘钦
在网络安全和渗透测试领域中,发现目标组织的子域名是挖掘信息的关键步骤。今天,我们向您推荐一个强大的工具——shuffleDNS,这是一个基于Go语言的massDNS包装器,用于有效地进行子域枚举,并处理带有通配符支持的解析。
项目简介
shuffleDNS是一款设计精良且高效的工具,通过主动式扫描和解析策略,帮助您找到有效子域名。它不仅支持批量DNS查询,还能智能处理通配符子域名,是网络发现工作流程的理想集成组件。它的核心特性包括简单易用的代码结构和对标准输入/输出的友好支持,使自动化变得更加简单。
技术分析
shuffleDNS依赖于massDNS项目提供的速度和效率。它巧妙地利用并发功能,以优化大规模的子域扫描过程。此外,其独特的通配符处理机制,能识别出可能存在的多级DNS通配符,大大减少了误报的可能性。
应用场景
子域枚举
- 在渗透测试或漏洞评估过程中,快速发现目标组织未公开的子域名。
- 监控品牌安全,及时发现潜在的仿冒网站或泄露的资产。
- 研究公共互联网的架构,了解组织的在线足迹。
通配符检测
- 验证是否存在可能影响所有子域的网络安全风险,如泛滥CNAME记录。
- 在进行域名资产清理时,查找并排除因通配符设置不当而产生的无效条目。
项目特点
- 简洁模块化设计:易于理解的代码结构,鼓励社区贡献和定制。
- 高速枚举:利用
massDNS的能力实现高并发子域查询。 - 智能通配符处理:通过统计IP对应子域名的数量,准确判断通配符的存在。
- 轻松集成:支持从标准输入读取待解析的子域列表,方便与其他工具结合使用。
- 灵活配置:允许自定义DNS解析器,提供可调整的并发级别和重试次数等选项。
安装与运行
要使用shuffleDNS,首先确保已安装massDNS。然后,使用以下命令进行安装:
go install -v github.com/projectdiscovery/shuffledns/cmd/shuffledns@latest
之后,您可以运行各种模式的命令,例如:
- 解析预知子域列表:
shuffledns -d example.com -list subdomains.txt -r resolvers.txt -mode resolve
- 对目标域名进行扫描:
shuffledns -d hackerone.com -w wordlist.txt -r resolvers.txt -mode bruteforce
请注意,shuffleDNS还支持从标准输入接收数据,这使得在自动化工作中无缝集成成为可能。
最后,关于通配符处理,shuffleDNS仅在指定域名时启用这一功能,且一次只能执行一种操作(解析或扫描)。
许可协议
shuffleDNS遵循GPL v3许可协议,鼓励自由分发和改进。
无论是寻找潜在的安全缺口还是深入了解目标网络,shuffleDNS都是您值得信赖的得力助手。现在就加入社区,探索更多可能性!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
186
205
暂无简介
Dart
629
143
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
316
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
383
3.62 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
291
103
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++
648
266
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858