使用httpx工具提取HTTPS证书CN信息的技术实践
2025-05-27 23:56:26作者:彭桢灵Jeremy
在网络安全和运维工作中,我们经常需要批量获取网站SSL证书中的域名信息。本文将介绍如何利用httpx工具高效地提取HTTPS证书中的CN(Common Name)信息。
技术背景
SSL/TLS证书是HTTPS协议的重要组成部分,其中包含网站的关键识别信息。证书中的CN字段通常代表证书颁发给的主机名或域名,这在以下场景中非常有用:
- 批量验证域名所有权
- 企业资产梳理
- 证书合规性检查
- 安全审计
httpx工具简介
httpx是一款功能强大的HTTP探测工具,除了基本的HTTP请求功能外,它还提供了丰富的TLS/SSL相关功能。其中-tls-grab参数可以获取目标站点的TLS证书详细信息。
实际操作指南
基础用法
最简单的使用方式是直接对目标域名进行探测:
echo "google.com" | httpx -tls-grab
提取CN信息
要专门提取证书中的CN信息,可以结合jq工具进行JSON格式的输出处理:
echo "google.com" | httpx -tls-grab -j | jq '.tls | {host, subject_cn}'
批量处理
对于大量URL的处理,可以先将目标列表保存在文件中,然后使用-l参数指定:
httpx -l target_list.txt -tls-grab -j | jq '.tls | {host, subject_cn}'
技术实现原理
httpx在底层通过Go语言的tls包建立安全连接,获取证书链信息。具体流程包括:
- 建立TCP连接
- 完成TLS握手
- 获取并解析证书信息
- 提取证书中的Subject字段
高级应用场景
- 企业资产管理:通过批量扫描获取所有HTTPS服务的真实域名
- 证书监控:定期检查证书CN是否与预期一致
- 安全审计:发现使用不匹配证书的服务
- 自动化运维:集成到CI/CD流程中验证部署环境
注意事项
- 对于使用SNI的现代网站,需要确保请求中包含正确的Host头
- 某些CDN或反向代理可能返回与域名不匹配的证书
- 自签名证书需要特殊处理
- 大规模扫描时注意网络带宽和性能影响
通过本文介绍的方法,安全工程师和运维人员可以高效地完成HTTPS证书信息的收集工作,为后续的安全分析和资产管理提供可靠的数据支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
225
251
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
319
🎉 (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
1.21 K
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868