Waymore工具使用中的性能优化与最佳实践
2025-07-05 09:56:07作者:沈韬淼Beryl
Waymore是一款强大的网络数据采集工具,但在处理大规模域名时可能会遇到性能瓶颈。本文将深入分析其工作原理并提供优化建议。
核心问题分析
当用户向Waymore工具输入大量子域名列表时,工具可能会出现卡顿现象,特别是在处理归档数据阶段。这主要源于两个技术因素:
- API速率限制:Waymore依赖的archive.org服务对请求频率有严格限制,默认在收到429状态码后会等待3分钟
- 冗余请求问题:单独处理每个子域名会产生大量重复请求,极大降低效率
性能优化方案
合理设置请求参数
工具提供了两个关键参数控制请求行为:
--wayback-rate-limit-retry:调整速率限制后的重试等待时间--retires:设置遇到429错误后的最大重试次数
对于大规模扫描任务,建议适当增加这些参数值以避免中断。
域名处理最佳实践
重要发现:直接提供主域名比输入子域名列表效率更高。当输入主域名(如target.com)时,工具会自动使用通配符查询(*.target.com),一次性获取所有子域名的归档数据。这种方法相比逐个查询子域名具有显著优势:
- 减少API调用次数
- 避免遗漏未被发现的子域名
- 大幅缩短整体处理时间
结果后处理技巧
获取原始数据后,推荐使用unfurl工具提取所有发现的域名:
cat waymore.txt | unfurl domains
这种方法可以快速识别出之前未知的新子域名。
技术实现原理
Waymore的智能查询机制是其核心价值所在。通过使用通配符查询,它实际上执行的是广度优先的域名发现过程,而非简单的历史数据检索。这种设计使其成为网络安全评估和系统测绘中的强大工具。
总结建议
对于日常使用,建议:
- 优先提供主域名而非子域名列表
- 保持默认并发参数(-p 1)以避免触发速率限制
- 对结果进行后处理以最大化数据价值
理解这些优化技巧后,用户可以更高效地利用Waymore进行大规模网络资产发现和安全研究工作。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
661