NtHiM: 快速子域名接管检测工具使用指南
2024-09-12 17:38:28作者:田桥桑Industrious
项目介绍
NtHiM(Now, the Host is Mine!)是一个基于Rust编写的超快速子域名接管检测工具,旨在帮助安全研究员和开发者高效地识别潜在的子域名接管漏洞。它利用了EdOverflow/can-i-take-over-xyz的数据来识别平台,通过快速扫描和智能分析,有效地找出可被接管的子域名。
项目快速启动
安装方法
使用预编译二进制文件
前往NtHiM的GitHub发布页面,下载适合您操作系统的最新版本二进制文件。解压后直接运行即可。
使用Crates.io安装
如果您已经安装了Rust,可以通过Crates.io快速安装NtHiM:
cargo install NtHiM
手动构建
确保已安装rustup和cargo。然后执行以下步骤:
git clone https://github.com/TheBinitGhimire/NtHiM.git
cd NtHiM
cargo build --release
完成后,可在target/release目录下找到NtHiM的可执行文件。
基本使用示例
执行单个目标检测:
NtHiM -t https://example.example.com
或从文件批量扫描:
NtHiM -f hostnames.txt
应用案例与最佳实践
单目标检测
对于即时检查特定网站的子域接管情况,直接使用 -t 标记指定目标URL。
多目标并发扫描
提高效率,使用 -f hostnames.txt 结合 -c 控制并发线程数(例如 -c 100),以加快扫描速度。
日志记录与调试
开启 -v 详细模式以获取更多信息,或者使用 -o output.txt 将结果保存到文件中。
典型生态项目
虽然NtHiM本身是独立的工具,但它可以集成到更广泛的自动化安全评估流程中,比如配合CI/CD工作流,用于持续监控企业的DNS配置和潜在的安全风险。此外,其平台识别技术也可作为库被其他安全工具所利用,增强整个安全生态系统中的子域名安全检测能力。
通过以上步骤和实践,你可以迅速开始使用NtHiM进行子域名接管的检测,加强你的网络安全管理流程,并且在日常的安全审计工作中发挥重要作用。记得关注NtHiM的更新以获得新功能和性能提升。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥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
64
19
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
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
654
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878