Inventory

Attack Surface Management öffentlicher Bug-Bounty-Programme.

Die hier gesammelten Daten umfassen DNS- und Webserver-Daten öffentlicher Bug-Bounty-Programme.

Unser Ziel mit diesem Projekt ist es:

• über 800 Unternehmen auf neue Assets zu überwachen
• Bug-Bounty-Jägern zu helfen, bei neuen Programmen so schnell wie möglich einsatzbereit zu sein.
• Sicherheitsteams eine bessere Sichtbarkeit ihrer Assets zu geben.
• die Last und das Rauschen zu reduzieren, denen einige Programme durch automatisierte Tools ausgesetzt sind (wir führen sie nach Zeitplan aus und stellen die Ergebnisse allen zur Verfügung)

Funktionsweise

Das Setup besteht aus zwei Workflows

• Inventory 3.0 - Targets
• Inventory 3.0

Inventory 3.0 - Targets

Dieser Workflow optimiert die Zusammenführung von Bug-Bounty-Programmdaten aus verschiedenen Quellen und gewährleistet eine umfassende und organisierte Sicht. Betrachten wir ihn im Detail:

1. Datenerfassung: Der Workflow ruft Daten aus zwei wichtigen Quellen ab:

   • Bounty Targets Data: Dieses Repository enthält eine Fülle von Informationen zu Bug-Bounty-Programmen.
   • Chaos Public Bug Bounty Programs: Es liefert zusätzliche wertvolle Daten zu Bug-Bounty-Programmen.

2. Datentransformation: Die gesammelten Daten werden mithilfe von Python-Skripten transformiert. Die Skripte konvertieren die Daten in ein bestimmtes Format und gewährleisten so Konsistenz und einfache Analyse. Das detaillierte Datenformat finden Sie in der Datei targets.json.

3. Programmzusammenführung: Um Duplikate zu vermeiden, führt der Workflow Programme mit derselben URL zusammen. Diese Konsolidierung beseitigt Redundanzen und bietet eine einheitliche Sicht auf Bug-Bounty-Programme.

4. Einbeziehung von Community-Programmen: Der Workflow integriert eine zusätzliche Gruppe von Programmen aus der Datei community.json. Diese Programme werden mit dem bestehenden Datensatz zusammengeführt, wodurch dessen Abdeckung und Vielfalt erhöht werden.

5. Endgültige Ausgabe: Der Workflow erzeugt eine endgültige konsolidierte JSON-Datei, targets.json, die alle zusammengeführten Bug-Bounty-Programmdaten umfasst. Diese Datei dient als wertvolle Ressource für Bug-Bounty-Forscher und bietet eine zentrale und umfassende Sicht auf die Programme.

Hinweis: Der obige Screenshot bietet eine visuelle Darstellung des Workflows.

Inventory 3.0

1. Sammeln der Ziele: Rufen Sie die Liste der Domains aus targets.json ab und extrahieren Sie die Programmnamen.

2. Parallele Ausführung des Workflows: Die extrahierten Programmnamen werden mit dem file-splitter-Knoten verbunden, um den gesamten Workflow pro Programm zu verteilen

3. Passive Enumeration:
   • Verwenden Sie subfinder, vita, findomain, um Daten aus der passiven Enumeration zu erhalten.
   • Verwenden Sie mksub, um eine benutzerdefinierte Liste potenzieller Subdomains zu erstellen
   • Auflösen mit puredns und trickest resolvers
   • Generieren Sie benutzerdefinierte Wortlisten aus passiven Ergebnissen mit einem benutzerdefinierten Bash-Skript

4. Aktive Enumeration
   • Passive Enumeration-Daten verwenden und eine neue Brute-Force-Wortliste erstellen
   • dsieve verwenden, um Umgebungen pro Subdomain-Ebene zu ermitteln
   • Neue potenzielle Subdomains mit mksub und einer benutzerdefinierten Wortliste generieren, mit zusätzlicher level2.txt-Wortliste
   • Erneut mit puredns auflösen

5. Permutationen
   • Aktive und passive Ergebnisse aus den vorherigen Schritten zusammenführen
   • Umgebungen pro Subdomain-Ebene erneut extrahieren
   • alterx verwenden, um Permutationen zu generieren, und mit puredns auflösen

6. Sammeln vorheriger Ergebnisse
   • Ein Python-Skript verwenden, das alle vorherigen hostnames.txt pro Programm abruft
   • anew verwenden, um die neu gefundenen Hostnamen zu ermitteln
   • Aktive, passive und Permutations-Ergebnisse pro Programm zippen, um sie ins Repository zu pushen

7. Berichterstellung
   • dnsx verwenden, um gefundene Hostnamen aufzulösen, und ein Python-Skript für dns-report.csv; neu gefundene Domains aus anew mit [x] markieren
   • httpx verwenden, um Webserver zu erfassen, und ein Python-Skript für `server-report.csv
   • Ins Repository pushen

Finaler Workflow

Hinweis: Wie beschrieben, wird nahezu alles in diesem Repository automatisch generiert. Wir haben die Workflows sorgfältig entworfen (und entwickeln sie weiter), um sicherzustellen, dass die Ergebnisse so genau wie möglich sind.

Mitwirken

Alle Beiträge/Ideen/Vorschläge sind willkommen! Wenn du ein Ziel/einen Workflow hinzufügen oder bearbeiten möchtest, kannst du uns gerne einen PR mit neuen Zielen über community.json senden, uns auf Twitter @trick3st anschreiben oder der Unterhaltung auf Discord beitreten.