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监控云格局

我们此项目的使命是提供一张始终最新且可自由访问的云格局地图,涵盖所有主要云服务提供商。

我们决定从收集 AWS EC2 和 GCP 机器的 SSL 证书数据开始,考虑到这些数据对安全研究人员的价值。不过,我们计划在不久的将来扩展项目,纳入更多数据和提供商。您的意见和反馈对我们非常宝贵,请随时通过 Twitter 或 Discord 联系我们,告诉我们您认为我们接下来应该优先关注哪些领域!

SSL 证书数据能给您带来什么好处?

SSL 数据 以 CSV 文件形式组织,每份发现的证书均收集了以下属性:

  • IP 地址
  • 通用名称
  • 组织
  • 国家
  • 地点
  • 省份
  • 主题备用 DNS 名称
  • 主题备用 IP 地址
  • 自签名(布尔值)
IP 地址通用名称组织国家地点省份主题备用 DNS 名称主题备用 IP 地址自签名
1.2.3.4example.comExample, Inc.USSan FranciscoCaliforniaexample.com1.2.3.4false
5.6.7.8acme.netAcme, Inc.USSeattleWashington*.acme.net5.6.7.8false

那么,您可以用这些数据做什么呢?

枚举目标域名的子域名

搜索目标域名(例如 example.com),在收集到的证书的 通用名称 和 主题备用名称 字段中查找匹配项。所有 IP 范围每天都会被扫描,数据集也随之更新,因此您很可能会在临时主机被移除之前发现它们。

枚举目标公司的域名

搜索目标公司名称(例如 Example, Inc.),在 组织 字段中查找匹配项,并探索关联的 通用名称 和 主题备用名称 字段。结果可能包含您熟悉域名的子域名,如果运气好,您还可能会发现新的根域名,从而扩大范围。

枚举可能的子子域名枚举目标

如果证书是为通配符(例如 *.foo.example.com)颁发的,那么很有可能存在其他子域名,您可以通过暴力破解找到它们。您知道这种技术 有多高效。这里有一些 词表 可以帮助您!

💡 注意:请记得每天监控数据集的更新,以便在新资产出现时收到通知!

执行 IP 查找

搜索 IP 地址(例如 3.122.37.147),找出与该地址关联的主机名,并探索 通用名称、主题备用名称 和 组织 字段,以获取有关该地址的更多信息。

发现源 IP 地址以绕过代理服务

当网站隐藏在 Cloudflare、Akamai、Incapsula 等安全代理服务后面时,可以在数据集中搜索主机名(例如 example.com)。这种搜索可能会发现源 IP 地址,从而允许您绕过代理。我们在博客中讨论过类似的技术,您可以点击 此处 查看!

获取实时 Web 服务器的全新数据集

数据集中的每个 IP 地址都对应一个运行在 443 端口上的 HTTPS 服务器。您可以将这些数据用于大规模研究,而无需花费时间自行收集。

任何您能想到的其他用途

如果您将这些数据用于某个酷炫的项目或研究,我们很乐意听取您的分享!

此外,下面您会找到我们数据收集过程的详细说明,以及如何实现相同技术来从您自己的 IP 范围收集信息。

工作原理

Trickest 工作流 - SSL

TB; DZ(太大;无需放大):

  1. 我们通过两个简单的 bash 脚本启动工作流,用于获取 IP 范围:
    • AWS 的 IP 范围 使用 JQ 查询进行过滤。我们通过过滤 .prefixes[] | select(.service=="EC2") | .ip_prefix 提取 EC2 机器的 IP 范围。其他服务被排除在此工作流之外,因为它们不支持自定义 SSL 证书,因此其数据对我们的数据集无关紧要。
    • GCP 的 IP 范围 使用另一个 JQ 查询提取:.prefixes[].ipv4Prefix。
  2. 然后,我们使用 mapcidr 将步骤 1 中获得的 IP 范围划分为更小的范围,每个范围最多包含 10 万个主机(感谢 ProjectDiscovery 团队!)。此步骤将在下一步运行并行扫描过程中发挥作用。
  3. 在编写本文时,云 IP 范围包含超过 7500 万个 IP 地址,因此在一台机器上扫描所有地址是不切实际的,这时我们的 file-splitter 节点就派上了用场。该节点遍历来自 mapcidr 的输入,并为每个范围触发独立的作业。当在多台机器(例如 30 台)上执行此工作流时,它们并行处理这些作业,从而显著缩短总体运行时间。这种效率使我们能够每天运行工作流,保持数据不断更新。
  4. 然后,并行机器启动 zgrab2 实例来收集 SSL 证书。在尝试了各种工具和技术后,zgrab2 的 tls 模块成为最快、最可靠的选择。感谢 ZMap 项目 团队!
  5. 每个 zgrab2 实例将其数据传递给一个 bash 脚本,该脚本提取相关数据并将其输出写入 CSV 文件。
  6. 最后,我们收集所有 CSV 文件,并将其拆分为可管理的 450 KB 块,以便 GitHub 渲染 CSV 文件。这些块随后被推送到此仓库。

贡献

欢迎所有贡献/想法/建议!请随时通过 GitHub issues 创建新工单,通过 @trick3st 在 Twitter 上联系我们,或加入 Discord 上的对话。

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