whois老域名挖掘技术

我一般通过站长工具域名WHOIS查询定向收集一些特定域名,拿来分析网站存活站点。

例如:

查询域名基本信息

WHOIS反查得到大部分域名注册信息

一般大一点的厂商都有几百个域名,我们通过此处收集大量顶级域名,然后通过SubDomain工具获取大量二级、三级域名。

由于获取的域名太多了,一般全部下来,大约有2k以上子域名,因为不是所有的子域名都能对外访问,所以我们这里要对域名进行去杂的一些操作。

步骤如下:

1、先用SubDomain工具将子域名跑出来,域名对应IP

2、获取的内容我们导入XLS进行排序整理我们就可以获取一些厂商常用的IP段

3、我们从里面分析出一些IP段进行整理,归类,大概能得到好几个段,这时我们就可以利用端口扫描工具对常见的IP段进行扫描,从而归纳整理IP端口号,从对外网暴露的端口号,我们用来分析网站的结构部署是怎样一种情况。

对IP段进行扫描后,我们一般会得到许多端口暴露信息,我们继续对端口进行整理。

4、对数据进行整理后,我们得到以下信息,WEB服务大多开放80,443,8080等端口,我们将整理好的数据丢入Burp,进行去杂质,留下可用的资源。

5、写个php小脚本,将数据丢入Burp批量访问,看返回值大小,就可以确定可用资源。

例如:http://127.0.0.1/url.php?url=http[s]://1.1.1.1:80[443、8080]等。

6、获取好资源之后我们就可以开始挖洞了。

这个方法比较快速上手,且容易挖到洞,百试不爽。

whois挖掘老域名

通过上述的反查whois可举一反三,因为whois可以反查到相关注册人的邮箱,那么这个时候直接利用反查的邮箱即可进行老域名挖掘,这些做编程与12-13年做医疗的人基本都懂,还有其实gogo闯在以前也分享过相关的老域名挖掘手法大致也是这个,现在倒好被一些人拿去做培训坑小白。

时间: 2024-10-03 15:48:47

whois老域名挖掘技术的相关文章

老域名优化的好处与老域名挖掘实操技巧

在SEO这一行混的比较久的朋友,慢慢都会接触到一些比较核心的优化技巧,老域名就是其中的一种,,不知道大家有没有这样的体验,自己辛辛苦苦优化了近一年的网站,终于有了稳定的排名,可是却被一个刚刚优化两个月的新站赶超了,而且网站的内容还没有你网站的好,大家肯定会想,这还有没有天理啦! 其实很有可能这个网站是用挖掘到的老域名做的,今天大表哥就给大家来点真正的seo核心干货,seo老域名的好处与老域名挖掘实操技巧首先我们先了解一下使用老域名优化的好处 首先有一个概念我们要知道,seo优化离不开链接,挖掘老

揭秘家用路由器0day漏洞挖掘技术——互动出版网

这篇是计算机类的优质预售推荐>>>><揭秘家用路由器0day漏洞挖掘技术> 全球第一本关于家用路由器底层安全分析的书籍! 编辑推荐 全球第一本硬件安全分析书籍,填补了硬件安全领域的空白:带领大家进入HT团队都还未涉及的领域!作者十年磨一剑之心血力作! <揭秘家用路由器0day漏洞挖掘技术>针对当下网络安全设备问题层出不穷.而系统化的安全分析资料越来越难寻的现状,从家用路由器入手,全方位的讲解了路由器漏洞分析.漏洞挖掘.路由器固件提取.硬件调试等方面的相关知识

新网站用老域名有哪些影响

用老域名来做新网站相信是很多站长纠结的一个问题,很多人都认为老域名对新网站的排名好,可以在短时间内获得显著的优化效果,然而又有一部分认为老 域名会 带来一些难以发现的问题,影响新网站.用老域名做新网站会带来哪些影响呢?其实不光这些,比如还有很多站长关心"老域名网站之前所做的内容,是否影响新 站?"."老域名以前被处罚,是否会影响新站?"."老域名外链对新站是否还有用?"等等. 百度官方曾多次回应,只要域名在之前没有被惩罚或者在黑名单内,都是可以用

网络挖掘技术——微博文本特征提取

文本特征向量 经典的向量空间模型(VSM: Vector Space Model)由Salton等人于60年代提出,并成功地应用于著名的SMART文本检索系统.VSM概念简单,把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂.当文档被表示为文档空间的向量,就可以通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性.文本处理中最常用的相似性度量方式是余弦距离.文本挖掘系统采用向量空间模型,用特征词条(T1 ,T2 ,-Tn) 及其权值Wi 代表目标信息,在进行

网络挖掘技术——text mining

一.中文分词:分词就是利用计算机识别出文本中词汇的过程. 1.典型应用:汉字处理:拼音输入法.手写识别.简繁转换 :信息检索:Google .Baidu :内容分析:机器翻译.广告推荐.内容监控 :语音处理:语音识别.语音合成 . 2.分词难点:歧义.新词等. 3.分词技术:机械分词(查词典FMM/BMM,全切分).统计分词(生成式/判别式).理解分词. a)生成式分词:建立学习样本的生成模型,再利用模型对预测结果进行间接推理.两个假设:马尔科夫性(第i个词只依赖于前面的i-1个词):输出独立性

Web挖掘技术

一.数据挖掘 数据挖掘是运用计算机及信息技术,从大量的.不全然的数据集中获取隐含在当中的实用知识的高级过程.Web 数据挖掘是从数据挖掘发展而来,是数据挖掘技术在Web 技术中的应用.Web 数据挖掘是一项综合技术,通过从Internet 上的资源中抽取信息来提高Web 技术的利用效率,也就是从Web 文档结构和试用的集合中发现隐含的模式. 数据挖掘涉及的学科领域和方法非常多,有多种分类法. (1)依据挖掘对象分:关系数据库.面向对象数据库.空间数据库.时序数据库.DNA 数据库.多媒体数据库.

网络挖掘技术——Recommendation

1.Personalization Includes:Recommending.Filtering.Predicting. a)Non-Personalized b)Content-Based c)Collaborative Filtering: User-Based d)Cold-Start Problem: 网络挖掘技术--Recommendation,布布扣,bubuko.com

网络挖掘技术——association rule

一.概念:微博中经常会有些词被一起提及,如:郭美美VS红会,表哥VS房叔:超市为提高销售额,会把用户经常买的物品放在一起. a)Apriori算法: 频繁项集产生强关联规则: b)FP-树进行频繁模式挖掘: *Partition-based Projection: *比较: 网络挖掘技术--association rule,布布扣,bubuko.com

中智讯-数据分析与挖掘技术实验室建设方案

中智讯(武汉)科技有限公司数据分析与挖掘技术实验室建设方案 1 实验室项目建设背景1.1 项目建设背景随着全球数据量的爆炸式增长和数据挖掘技术的发展,数据分析与数据挖掘技术正在以空前的速度产生和积累,对数据分析和数据挖掘的人才需求也快速增加.进入 2014 年,大数据(Big Data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新.目前,大数据正在开启一次重大的时代转型,其影响力包括传统的金融.医疗保健.市场业.零售业.制造业.司法.工程和