使用 SubDomainRadar.io 和 Python 轻松发现隐藏子域
作为网络安全专业人员、漏洞赏金猎人或渗透测试人员,发现隐藏的子域对于识别至关重要域中的潜在漏洞。子域通常托管可能容易受到攻击的被遗忘的服务或测试环境。
在这篇文章中,我将向您介绍 SubDomainRadar.io 及其 Python API 包装器 — 用于自动化子域枚举 和 在安全工作流程中反向搜索。
为什么选择 SubDomainRadar.io?SubDomainRadar.io 之所以脱颖而出,是因为它使用 40 多个私有数据源 来提供全面的子域发现体验。无论您需要运行快速、深度还是反向搜索,此工具都将帮助您找到比以往更多的子域。
此外,借助SubDomainRadar Python 库,您可以轻松地将这些强大的功能集成到您自己的项目和脚本中。
Python 包装器的特点使用
SubDomainRadar Python API 包装器,您可以:
- 根据关键字对子域执行反向搜索
- 枚举域具有不同的搜索深度(快速、中度、深度)
- 检索排除的域和 TLD
要开始使用
SubDomainRadar Python 包装器,您需要通过 pip 安装它:
pip install subdomainradar
基本使用示例
以下是如何使用 SubDomainRadar API 对域列表执行子域枚举:
from subdomainradar import SubdomainRadarAPI # Initialize the API client api = SubdomainRadarAPI(base_url="https://api.subdomainradar.io", api_key="YOUR_API_KEY") # Enumerate subdomains for a list of domains domains = ["tesla.com", "google.com"] results = api.enumerate_domains_with_results(domains=domains, group="Fast") # Print the results for domain, data in results.items(): print(f"Domain: {domain}") print(f"Task ID: {data['task_id']}") print(f"Status: {data['status']}") print(f"Total Subdomains Found: {data['total_subdomains']}\n") print("Subdomains:") for subdomain_info in data.get('subdomains', []): print(f" - Subdomain: {subdomain_info['subdomain']}") print(f" IP: {subdomain_info.get('ip', '')}") print(f" Country: {subdomain_info.get('country', 'No Country Info')}") print(f" Reverse DNS: {subdomain_info.get('reverse_dns', [])}\n") print(f"WHOIS Information:") whois_info = data.get('whois', {}) print(f" Registrar: {whois_info.get('registrar', '')}") print(f" Creation Date: {whois_info.get('creation_date', '')}") print(f" Expiration Date: {whois_info.get('expiration_date', '')}") print(f" Nameservers: {whois_info.get('nameservers', '')}\n")
快速枚举搜索,可快速返回域“tesla.com”和“google.com”的子域。您可以切换到深度或中度搜索,具体取决于您需要的彻底程度。
反向子域搜索SubDomainRadar.io 最酷的功能之一是能够运行
反向搜索。如果您正在寻找与特定关键字或域的一部分相关的子域,此功能会派上用场。
以下是如何使用 Python 包装器运行反向搜索:
# Perform a reverse search results = api.reverse_search(subdomain_part="api", domain_part="car", tld_part="com") for subdomain_info in results['subdomains']: subdomain = subdomain_info.get('subdomain', '') domain = subdomain_info.get('domain', '') tld = subdomain_info.get('tld', '') timestamp = subdomain_info.get('timestamp', '') if subdomain: complete_subdomain = f"{subdomain}.{domain}.{tld}" else: complete_subdomain = f"{domain}.{tld}" print(f"Complete Subdomain: {complete_subdomain}") print(f"Subdomain: {subdomain}") print(f"Domain: {domain}") print(f"TLD: {tld}") print(f"Timestamp: {timestamp}\n")
今天就尝试一下吧!
如果您正在寻找一种有效且易于使用的工具来发现网站的
所有子域,请尝试SubDomainRadar.io。 SubDomainRadar Python 包装器 使将子域发现集成到您的安全工作流程中变得更加容易。
准备好开始了吗?今天通过 pip 安装包装器并解锁 SubDomainRadar.io 的全部功能!
以上是使用 SubDomainRadar.io 和 Python 轻松发现隐藏子域的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优
