惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

M
MIT News - Artificial intelligence
罗磊的独立博客
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
Last Week in AI
Last Week in AI
S
SegmentFault 最新的问题
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
美团技术团队
人人都是产品经理
人人都是产品经理
WordPress大学
WordPress大学
The Cloudflare Blog
IT之家
IT之家
雷峰网
雷峰网
小众软件
小众软件
博客园 - 叶小钗
博客园 - 聂微东
爱范儿
爱范儿
博客园 - 司徒正美
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
V
Visual Studio Blog
博客园 - 【当耐特】
V
V2EX
博客园_首页
T
Tailwind CSS Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
CGE: визуализация кравлера и скрытых связей между поддоме...
KaRaKlA · 2026-05-25 · via Все публикации подряд на Хабре

Простой

2 мин

7.4K

Привет, Хабр!

Хотелось бы поделиться с вами моим open-source проектом для поиска директорий, поддоменов, ака crawler. Я не говорю, что он перевернёт мир краулеров или превзойдёт Katana, но, думаю, утилита будет крайне полезна для red team-команды.

https://github.com/a11mut3d/CGE

Проблемы, которые решает CGE

Современное веб-приложение — это не монолит, где всё в одном HTML, а куча микросервисов, API и в целом эндпоинтов. Составить карту всех запросов достаточно сложно, поэтому вы не видите картину целиком.

CGE помогает в этой задаче. Он:

— собирает все поддомены из SSL-сертификата (как в crt.sh); — краулит каждый эндпоинт, парсит HTML, JS, формы, аплоады, файлы; — отслеживает, куда идут запросы в реальном времени через взаимодействие с формами; — строит граф взаимодействия эндпоинта в реальном времени.

Как это выглядит

На данный момент у CGE есть 2 варианта использования: web UI и CLI.

Если про CLI особо и нечего расписывать (он просто выдаёт все найденные эндпоинты в консоль или по желанию сохраняет в файл), то на web UI давайте остановимся подробнее.

Веб-интерфейс я постарался сделать в стиле Obsidian (спойлер: получилось не очень).

— Каждая нода — хост (поддомен). — Ребро между нодами — факт HTTP-обмена информацией. — При клике на ноду мы получаем список всех эндпоинтов (даже тех, которые были замечены в запросах от других хостов). — При клике на ребро мы получаем все реальные запросы между хостами.

Технические детали

Реализовать я решил на Python с использованием BS, requests, DNS. В качестве базы данных я решил использовать Neo4j.

Почему я посчитал это неплохим решением для red team

— Обнаружение недокументированных API. — Построение цепочки эскалации: захватишь один хост — можно видеть, с кем он общается. — Экономия времени, чтобы не ставить краулер сначала на один поинт, потом на другой. — Сохранение сканирований — то есть не надо держать файлы у себя на ПК.

Заключение

Как я и говорил ранее, я не рассчитываю, что мой crawler порвёт индустрию, но буду очень рад, если он кому-то поможет.