SubDomainRadar.io 및 Python을 사용하여 숨겨진 하위 도메인을 쉽게 검색하세요.
사이버 보안 전문가, 버그 현상금 사냥꾼 또는 침투 테스터로서 숨겨진 하위 도메인을 찾는 것은 식별에 매우 중요합니다. 도메인의 잠재적인 취약점. 하위 도메인은 종종 공격에 취약할 수 있는 잊어버린 서비스나 테스트 환경을 호스팅합니다.
이 게시물에서는 하위 도메인 열거 자동화 및 SubDomainRadar.io와 Python API 래퍼를 소개하겠습니다. >역검색 보안 워크플로
왜 SubDomainRadar.io인가요?SubDomainRadar.io는 40개 이상의 비공개 데이터 소스를 사용하여 포괄적인 하위 도메인 검색 경험을 제공한다는 점에서 두각을 나타냅니다. 빠른 검색, 심층 검색, 역방향 검색을 실행해야 하는 경우에도 이 도구를 사용하면 이전보다 더 많은 하위 도메인을 찾을 수 있습니다.
또한SubDomainRadar Python 라이브러리를 사용하면 이러한 강력한 기능을 자신의 프로젝트와 스크립트에 쉽게 통합할 수 있습니다.
Python 래퍼의 기능SubDomainRadar Python API 래퍼를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 역검색 수행 키워드 기반 하위 도메인
- 도메인 열거 다양한 검색 깊이(빠름, 중간, 깊은)
- 제외된 도메인 및 TLD 검색
SubDomainRadar Python 래퍼를 시작하려면 pip를 통해 설치해야 합니다.
pip install subdomainradar
기본 사용 예
SubDomainRadar API를 사용하여 도메인 목록에서 하위 도메인 열거를 수행하는 방법은 다음과 같습니다.
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")
빠른 열거 검색을 실행하고 있습니다. 얼마나 철저해야 하는지에 따라 심층 또는 중간 검색으로 전환할 수 있습니다.
역방향 하위 도메인 검색SubDomainRadar.io의 가장 멋진 기능 중 하나는
역검색을 실행하는 기능입니다. 특정 키워드나 도메인의 일부와 관련된 하위 도메인을 찾고 있는 경우 이 기능이 유용합니다.
Python 래퍼를 사용하여 역검색을 실행하는 방법은 다음과 같습니다.
# 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")
지금 사용해 보세요!
웹사이트의
모든 하위 도메인을 검색할 수 있는 효과적이고 사용하기 쉬운 도구를 찾고 있다면 SubDomainRadar.io를 사용해 보세요. SubDomainRadar Python 래퍼를 사용하면 하위 도메인 검색을 보안 워크플로에 더욱 쉽게 통합할 수 있습니다.
시작할 준비가 되셨나요? 지금 pip를 통해 래퍼를 설치하고 SubDomainRadar.io의 모든 기능을 잠금 해제하세요!
위 내용은 SubDomainRadar.io 및 Python을 사용하여 숨겨진 하위 도메인을 쉽게 검색하세요.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
