【自动化赏金之路】漏洞挖掘纵横理论之横篇
大家好，我是BaCde。上篇文章总结了下之前自动化挖掘到的一些漏洞总结，这次写一下我在实践过程中的心得体会。
之所以先聊理论，是因为在开发工具之前，总结过往的一些经验，并分析漏洞挖掘最根本的重要因素，基于此总结一套出一套理论，工具的开发都是围绕这套理论来展开和进行。
纵横理论
纵横理论是我自己习惯的叫法，我觉得很贴切。至于有没有其他人提出，我并没有去进行搜索或分析。
漏洞挖掘需要满足两个要求，即输入入口和危险函数。无论是web漏洞、二进制漏洞都是如此。其本质在于用户的数据可以被当成代码执行。当然代码也可以被当作数据，这也是受到计算机由冯诺依曼体系架构的影响。
再看漏洞挖掘，我们围绕上述两个来展开，即寻找输入点，看是否会进入到可能造成漏洞的危险函数中；或从危险含函数追溯，看是否数据可控。
现在大家都在谈攻击面，其实就是为了寻找到更多的可控入口，比如发现更多的子域名，扫描IP的端口、寻找软件或网络攻击面等都是如此，这种方式称为横。而还有一种就是在有限的几个点或面中去死磕，比如看似不可能的情况下，去进行绕过，或者结合场景下去进行利用等，去深入的挖掘可能性，这种我称为纵。合起来就是纵横理论。这两种方式的运用网络中都有大量的资料，对于初学者或者一些行内的朋友，资料都太过零散，不够体系化。所以，需要收集和整理。当然各位大佬，也都有各自的一套方法论。
演变过程
我也在不断思考，有没有一种方式能够快速实现自动化的发现漏洞。也依据上面的思考，开始进行尝试，首先就是实践 “横” 这种方式。即自动化获取子域名、证书信息、DNS解析、IP、端口、web页面信息、url地址等信息，同时自动化覆盖大量SRC厂商，来获得最多的输入点。而为了尝试，工具也经过3次变化。简单点，目标越多，发现漏洞的可能性就越多。
第一次，就是采用国外喜欢的bash脚本，使用Python实现，流程是线性执行的。代码总共加起来500行左右。信息全部由文本保存。这种方式，就是利用开源程序，快速实现信息收集，并进行存储，使用文件搜索等方式实现自己感兴趣的信息。开发速度快，依赖的环境少。不断扩大目标，通过这种方式也确实可以发现一些漏洞并提交。但是还是比较麻烦，随着目标的增加，线性执行的时间需要太久，效率太差，也算是验证思路有效。 下图就是最开始的程序目录结构。由于使用公开程序或者github上有现成的工具，大家也都有一些自己的流程和方法，网络上也有公开一些文章来讲如何做的的，大家都在使用，撞洞可能性极高，完全看运气，所以最主要的还是不断挖掘新的资产发现方法是 “横” 这种方式的重点。
保存内容包括如下这些内容。
第二次就是使用多进程方式改进上面的版本。实现并行化的一些操作，这里不多讲了。
第三次就是修改为分布式，就是上一篇文章中的流程图的架构。随着目标的增多，增加机器数量即可。同时也可不断增加自己想要增加的一些资产发现方法等。现在云服务也是非常方便，随用随开即可。现在就是在不断完善这套工具的阶段。借助许多公开软件，实现起来也很快速。使用到的软件有subfinder、xray、nuclei、masscasn、nmap、waybackurl、findomain、amass、rad等。这里要特别感谢伟大的软件开发者们。当然这里就是部署起来会比较麻烦，但是后续会很方便。当然还用到RapidDNS（全量数据）。
云服务很方便，在面对大量目标时，不断增加机器即可，使用一台机器跑一个月跟30台机器跑一天，结果可能差不多，但是效率却大大提升。
当然，现在有不少优秀的开源工具大家可以使用。这些工具各有优点，大家也都有自己的喜好，这里只是分享下我的一点点心得体会，自己研发的好处是拓展上更快、后续主要集中在新的方法的挖掘上，同时增加的新的方法可以快速的应用。
大家如果想看上一篇的，我在这里推送也加上了。大家可以点第二篇即可。
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