数字足迹映射器 - DFMAP

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概述

数字足迹映射器 (DFMAP) 是一个全自动化的工具，可帮助识别组织在互联网上的足迹。数字足迹包含关键信息，这些信息可能被网络犯罪分子、竞争对手以及组织本身利用，用于跟踪和了解其数字形象。因此，了解组织在互联网上共享/泄露了哪些信息对组织来说至关重要。DFMAP 执行被动和半被动扫描，以识别组织的互联网形象/数字形象。

出于以下原因，数字形象对组织来说也至关重要：

• 随着对互联网的持续攻击呈指数级增长，组织应充分了解在互联网上披露的信息类型。在互联网上泄露的敏感信息可能被匿名用户用于损害组织的资产，对组织造成声誉损害等。

• 这将有助于更好地执行域名管理、库存管理以及管理您在互联网上的形象。

• 这将反映人们的情绪，以及互联网上关于该组织的讨论内容。

• 执行互联网形象分析无需事先批准，因为它执行被动和半被动的侦察，可用于通过分析竞争对手的数字形象/互联网形象来获得对其的洞察。

功能

1. 搜索引擎抓取（谷歌、雅虎、必应、Ask、Lycos）
2. Robtex 搜索（搜索引擎抓取中识别的所有域名都将进行 Robtex 搜索。）
3. 域名到主机/IP 映射
4. 域名的 Whois 查询
5. IP 地址的 Whois 查询
6. 下载文件的元数据提取（pdf、xls、doc 等）（将下载公开可用的文件，然后使用 exiftool 从文档中提取元数据）
7. 域名指纹识别（以被动方式识别远程操作系统，使用 p0f 工具。如果您选择执行此模块，请确保您的机器上已安装 p0f-3.06b。此模块需要您提供存储 p0f 输出的文件完整路径。例如，在目录 /home/john/tools/p0f-3.06b 下，您通过键入 "./p0f -i eth0 -o sample-capture.txt" 来运行 p0f 工具，那么该模块的输入将是 sample-capture.txt 文件的完整路径，在本例中为 /home/john/tools/p0f-3.06b/sample-capture.txt）
8. Google Dorking（请在 conf/dorkqueries.txt 中明智地选择您的查询，因为它需要很长时间才能执行所有查询。默认情况下，查询数量为 2500+）
9. Shodan（除了数据库中的条目外，还可以在 output/shodan-results.txt 下找到详细的 .txt 文件）
10. 使用 nltk 包进行非结构化数据分析
11. SSL 证书验证
12. 技术统计 

依赖项

以下是执行数字足迹程序所需的依赖项。

1. Python 2.7.5+
2. MySQL 数据库
3. Python MySQLdb 包
4. webarticle2text
5. nltk
6. nltk.download()
7. BeautifulSoup

屏幕截图

1. 下面的截图显示了从公开可用的文档（如 pdf 文件等）中提取的元数据，例如作者姓名。

使用 DFMAP

参考

详细视频可在此处找到。

GitHub 源代码可在此处找到。

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// Code can be used by typing the following command
#  python profiler.py