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OSINT 开源情报收集知识库 — 四维信息收集模型(服务器→网站→域名→人员),维度四(人员信息)条件触发

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含まれるファイル(8)

  • SKILL.md7.7 KB
  • references/author-tracking.md5.0 KB
  • references/osint-toolkit.md10.5 KB
  • references/recon-report-template.md3.3 KB
  • references/server-recon.md5.5 KB
  • references/social-engineering-intel.md3.2 KB
  • references/web-fingerprinting.md4.7 KB
  • references/website-recon.md8.6 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

OSINT 开源情报收集知识库

针对信息收集/侦察/社会工程场景的实战知识库,提供四维信息收集模型(服务器信息 → 网站信息 → 域名信息 → 人员信息),以及具体的工具使用方法和数据提取技巧。

与 recon Skill 的区别:

  • recon → 技术层面侦察(端口扫描、DNS、目录枚举)— 基础版
  • osint-recon → 全维度侦察(服务器 + 网站 + 域名 + 人员/社会工程)— 深度版

核心原则

  1. 四维度全覆盖 — 服务器/网站/域名三个维度始终执行,人员维度按条件触发
  2. 从页面提取一切可提取的信息 — 不只看 HTTP 头,还要看 HTML 内容、JS 文件、注释
  3. 先被动后主动 — 先看响应头、DNS、WHOIS(被动),再做端口扫描/目录枚举(主动)
  4. 维度完成度自检 — 每轮检查哪些维度已完成 ✅,哪些未完成 ❌,全部完成后才允许 [DONE]
  5. 外部链接即线索 — 页面上的每个外部链接都可能是信息来源
  6. 结构化输出 — 所有发现汇总为 Markdown 报告

四维信息收集模型

维度一:服务器信息

检查项工具/方法说明
开放端口 & 服务版本MCP nmap / python_execute + socket全端口扫描或常见端口(21/22/80/443/3306/6379/8080/8443)
真实 IP 探测DNS 历史记录 / 全局 Ping / 邮件头提取CDN 后的源站 IP — SecurityTrails/DNSHistory/全局Ping
操作系统指纹TTL 推断 + nmap OS 检测Linux TTL≈64, Windows TTL≈128, Unix TTL≈255
中间件版本响应头 Server + 错误页 + 特征文件Apache/Nginx/IIS/Tomcat 版本识别
数据库识别端口探测 + 错误信息 + 特征行为MySQL(3306)/Redis(6379)/MongoDB(27017)/MSSQL(1433)

维度二:网站信息

检查项工具/方法说明
网站架构响应头 + 页面特征 + JS 库OS + 中间件 + 数据库 + 语言 + 框架 → 完整技术栈
Web 指纹fetch + 响应特征匹配CMS 类型、前端框架、JS 库、模板引擎
WAF 检测wafw00f 逻辑 + 响应特征拦截页面/特殊响应头/异常状态码
敏感目录 & 敏感文件python_execute + 常见路径字典/admin /backup /config /api /robots.txt /sitemap.xml
源码泄露检查常见泄露路径.git/.svn/.DS_Store/.env/web.config/备份文件(.bak/.swp/.old)
旁站查询同 IP 反查域名站长工具/微步在线/crt.sh 同 IP 查询
C 段查询同网段存活主机扫描nmap -sn 扫描 /24 网段

维度三:域名信息

检查项工具/方法说明
WHOIS 注册信息python_execute + whois API/命令注册人/注册商/NS 服务器/注册日期/到期日期
ICP 备案信息工信部备案查询 API仅中国大陆域名需查,境外域名无备案
子域名发现crt.sh + 爆破 + 搜索引擎 + DNS 区域传送多方法交叉验证,确保覆盖全面
DNS 记录全量python_execute + dnspython/socketA/CNAME/MX/TXT/NS/SPF/SOA 全量查询
证书透明度日志crt.sh / Censys / certspotter发现历史证书、子域名、关联域名

维度四:人员信息 ⚡ 条件触发

⚠️ 此维度仅在以下条件之一满足时才执行:

  • 用户命令中明确提及"社会工程/社工/人员信息/作者追踪/人物画像"等
  • 目标网站有明确作者信息(meta author、about 页面、联系方式)

不应该做社工的情况:普通企业官网无个人作者 / 用户只要求"扫描目标" / 目标是 IP/内网地址

追踪方向方法说明
作者标识提取页面 meta author、about 页面用户名、昵称、邮箱
GitHub 追踪fetch + GitHub API仓库、语言偏好、贡献记录、邮箱
社交媒体从页面提取链接 → 访问B站、微博、知乎、Twitter、LinkedIn
跨平台关联用用户名/邮箱搜索其他平台相同 ID 跨平台搜索
历史提交GitHub commits → 提交邮箱关联其他项目和身份
泄露检测GitHub 历史代码搜索.env、config、密钥泄露

First-Pass 工作流

  1. 访问目标 → fetch 获取首页,提取 HTTP 头 + HTML 内容
  2. 维度一:服务器信息 → 端口扫描、真实 IP、OS 指纹、中间件/数据库识别
  3. 维度二:网站信息 → Web 指纹、WAF 检测、敏感目录/源码泄露、旁站/C段
  4. 维度三:域名信息 → WHOIS、ICP 备案、子域名、DNS 记录、证书透明度
  5. 维度四(条件触发) → 提取作者信息、跨平台追踪、信息汇总
  6. 维度完成度自检 → 确认每个维度至少做过一轮检查
  7. 汇总报告 → 生成 Markdown 格式侦察报告

场景路由

场景参考文档核心内容
服务器信息收集server-recon.md端口扫描、真实 IP、OS 指纹、中间件/数据库识别
网站信息收集website-recon.md架构/指纹/WAF/敏感目录/源码泄露/旁站/C段
Web 指纹识别web-fingerprinting.md框架检测、版本识别、技术栈推断
作者追踪方法author-tracking.md从页面提取作者 → 跨平台追踪 → 信息汇总
OSINT 工具使用osint-toolkit.mdcrt.sh、GitHub API、搜索引擎 dork、旁站/C段/ICP
社会工程信息汇总social-engineering-intel.md人物画像、关系网络、信息交叉验证
侦察报告模板recon-report-template.md标准 Markdown 报告格式(四维度)

⭐ 常用提取代码片段

从 HTML 提取所有外部链接

import re
html = "..."  # fetch 获取的 HTML
links = re.findall(r'href=["\'](https?://[^"\']+)["\']', html)
for link in set(links):
    print(link)

从 HTML 提取作者信息

import re
# meta author
author = re.findall(r'<meta\s+name=["\']author["\']\s+content=["\']([^"\']+)["\']', html)
# about 页面链接
about_links = re.findall(r'href=["\']([^"\']*(?:about|me|contact)[^"\']*)["\']', html, re.I)

查询 crt.sh 子域名

import requests
domain = "example.com"
r = requests.get(f"https://crt.sh/?q=%.{domain}&output=json")
if r.status_code == 200:
    for entry in r.json():
        print(entry['name_value'])

GitHub 用户信息

import requests
username = "target_user"
r = requests.get(f"https://api.github.com/users/{username}")
if r.status_code == 200:
    data = r.json()
    print(f"Name: {data.get('name')}")
    print(f"Bio: {data.get('bio')}")
    print(f"Email: {data.get('email')}")
    print(f"Blog: {data.get('blog')}")
    print(f"Location: {data.get('location')}")
    print(f"Company: {data.get('company')}")

WAF 检测(响应特征法)

import requests
url = "https://target.com"
# 正常请求
r1 = requests.get(url)
# 触发 WAF 的请求(带攻击特征)
r2 = requests.get(url + "/?id=1' OR 1=1--")
# 对比响应
if r1.status_code != r2.status_code or len(r1.text) != len(r2.text):
    print("[!] 可能存在 WAF")
    print(f"正常状态码: {r1.status_code}, 攻击状态码: {r2.status_code}")

旁站查询(同 IP 反查域名)

import requests
ip = "1.2.3.4"
# 使用 chinaz API 或其他反查接口
# 也可以通过 crt.sh 查询同 IP 的证书
r = requests.get(f"https://crt.sh/?q={ip}&output=json")

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