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TideFinger——指纹识别小工具

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概述

TideFinger

一个开源的指纹识别小工具，使用了传统和现代检测技术相结合的指纹检测方法，让指纹检测更快捷、准确。

介绍

通过分析web指纹的检测对象、检测方法、检测原理及常用工具，设计了一个简易的指纹搜集脚本来协助发现新指纹，并提取了多个开源指纹识别工具的规则库并进行了规则重组，开发了一个简单快捷的指纹识别小工具TideFinger，并实现了一套在线的指纹识别平台“潮汐指纹” http://finger.tidesec.net 通过对各种识别对象、识别方法、识别工具的分析，发现大家的指纹库各式各样，识别方式也是各有千秋，传统的md5、url路径的方式居多，识别header信息的也是不少，但没有一个能集众家之长的小工具和指纹库。于是本项目参考了webfinger和whatcms的部分代码并进行了整合优化，做了一个小工具TideFinger。

安装

识别脚本的安装和使用都比较简单。

安装python2依赖库

pip install lxml
pip install requests
pip install bs4

说明：sqlite3库在Python 2.5.x 以上版本默认自带了该模块，如提示sqlite3出错请自行排查。

执行脚本

$ python TideFinger.py

    Usage: python TideFinger.py -u http://www.123.com [-p 1] [-m 50] [-t 5]

    -u: 待检测目标URL地址
    -p: 指定该选项为1后，说明启用代理检测，请确保代理文件名为proxys_ips.txt,每行一条代理，格式如: 124.225.223.101:80
    -m: 指纹匹配的线程数，不指定时默认为50
    -t: 网站响应超时时间，默认为5秒

指纹识别界面如下：

技术原理及实现

指纹库整理

本项目搜集了大量的开源指纹识别工具，从中提取了指纹库，进行了统一的格式化处理并进行去重，最终得到了一个大约2078条的传统指纹库。本来想把fofa的库也合并进来，发现格式差异有些大，便保持了fofa指纹库，并把WebEye的部分指纹和fofa指纹进行了合并。这样就保留了两个指纹库，其中cms指纹库为传统的md5、url库，大约2078条指纹，可通过关键字、md5、正则进行匹配，fofa库为2119指纹，主要对Header、url信息进行匹配。

指纹库优化

在对指纹库整理去重后，对每个指纹进行了命中率的标识，当匹配到某个指纹时该指纹命中率会加1，而在使用指纹时会从优先使用命中率高的指纹。然后从互联网中爬取了10W个域名进行了命中率测试，然后对一些误报率比较高的指纹进行了重新优化，得到了一份相对更高效的指纹库。

未知指纹发现

目前新指纹的识别基本还是靠人工发现然后分析规则再进行添加，所以各平台都有提交指纹的功能，但是由于没有这种资源，只能另想办法。于是想到了一个比较笨的方法：从网站中爬取一些静态文件，如png、ico、jpg、css、js等，提取url地址、文件名、计算md5写入数据库，这样再爬下一个网站，一旦发现有相同的md5，就把新的url也加入到那条记录中，并把hint值加1，这样爬取10W个站点后，就能得到一个比较客观的不同网站使用相同md5文件的数据了。有兴趣的可以查看具体代码https://github.com/TideSec/TideFinger/blob/master/count_file_md5.py文件。爬取的结果如下：里面肯定很多都属于误报，比如上图中第一个其实是个500错误页面，所以出现的比较多，第二个是政府网站最下边那个常见的“纠错”的js，所以用的也比较多。经过一些分析整理也发现了一些小众的CMS和建站系统的指纹，比如三一网络建站系统的newsxx.php，比如大汉JCM的jhelper_tool_style.css等等，后续会持续把这些新的指纹丰富到指纹库中去。

指纹识别脚本

有了指纹库之后，识别脚本就相对比较简单了，已有的一些也都比较成熟了，直接使用了webfinger和whatcms的部分代码并进行了整合优化，于是就有了TideFinger。 1、功能逻辑都比较简单，先用fofa库去匹配，然后获取一定banner，如果banner中识别除了cms，则返回结果，如果未识别到cms，则会调用cms规则库进行匹配各规则。 2、脚本支持代理模式，当设置了-p参数，且proxys_ips.txt文件包含代理地址时，脚本会随机调用代理地址进行扫描，以避免被封ip，不过这样的话效率可能会低一些。毕竟搜集的免费代理质量还是差一些，速度会慢很多。有钱人可以找收费代理池，然后每个规则都用不同代理去请求，这样肯定不会被封！代理地址的搜集可以使用我修改的另一个代理池https://github.com/TideSec/Proxy_Pool 提供了自动化的代理ip抓取+评估+存储+展示+接口调用。 3、经测试，一般网站把所有指纹跑一遍大约需要30秒时间，个别的网站响应比较慢的可能耗时更长一些，可以通过设置网站超时时间进行控制。

指纹识别平台

在有了指纹库和识别脚本之后，由于想继续完善下这个功能，于是又加入了其他一些功能，有个这个在线指纹查询平台http://finger.tidesec.net。

开始想加的很多，但后来在速度和时间方面不得不进行了一定的取舍，于是就有了目前如下的功能。 1、网站信息：网站标题、状态码、302跳转信息等； 2、IP地址信息：IP归属地、IP服务商信息、GPS信息； 3、CDN识别：对目标是否使用CDN进行检测，但目前CDN识别指纹还不多，对部分识别出使用CDN的目标还会列出来CNAME； 4、中间件识别：主要通过http头信息中的XPB、server等字段获取中间件信息，如nginx、iis、tomcat等； 5、更多banner：主要是调用了whatweb和Wapplyzer进行更多banner信息的获取，如jquery、bootstrap等； 6、操作系统识别：识别比较简单，通过ttl值和文件大小写是否敏感...用nmap去识别的话速度太慢... 7、本来还加入了子域名发现、端口扫描和waf探测等等，但发现耗时相对较长，而且比较容易被封IP，所以又去掉了。