目前網絡上開源的web指紋識別程序很多，如Wapplyzer,BlindElephant，plecost，w3af,whatweb, wpscan, joomscan等等，基本都是國外的，使用的時候因各方面因素會有一些限制，在某些特定環境下需要自己定製指紋識別工具，本文會淺析這些指紋識別程序的原理以及如何編寫一個web應用指紋識別程序,完全沒有技術含量，有不妥的地方還望各種SM。
0×01:識別的幾種方式
目前常見的web應用指紋識別主要有以下幾種方式，澤總已經總結的很明確了。
1：網頁中發現關鍵字
2：特定文件的MD5（主要是靜態文件、不一定要是MD5）
3：指定URL的關鍵字
4：指定URL的TAG模式
以上4種模式結合起來識別的話正確率一般在95%以上，除非個別BT的站點修改的體無完膚，如meta、文件路徑、css等都刪除了或故意修改成其他的webapp等，那我只能說你屌爆了。
0×02:識別方式詳解
一般應用程序在html、js、css等文件中多多少少會包含一些特徵碼，這跟ips、waf等產品的特性有點類似，有特徵碼匹配模式。比如wordpress如果沒有特細隱藏的話，在robots.txt中會包含wp-admin之類，首頁index.php中會包含generator=wordpress 3.xx，後面爲版本號，頁面中會包含wp-content路徑等等。
這幾條都是存在網頁中的關鍵字。其他的應用也有類似的例子，如discuz、dedecms、phpwind等在頁面中都會發現一些固定的特徵碼。特徵碼如何查找這裏不詳細說明了，下期會有文章詳細說明如何批量查找特徵碼，接下來先介紹一下幾款常見的web應用指紋識別程序。
1：Wapplyzer
Wapplyzer是基於正則表達式來識別web應用的，如下圖：
仔細看看Wapplyzer的規則其實很簡單,挑一條看看，如下：
'WordPress': { cats: { 1: 1, 2: 11 }, meta: { 'generator': /WordPress/i }, html: /
2:plecost
plecost是基於python架構，利用了Beautiful Soup 來解析html、xml文件識別網站使用的插件及版本。要了解plecost的原理，必須先知道Beautiful Soup是幹啥用的，簡單科普下Beautiful Soup：
Beautiful Soup 是一個 Python HTML/XML 處理器，設計用來快速地轉換網頁抓取。以下的特性支撐着 Beautiful Soup：
Beautiful Soup 不會選擇 即使你給他一個損壞的標籤。 他產生一個轉換DOM樹，儘可能和你原文檔內容含義一致 。這種措施通常能夠你搜集數據的需求。
Beautiful Soup 提供一些簡單的方法以及類Python語法 來查找、查找、修改一顆轉換樹：一個工具集幫助你解析一棵樹並釋出你需要的內容。你不需要爲每一個應用創建自己的解析工具。
Beautiful Soup 自動將送進來的文檔轉換爲 Unicode 編碼 而且在輸出的時候轉換爲 UTF-8,。 除非這個文檔沒有指定編碼方式或者Beautiful Soup 沒能自動檢測編碼，你需要手動指定編碼方式，否則你不需要考慮編碼的問題。
再看看plecost代碼，如下圖：
加載並讀取wp_plugin_list.txt，利用urlopen探測目標url是否存在該插件。Plecos編寫插件也非常方便，在wp_plugin_list.txt裏面寫上插件名稱、最新版本號和cve即可。
3：whatweb
whatweb是一個web應用程序指紋識別工具，可以鑑別出內容管理系統(CMS)、博客平臺、統計分析軟件、javascript庫、服務器和其他更多Web程序。whatweb擁有超過900個插件，插件是用來鑑別Web應用系統的。因此，開發者呼籲更多的人幫助開發插件，不用擔心作者聲稱插件是十分容易編寫的。
可以說whatweb是目前網絡上比較強大的一款應用識別程序了。它支持正則表達式、md5 hash匹配、url識別、HTML標記模式、蜘蛛爬行等等。
Whatweb插件編寫需要理解一些變量的定義，通過下面的例子就可以看出個大概，如下：
Plugin.define "Plone" doauthor "Andrew Horton"version "0.2"description "CMS http://plone.org"examples %w| www.norden.org www.trolltech.com www.plone.net www.smeal.psu.edu|dorks ['"powered by plone"']matches [{:name=>"meta generator tag",:regexp=>//},{:name=>"plone css",:regexp=>/(@import url|text\/css)[^>]*portal_css\/.*plone.*css(\)|")/}, #"{:name=>"plone javascript",:regexp=>/src="[^"]*ploneScripts[0-9]+.js"/}, #"{:text=>'‘}, {:name=>”div tag, visual-portal-wrapper”, :certainty=>75, :text=>’
‘}, ] def passive m=[] #X-Caching-Rule-Id: plone-content-types #X-Cache-Rule: plone-content-types m << {:name=>”X-Caching-Rule-Id: plone-content-types” } if @meta["x-caching-rule-id"] =~ /plone-content-types/i m << {:name=>”X-Cache-Rule: plone-content-types” } if @meta["x-cache-rule"] =~ /plone-content-types/i m end end
{:name=>”meta generator tag”, : 包含匹配的文件名稱，這個文件必須是網站中唯一存在的文件。
:regexp=>是包含的要匹配的模式，它是一個正則表達式，可以有以下選項：
:regexp 標準的ruby正則表達式
:text 字符
:ghdb google hack數據庫，包含以下幾個模式
inurl: 包含的字符串在url
intitle: 包含的字符串在title
filetype: 包含的文件名，如PDF, JPG, RB等
:md5 請求頁面的md5 hash值
:tagpattern html標籤
:version 可以設置正則表達式或直接字符串匹配
:string 可以設置正則表達式或直接字符串匹配
:filepath可以設置正則表達式或直接字符串匹配，通常顯示系統錯誤或配置文件等
:account 經常用在登陸頁面或用戶列表等
:module 可以設置正則表達式或直接字符串匹配，如網絡設備可能使用了一個ruby模塊等
:model 可以設置正則表達式或直接字符串匹配
:firmware 可以設置正則表達式或直接字符串匹配，設備的固件版本
瞭解了以上選項我們可以寫出一個簡單的識別discuz的插件，如下：
Plugin.define "discuz" doauthor "[email protected]" # 2012-05-28version "0.1"description "discuz - homepage: http://www.discuz.net/"# Examples #examples %w|www.discuz.net|matches [# Version detection # Powered by text{ :version=>// },{ :version=>/Powered by .*Discuz!.*([Xx\d\.]+)\s*/ }, # HTML Comment { :text=>'discuz_uid' }, ] end
運行如下圖：
更多whatweb插件開發參考：whatweb
0×03：如何編寫web指紋識別程序
現在網絡上做指紋識別用的最多的是BeautifulSoup，這個插件上面已經介紹過了，並且很多web應用指紋識別程序使用了該插件，這裏就不多介紹了，今天主要介紹下另外一個框架：scrapy
Scrapy，Python開發的一個快速,高層次的屏幕抓取和web抓取框架，用於抓取web站點並從頁面中提取結 Scrapy Pthyon爬蟲框架 logo[1]構化的數據。Scrapy用途廣泛，可以用於數據挖掘、監測和自動化測試。
Scrapy吸引人的地方在於它是一個框架，任何人都可以根據需求方便的修改。它也提供了多種類型爬蟲的基類，如BaseSpider、sitemap爬蟲等，最新版本又提供了web2.0爬蟲的支持。
Scrapy 使用 Twisted 這個異步網絡庫來處理網絡通訊，架構清晰，並且包含了各種中間件接口，可以靈活的完成各種需求。整體架構如下圖所示：
綠線是數據流向，首先從初始 URL 開始，Scheduler 會將其交給 Downloader 進行下載，下載之後會交給 Spider 進行分析，Spider 分析出來的結果有兩種：一種是需要進一步抓取的鏈接，例如之前分析的“下一頁”的鏈接，這些東西會被傳回 Scheduler ；另一種是需要保存的數據，它們則被送到 Item Pipeline 那裏，那是對數據進行後期處理（詳細分析、過濾、存儲等）的地方。另外，在數據流動的通道里還可以安裝各種中間件，進行必要的處理。
如果想做一個好的準確的，非常牛逼的web指紋識別，自然少不了爬蟲機制，而做一個爬蟲主要分兩部分：
一：下載 Web 頁面，有許多問題需要考慮，如何最大程度地利用本地帶寬，如何調度針對不同站點的 Web 請求以減輕對方服務器的負擔等。一個高性能的 Web Crawler 系統裏，DNS 查詢也會成爲急需優化的瓶頸。
二：一些“行規”需要遵循（例如 robots.txt）。而獲取了網頁之後的分析過程也是非常複雜的，Internet 上的東西千奇百怪，各種錯誤百出的 HTML 頁面都有，要想全部分析清楚幾乎是不可能的事；另外，隨着 AJAX 的流行，如何獲取由 Javascript 動態生成的內容成了一大難題；除此之外，Internet 上還有有各種有意或無意出現的Spider Trap ，如果盲目的跟蹤超鏈接的話，就會陷入 Trap 中萬劫不復了
不過，其實並沒有多少人需要做像 Google 那樣通用的 Crawler ，我們做一個 Crawler 就是爲了去爬特定的某個網站來進行指紋識別，所謂知己知彼，百戰不殆，我們可以事先對需要爬的網站結構做一些分析，事情就變得容易多了。通過分析，選出有價值的鏈接進行跟蹤，然後再進行指紋識別。這樣就可以避免很多不必要的鏈接或者 Spider Trap。
舉個例子，我們添加一個discuz的識別程序，
Discuz我簡單例了2個特徵碼如下：
頁面中meta標籤的generator屬性爲Discuz
robots.txt 裏面也會有版本信息
OK，以上2個特徵碼已經能簡單識別該應用了，我們利用scrapy來提取數據並識別應用。scrapy提取數據主要用到了XPath，它有提供兩個XPath選擇器，HtmlXPathSelector和XmlXPathSelector，一個用於HTML，一個用於XML，XPath選擇器有三個方法:
select(xpath): 返回一個相對於當前選中節點的選擇器列表（一個XPath可能選到多個節點）
extract(): 返回選擇器（列表）對應的節點的字符串（列表）
re(regex): 返回正則表達式匹配的字符串（分組匹配）列表
瞭解了以上方法，寫起來就比較簡單了，下面舉個非常簡單的例子：
from scrapy.spider import BaseSpiderfrom scrapy.selector import HtmlXPathSelectorfrom scrapy.utils.url import urljoin_rfc,urllib,reclass XSSSpider(BaseSpider):
name="freebuf"
allowed_domains=["freebuf.com"]
start_urls=["http://forum.freebuf.com"]
def parse(self, response):
hxs = HtmlXPathSelector(response)
c = hxs.select('//meta[@name="generator"]/@content').extract()
urls = urljoin_rfc(response.url,"robots.txt")
t = urllib.urlopen(urls)
#print a
a = re.findall("[Dd]iscuz.*",t.read())
if (a or c):
print "Web application details : Discuz"
else:
print "Web application version not found!"到主項目目錄運行：scrapy crawl freebuf
以上只是個簡單的例子，當然你也可以多種條件結合到一起寫成插件的方式調用，如下：
FreebuF["WordPress"] = {
'//meta[ () name="generator" and starts-with(@content,"WordPress")]',
'//head/link[ () rel="stylesheet" and @type="text/css" and contains( @href, "/wp-content/")]',
'//div[ () id="content"]/div[ () class="post" and starts-with(@id, "post-") and div[ () class="posttitle"] and div[
() class="postmeta"] and div[ () class="postbody"] and div[ () class="postfooter"]]',}0×04:後續的一些思考
簡單的web應用識別不會涉及到爬蟲機制，但是如果需其他更詳盡的信息以及更準確的識別web應用，以及後期擴展其他功能，不可缺少的是爬蟲機制，而爬蟲也直接影響到程序的執行效率、速度是否夠快，識別是否準確等。這裏就涉及到大規模遞歸抓取了，如果使用scrapy來做爬蟲的話，可能要修改scrapy來處理以下幾個問題：
1：快速的link extractor
python的SGMLParser實在是太慢了，使用SgmlLinkExtractor會讓爬蟲把大部分的時間都浪費在解析網頁上，最好自己寫一個link extractor，也可以用正則表達式來寫link extractor，速度快，問題是不理解html語義，會把註釋裏的鏈接也包含進來。另外基於javascript重定向url也要在這裏提取出來。
因爲spider trap一般是由動態網頁實現的，最簡單的方案就是先通過url是否包含”?”來判斷一個網頁是否是動態網頁，然後取得不包含參數的url地址，對這個地址進行計數，設置一個閾值，超過閾值之後不再抓取。
3:增量抓取
一個針對多個網站的爬蟲很難一次性把所有網頁爬取下來，並且網頁也處於不斷更新的狀態中，爬取是一個動態的過程，爬蟲支持增量的抓取是很必要的。
4：快速識別
爬蟲抓取數據的時候我們可以定位抓取的數據爲js、css、html等，也可指定特定的文件夾文件名稱，如gif、jpg、 png之類。
參考文章：
http://anantshri.info/articles/web_app_finger_printing.html
http://luoq.net/ais/1181/
http://www.biaodianfu.com/scrapy-architecture.html
http://blog.pluskid.org/?p=366