TeamCyberHawkz/TechDetect
GitHub: TeamCyberHawkz/TechDetect
TechDetect 是一个基于 Python 异步架构的 Web 技术栈指纹识别工具，通过分析 HTTP 响应中的多维度特征来检测目标网站所使用的 7400 余种技术。
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[ Website Technology Detection Engine ][==o==][ TeamCyberHawkz ]
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### 🛠️ `whoami` - 关于 TechDetect
TechDetect 是一个快速、异步的 Python 库和 CLI 工具，能够从 HTTP 响应中检测 CMS、框架、JS 库、CDN、分析工具、web 服务器以及其他 7,400 多种技术。
### 🚀 `sudo ./install.sh` - 安装说明
#### 通过 pip 安装
```
pip install techdetect-httpx
python -m techdetect https://example.com
```
### 🖥️ `./techdetect --help` - CLI 用法
```
# 基础扫描
techdetect https://example.com
# 用于集成的 JSON 输出
techdetect https://example.com --json
# 包含详细信息的 Verbose 模式
techdetect https://example.com -v
# Batch processing
techdetect -f urls.txt --output results.json
```
### 📡 `cat /var/detection_vectors.log` - 检测向量
| 向量 | 描述 | 技术 | 置信度 |
|--------|-------------|------------|------------------|
| **Headers** | Server, X-Powered-By, 自定义 headers | 模式匹配，版本提取 | 高 (90-100%) |
| **Cookies** | Session 名称，追踪 cookies | Cookie 名称分析，路径模式 | 中 (70-85%) |
| **Meta tags** | Generator, theme, 框架标记 | HTML 解析，内容提取 | 高 (85-95%) |
| **JS globals** | Window 属性，库特征 | JavaScript 执行，属性检查 | 高 (80-95%) |
| **Script src** | CDN URL，库路径 | URL 模式匹配，哈希验证 | 极高 (95-100%) |
| **HTML body** | 文本模式，标记签名 | DOM 分析，文本挖掘 | 中 (65-80%) |
| **robots.txt** | 特定于 CMS 的指令 | 文件解析，指令分析 | 中 (70-85%) |
| **SSL cert** | 签发机构，主题详情 | 证书解析，组织匹配 | 高 (85-95%) |
#### 🔄 开发工作流
1. **Fork & Hack**：浏览我们置顶的仓库以查找开放的问题
2. **提交情报**：开发了新的检测技术或指纹？提交一个 PR
3. **部署**：代码将被审查、合并并获得认可
### 📊 `stats` - 项目统计
**检测覆盖率**：7,400+ 项技术
**准确率**：平均 92% 置信度
**扫描速度**：每个 URL 平均 0.8 秒
### ⚠️ `cat /var/disclaimer.txt` - 合法与合规使用
```
Users must:
1.Respect robots.txt and terms of service
2.Comply with all applicable laws and regulations
This tool is inspired by the original Wappalyzer project and is not affiliated with or
endorsed by Wappalyzer. The developers assume no liability and are not responsible
for any misuse or damage caused by this tool.
```
*[ 连接已终止 ] // 保护数字化的你。*
📖 贡献指南
要向数据库添加新指纹： 1.使用以下模板结构： ``` { "name": "Technology Name", "category": "CMS/Framework/etc", "confidence": 95, "detection": { "headers": ["Server: tech"], "cookies": ["session_tech"], "meta": {"generator": "Tech 1.0"}, "html": ["tech-specific-class"], "js": ["window.techProperty"] } } ``` 3.提交一个 Pull Request，并附带详细的检测方法和测试结果说明。标签：Python, 实时处理, 异步编程, 文档结构分析, 无后门, 网络安全, 计算机取证, 资产测绘, 运行时操纵, 逆向工具, 隐私保护