jagaor/passivelens-v3

 ## 架构  ## 演示  # PassiveLens    **PassiveLens** 是一款被动 Web 技术指纹识别工具。它的目标是识别 CMS、Web 服务器、JavaScript 框架、CDN、WAF、analytics 及其他网站使用的技术，且**不会向目标发送任何直接的数据包**。相反，它利用 crt.sh 等公开来源、通过代理或第三方网络获取的 HTTP 标头、favicon 哈希（兼容 Shodan）以及从 HTML 中提取的 JavaScript 库签名来实现这一目标。 ## 动机 在 OSINT 领域和渗透测试的侦察阶段，被动指纹识别对于以下方面至关重要： - **避免惊动目标**：不会产生直接的流量或日志。 - **在未经事先授权的情况下收集信息**：前提是遵守公开数据源的使用条款。 - **发现攻击向量**：了解技术栈有助于查找已知漏洞。 - **补充主动工具**：如 WhatWeb 或 Wappalyzer，这些工具需要直接接触目标。 ## 架构 PassiveLens 由六个独立的模块组成，并通过使用 [Typer](https://typer.tiangolo.com/) 构建的 CLI 进行调度。整体流程如下： ``` flowchart TD A[CLI Typer] --> B[resolver.py: crt.sh subdomain enumeration] B --> C[collector.py: HTTP headers via httpx] C --> D[hasher.py: favicon download & mmh3 hash] C --> E[jsscanner.py: JS library paths from HTML] D --> F[fingerprint_engine.py: Wappalyzer patterns matching] E --> F C --> F F --> G[enricher.py: Shodan API (optional)] G --> H[report.py: JSON, table, Markdown] ``` - **resolver.py**：查询 crt.sh 的公开 API 以枚举目标的子域名。 - **collector.py**：使用 httpx 获取已发现主机的 HTTP 标头（带有磁盘缓存）。从不跟随超过一次重定向，并使用通用的 User-Agent。 - **hasher.py**：下载主机的 favicon（同样带有缓存），并使用 mmh3 计算其 MurmurHash3，格式兼容 Shodan。 - **jsscanner.py**：使用 BeautifulSoup4 解析 HTML，寻找 `