一个简单的现代化公司域名使用规律预测及生成工具

机器学习AI算法工程

共 2665字,需浏览 6分钟

 ·

2022-01-14 13:43


向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇

机器学习AI算法工程   公众号:datayx


  • 什么叫 "现代化" 公司?

    不成熟定义,就是公司整体 IT 基础设施和架构设计完善,会使用微服务、协同开发、自动化测试、自动化打包发布、自动化部署、自动化日志收集和自动化运维监控等多项 "现代化" 的技术解决高并发等较大体量业务问题的公司;

    这些公司或组织团体一般有较多业务,以互联网领域、近些年新成立的公司居多,域名命名及分配使用比较规范。

  • 什么是域名预测

    简答来讲就是基于 "现代化" 公司比较规范的域名使用规律已经使用的新技术架构,在已知某个域名后,预测该域名可能有哪些变体形式的域名。

    举一个简单的例子:

    已知 A 公司有一个域名 shoot.A.com,那么对应的接口服务域名可能是 api.shoot.A.com、 shoot.restful-api.A.com、 shoot-api.A.com 等;

    测试、预发等不同环境的域名可能是

    shoot-api.test.A.com 、 test.api.shoot.A.com 、 pre.shoot-api.A.com 等;

    对应的不同环境的管理监控域名可能是 shoot-monitor.dev.A.com 、shoot-dev-monitor.A.com 、st1.shoot-dashboard.A.com 等;

    对应不同负载代理的域名可能是 shoot-api.corp.A.com 、 api.shoot.internal.A.com 等;

    对应的后端 api 服务生产环境的域名可能是 backend-api.prod.shoot.A.com、 backend-api-prod.shoot.A.com等。

    当然,在缺少域名前缀,仅知道域名为 A.com 时,也可以按照此规律直接进行预测。

  • 为什么要写这个工具?

    随着对许多 "现代化" 业务的接触和实际渗透测试,我发现在域名的探测这个很小的领域中,现有的子域名爆破、第三方服务接口查询都不能很好的覆盖到 域名预测 这个概念。

    这样当你得到 shoot.A.com 域名后,很可能会遗漏上面举例中的相关重要域名,导致 "灯下黑"。

  • 这个工具可以干什么?

    按照配置文件和生成规则来完成上述的域名预测,生成完整的域名字典。

    目前一个域名在 simple 规则下大概生成 6w—7w 左右个域名,在 default 规则下生成 26w—29w 个域名。

    生成完域名后可以用支持完整域名验证的工具去验证域名是否存在,比如使用 ksubdomain 命令 subdomain -f predictor-domains.txt -verify 。

代码 获取方式:

关注微信公众号 datayx  然后回复 域名 即可获取。


cd domainNamePredictor/
pip install -r requirements.txt
chmod +x dnp.py
python dnp.py

Usage

python dnp.py -d A.com
python dnp.py -f A.com-domains.txt -m simple
python dnp.py -d demo.A.com -m simple -o /tmp/predictor-a.com.txt


机器学习算法AI大数据技术

 搜索公众号添加: datanlp

长按图片,识别二维码




阅读过本文的人还看了以下文章:


TensorFlow 2.0深度学习案例实战


基于40万表格数据集TableBank,用MaskRCNN做表格检测


《基于深度学习的自然语言处理》中/英PDF


Deep Learning 中文版初版-周志华团队


【全套视频课】最全的目标检测算法系列讲解,通俗易懂!


《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf


《深度学习入门:基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码


《深度学习:基于Keras的Python实践》PDF和代码


特征提取与图像处理(第二版).pdf


python就业班学习视频,从入门到实战项目


2019最新《PyTorch自然语言处理》英、中文版PDF+源码


《21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解》完整版PDF+附书代码


《深度学习之pytorch》pdf+附书源码


PyTorch深度学习快速实战入门《pytorch-handbook》


【下载】豆瓣评分8.1,《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》


《Python数据分析与挖掘实战》PDF+完整源码


汽车行业完整知识图谱项目实战视频(全23课)


李沐大神开源《动手学深度学习》,加州伯克利深度学习(2019春)教材


笔记、代码清晰易懂!李航《统计学习方法》最新资源全套!


《神经网络与深度学习》最新2018版中英PDF+源码


将机器学习模型部署为REST API


FashionAI服装属性标签图像识别Top1-5方案分享


重要开源!CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别


yolo3 检测出图像中的不规则汉字


同样是机器学习算法工程师,你的面试为什么过不了?


前海征信大数据算法:风险概率预测


【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目,让你掌握深度学习图像分类


VGG16迁移学习,实现医学图像识别分类工程项目


特征工程(一)


特征工程(二) :文本数据的展开、过滤和分块


特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF


特征工程(四): 类别特征


特征工程(五): PCA 降维


特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠


特征工程(七):图像特征提取和深度学习


如何利用全新的决策树集成级联结构gcForest做特征工程并打分?


Machine Learning Yearning 中文翻译稿


蚂蚁金服2018秋招-算法工程师(共四面)通过


全球AI挑战-场景分类的比赛源码(多模型融合)


斯坦福CS230官方指南:CNN、RNN及使用技巧速查(打印收藏)


python+flask搭建CNN在线识别手写中文网站


中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程



不断更新资源

深度学习、机器学习、数据分析、python

 搜索公众号添加: datayx  


浏览 27
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报