ARL(Asset Reconnaissance Lighthouse)资产侦察灯塔系统使用教程

编程基础 • 2024-12-04 09:30 • 阅读 40

ARL(Asset Reconnaissance Lighthouse)资产侦察灯塔系统使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/arl2/ARL

1、项目介绍

ARL(Asset Reconnaissance Lighthouse)资产侦察灯塔系统是一个旨在快速侦察与目标关联的互联网资产，构建基础资产信息库的工具。它协助甲方安全团队或者渗透测试人员有效侦察和检索资产，发现存在的薄弱点和攻击面。

主要功能

域名资产发现和整理
IP/IP段资产整理
端口扫描和服务识别
WEB站点指纹识别
资产分组管理和搜索
任务策略配置
计划任务和周期任务
Github关键字监控
域名/IP资产监控
站点变化监控
文件泄漏等风险检测
nuclei PoC调用
WebInfoHunter调用和监控

2、项目快速启动

系统要求

建议采用Centos7/6，系统配置建议：CPU:4线程内存:8G 带宽:10M。

安装步骤

下载安装脚本

wget https://github.com/C3ting/ARL/releases/download/install/arl-install

赋予执行权限
```
chmod +x arl-install 
```
执行安装脚本
```
./arl-install 
```

启动服务

安装完成后，系统会自动启动ARL服务。默认端口为5003 (https)，默认用户名密码为admin/admin123。

3、应用案例和最佳实践

案例一：企业资产侦察

某企业需要对其互联网资产进行全面侦察，使用ARL系统可以快速发现和整理域名、IP段、端口等信息，构建基础资产信息库，帮助企业发现潜在的安全风险。

案例二：渗透测试

渗透测试人员使用ARL系统可以有效侦察和检索目标资产，发现存在的薄弱点和攻击面，为后续的渗透测试提供有力支持。

最佳实践

定期任务：设置定期任务，持续监控资产变化，及时发现新资产和风险。
策略配置：根据实际需求配置任务策略，提高侦察效率和准确性。
指纹识别：利用ARL的指纹识别功能，快速识别WEB站点的技术栈和版本，为安全评估提供依据。

4、典型生态项目

ARL-Finger-ADD-Pro

ARL-Finger-ADD-Pro是一个批量添加ARL指纹的工具，支持ARL V2.6.1版本。它可以帮助用户快速导入大量的指纹库，提升资产侦察的效率和覆盖度。

使用方法

python3 ARL_Finger_Add_Plus.py -u https://192.168.1.1:8888 -a admin:arlpass -f all

指纹库列表

Ehole3.1自带的指纹文件：1007个
Finger截止2023年3月11日最新版：1007个
FingerprintHub截止2023年11月23日最新版：2839个
dismap截止2023年12月17日最新版：4598个

通过以上模块的介绍和实践，用户可以快速上手并充分利用ARL系统进行资产侦察和安全评估。

ARL ARL官方仓库备份项目+指纹添加工具：ARL(Asset Reconnaissance Lighthouse)资产侦察灯塔系统旨在快速侦察与目标关联的互联网资产，构建基础资产信息库。协助甲方安全团队或者渗透测试人员有效侦察和检索资产，发现存在的薄弱点和攻击面。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/arl2/ARL

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ARL(Asset Reconnaissance Lighthouse)资产侦察灯塔系统使用教程