如何通过追踪代码自动发现网站之间的“关联”

几年前Lawrence Alexander发表了一篇使用Google Analytics查找网页之间的关联的文章，去年，我也发布了一个关于如何使用Python自动挖掘信息，然后将其可视化的帖子，不幸的是Meanpath API被关闭了，所以这样的技术便不再有用了。 幸运的是，Spyonweb.com的还在正常提供服务。就在前不久，南非记者Jan Cronje就在努力地挖掘一些他正在研究的东西的关联（点击这里阅读），这是重组以前的代码的一个完美的机会：使用Spyonweb来找到这些连接，最后再将其可视化。

给你敲代码的手指热热身，并准备好享受一些乐趣，因为我们即将要探索如何使用Python自动发现网页之间的关联。

使用SpyOnWeb API

SpyOnWeb.com是一个不断抓取网站追踪代码，名称服务器和其他信息的网站，所以它能帮助显示网站之间的连接。他们的API有许多定价层，从免费开始（对于这篇文章，免费的简直完美），一直到每月69.95美元。

点击这里前往api.Spyonweb.com

在这里注册一个账号，然后主控制面板上就会出现一个access token，我们在下面的文章中会用到。

要注意的是，你最好不要和其他人共享你的access token，如果你不小心泄露了，点击上图红色箭头旁的小按钮，它会为你重新生成access token。

现在我们有了Spyonweb的access token，接下来就是写代码了。

准备

在这篇文章里，你需要一些Python库，可以使用pip安装

pip install networkx requests requests[security]

另外，你如果想在最后进行可视化，那就需要额外下载Gephi。

代码与解析

热热身，启动你最喜欢的IDE（我使用的是WingIDE，用着真的不错），新建一个叫website_connections.py的文件，完整源码【阅读原文下载】。

第1-5行：我们正在导入我们的脚本中所需要的所有相关Python模块。 第7-8行：我们定义了一个变量spyonweb_access_token，你需要把之前获取的access token粘贴到这里，然后我们定义了一个变量来保存Spyonweb API调用的URL。 第10-11行：这里为Google Adsense和Google Analyse准备了两个正则表达式模式，我们将通过脚本在目标域名中提取这些代码。 第13-20行：在这里我们设置命令行参数解析，以便轻松地传递一个域名，一个包含域名列表的文件，并允许为我们的图形输出指定的文件名。

我们现在添加一个简单的函数，它将在绘制之前清理追踪代码。让我们先来看看：

完美！现在我们我们开始第一个函数，用于从目标域名直接提取追踪代码。将以下片段添加进代码中：

第38行：我们定义了extract_tracking_codes函数来接受我们要遍历的域名列表来执行提取。 第43行之后：我们开始遍历域名列表（43行），然后在向目标域名发送Web请求（53行）之前构建适当的URL（50-51行），如果未能成功连接，则转到下一个域名（57行）。 第62-64行：如果我们成功连接到目标站点，那么就设置一个空白列表来保存我们提取的代码（62行），我们尝试使用正则表达式（63行）来找到所有Google Adsense代码，然后对Google Analyse代码做相同的事情（64行）。 第67-69行：我们遍历提取代码的列表（67行），然后将其通过clean_tracking_code函数将其传递到清理和规范代码部分，接下来测试我们是否已经有了这个代码（72行），如果没有，就将其添加到连接字典中，然后我们就可以对目标域名进行追踪了。 第82行：我们返回连接字典，以便稍后处理结果。

现在我们构建一个函数来向Spyonweb API发送请求，现在继续添加以下代码：

第87行：我们构建spyonweb_request来接收数据，可以是一个域名，追踪代码，也可以是其他支持的输入，我们还构建了request_type参数，该参数将构成Spyonweb请求格式的URL的一部分。 第89-90行：我们创建一个字典，其中包含Spyonweb的access token，它将在HTTP请求中传给Spyonweb。 第92行：我们使用动态构建的URL将请求发送给Spyonweb，并传入params字典。 第94-102行：我们进行检查以确保收到一个有效的HTTP响应（94行），如果请求成功，就解析JSON（96行）。然后测试字典结果（98行）来看看我们是否收到了Spyonweb的有效结果，如果是，返回整个字典。如果没有得到任何结果，就返回None（102行）。

现在我们将构建一个函数来处理向Spyonweb发送特定请求的分析代码。

第107行：我们定义spyonweb_analytics_codes函数来采用单个参数连接，即跟踪代码的字典以及它们如何映射到托管它们的域。 第111-120行：我们开始循环（111行），然后测试是否为Adsense代码或Analyse代码，一旦确定了类型，就开始设置request_type。 第124行：我们向Spyonweb API发送请求来看看是否有其他域名也被映射到了当前的追踪代码。 第126-134行：如果我们从Spyonweb获取到了有效的结果，那么就会循环遍历域名，并将其添加到与当前跟踪代码相关联的域列表中，完成后，返回更新后的字典。

现在我们将添加一个函数来从Spyonweb中检索域名报告。域名报告可以告诉我们与域名相关联的其他AdSense或Google Analytics（分析）代码，以及其他可能感兴趣域名的连接。

第139行：我们定义spyonweb_domain_reports函数来接收单一的连接参数。 第142-143行：我们设置一个空列表来跟踪我们检查的域名（142行），并将所有跟踪代码加载到列表中（143行）。 第145-155行：循环遍历所有的代码（145行），然后循环遍历与该代码关联的每个域名（147行）。如果我们还没有检查此域名（149行），就将域名添加到测试列表（151行），然后我们向Spyonweb发送请求以获取当前域名的域名报告（155）。 第157-170行：如果我们从Spyonweb（157行）收到有效的结果，就尝试检查任何Adsense代码（160行）。如果有Adsense（162行）的结果，那么开始循环返回所有的Adsense代码（164行），然后将其清理（166行），如果字典中还没有这代码，就将其添加为新密钥（170行）。 第172-178行：我们循环与Adsense代码相关联的域名（172行），如果还没有跟踪域名（174行），那么将其添加到我们的连接字典中，将其与当前跟踪代码相关联。

下一段代码与157-170行和172-178行几乎相同（除了对Google Analyse代码进行处理），我知道一些Python纯粹主义者会调出来抱怨说我们正在重复代码，但是唉，我们就是在这么做。

接下来我们就开始添加最终函数，负责绘制域名之间的连接并跟踪代码，之后我们就可以通过Gephi或其他工具打开图形文件来检查结果。

第205行：我们定义了graph_connections函数，它接收连接字典，起始域名列表和要输出图形的文件名。 第207行：我们初始化一个新的networkx Graph对象。 第209-212行：我们开始循环连接字典（209行），然后将跟踪代码添加为图形中的一个节点，之后将选项节点属性设置为“tracking_code”的类型。此属性将允许我们稍后在Gephi中绘制图形。 第214-227行：我们循环查找与当前跟踪代码相关联的所有域名（214行），并且检查域名是否是我们的起始域名之一（217行），如果是，我们将域名添加为图中的节点，设置为“源域名”。如果它不是，我们将节点添加到图中，只将其设置为正常的“域名”（224行）。最后一步是在跟踪代码和域名之间添加一条线（227行）。 第230行：现在我们已经添加了所有跟踪代码和域名，并在它们之间绘制了一条线，之后只需使用write_gexf函数将图形写入文件即可。

现在我们来添加最后的代码段，将所有的函数都绑在一起。已经几乎完成了！

这一小段代码很简单。如果我们收到一个文件名作为命令行参数，我们打开该文件，并逐行读取。如果没有，那么我们只需要脚本中传递的域名参数。

就是这样，你可以试试看了。

运行

使用类似以下命令运行：

python website_connections.py --domain southafricabuzz.co.za --graph southafrica.gexf

效果如下：

[*] Checking southafricabuzz.co.za for tracking codes. [*] Discovered: pub-8264869885899896 [*] Discovered: pub-8264869885899896 [*] Discovered: ua-101199457-1 [*] Trying code: UA-101199457 on Spyonweb. [*] Trying code: pub-8264869885899896 on Spyonweb. [*] Found additional domain: www.indiatravelmantra.com [*] Found additional domain: www.societyindia.com … [*] Discovered new domain: 022office.com [*] Getting domain report for: indiayatraa.com [*] Getting domain report for: www.mantraa.com [*] Wrote out graph to southafrica.gexf [*] Finished! Open southafrica.gexf in Gephi and have fun!

然后你就可以打开gexf文件来查看细节了

拓展

你完全可以增强这个脚本，例如，你可以查询Wayback machine来跟踪网站过去的代码，或者可以从Spyonweb递归地请求来发现的任何新域名的域名报告，这会产生一个大图，不过可以潜在地增加你的整体覆盖。

有问题或者想联系作者？请联系justin@automatingosint.com。