信息收集之社工字典
本次文章依然是由八戒哥哥投稿，如果大家想来七夜安全博客投稿，可以后台联系我们哈。如果文章不错，我就找七夜要几个鹅厂公仔送给大家。
字典项目
对于字典的生成，推荐一个开源项目：https://github.com/LandGrey/pydictor/，这个项目可以帮助我们快速生成爆破字典。
(1) 安装
git clone --depth=1 --branch=master https://www.github.com/landgrey/pydictor.git
cd pydictor/
chmod +x pydictor.py
python pydictor.py：
(2) 典型场景
1. 基础字典
-base 可以指定密码的取值范围，dLc 代表着 [0-9 a-z A-Z]，具体如下所示：
-base Type Choose from (d, L, c, dL, dc, Lc, dLc)
d digital [0 - 9]
L lowercase letters [a - z]
c capital letters [A - Z]
dL Mix d and L [0-9 a-z]
dc Mix d and c [0-9 A-Z]
Lc Mix L and c [a-z A-Z]
dLc Mix d, L and dL [0-9 a-z A-Z]
生成长度为1~3的，包含 数字，大小写字母的字典：
python pydictor.py -base dLc --len 1 3 -o /awesome/pwd
2. 自定义字符集字典
-char 可以指定生成密码的数据源，也就是使用哪些数据生成密码，--tail 指定生成密码的后缀：
python pydictor.py -char "asdf123._@ " --len 1 3 --tail @site.com
3. 排列组合字典
通过排列组合的方式生成字典，通过 -chunk 指定多个参与排列的数据。--head 指定生成内容的前缀，--encode会对生成的数据进行编码。
python pydictor.py -chunk abc 123 '!@#' @ . _ " " --head a --tail @pass --encode md5
4. 字典合并
python pydictor.py -tool combiner /my/mess/dir
5. 字典比较
python pydictor.py -tool comparer big.txt small.txt
6. 合并去重
python pydictor.py -tool uniqbiner /my/all/dict/
7. 字典去重
python pydictor.py -tool uniqifer /tmp/dicts.txt --output /tmp/uniq.txt
8. 多字典文件组合
python pydictor.py -tool hybrider heads.txt some_others.txt tails.txt
更多的使用方式，大家可以去项目主页看一下具体用法，或者直接学习pydictor的options参数。
https://github.com/LandGrey/pydictor/blob/master/README_CN.md
https://github.com/LandGrey/pydictor/blob/master/docs/doc/usage.md
(3) 社工字典
最后的社工字典，我要重点说一下，这个是我比较喜欢的功能，在渗透测试中非常有用。上面的字典生成方式，没有针对目标本身进行生成，具有普遍性，从而导致无法精准打击目标。社工字典的方式，通过我们输入目标的一些信息，可以针对这个目标生成定制化的字典。
python pydictor.py --sedb
_ _ _
_ __ _ _ __| (_) ___| |_ ___ _ __
| '_ \| | | |/ _` | |/ __| __/ _ \| '__|
| |_) | |_| | (_| | | (__| || (_) | |
| .__/ \__, |\__,_|_|\___|\__\___/|_|
|_| |___/
Social Engineering Dictionary Builder
Build by LandGrey
----------------------------[ command ]----------------------------
[+]help desc [+]exit/quit [+]clear/cls
[+]show option [+]set option arguments [+]rm option
[+]len minlen maxlen [+]head prefix [+]tail suffix
[+]encode type [+]occur L d s [+]types L d s
[+]regex string [+]level code [+]leet code
[+]output directory [+]run
----------------------------[ option ]----------------------------
[+]cname [+]ename [+]sname
[+]birth [+]usedpwd [+]phone
[+]uphone [+]hphone [+]email
[+]postcode [+]nickname [+]idcard
[+]jobnum [+]otherdate [+]usedchar
pydictor SEDB>>
假如我对目标的已知信息如下，包括 中文名，英文名，手机号，生日，email，宠物名字，曾经用过的密码等。
information items | value |
|---|---|
chinese name | 李伟 |
pinyin name | liwei |
english name | zwell |
birthday | 19880916 |
used password | liwei123456. |
used password | liwei@19880916 |
used password | abc123456 |
phone number | 18852006666 |
email account | 33125500@qq.com |
email account | 13561207878@163.com |
pet name | tiger |
我们根据这些信息，通过 pydictor --sedb功能设置参数：
python pydictor.py --sedb
set cname liwei
set ename zwell
set birth 19880916
set usedpwd liwei123456. liwei@19880916 lw19880916_123
set phone 18852006666
set email 33125500@qq.com
set email 13561207878@163.com
set usedchar tiger
通过show命令查看设置的参数，如果参数设置没有问题，最后运行run即可生成字典。
如果你认为生成的密码还不够，可以和自己收集的弱口令进行随机排列组合，扩大命中率。