坤舆问世：网络空间测绘领域的核弹级武器横空出世
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棉花糖网络安全工具箱
2026年9月22日 10:40
四川
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免责声明：本文仅供技术研究与学习使用，请勿用于任何非法用途。
重点导读简介
Kunyu（坤舆）是一款面向企业资产收集的网络空间测绘工具，由KnownSec 404 Team开发。该工具深度整合ZoomEye与Seebug两大平台数据，为安全从业者提供一站式的资产探测、漏洞检索、敏感信息挖掘能力。
重点导读核心功能
PART 01资产搜索
支持多维度资产检索：IP、域名、SSL证书、Icon图标、批量数据导入。Search命令提供ZoomEye全量数据查询；SearchDomain针对关联域名与子域名进行深度探测；SearchCert通过SSL证书序列号精准定位同证书资产。
PART 02敏感信息挖掘
PupilSearch模块专精于敏感数据提取，覆盖身份证号、IP、JWT、API密钥、GitHub AccessKey、默认凭证、邮箱等关键信息类型。同时支持从历史Banner数据中提取已泄露但尚未过期的AccessKey。
PART 03隐藏资产发现
HostCrash通过HOSTS头碰撞技术穿透内网隔离，可有效发现被防火墙保护的隐藏资产。配合云函数Serverless模式，扫描源IP完全隐匿，避免被目标态势感知捕获。
PART 04漏洞情报
Seebug模块支持通过框架、设备名称检索历史漏洞数据，为渗透测试与安全评估提供情报支撑。
PART 05CobaltStrike检测
Cscan命令可识别网络资产是否为CobaltStrike Team Server，并枚举配置文件的详细参数。
PART 06地理分布可视化
CreateMap命令根据搜索结果自动生成IP地理位置分布热力图，直观展示网络空间资产与现实地理的映射关系。
重点导读架构设计
kunyu/
├── core/ # 核心解释器、API封装
├── lib/ # 搜索、数据处理、编码
├── config/ # 配置管理
├── utils/ # 工具函数
├── pocs/ # POC扩展
└── rule/ # 指纹规则库
核心模块说明：
| 模块 | 功能 |
|---|---|
| console.py | 命令行交互入口 |
| zoomeye.py | ZoomEye API封装 |
| crash.py | HOSTS碰撞引擎 |
| PupilMain.py | 敏感信息提取 |
| SerachData.py | 搜索数据处理 |
重点导读指纹系统
支持自定义指纹规则加载，通过YAML格式定义探测特征。默认提供5条参考规则，用户可编写并共享指纹库以适应多样化探测场景。
重点导读安装配置
bashgit clone https://github.com/knownsec/Kunyu.git
cd Kunyu
pip3 install -r requirements.txt
python3 setup.py install
kunyu init --apikey <your zoomeye key> --seebug <your seebug key>
依赖Python 3.2及以上版本，推荐Python 3.2-3.12。
重点导读工具集
Kunyu提供完整的命令体系：
info- 用户信息查询Search- 综合资产搜索SearchIcon- Icon图标关联SearchBatch- 批量IP查询SearchCert- SSL证书检索SearchDomain- 域名关联搜索EncodeHash- 哈希编码（Base64/HEX/MD5/mmh3）HostCrash- 隐藏资产碰撞Seebug- 漏洞情报查询Cscan- CobaltStrike识别PupilSearch- 敏感信息提取CDNAnalysis- CDN资产分析Pocsuite3- POC框架联动CreateMap- 地理分布图生成AliveScan- 资产存活性扫描
重点导读输出示例
搜索结果自动保存至用户目录，按时间戳组织，输出格式为Excel。
用户信息查询
综合搜索
批量IP搜索
Icon图标搜索
SSL证书搜索
PupilSearch敏感信息提取
CobaltStrike检测
地理分布图
资产分布热力图
重点导读技术亮点
- 云函数无状态扫描：彻底隐匿扫描源IP
- 多因素联合查询：支持ZoomEye逻辑运算语法
- 自定义输出字段：按需提取关键数据
- 系统命令集成：直接在测绘终端执行调试命令
- POC框架联动：与Pocsuite3无缝对接
重点导读应用场景
- 企业外部暴露资产快速排查
- 红蓝对抗批量资产检查
- 批量漏洞资产收集（0day/1day影响范围评估）
- 新型网络犯罪涉案站点信息收集
- 互联网脆弱资产统计与复现
本公众号非项目作者，仅做技术分享。
本文介绍的项目开源地址如下：
https://github.com/knownsec/Kunyu
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