本文详细介绍了如何通过Python脚本实现Google Dork搜索的自动化，包括代理池管理、用户代理轮换、SSL绕过技术以及多线程并发处理，帮助安全研究人员高效进行漏洞挖掘和信息收集。
Google Dork SSL绕过与自动爬虫技术
本文介绍了一个用于自动化Google Dork搜索的Python脚本，该脚本能够绕过SSL限制，通过代理池和用户代理轮换技术实现高效的网络爬虫。
脚本功能概述
该Python脚本主要实现以下功能：
- 代理池管理：从ProxyScrape API获取代理列表，并测试代理可用性
- 用户代理轮换：从文件中读取多个User-Agent进行随机选择
- Google搜索：执行特定的Dork查询并解析结果
- 错误处理：包含重试机制和指数退避策略
- 多线程处理：使用ThreadPoolExecutor实现并发搜索
核心代码解析
代理获取与测试
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def get_proxies():
proxies = []
if not os.path.exists("proxies.txt"):
url = "https://api.proxyscrape.com/v2/?request=getproxies&protocol=http&timeout=10000&country=all&ssl=all&anonymity=all&limit=5000"
proxies = requests.get(url).text.split("\n")
with open("proxies.txt", "w") as f:
f.write("\n".join(proxies))
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Google搜索实现
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def google_search(query, user_agent, proxy):
url = f"https://www.google.com/search?q={query}"
headers = {"User-Agent": user_agent}
proxies = {"http": f"http://{proxy}", "https": f"http://{proxy}"}
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
return [result["href"] for result in soup.select(".yuRUbf a")]
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多线程搜索处理
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with ThreadPoolExecutor(max_workers=20) as executor:
futures = {executor.submit(search_dork, dork, proxies, user_agents, args.verbose): dork for dork in dorks}
for future in as_completed(futures):
future.result()
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技术特点
- 代理轮换机制：有效避免IP被封禁
- SSL绕过技术：通过代理服务器实现SSL连接
- 并发处理：支持同时处理多个Dork查询
- 结果保存：自动将搜索结果保存到文件
- 错误恢复：内置重试机制确保查询完整性
该脚本为安全研究人员提供了强大的自动化工具，可用于大规模漏洞挖掘和信息收集任务。