Ground-Zerro 735a0934fe update
Реализовано все задуманное.
Дальше только ошибки править, если найдутся.
2024-03-26 20:17:19 +11:00
2024-03-25 03:03:45 +11:00
2024-03-26 20:17:19 +11:00
2024-03-20 11:30:20 +03:00
2024-03-26 20:17:19 +11:00
2024-03-26 13:04:00 +11:00
2024-03-26 11:49:41 +11:00

Domain Mapper

Описание: Это инструмент на языке Python, предназначенный для создания списка IP-адресов популярных веб-сервисов.

Включена поддержка следующих сервисов:

  • Antifilter - community edition
  • Youtube
  • Facebook
  • Openai
  • Tik-Tok
  • Instagram
  • Twitter
  • Netflix
  • Bing
  • Adobe
  • Apple
  • Google
  • Torrent Truckers
  • Search engines

Функции:

  • Разрешение DNS: Скрипт загружает списки доменных имен Antifilter - community edition, а также популярных сервисов, и разрешает их в IP-адреса с использованием публичных DNS-серверов.
  • Фильтрация: Выводной список содержит только уникальные IP-адреса исключая дубликаты, также фильтруются IP-адреса самих DNS-серверов и (по желанию) IP-адреса Cloudflare.
  • Конфигурация: С помощью конфигурационного файла можно настроить такие параметры как: сервисы для анализа, количество потоков, имя выводного файла и другие.
  • Интерфейс: Скрипт предоставляет интерактивный интерфейс для выбора сервисов из предопределенного списка.

Автоматизация: После заврешения сканирования можно настроить выполнение кастомной команды в консоле, запуск другого скрипта или программы. Также конфиграционный файл позваляет запустить скрипт без промтов к пользователю и его выполнение в "молчаливом" (автоматичеком) режиме.

Зависимости: Для работы Domain Mapper необходимо наличие следующих библиотек Python:

  • requests
  • dnspython
  • ipaddress
  • configparser

Не забудьте установить их перед запуском:

pip3 install -r requirements.txt

Использование: Запустить с помощью Python. Для работы необходим только "main.py" и (по желанию) файл "config.txt".

Протестировано в Ubuntu 20.04 и Windows 10/11

Description
A tool for scanning and resolving DNS names into IP addresses
Readme MIT 693 KiB
Languages
Python 84.1%
Batchfile 9.7%
Shell 6.2%