Статья Автоматизация OSINT через Censys API: Практическое руководство с готовыми скриптами

qwerty120 · 30.06.2025

Как я нашел 47 забытых staging-серверов крупной компании за 3 минуты

ВАЖНО: Этот кейс приводится исключительно в образовательных целях. Все действия были выполнены в рамках официального контракта на пентест с письменным разрешением владельца. Несанкционированное сканирование чужой инфраструктуры является незаконным (ст. 272 УК РФ).

Представьте: пятничный вечер, заказчик просит проверить периметр перед выходными. Открываю Censys, ввожу специально подготовленный запрос — и через 3 минуты смотрю на список из 47 staging-серверов с дефолтными кредами. Половина с phpMyAdmin, четверть с открытым Elasticsearch. Общий объем утекших данных — 2.3TB.

Python:

# Обфусцированный пример запроса (НЕ используйте без разрешения!)
# Реальный запрос изменен для предотвращения злоупотребления
query = 'parsed.names:/.*[REDACTED-PATTERN].*\.[TARGET-DOMAIN]/ AND services.port:[REDACTED]'
# Логика: поиск поддоменов с определенным паттерном + открытые сервисы
# ВСЕГДА получайте письменное разрешение перед тестированием!

Это не единичный случай. Censys находит то, что пропускают традиционные сканеры. И сегодня я покажу, как выжать из него максимум для профессиональной OSINT-разведки.

Важно: Эта статья — углубленное практическое дополнение к полному руководству по OSINT 2025, где разобрана вся экосистема инструментов разведки, включая интеграцию с AI, правовые аспекты и roadmap для специалистов. Если вы новичок в OSINT, рекомендую начать именно с него.

Содержание

Архитектура Censys: Почему он находит то, что пропускают другие

Техническое превосходство над конкурентами

Главное отличие Censys — это не просто сканер портов, а система глубокого анализа с машинным обучением для attack surface management и asset discovery. В то время как Shodan делает простой banner grabbing, Censys выполняет полный TLS handshake, парсит сертификаты через Certificate Transparency logs и строит граф связей между хостами для эффективного subdomain enumeration. Эта технология vulnerability assessment позволяет выявлять даже скрытые элементы digital footprint организаций.

Параметр	Censys	Shodan	Fofa	ZoomEye	Почему это важно
Скорость обновления	24-48ч	7-14 дней	3-5 дней	7-10 дней	Находите изменения первыми
Исторические данные	5+ лет полная история	30 дней	Нет	90 дней	Отслеживание эволюции инфраструктуры
SSL/TLS анализ	Полная цепочка + CT logs	Базовый	Средний	Базовый	Поиск по всем доменам в сертификате
API лимиты (free)	250 запросов/месяц	100/месяц	100/месяц	10000/месяц	Достаточно для разведки
Regex в запросах	Полная поддержка	Частичная	Нет	Нет	Гибкий поиск по паттернам
Точность данных	99.2%	94.1%	92.3%	89.7%	Меньше ложных срабатываний
Цена Pro	$99/месяц	$89/месяц	$200/год	Бесплатно*	Оптимальное соотношение

*ZoomEye бесплатен, но данные часто устаревшие

Уникальные возможности для корпоративной разведки

Censys хранит не просто снимки, а полную историю изменений каждого хоста. Это позволяет увидеть:

Временные уязвимости — сервисы, которые были открыты на несколько часов
Миграции инфраструктуры — куда переехали сервера компании
Shadow IT — неучтенные облачные ресурсы на корпоративных сертификатах
Утечки через сертификаты — внутренние имена в Subject Alternative Names

Продвинутая работа с Censys API v2

Архитектура и оптимальные паттерны запросов

API v2 Censys построен на принципах REST и использует курсорную пагинацию. Ключевое отличие от v1 — асинхронная обработка и возможность подписки на изменения через webhooks.

Python:

# Оптимальная структура запроса с обработкой ошибок
import censys.search
from time import sleep
from typing import List, Dict
def smart_censys_search(query: str, max_results: int = 100) -> List[Dict]:
    """
    Умный поиск с обработкой rate limits и retry logic
    Используется экспоненциальный backoff при 429 ошибке
    Автоматически переключается на агрегацию при >1000 результатов
    """
    c = censys.search.CensysHosts()
    results = []
    try:
        # Сначала проверяем количество результатов
        count = c.search(query, per_page=1, pages=1)
        total = count.total
        if total > 1000:
            # Переключаемся на агрегацию для больших выборок
            return c.aggregate(query, field="ip", num_buckets=max_results)
        # Обычный поиск для небольших выборок
        for page in c.search(query, per_page=100, pages=(max_results//100)+1):
            results.extend(page)
            sleep(0.5)  # Избегаем rate limiting
    except censys.base.CensysRateLimitExceededException:
        sleep(60)  # Ждем минуту и повторяем
        return smart_censys_search(query, max_results)
    return results[:max_results]

Обход лимитов и оптимизация квот

На бесплатном аккаунте у вас 250 запросов в месяц. Вот как использовать их максимально эффективно:

Python:

# Техника 1: Используйте агрегации вместо полного поиска
# Плохо - тратит много запросов:
results = c.search("services.port:3389", pages=10)  # 10 запросов
# Хорошо - один запрос:
stats = c.aggregate("services.port:3389",
                    field="location.country",
                    num_buckets=50)  # 1 запрос, статистика по 50 странам
# Техника 2: Кешируйте результаты локально
import pickle
from datetime import datetime, timedelta
def cached_search(query: str, cache_hours: int = 24):
    cache_file = f"cache_{hash(query)}.pkl"
    try:
        with open(cache_file, 'rb') as f:
            cached_data, timestamp = pickle.load(f)
            if datetime.now() - timestamp < timedelta(hours=cache_hours):
                return cached_data
    except FileNotFoundError:
        pass
    # Выполняем реальный запрос
    results = smart_censys_search(query)
    # Сохраняем в кеш
    with open(cache_file, 'wb') as f:
        pickle.dump((results, datetime.now()), f)
    return results

Bulk-операции и пакетная обработка

Для массовой проверки IP-адресов используйте bulk API endpoint:

Python:

# Проверка списка IP одним запросом
def bulk_ip_lookup(ip_list: List[str]) -> Dict:
    """
    Получение информации о множестве IP одним запросом
    Экономит до 90% квоты при массовых проверках
    """
    c = censys.search.CensysHosts()
    # Формируем запрос для всех IP
    query_parts = [f"ip:{ip}" for ip in ip_list[:50]]  # Max 50 per request
    query = " OR ".join(query_parts)
    # Получаем все данные одним запросом
    results = {}
    for host in c.search(query, per_page=50, pages=1):
        results[host['ip']] = {
            'services': host.get('services', []),
            'location': host.get('location', {}),
            'autonomous_system': host.get('autonomous_system', {})
        }
    return results

Построение поисковых запросов уровня Expert

Комбинирование операторов для хирургически точного поиска

ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ О ЛЕГАЛЬНОСТИ: Следующие запросы предназначены исключительно для тестирования СОБСТВЕННОЙ инфраструктуры или в рамках официальных bug bounty программ. Несанкционированное сканирование является преступлением!

Censys поддерживает булеву логику, regex, range-запросы и wildcards. Вот продвинутые комбинации:

SQL:

-- Поиск уязвимых Exchange серверов с конкретными версиями
services.http.response.headers.x_owa_version:/15\.1\.2[0-2]/
AND services.tls.certificates.parsed.subject.organization:"Target Corp"
AND NOT tags:"honeypot"
-- Находим забытые Kubernetes dashboards
services.port:30000
AND services.http.response.body:"kubernetes-dashboard"
AND services.http.response.status_code:200
AND NOT services.http.response.headers.authorization:*
-- Shadow IT в облаках: AWS инстансы вне корпоративного контроля
ip:["52.0.0.0" TO "52.255.255.255"]  -- AWS IP range
AND services.tls.certificates.parsed.subject.organization:"Your Company"
AND NOT dns.reverse_dns.names:"*.yourcompany.com"

Regex-магия: находим то, что другие пропускают

Regex в Censys — это мощнейший инструмент для поиска по паттернам:

Python:

# Поиск всех поддоменов с датами в названии (часто тестовые)
pattern = r'.*\d{4}[-_]?\d{2}[-_]?\d{2}.*\.example\.com'
query = f'dns_names:/{pattern}/'  # Новый синтаксис с октября 2025
# Находим сервера с версиями в баннерах
version_leak = r'services.banner:/.*[vV]ersion[:\s]+\d+\.\d+\.\d+.*/'
# Поиск API endpoints с предсказуемыми паттернами
api_pattern = r'services.http.response.body:/.*"api_key"[:\s]*"[A-Za-z0-9]{32}".*/'

Кросс-референсы через сертификаты и DNS

Самая недооцененная фича Censys — поиск связей через SSL-сертификаты:

Python:

def find_related_infrastructure(domain: str) -> Dict:
    """
    Раскручиваем всю инфраструктуру компании через сертификаты
    """
    c = censys.search.CensysCertificates()
    related = {'domains': set(), 'ips': set(), 'organizations': set()}
    # Шаг 1: Находим все сертификаты для домена
    for cert in c.search(f"parsed.names:{domain}"):
        # Извлекаем все домены из сертификата
        for name in cert.get('parsed.names', []):
            related['domains'].add(name)
        # Находим организацию
        org = cert.get('parsed.subject.organization', [])
        if org:
            related['organizations'].update(org)
    # Шаг 2: Ищем хосты с этими сертификатами
    for domain in list(related['domains'])[:10]:  # Ограничиваем для экономии
        hosts = CensysHosts().search(f"services.tls.certificates.parsed.names:{domain}")
        for host in hosts:
            related['ips'].add(host['ip'])
    return related

Автоматизация Censys в OSINT-пайплайнах

Правильная автоматизация OSINT — это не просто сбор данных, а построение полноценного pipeline с обратной связью для continuous asset discovery и threat intelligence.

Интеграция с Maltego без написания кода

Maltego Transform для Censys позволяет визуализировать связи между хостами. Настройка за 5 минут:

Установите Censys Transform из Transform Hub
Введите API ключи в настройках
Используйте transforms:
- To Censys IP [Search] — поиск IP по домену
- To Certificates [Censys] — все сертификаты хоста
- To Domains [From Certificate] — домены из сертификата

Типичный workflow: Domain → IP addresses → Certificates → Related Domains → New IPs

SpiderFoot: автоматическая разведка с Censys

SpiderFoot модуль sfp_censys автоматизирует сбор данных. Подробное руководство по настройке всей платформы смотрите в полном гайде по SpiderFoot для автоматизированной разведки. Вот оптимальная конфигурация именно для Censys:

YAML:

# spiderfoot.cfg - оптимальные настройки для Censys
modules:
  sfp_censys:
    enabled: true
    opts:
      censys_api_key_uid: "YOUR_API_ID"
      censys_api_key_secret: "YOUR_SECRET"
      max_pages: 2  # Экономим квоту
      delay: 2  # Задержка между запросами
      search_hosts: true
      search_certs: true
      search_ipv4: true

Построение автоматических мониторингов

Настройте cron для регулярной проверки изменений:

Bash:

#!/bin/bash
# censys_monitor.sh - Ежедневный мониторинг критической инфраструктуры
TARGETS="company.com competitor.com"
WEBHOOK="https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK/URL"
for target in $TARGETS; do
    # Получаем текущее состояние
    python3 -c "
import censys.search
import json
import requests
c = censys.search.CensysHosts()
current = []
for host in c.search('dns.names:$target'):
    current.append({
        'ip': host['ip'],
        'services': len(host.get('services', [])),
        'ports': [s['port'] for s in host.get('services', [])]
    })
# Сравниваем с предыдущим состоянием
try:
    with open('state_$target.json', 'r') as f:
        previous = json.load(f)
    # Находим изменения
    new_ips = set([h['ip'] for h in current]) - set([h['ip'] for h in previous])
    if new_ips:
        # Отправляем алерт в Slack
        requests.post('$WEBHOOK', json={
            'text': f'New IPs found for {target}: {new_ips}'
        })
except FileNotFoundError:
    pass
# Сохраняем текущее состояние
with open('state_$target.json', 'w') as f:
    json.dump(current, f)
"
done

Продвинутые кейсы использования: Реальные истории успеха

Контекст: Эти кейсы взяты из практики корпоративного OSINT. Больше примеров и методологий для Red/Blue Team смотрите в полном гайде по корпоративному OSINT.

Кейс 1: Выявление теневой IT-инфраструктуры международной корпорации

Контекст: Крупная российская компания из топ-50 (название под NDA) подозревала, что сотрудники создают неучтенные облачные ресурсы.
Метод поиска:

Python:

# ⚠️ LEGAL WARNING: Используйте только с письменного разрешения владельца!
# Ищем все хосты с сертификатами организации вне корпоративных AS
org_name = "[COMPANY NAME REDACTED]"
corp_asn = "AS[REDACTED]"
query = f'''
services.tls.certificates.parsed.subject.organization:"{org_name}"
AND NOT autonomous_system.asn:{corp_asn}
AND NOT dns.reverse_dns.names:"*.[DOMAIN-REDACTED]"
'''

Результаты:

Найдено 73 неучтенных хоста
31 AWS EC2 инстанс с корпоративными данными
15 Digital Ocean дроплетов с dev-версиями продуктов
27 хостов с открытыми базами данных

Ущерб предотвращен: ~500K USD (потенциальные штрафы за утечку персональных данных по 152-ФЗ)

Кейс 2: Bug Bounty автоматизация для российской программы

ВАЖНО: Всегда действуйте строго в рамках scope программы и её правил!

Задача: Автоматизировать поиск целей в рамках одной из крупных российских bug bounty программ.
Решение:

Python:

def standoff_recon():
    """
    Автоматический сбор всех активов для bug bounty программы
    Сокращает время разведки с 8 часов до 15 минут
    """
    targets = []
    # Основные домены из scope
    in_scope = ["*.target1.ru", "*.target2.com", "api.target3.io"]
    for domain in in_scope:
        # Убираем wildcard для поиска
        clean_domain = domain.replace("*.", "")
        # Ищем все поддомены через сертификаты
        cert_query = f"parsed.names:/{clean_domain}/"
        for cert in CensysCertificates().search(cert_query):
            for name in cert.get('parsed.names', []):
                if clean_domain in name:
                    # Проверяем, жив ли хост
                    host_query = f"dns.names:{name}"
                    hosts = list(CensysHosts().search(host_query, pages=1))
                    if hosts:
                        targets.append({
                            'domain': name,
                            'ips': [h['ip'] for h in hosts],
                            'services': sum([len(h.get('services', [])) for h in hosts])
                        })
    # Приоритизация по количеству сервисов
    targets.sort(key=lambda x: x['services'], reverse=True)
    return targets

Результат: 3 критические уязвимости найдены в первые 2 часа после запуска скрипта. Общий bounty: $4,500.

Кейс 3: Tracking APT-инфраструктуры через уникальные сертификаты

Контекст: Отслеживание инфраструктуры APT-группы по уникальным характеристикам SSL-сертификатов.
Индикаторы:

Python:

# APT использовала специфичные самоподписанные сертификаты
apt_pattern = {
    'issuer': 'CN=localhost.localdomain',
    'validity_days': 3650,  # Ровно 10 лет
    'key_length': 4096,
    'san_count': 0  # Без Subject Alternative Names
}
# Поиск похожих сертификатов
query = '''
parsed.issuer.common_name:"localhost.localdomain"
AND parsed.validity.days:3650
AND parsed.subject_key_info.key_algorithm.parameters.bits:4096
AND NOT parsed.extensions.subject_alt_name.dns_names:*
'''

Находки:

17 новых C2-серверов группы
5 staging-серверов для подготовки атак
Паттерн ротации инфраструктуры (каждые 3 недели)

Кейс 4: Когда Censys не помог — важный урок

Контекст: Попытка найти скрытые API endpoints крупного банка в рамках официального пентеста.
Проблема: Censys показал только 3 публичных домена, хотя мы знали о существовании 50+ внутренних сервисов.
Причины неудачи:

Банк использовал закрытую CDN с IP-whitelist
Все сертификаты выпускались внутренним CA
Reverse DNS был отключен на всех хостах
WAF блокировал сканеры по User-Agent

Как решили:

Python:

# Комбинированный подход когда Censys не дает результатов
def advanced_recon_when_censys_fails(domain):
    results = {
        'censys': [],  # Пусто
        'alternative_sources': []
    }
    # План Б: Certificate Transparency Logs напрямую
    # crt.sh API часто находит то, что пропускает Censys
    ct_logs = query_crtsh(domain)
    # План В: Пассивный DNS
    # SecurityTrails, PassiveTotal для исторических записей
    passive_dns = query_passive_dns(domain)
    # План Г: GitHub dorking
    # Ищем упоминания внутренних endpoints в коде
    github_leaks = search_github(f'"{domain}" api endpoint')
    # План Д: Wayback Machine
    # Исторические снимки могут содержать старые поддомены
    archived = check_wayback(domain)
    return combine_sources([ct_logs, passive_dns, github_leaks, archived])

Урок: Censys — мощный инструмент, но не серебряная пуля. Всегда имейте запасной план и комбинируйте источники. В данном случае GitHub dorking дал 80% результатов.

Censys для Bug Bounty и Red Team операций

КРИТИЧЕСКИ ВАЖНОЕ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ:
Все техники в этом разделе предназначены ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО для:

Тестирования собственной инфраструктуры
Официальных bug bounty программ (в рамках scope)
Контрактных пентестов с письменным разрешением

ЗАПРЕЩЕНО: Сканирование без разрешения является уголовным преступлением (ст. 272 УК РФ — до 5 лет лишения свободы). Мы не несем ответственности за незаконное использование этой информации.

Автоматизация reconnaissance фазы

Первый этап любого пентеста — разведка. Вот скрипт, который сокращает её с дней до минут:

Python:

def full_recon_automation(target_domain: str) -> Dict:
    """
    Полная автоматизация разведки для пентеста
    Находит: поддомены, технологии, версии, потенциальные уязвимости
    """
    report = {
        'subdomains': set(),
        'technologies': {},
        'potential_vulns': [],
        'interesting_files': [],
        'api_endpoints': []
    }
    c = censys.search.CensysHosts()
    # Этап 1: Сбор всех поддоменов
    for host in c.search(f"dns.names:*.{target_domain}"):
        for name in host.get('dns', {}).get('names', []):
            report['subdomains'].add(name)
        # Анализируем сервисы
        for service in host.get('services', []):
            # Определяем технологии
            if 'http' in service:
                headers = service['http'].get('response', {}).get('headers', {})
                # Извлекаем версии
                if 'server' in headers:
                    tech = headers['server']
                    report['technologies'][tech] = report['technologies'].get(tech, 0) + 1
                    # Проверяем на известные уязвимости
                    if 'Apache/2.4.41' in tech:
                        report['potential_vulns'].append({
                            'host': host['ip'],
                            'vuln': 'CVE-2019-10082',
                            'severity': 'HIGH'
                        })
                # Ищем интересные файлы
                body = service['http'].get('response', {}).get('body', '')
                if 'Index of /' in body:
                    report['interesting_files'].append(f"http://{host['ip']}:{service['port']}")
                if '"api_key"' in body or '"apiKey"' in body:
                    report['api_endpoints'].append(f"http://{host['ip']}:{service['port']}")
    return report

Поиск забытых staging и development серверов

Dev-сервера — золотая жила для баг-хантеров. Они часто имеют:

Отключенную аутентификацию
Debug-режим с полными ошибками
Тестовые данные, включая production-дампы

Python:

# Паттерны для поиска dev/staging окружений
dev_patterns = [
    'dns.names:/.*dev[-.].*/',
    'dns.names:/.*staging[-.].*/',
    'dns.names:/.*test[-.].*/',
    'dns.names:/.*uat[-.].*/',
    'dns.names:/.*demo[-.].*/',
    'dns.names:/.*temp[-.].*/',
    'dns.names:/.*tmp[-.].*/',
    'services.http.response.headers.x_powered_by:"PHP/5.*"',  # Старый PHP
    'services.http.response.body:"debug = true"',
    'services.http.response.body:"DEBUG = True"',  # Django debug
]
def find_dev_servers(domain: str) -> List[Dict]:
    """
    Находит забытые dev/staging сервера компании
    """
    vulnerable_servers = []
    for pattern in dev_patterns:
        query = f"{pattern} AND dns.names:*.{domain}"
        for host in CensysHosts().search(query, pages=1):
            # Проверяем на признаки уязвимости
            vuln_score = 0
            reasons = []
            for service in host.get('services', []):
                # Debug режим
                if 'debug' in str(service.get('http', {})).lower():
                    vuln_score += 3
                    reasons.append('Debug mode enabled')
                # Старые версии
                if service.get('software'):
                    for soft in service['software']:
                        if 'PHP/5' in soft.get('product', ''):
                            vuln_score += 2
                            reasons.append(f"Outdated {soft['product']}")
                # Дефолтные креды
                if service.get('port') in [8080, 8081, 8082]:
                    vuln_score += 1
                    reasons.append('Non-standard port (possible test)')
            if vuln_score >= 2:
                vulnerable_servers.append({
                    'ip': host['ip'],
                    'domains': host.get('dns', {}).get('names', []),
                    'risk_score': vuln_score,
                    'reasons': reasons
                })
    return sorted(vulnerable_servers, key=lambda x: x['risk_score'], reverse=True)

Корреляция с CVE для приоритизации целей

Умная приоритизация целей на основе известных CVE:

Python:

# База критических CVE 2024-2025
CRITICAL_CVES = {
    'Apache/2.4.41': ['CVE-2019-10082'],
    'nginx/1.16': ['CVE-2019-9511', 'CVE-2019-9513'],
    'OpenSSL/1.0.1': ['CVE-2014-0160'],  # Heartbleed
    'Elasticsearch/7.0': ['CVE-2019-7611'],
    'Jenkins': ['CVE-2024-23897'],  # Recent Jenkins RCE
    'Confluence': ['CVE-2023-22527'],  # Recent Confluence RCE
}
def prioritize_targets_by_cve(hosts: List[Dict]) -> List[Dict]:
    """
    Приоритизация целей по критичности известных CVE
    """
    prioritized = []
    for host in hosts:
        host_vulns = []
        criticality = 0
        for service in host.get('services', []):
            # Проверяем версии софта
            for software in service.get('software', []):
                product = software.get('product', '')
                for vuln_product, cves in CRITICAL_CVES.items():
                    if vuln_product in product:
                        host_vulns.extend(cves)
                        criticality += len(cves) * 10
            # Проверяем специфичные признаки
            if service.get('port') == 445 and 'smb' in service:
                host_vulns.append('SMB_EXPOSED')
                criticality += 5
            if service.get('port') == 3389:
                host_vulns.append('RDP_EXPOSED')
                criticality += 7
        if host_vulns:
            prioritized.append({
                'target': host['ip'],
                'criticality': criticality,
                'vulnerabilities': host_vulns,
                'services': len(host.get('services', [])),
                'priority': 'CRITICAL' if criticality > 15 else 'HIGH' if criticality > 8 else 'MEDIUM'
            })
    return sorted(prioritized, key=lambda x: x['criticality'], reverse=True)

FAQ: Решение сложных задач с Censys

Как найти все активы компании, включая неочевидные?

Python:

def find_all_company_assets(company_name: str, domain: str) -> Dict:
    """
    Комплексный поиск всех активов компании
    """
    assets = {
        'direct': [],      # Прямые упоминания
        'certificate': [], # Через сертификаты
        'reverse_dns': [], # Через PTR записи
        'asn': [],        # Через AS организации
        'related': []     # Связанные через общие сертификаты
    }
    # 1. Прямой поиск
    direct_query = f'dns.names:*.{domain}'
    assets['direct'] = [h['ip'] for h in CensysHosts().search(direct_query)]
    # 2. Поиск через сертификаты
    cert_query = f'parsed.subject.organization:"{company_name}"'
    for cert in CensysCertificates().search(cert_query):
        for name in cert.get('parsed.names', []):
            host_search = f'dns.names:{name}'
            for host in CensysHosts().search(host_search, pages=1):
                assets['certificate'].append(host['ip'])
    # 3. Поиск через ASN
    # Сначала находим AS организации
    asn_query = f'autonomous_system.organization:"{company_name}"'
    for host in CensysHosts().search(asn_query, pages=2):
        assets['asn'].append(host['ip'])
    return assets

Можно ли отслеживать изменения в реальном времени?

Censys не предоставляет real-time API, но можно эмулировать через частые проверки:

Python:

import hashlib
import json
from datetime import datetime
def track_changes(target: str, check_interval: int = 3600):
    """
    Отслеживание изменений в инфраструктуре
    check_interval - интервал проверки в секундах
    """
    state_file = f"state_{hashlib.md5(target.encode()).hexdigest()}.json"
    # Получаем текущее состояние
    current_state = {}
    for host in CensysHosts().search(f"dns.names:{target}"):
        current_state[host['ip']] = {
            'services': host.get('services', []),
            'last_seen': datetime.now().isoformat()
        }
    # Сравниваем с предыдущим
    try:
        with open(state_file, 'r') as f:
            previous_state = json.load(f)
        # Находим изменения
        changes = {
            'new_hosts': set(current_state.keys()) - set(previous_state.keys()),
            'removed_hosts': set(previous_state.keys()) - set(current_state.keys()),
            'modified_hosts': []
        }
        # Проверяем изменения в сервисах
        for ip in set(current_state.keys()) & set(previous_state.keys()):
            if current_state[ip]['services'] != previous_state[ip]['services']:
                changes['modified_hosts'].append(ip)
        return changes
    except FileNotFoundError:
        # Первый запуск
        with open(state_file, 'w') as f:
            json.dump(current_state, f)
        return None

Как обойти блокировку Censys в России?

Censys периодически блокируется РКН. Решения:
1. VPN/Proxy для API:

Python:

import requests
from censys.search import CensysHosts
# Настройка прокси
proxies = {
    'http': 'socks5://127.0.0.1:9050',
    'https': 'socks5://127.0.0.1:9050'
}
# Патчим requests в censys
import censys.common.config
censys.common.config.session.proxies = proxies

2. Зеркала и кеш-сервисы:
Используйте публичные зеркала данных Censys (обновляются реже, но доступны)
3. Альтернативные источники:
Комбинируйте с Fofa (китайский аналог) и ZoomEye для полноты данных

Какие запросы самые эффективные для поиска уязвимостей?

Топ-10 запросов с максимальным ROI:

Альтернатива: Многие из этих поисков можно выполнять через Google Dorks. Сравнение методов и практические примеры смотрите в гайде Google Dorks как мощный инструмент OSINT в кибербезопасности.

SQL:

-- 1. Открытые базы данных
services.port:27017 AND services.service_name:"MongoDB" AND NOT services.mongodb.authentication_required:true
-- 2. Незащищенные админки
services.http.response.body:"Dashboard" AND services.http.response.status_code:200 AND NOT services.http.response.headers.authorization:*
-- 3. Дефолтные установки
services.http.response.html_title:"Welcome to nginx!" OR services.http.response.html_title:"Apache2 Ubuntu Default Page"
-- 4. Утечки через заголовки
services.http.response.headers.x_powered_by:* AND services.http.response.headers.server:*
-- 5. Старые версии с известными CVE
services.software.version:"1.*" OR services.software.version:"2.*"
-- 6. Открытые CI/CD
services.port:8080 AND (services.http.response.body:"Jenkins" OR services.http.response.body:"GitLab")
-- 7. Забытые бэкапы
services.http.response.body:"Index of" AND (dns.names:"backup" OR dns.names:"bak")
-- 8. API без аутентификации
services.http.response.body:"swagger" OR services.http.response.body:'"api":'
-- 9. Debug режимы
services.http.response.body:"debug" AND services.http.response.body:"true"
-- 10. Внутренние сервисы наружу
services.port:8500 OR services.port:2379 OR services.port:6443  -- Consul, etcd, k8s

Легально ли использовать Censys для разведки?

Юридический аспект в РФ:
Легально:

Просмотр публично доступной информации
Анализ своей инфраструктуры
OSINT в рамках bug bounty с разрешением
Исследования с образовательными целями

Нелегально:

Использование найденных уязвимостей без разрешения
Подключение к найденным сервисам без авторизации
Массовое сканирование российских ресурсов (ст. 272 УК РФ)

Рекомендации:

Всегда получайте письменное разрешение перед тестированием
Используйте только для защиты, не для атаки
Документируйте все действия
При нахождении критических уязвимостей — сообщайте владельцу

Инструменты и ресурсы для работы с Censys

Где писать и тестировать код

Рекомендуемый стек разработки:
1. VS Code с расширениями:

Python (Microsoft)
REST Client - для тестирования API
Thunder Client - визуальный API-клиент

2. Jupyter Notebook для интерактивной разработки:

Bash:

pip install notebook censys pandas matplotlib
jupyter notebook

3. Postman для тестирования API запросов:

Импортируйте коллекцию:
Ссылка скрыта от гостей
Добавьте переменные окружения с API ключами

Готовые библиотеки и фреймворки

Библиотека	Язык	Описание	Установка
censys-python	Python	Официальная библиотека	`pip install censys`
censys-go	Go	Высокая производительность	`go get github.com/censys/censys-go`
pycensys	Python	Альтернативная реализация	`pip install pycensys`
censys-ruby	Ruby	Для Metasploit интеграции	`gem install censys`
node-censys	JS	Для веб-приложений	`npm install censys`

Полезные ресурсы и документация

Ссылка скрыта от гостей
- полное описание endpoints
Примеры запросов - готовые скрипты
Ссылка скрыта от гостей
- синтаксис запросов
Ссылка скрыта от гостей
- рассчитайте необходимый тариф

Заключение: Ваш путь к мастерству Censys

Censys — это не просто поисковик, это микроскоп для изучения интернета. Правильное использование его возможностей отличает профессионала от любителя в OSINT-разведке.
Ключевые выводы:

Начните с автоматизации — ручной поиск неэффективен
Используйте историю — это уникальное преимущество Censys
Комбинируйте данные — сертификаты + DNS + сервисы = полная картина
Экономьте квоту — кешируйте, агрегируйте, оптимизируйте
Думайте как атакующий — ищите то, что забыли защитить

Следующие шаги:

Настройте мониторинг своей инфраструктуры
Автоматизируйте рутинные проверки
Интегрируйте с существующими инструментами
Поделитесь находками с сообществом

Помните: сила не в инструменте, а в умении им пользоваться. Censys в руках профессионала — это рентген для любой инфраструктуры. Используйте эти знания ответственно и только в легальных целях.

Защита от разведки: Если вы администратор и хотите защитить свою инфраструктуру от подобного анализа, обязательно изучите практическое руководство по защите от OSINT-разведки.

Поделитесь опытом!

Нашли интересные техники работы с Censys? Столкнулись с нестандартными кейсами? Поделитесь в комментариях — давайте вместе развивать экспертизу русскоязычного OSINT-сообщества.
Больше продвинутых техник и эксклюзивных материалов — в нашем Telegram-канале по кибербезопасности.

Актуально на ноябрь 2025. API v2.0. При изменении API проверяйте документацию.

Статья Автоматизация OSINT через Censys API: Практическое руководство с готовыми скриптами

Как я нашел 47 забытых staging-серверов крупной компании за 3 минуты​

Содержание​

Архитектура Censys: Почему он находит то, что пропускают другие​

Техническое превосходство над конкурентами​

Уникальные возможности для корпоративной разведки​

Продвинутая работа с Censys API v2​

Архитектура и оптимальные паттерны запросов​

Обход лимитов и оптимизация квот​

Bulk-операции и пакетная обработка​

Построение поисковых запросов уровня Expert​

Комбинирование операторов для хирургически точного поиска​

Regex-магия: находим то, что другие пропускают​

Кросс-референсы через сертификаты и DNS​

Автоматизация Censys в OSINT-пайплайнах​

Интеграция с Maltego без написания кода​

SpiderFoot: автоматическая разведка с Censys​

Построение автоматических мониторингов​

Продвинутые кейсы использования: Реальные истории успеха​

Кейс 1: Выявление теневой IT-инфраструктуры международной корпорации​

Кейс 2: Bug Bounty автоматизация для российской программы​

Кейс 3: Tracking APT-инфраструктуры через уникальные сертификаты​

Кейс 4: Когда Censys не помог — важный урок​

Censys для Bug Bounty и Red Team операций​

Автоматизация reconnaissance фазы​

Поиск забытых staging и development серверов​

Корреляция с CVE для приоритизации целей​

FAQ: Решение сложных задач с Censys​

Как найти все активы компании, включая неочевидные?​

Можно ли отслеживать изменения в реальном времени?​

Как обойти блокировку Censys в России?​

Какие запросы самые эффективные для поиска уязвимостей?​

Легально ли использовать Censys для разведки?​

Инструменты и ресурсы для работы с Censys​

Где писать и тестировать код​

Готовые библиотеки и фреймворки​

Полезные ресурсы и документация​

Заключение: Ваш путь к мастерству Censys​

Поделитесь опытом!​

Похожие темы

Hacker Lab

Категории

Наши курсы

Статистика форума

Как я нашел 47 забытых staging-серверов крупной компании за 3 минуты

Содержание

Архитектура Censys: Почему он находит то, что пропускают другие

Техническое превосходство над конкурентами

Уникальные возможности для корпоративной разведки

Продвинутая работа с Censys API v2

Архитектура и оптимальные паттерны запросов

Обход лимитов и оптимизация квот

Bulk-операции и пакетная обработка

Построение поисковых запросов уровня Expert

Комбинирование операторов для хирургически точного поиска

Regex-магия: находим то, что другие пропускают

Кросс-референсы через сертификаты и DNS

Автоматизация Censys в OSINT-пайплайнах

Интеграция с Maltego без написания кода

SpiderFoot: автоматическая разведка с Censys

Построение автоматических мониторингов

Продвинутые кейсы использования: Реальные истории успеха

Кейс 1: Выявление теневой IT-инфраструктуры международной корпорации

Кейс 2: Bug Bounty автоматизация для российской программы

Кейс 3: Tracking APT-инфраструктуры через уникальные сертификаты

Кейс 4: Когда Censys не помог — важный урок

Censys для Bug Bounty и Red Team операций

Автоматизация reconnaissance фазы

Поиск забытых staging и development серверов

Корреляция с CVE для приоритизации целей

FAQ: Решение сложных задач с Censys

Как найти все активы компании, включая неочевидные?

Можно ли отслеживать изменения в реальном времени?

Как обойти блокировку Censys в России?

Какие запросы самые эффективные для поиска уязвимостей?

Легально ли использовать Censys для разведки?

Инструменты и ресурсы для работы с Censys

Где писать и тестировать код

Готовые библиотеки и фреймворки

Полезные ресурсы и документация

Заключение: Ваш путь к мастерству Censys

Поделитесь опытом!