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exposur — 面向 AI Agent 的 Web 供给面发现引擎

为什么不是又一个目录扫描器

dirsearch / ffuf / feroxbuster 很优秀，但它们的游戏规则是词表与速度——那是社区多年积累的护城河，后来者没有胜算。

exposur 换了一个赛道：不拼词表总量，拼供给面覆盖度与输出契约。

• 一次 discover 返回目标的完整暴露画像，而不是一堆路径
• 内置约 130 条高价值模式（VCS 泄露 / 配置 / API 规范 / 调试台 / 备份），每条带命中判据，宁缺毋滥
• 每条发现带 severity / confidence / evidence / **next_steps**——Agent 拿到就能决策下一步动作
• 面向机器的输出：JSON Lines 上 stdout，管道即用（| jq、喂给 agent）

快速开始

构建

git clone https://github.com/YIbaikaishui/exposur.git
cd exposur
go build -o exposur .

供给面发现（主命令）

./exposur discover -u http://example.com

终端输出示例（按严重级排序，脱敏显示）：

[校准] 未发现通配行为
发现 11 条 (critical=5 high=2 medium=2 low=1 info=1)

[CRITICAL] Git 仓库泄露 (.git/HEAD) — http://target/.git/HEAD
[CRITICAL] 环境变量文件泄露 (.env) — http://target/.env
[CRITICAL] AWS Access Key ID — http://target/app.js
       matched: AKIAIO****LE
       context: const AWS_KEY = "AKIA****************";
[HIGH] Swagger 规范暴露 (/api/swagger.json) — http://target/api/swagger.json
[HIGH] API 规范可解析（swagger2，2 个操作）
       paths(2): GET /users, POST /admin/delete
[MEDIUM] API 规范中存在高风险敏感操作
[MEDIUM] JS 中提取到接口路径
       endpoints: /api/v1/users, /api/v1/orders/list
[INFO] ACME Admin Console — http://target/

机器可读输出（给 Agent / 管道）

./exposur discover -u http://target -o - 2>/dev/null | jq 'select(.severity=="critical")'
cat targets.txt | ./exposur discover -o - 2>/dev/null

单能力模式：目录扫描

./exposur scan -u http://target -x php,bak --depth 2

scan 保留了递归 / 校准 / JS 提取 / 代理的高性能扫描能力，是 discover 的底层引擎；日常使用推荐 discover。

发现管线

目标 URL（-u / -C / stdin）
  │
  ├─ 1. 入口画像    协议 · 重定向链 · 标题 · Server 指纹 · 登录页 · 脚本引用 · TLS 证书
  ├─ 2. 泄露模式     .git/.svn · .env/配置 · 备份/数据库 dump · 调试端点（~130 条高价值模式）
  ├─ 3. API 规范     swagger/openapi 解析全量操作 · GraphQL introspection · 敏感操作标记
  ├─ 4. 密钥扫描     AWS AK/SK · GitHub/GitLab Token · Slack · Google Key · JWT · 私钥块 · DB URI
  └─ 5. JS 深挖      接口提取 · sourcemap 发现 · 密钥扫描
  │
  输出：Finding[]（category / severity / confidence / evidence / next_steps）

discover 参数

参数	说明	默认值
-u, --url	目标 URL（或 -C 文件 / stdin）	—
-o, --output	输出目录，- 表示 JSON Lines 写 stdout	results
-p, --path	追加自定义路径，逗号分隔	空
-t, --threads	并发探测数	20
--timeout	单请求超时	8s
--js-analysis	JS 深挖（接口/密钥/sourcemap）	true
--proxy	HTTP/SOCKS5 代理	空
-v, --verbose	输出完整 next_steps 与 evidence	false

输出契约

{
  "category": "vcs_leak",
  "severity": "critical",
  "url": "http://target/.git/HEAD",
  "title": "Git 仓库泄露 (.git/HEAD)",
  "confidence": 0.9,
  "source": "pattern",
  "evidence": { "status_code": 200, "matched": "/.git/HEAD",
                "details": { "paths": ["GET /users"] } },
  "next_steps": [
    { "action": "exploit-candidate", "target": "http://target/.git/HEAD",
      "description": "尝试 git-dumper 恢复源码与密钥" }
  ]
}

字段	说明
category	vcs_leak / env_config / api_spec / secret_key / js_endpoint / source_map / debug_exposure / backup / entry_profile / directory
severity	critical / high / medium / low / info（输出按此降序）
confidence	0.0 ~ 1.0，判定置信度
next_steps	机器可执行的后续动作（fetch / parse / probe / exploit-candidate）

Agent 接入

SKILL.md 描述何时调用、如何解析输出、category 与动作的对照表。AI Agent / 编码助手读取该文件即可把 exposur 接入侦察流程——无需 MCP 等重型集成。

工作原理

• 校准（internal/domain/model/calibrate.go）：随机路径探测识别 SPA 通配 / 软 404，自动过滤无效响应
• 模式引擎（internal/domain/surface/patterns.go）：约 130 条高价值模式，每条带状态码 / 长度 / 内容类型 / 关键字多重判据
• 规范解析（apispec.go）：swagger2 / openapi3 解析全部操作，标出写操作与敏感关键字接口；GraphQL introspection 探测 schema
• 密钥扫描（secrets.go）：15+ 条高精度规则，输出脱敏值 + 行号 + 上下文
• JS 深挖（pipeline.go + internal/domain/model/jsanalysis.go）：接口提取、sourcemap 溯源

项目结构

exposur/
├── main.go
├── cmd/                          # CLI（discover 主命令 / scan 单能力模式）
├── internal/
│   ├── domain/
│   │   ├── surface/              # 供给面领域：Finding / Pattern / 发现器 / 管线
│   │   └── model/                # 底层扫描引擎（队列/递归/校准/JS 提取/代理）
│   └── pkg/                      # config / utils
├── data/                         # 字典与 User-Agent 列表
├── results/                      # 输出目录
└── SKILL.md                      # Agent 接入说明

路线图

• 入口画像 / 泄露模式库 / API 规范 / 密钥扫描 / JS 深挖
• 输出契约（severity / next_steps）与 Agent 接入
• 多目标横向聚合（同一后台 / 同一 API 跨资产关联）
• nuclei 模板联动（发现 → 一键验证）
• HTML 报告（交付场景）
• 插件化发现器

开发

go build ./...    # 构建全部包
go vet ./...      # 静态检查
go test ./...     # 运行测试

贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request：

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支（git checkout -b feature/AmazingFeature）
3. 提交更改（git commit -m 'Add some AmazingFeature'）
4. 推送分支（git push -u origin feature）
5. 创建 Pull Request

许可证

本项目采用 MIT 许可证。

联系方式

• 项目主页：https://github.com/YIbaikaishui/exposur
• 问题反馈：Issues