网络空间测绘与Deeplx的奇妙融合
重要声明：本文仅供学习和研究网络安全技术，切不可用于违法犯罪活动！
一、开篇引言
在网络安全这片广袤的领域中，公开的测绘空间所获取的资产信息，宛如一把充满魔力的钥匙，能够开启无数便捷应用的神秘之门。今天，让我们一同踏上这场充满惊喜的探索之旅，深入探寻Deeplx与测绘空间的奇妙融合。
二、网络空间测绘的发展历程
（一）美国的引领之路
美国作为网络空间测绘研究与应用的开拓者，早在2008年便果敢地迈出了坚定的步伐。为了强化关键基础设施的网络组件，提升主动探测与快速响应的能力，美国推出了三个意义非凡的计划：
- 国土资源部（DHS）的SHINE计划：如同璀璨的星辰，照亮了网络安全防护的新路径。
- 国家安全局（NSA）的藏宝图（TreasureMap）计划：仿佛一份神秘的宝藏地图，为网络安全指引前进的方向。
- 国防部先进研究项目局（DARPA）的X计划：充满未知与创新的力量，不断推动网络安全技术的发展。
（二）我国的积极奋进
我国在网络空间测绘领域也积极部署与深入研究。公安部第一研究所研发的“网络资产测绘分析系统”（简称网探D01），如同一位目光敏锐的侦探，通过精心收集互联网资产数据及指纹，实现网络资产的精准检索与监控。该系统结合漏洞信息和厂商情报，深入开展漏洞统计分析，为国家重点行业和部门提供全面的网络资产安全态势，犹如一面坚固的盾牌，抵御针对关键信息基础设施的网络攻击。此外，国内新型测绘工具如雨后春笋般涌现，能够识别网络空间中包括路由器、交换机、网络摄像头等30余种设备，为网络安全保驾护航。
三、网络资产识别技术解析
（一）整体概述
网络资产识别涵盖设备组件识别、应用组件识别及业务类型推断三个至关重要的方面，而常用的技术核心是资产指纹比对。
（二）技术细节
设备组件识别：获取资产的网站响应头、文件类型、异常响应、服务端口及banner等数据，提取设备指纹，并与网络设备组件指纹库进行比对，从而识别目标主机的设备类型、厂商、品牌及型号等关键属性。
应用组件识别：持续收集和解析目标网络的应用组件信息（如论坛程序、博客程序等），生成应用指纹，并与网络应用组件指纹库进行比对，实现自动识别。
业务类型推断：结合DNS信息、漏洞库及IP地理信息库等资源，推断网络资产的业务类型，从而实现网络资产的多维度画像，深入了解网络空间态势。
四、测绘空间的应用实例与意义
（一）应用实例
了解测绘空间后，可以充分发挥其巨大价值。例如，搜索某厂商的视频监控设备在互联网上的数量，通过测绘空间轻松获得设备的IP、设备ID等信息，仿佛拥有了一张详细的地图。如果发现该厂商的漏洞，就能迅速利用测绘收集到的设备IP，及时采取相应的措施。
（二）小知识拓展
国内网络安全部门致力于搜集和堵塞各种漏洞，形成了较为完善的网络测绘体系，为维护国家安全立下了汗马功劳。而美国的大规模攻击往往与测绘空间的资产收集密切相关，感兴趣的朋友可以通过Google搜索进一步了解。测绘空间的兴起得益于大数据平台的出现，信息的收集与分析如同大树的生长离不开肥沃的土壤，需要大数据平台的支持。如果你对这一领域充满好奇，不妨深入了解ARL（Asset Reconnaissance Lighthouse），它或许会为你打开一扇崭新的知识之门。
五、国内外主要测绘平台
以下是一些广为人知的网络测绘平台：
- Quake：精准的网络导航灯塔，为用户指引网络空间方向。
- Fofa：强大的网络探测器，深入挖掘网络资产的奥秘。
- Fofa.so：锐利的网络分析之剑，斩断网络安全隐患的荆棘。
- Wigle：网络地理学家，绘制网络空间的地理图谱。
- Hunter：网络情报员，收集各种有价值的网络信息。
- Shodan：网络之眼，洞察网络世界的一举一动。
- Onyphe：神秘的网络守护者，守护网络空间的安全。
- Zoomeye：网络放大镜，让网络资产的细节清晰可见。
- Ghostproject：网络幽灵，在网络空间中穿梭，寻找安全漏洞。
- BinaryEdge：网络先锋，探索网络安全的新领域。
- GreyNoise：网络噪音过滤器，筛选出有价值的网络信号。
在这些平台上，我们可以搜索Deeplx的端点，以实现负载均衡，达到免费使用翻译服务的目的。
六、Deeplx服务的使用
例如，在GitHub上找到的Deeplx服务返回的消息如下：
{
"code": 200,
"message": "DeepL Free API, Developed by sjlleo and missuo. Go to /translate with POST. http://github.com/OwO-Network/DeepLX"
}我们可以通过在fofa.info上搜索以下字段来找到多个端点地址：
body='{"code":200,"message":"DeepL Free API, Developed by sjlleo and missuo. Go to /translate with POST. http://github.com/OwO-Network/DeepLX"}'
得到这些端点的URL后，我们就可以开始进行负载均衡，部署一个服务，以分摊对Deeplx的请求压力，避免429限速等问题。
参考部署
可以参考以下GitHub项目进行负载均衡服务的部署：cf-free-deeplx。其原理为：用户请求 → 自己部署的服务代理 → 请求互联网公开的端点翻译服务。
Deeplx地址分享
以下是一些收集到的Deeplx地址：
- deepx.dumpit.top
- deeplxapi.x7ys.com
- deeplx.zeabur.app
- deeplx.ychinfo.com
- deeplx.willbon.top
- deeplx.vercel.app
- deeplx.spaceq.xyz
- deeplx.qninq.cn
- deeplx.qiud.org
- deeplx.papercar.top
- deeplx.mmyy.fun
- deeplx.keyrotate.com
- deeplx.imward.dev
- deeplx.he-sb.top
- deepl.zhaosaipo.com
- deepl.wuyongx.uk
- deepl.tr1ck.cn
- deepl.kevinzhang.cn
- deepl.dlwlrma.xyz
- deepl.coloo.org
总结
本文为初步探讨，网络空间测绘方法能衍生出巧妙应用。例如，想搭建免费AI网页服务，能否通过分析开源GitHub项目实现？若想搜索某服务全球部署数量，也是值得探索的方向。希望这篇文章能为你提供启发与思考，让我们一起在网络安全的道路上不断前行！
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