ARL灯塔安装+钉钉机器人联动实战：打造全天候自动化监控体系
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目录
一：ARL灯塔介绍
1.核心功能详解
（1）域名资产发现与整理
（2）IP/IP段资产整理
（3）端口扫描与服务识别
（4）WEB站点指纹识别
（5）资产分组管理与搜索
2. 技术架构与工具链
3. 典型应用场景
（1）企业暴露面收敛
（2）攻防演练前置侦察
（3）漏洞应急响应
（4）供应商风险管理
4.优势与挑战
5.同类工具对比
二：安装docker和docker-compose
三： Arl灯塔部署
1.创建Docker_ARL，ARL-docker目录
2.将压缩包放于此路径下
3.解压此压缩包
4.安装脚本
5.赋予脚本执行的权力
6.创建卷
7.启动服务
7.解决方法
8.安装成功
9.启动成功
四：钉钉机器人部署
五：总结
一：ARL灯塔介绍
ARL灯塔系统 是一款专注于 互联网资产侦察与安全风险评估 的自动化工具，主要服务于 网络安全团队、渗透测试人员及红蓝对抗演练。其核心目标是通过快速、全面地发现与目标关联的各类互联网资产（如域名、IP、服务、Web应用等），识别潜在攻击面，辅助企业构建资产地图并发现安全漏洞。
1.核心功能详解
（1）域名资产发现与整理
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技术实现：
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基于 DNS解析记录（A记录、CNAME、MX记录等）枚举子域名。
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通过 证书透明度日志（Certificate Transparency Logs, CT Logs）抓取关联域名。
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利用搜索引擎语法（如Google Hacking）或第三方接口（如Whois、SecurityTrails）扩展资产范围。
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输出：生成域名树状图，标注归属关系与解析状态。
（2）IP/IP段资产整理
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技术实现：
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基于域名解析结果反向映射IP地址，或直接输入IP段（CIDR格式）进行扫描。
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结合 ASN（自治系统号） 归属分析，识别目标企业的网络基础设施范围。
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输出：IP资产清单，标注地理位置、运营商信息及开放服务。
（3）端口扫描与服务识别
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技术实现：
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使用 TCP SYN扫描、全连接扫描 等技术快速探测开放端口。
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通过 协议指纹库（如Nmap-service-probes）匹配端口对应的服务（如HTTP/SSH/MySQL）。
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输出：端口-服务映射表，识别非常规端口或隐藏服务。
（4）WEB站点指纹识别
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技术实现：
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抓取HTTP响应头、HTML内容、favicon.ico等数据。
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匹配 特征规则库（如Wappalyzer、EHole）识别CMS（如WordPress）、框架（如Spring）、中间件（如Nginx）及版本信息。
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输出：Web应用技术栈清单，标注已知漏洞组件（如Log4j）。
（5）资产分组管理与搜索
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功能特性：
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支持按业务线、部门或风险等级对资产打标签分组。
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提供全文检索、条件过滤（如“开放高危端口的资产”）及批量导出功能。
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输出：动态更新的资产数据库，支持多维统计分析。
2. 技术架构与工具链
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数据采集层：
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主动扫描引擎（Masscan/ZMap）、被动流量监听（如通过镜像流量）。
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集成第三方API（如Shodan、Censys、FOFA）补充资产情报。
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分析引擎：
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规则引擎：基于YAML/JSON的指纹规则库，支持自定义扩展。
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风险评级模型：结合CVSS评分、暴露面权重计算资产风险值。
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可视化层：
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交互式仪表盘（如Elasticsearch+Kibana），展示资产拓扑与风险热力图。
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3. 典型应用场景
（1）企业暴露面收敛
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场景：企业未知的过期域名、测试环境IP暴露在公网。
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ARL作用：自动化发现“影子资产”，推动下线或加固。
（2）攻防演练前置侦察
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场景：红队需快速定位目标脆弱点（如未升级的Jenkins服务）。
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ARL作用：生成攻击路径图，优先针对高危服务渗透。
（3）漏洞应急响应
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场景：爆发新漏洞（如Apache Log4j），需紧急排查受影响资产。
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ARL作用：通过指纹识别快速定位存在漏洞组件的服务器。
（4）供应商风险管理
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场景：第三方服务商资产存在安全缺陷，可能波及企业自身。
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ARL作用：监控供应商IP/域名，及时发现并通报风险。
4.优势与挑战
优势：
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自动化程度高：减少人工重复性操作，提升侦察效率。
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覆盖全面：结合主动扫描与被动数据源，减少漏报。
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灵活扩展：支持自定义规则库与插件开发。
挑战：
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扫描合规性：需避免对非授权目标发起大规模扫描（可能触发法律风险）。
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抗干扰能力：需处理目标的反扫描策略（如IP封禁、蜜罐混淆）。
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数据更新延迟：第三方接口数据可能存在滞后性。
5.同类工具对比
| 工具/系统 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| ARL灯塔系统 | 轻量化、聚焦资产侦察与风险可视化 | 企业内网/互联网资产测绘 |
| Nexpose | 商业漏洞扫描器，集成资产管理与漏洞库 | 合规审计与漏洞管理 |
| SpiderFoot | 开源情报（OSINT）收集，多数据源聚合 | 红队情报搜集 |
| Amass | 专注于子域名枚举与DNS数据挖掘 | 攻击面发现 |
二：安装docker和docker-compose
首先你需要下载一个centos7的虚拟机
安装docker和docker-compose（参考博主weblogic漏洞文章）
Docker安装成功并启动
Docker-compose安装成功
三： Arl灯塔部署
1.创建Docker_ARL，ARL-docker目录
Mkdir Docker_ARL
mkdirARL-docker
2.将压缩包放于此路径下
这里我已经放好
3.解压此压缩包
Unzip main.zip
4.安装脚本
在 Docker_ARL目录下执行
wget https://raw.githubusercontent.com/Aabyss-Team/ARL/master/misc/setup-arl.sh
5.赋予脚本执行的权力
chmod +x setup-arl.sh
6.创建卷
在Docker_ARL创建卷
docker volume create --name=arl_db
7.启动服务
自动化安装
./setup-arl.sh
然后等待镜像拉取完成（大部分人在这里被卡，因为网络问题拉取不了）
7.解决方法
最简单的就是找博主直接领取安装好打包的虚拟机，打开就能用，不需要自己安装
配置国内镜像源（自行网上找教程）
使用代理（简单但需要花1园）
下载魔戒挂代理（博主资源页自行下载）
配置完成后虚拟机访问google访问成功代表配置成功就可以拉取镜像了
8.安装成功
docker ps -a 查询所有的容器
docker start ARL容器ID // 启动容器
netstat -an|grep 5003 确认启动
9.启动成功
在物理机浏览器通过虚拟机IP访问，访问格式：
https://虚拟机IP:5003账号：admin
密码：arlpass
四：钉钉机器人部署
添加钉钉机器人实现随时随地挖漏洞
打开钉钉创建一个群添加自定义机器人
复制如下到记事本待会用
点击完成后继续复制如下到记事本
在虚拟机打开config-docker.yaml进行编辑
复制记事本中到如下所表位置
编辑完如下
重启服务
docker-compose restart
进入容器docker-compose exec worker bash
编辑实验钉钉 python3.6 -m test.test_utils_push
实现成功
五：总结
重启后如何启动
1.systemctl restart docker 启动docker
2.cd /docker_arl 到此路径下
3.docker-compose up -d 启动ARL
ARL灯塔系统是一款自动化互联网资产侦察工具，通过快速发现、整理目标关联的域名、IP、端口及服务，识别安全风险和薄弱点，助力安全团队高效管理资产并强化防御。
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