Разработка системы для обнаружения субдоменов и уязвимостей
Тупаков Никита Михайлович
Senior DevSecOps
Использованные технологии
Проблема
Отсутствие централизованной системы для обнаружения субдоменов и управления уязвимостями
Решение
Автоматизированная система обнаружения субдоменов, сканирования уязвимостей и интеграции с VMS
Результат
Обнаружено 12,347 субдоменов, выявлено 1,432 уязвимости, сокращение времени обработки с 72 до 24 часов
Детали проекта
Крупная IT-организация нуждалась в централизованной системе для обнаружения субдоменов и интеграции их в систему управления уязвимостями для контроля рисков безопасности.
Ключевые метрики
- Обнаружено 12,347 субдоменов, из них 9,876 активных (80%)
- Выявлено 1,432 уязвимости, включая 214 критических
- Время обработки критических уязвимостей: с 72 до 24 часов
- Необработанные уязвимости сокращены на 65% за 3 месяца
- Экономия времени команды безопасности: ~400 человеко-часов/месяц
Задача
Крупная организация в сфере информационных технологий столкнулась с проблемами обеспечения безопасности своей обширной цифровой инфраструктуры. Компания управляла тысячами доменов и субдоменов, но отсутствие централизованной системы приводило к неконтролируемым рискам.
Цель
Создать автоматизированный процесс, который:
- Обнаруживает субдомены в различных скоупах пассивными и активными методами
- Проверяет, активны ли найденные домены
- Сканирует субдомены на уязвимости с использованием open-source инструментов
- Передает данные об уязвимостях через прокси в VMS для приоритизации
- Снижает риски атак за счет выявления уязвимостей менее чем за 48 часов
Решение
Этап 1: Обнаружение субдоменов
Комбинированные подходы:
- Пассивный метод: OSINT, Certificate Transparency, DNS-дампы, SecurityTrails, Shodan, Censys
- Активный метод: dnsx, puredns для активного сканирования DNS-записей
- Интеграция с API RSM: автоматическая загрузка активов из системы управления
Этап 2: Проверка активности субдоменов
- Naabu: быстрое сканирование портов (80, 443)
- httpx: HTTP-пробы для исключения ложных срабатываний
Этап 3: Сканирование уязвимостей
Активные субдомены передавались в систему автоматического сканирования:
- Nuclei: поиск CVE, конфигурационных ошибок, кастомные шаблоны
- Naabu: сканирование открытых портов и сервисов
- Kubernetes: контейнеризированная среда для масштабирования
- База данных: хранение активных/пассивных находок, HTTP-проб
Этап 4: Интеграция с VMS
Найденные уязвимости автоматически передавались через защищенный прокси в систему управления уязвимостями (VMS) для приоритизации и предоставления рекомендаций команде безопасности.
Результаты
Количественные показатели:
- • 12,347 субдоменов обнаружено
- • 9,876 активных (80%)
- • 1,432 уязвимости выявлено
- • 214 критических уязвимостей
Улучшения процессов:
- • Время обработки: 72ч → 24ч
- • Необработанные: -65% за 3 мес
- • Экономия: ~400 чел-ч/мес
Выводы
Разработанная система позволила организации значительно повысить контроль над своей цифровой инфраструктурой. Комбинированный подход к обнаружению субдоменов, автоматизированное сканирование и интеграция с VMS создали эффективный конвейер для управления уязвимостями.
Хотите похожий результат для вашего проекта?
Наши эксперты готовы помочь решить ваши DevOps задачи