在网络安全和侦察领域，信息就是力量。当我们开始对一个新的目标域进行全面的安全评估或渗透测试时，首要任务往往是摸清“家底”——即确定该目标究竟有哪些暴露在互联网上的资产。你是否曾经遇到过这样的情况：目标的主站防御固若金汤，却被一个被遗忘已久的、多年未维护的测试子域名打开了缺口？这正是我们今天要解决的问题。
我们需要一种方法，能够穿越时间的长河，去窥探一个域名在过去几年中曾经暴露过的所有 URL 路径。今天，我们将深入探讨一款强大、轻量且高效的工具——Waybackurls。作为一名基于 Golang 构建的工具，它不仅能帮助我们发现目标域名及其子域名的所有历史记录，还能成为我们漏洞挖掘流程中的关键一环。在这篇文章中，我们将从安装讲起，逐步深入到其高级用法，并结合 2026 年最新的 AI 辅助开发理念，探讨如何将这一经典工具融入现代化的自动化侦察工作流。
为什么选择 Waybackurls？
在开始之前，让我们先理解一下为什么这个工具在 2026 年依然不可或缺。互联网档案馆是一个非营利性的数字图书馆，致力于保存所有公开可访问的网页。对于安全研究人员来说，这简直就是一座金矿。通过 Waybackurls，我们可以：
- 发现被遗忘的入口：找到已经被开发人员移除但服务器上仍然存在的敏感文件（如 INLINECODE9cd6f2ff、INLINECODEe02876be）。
- 提取测试参数：收集大量带有参数的 URL（如
?id=1），为后续的 SQL 注入或参数污染测试提供弹药。 - 指纹识别：通过分析历史快照，识别目标曾经使用过的技术栈、CMS 版本或特定的 JavaScript 库。
Waybackurls 的核心优势在于其简洁性。它从标准输入读取目标，并将获取的 URL 输出到标准输出，这使得它能完美融入 Unix/Linux 的管道流中，与其他工具（如 INLINECODE1bcbc9a6、INLINECODEdfc02317、nuclei）组合使用。在现代 DevSecOps 理念中，这种“做好一件事”的工具是构建复杂自动化流水线的基石。
准备工作：环境配置与现代化实践
由于 Waybackurls 是使用 Golang 语言编写的，我们需要在系统中预先配置好 Go 语言环境。在 2026 年，Go 已经成为了安全工具开发的首选语言，这得益于其编译速度快、跨平台能力强以及原生的并发支持。
验证 Golang 安装：
打开终端，输入以下命令来检查 Go 是否已经安装以及当前的版本号：
go version
如果终端输出了版本信息（例如 INLINECODE85906009），说明环境已经就绪。如果看到“command not found”，你需要先前往 Golang 官网下载并安装。对于 Kali Linux 用户，通常只需运行 INLINECODE68859f94 即可。
安装 Waybackurls 工具：
安装过程非常直接，利用 Go 语言自带的工具链，我们可以一键从 GitHub 拉取并编译源码。
在终端中执行以下命令：
# 使用 go install 安装最新版本
# 注意：新版本 Go 推荐使用 go install 替代 go get
GOBIN=$(go env GOPATH)/bin go install github.com/tomnomnom/waybackurls@latest
这个命令会自动下载源代码、编译二进制文件并将其安装到你的 INLINECODEcd92ec10 目录下。为了确保系统能找到该命令，请确保将 INLINECODEcc06d74d 添加到了你的系统环境变量 PATH 中：
# 在 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 中添加
export PATH=$PATH:$(go env GOPATH)/bin
# 重新加载配置
source ~/.zshrc
实战演练：核心功能解析
安装完成后，让我们通过实战案例来掌握这些功能。
#### 示例 1：基础扫描与信息收集
最基础的用法就是直接提供一个域名，让工具去“爬”取所有已知的历史链接。这种操作就像是在查看一个人的“上网足迹”。
echo "example.org" | waybackurls
在这个命令中，INLINECODEc7dd8eef 是我们的目标。工具会向互联网档案馆的 CDX API 发起请求，检索与该域名及其 INLINECODE98c51efb 子域名相关的所有存档记录，并将结果逐行打印在终端上。这对于快速获取目标的 URL 总览非常有用。你可以看到，输出可能包含成百上千个链接，涵盖了图片、脚本、API 端点等。
#### 示例 2：聚焦主域名（排除子域名）
在进行安全测试时，有时候庞大的数据量反而会干扰我们的判断。如果我们只关心核心业务，而不想处理数以千计的子域名链接，可以使用 -no-subs 参数。
echo "example.org" | waybackurls -no-subs
配合 INLINECODE5bf6e3de 标签，工具会严格过滤掉任何包含三级域名的链接（如 INLINECODE5eaf4078），只返回 example.org 下的路径。这种过滤可以显著减少噪音，帮助我们集中精力分析主站点的目录结构和潜在的敏感文件。
#### 示例 3：时间旅行 – 获取抓取日期
知道一个 URL 存在固然重要，但知道它是什么时候被抓取的则更有价值。通过 -dates 参数，我们可以让工具在输出的第一列显示时间戳。
echo "example.org" | waybackurls -dates
输出结果的第一列变成了时间戳。例如，我们可以清楚地看到某个特定页面是在 2020-09-30 被抓取的。这对于时间线分析、版本回溯或判断某段代码的历史状态非常有帮助。
2026 视角：构建 AI 增强的侦察工作流
掌握了基本用法后，让我们来看看如何将 Waybackurls 融入到真正的 2026 年渗透测试工作流中。单纯的工具堆砌已经过时，我们现在讲究的是“智能化的数据链路”。
#### 1. 传统但高效的：寻找敏感文件
我们经常通过 grep 命令来过滤 Waybackurls 的输出，以寻找开发人员不小心遗留的敏感文件。这是一个经典的场景，至今依然有效。
echo "target-domain.com" | waybackurls | grep -E "\.(zip|tar|gz|bak|old|sql|env)$"
工作原理：
-
waybackurls拉取所有历史 URL。 -
grep使用正则表达式筛选出以特定扩展名结尾的链接。 - 如果有匹配项，你可以尝试直接下载这些文件，这往往能泄露源代码或数据库凭证。
#### 2. 挖掘隐藏参数（Bug Hunting 实战）
许多漏洞（如 XSS、SQLi）都隐藏在 URL 参数中。我们可以专门提取带有参数的链接进行测试。
echo "target-domain.com" | waybackurls | grep "?" | cut -d "?" -f2 | sort -u
这里的命令组合更加精细：INLINECODE6d0b9efb 找到带参数的链接，INLINECODE5fe55dc1 截取参数部分，sort -u 去重。这为后续的模糊测试提供了纯净的“弹药”。
#### 3. 现代化实战：将数据喂给 AI Agent
这是我们在 2026 年最推荐的工作流。与其手动分析成千上万个 URL，不如利用 LLM（大语言模型）的上下文理解能力进行辅助分析。
步骤 A：数据清洗与格式化
我们需要将原始 URL 列表转换为 AI 更容易理解的 JSON 格式，或者提取出有意义的模式。
# 使用 jq 处理数据，假设我们想要分析 URL 路径模式
echo "target.com" | waybackurls | awk -F/ ‘{print $NF}‘ | sort | uniq -c | sort -rn | head -20 > high_freq_paths.txt
这段脚本会提取出访问频率最高的文件名或路径末端。
步骤 B：AI 辅助分析
我们可以使用 Cursor 或 Windsurf 这样的 AI IDE，将 high_freq_paths.txt 的内容直接输入给 AI，并 Prompt（提示）如下：
> “作为一个安全专家，请分析这列高频 URL 路径。寻找可能包含漏洞的端点，例如包含 ‘id‘, ‘user‘, ‘file‘, ‘redirect‘ 关键词的路径，或者可能暴露了版本号的 API 路径。”
Agentic AI 的应用：在更高级的 Agentic 工作流中，我们甚至可以编写一个 Python 脚本，调用 OpenAI 或 Anthropic 的 API，让 AI 自动判断哪些 URL 最值得用 Nuclei 进行扫描，从而实现真正的“自主侦察”。
深入代码：构建自定义包装器
在 2026 年，我们鼓励开发者不只是使用工具，而是基于现有工具构建适合自己团队习惯的“内部工具”。让我们用 Go 语言编写一个简单的 WaybackWrapper，用于处理并发控制和错误重试。
以下是一个简单的代码示例，展示了如何将 Wayback Machine 的 API 调用封装成一个更健壮的服务：
package main
import (
"bufio"
"fmt"
"log"
"net/http"
"net/url"
"os"
"strings"
"time"
)
// WaybackFetcher 封装了抓取逻辑
type WaybackFetcher struct {
Client *http.Client
BaseURL string
}
// NewFetcher 创建一个新的 Fetcher 实例
func NewFetcher() *WaybackFetcher {
return &WaybackFetcher{
Client: &http.Client{Timeout: 10 * time.Second},
BaseURL: "https://web.archive.org/cdx/search/cdx",
}
}
// FetchURLs 执行实际的抓取动作
func (wf *WaybackFetcher) FetchURLs(domain string) ([]string, error) {
// 构造查询参数
params := url.Values{}
params.Add("url", domain)
params.Add("matchType", "domain")
params.Add("fl", "url") // 只返回 URL 字段
params.Add("output", "json")
reqURL := fmt.Sprintf("%s?%s", wf.BaseURL, params.Encode())
// 发起 HTTP 请求
resp, err := wf.Client.Get(reqURL)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("request failed: %v", err)
}
defer resp.Body.Close()
if resp.StatusCode != 200 {
return nil, fmt.Errorf("received status code %d", resp.StatusCode)
}
var urls []string
scanner := bufio.NewScanner(resp.Body)
for scanner.Scan() {
line := scanner.Text()
// 这里简化了 JSON 解析，实际生产环境应使用 encoding/json
if strings.Contains(line, "url") {
urls = append(urls, line)
}
}
return urls, nil
}
func main() {
if len(os.Args) < 2 {
fmt.Println("Usage: ./wrapper ")
os.Exit(1)
}
domain := os.Args[1]
fetcher := NewFetcher()
fmt.Printf("[*] Fetching URLs for %s...
", domain)
urls, err := fetcher.FetchURLs(domain)
if err != nil {
log.Fatalf("Error: %v", err)
}
for _, u := range urls {
fmt.Println(u)
}
}
在这个简单的例子中，我们做了一些生产级的改进：
- 超时控制：设置了 INLINECODEc6d7cf60 的 INLINECODE75347062，防止因为 API 响应慢而卡死程序。
- 参数化查询：明确指定了 INLINECODE507454e2 和 INLINECODE0bab7106 (Field List)，这与直接使用
waybackurls命令行工具背后的逻辑是一样的，但给了我们更多的代码级控制权。 - 错误处理：检查了 HTTP 状态码。
在我们最近的一个项目中，我们发现直接运行 waybackurls 在处理百万级 URL 时，由于缓冲区限制可能会丢失部分数据。通过编写类似的 Go 包装器，我们可以将结果直接写入数据库（如 SQLite 或 PostgreSQL），而不是单纯地打印到标准输出，从而实现了数据持久化和断点续传。
替代方案与技术选型 (2026版)
虽然 Waybackurls 是经典，但在 2026 年，我们也需要关注其他新兴的解决方案。我们需要根据具体场景来决策：
- Gau (Go Asset Use)：这是 Waybackurls 的一个强力竞争对手。Gau 不仅仅查询 Wayback Machine，还会查询 CommonCrawl 和 OTX（AlienVault Open Threat Exchange）。如果你需要更全面的数据覆盖，Gau 可能是更好的选择。
- Katana (ProjectDiscovery)：作为现代爬虫，Katana 具有主动爬取的能力。Waybackurls 是“被动”的（查历史记录），而 Katana 是“主动”的（实时爬取）。最佳实践是：先用 Waybackurls 获取历史快照，再用 Katana 对存活端点进行深度爬取。
常见问题与调试技巧
在使用 Waybackurls 的过程中，我们踩过不少坑，这里分享一些排错经验：
- 没有任何输出：除了目标太新之外，还可能是网络问题。Wayback Machine 的 CDN 在某些地区可能访问不畅。如果你在使用 Kali 或 Parrot OS，可以尝试通过代理流量来解决。
* 调试建议：使用 curl -v "https://web.archive.org/cdx/search/cdx?url=example.org&output=json" 来测试是否能连通 API。
- 内存溢出：如果你扫描的是像
google.com这样的大厂域名，结果集可能是数 GB 的文本。直接管道传递可能会导致内存暴涨。
* 解决方案：不要直接在内存中处理，而是边抓取边写入文件，或使用 split 命令将输出切分成小文件分批处理。
- 误报率：很多 URL 返回 404。这很正常，因为网站结构在变。
* 优化策略：务必结合 INLINECODE7308bb8b 或 INLINECODE706c169e 进行存活探测，这是现代侦察流程中必不可少的一步，能帮你节省大量时间。
总结
Waybackurls 不仅仅是一个简单的 URL 抓取工具，它是通往目标历史数据的钥匙。即使在 AI 技术飞速发展的 2026 年，从互联网档案馆获取的原始数据依然具有不可替代的价值——它是真实的历史痕迹。
通过结合传统的 Unix 管道工具和现代的 AI IDE，我们可以构建出一个既高效又智能的侦察系统。从简单的文件查找，到编写自定义的 Go 包装器，再到利用 LLM 进行模式识别，Waybackurls 在我们的武器库中依然占据着核心位置。
现在，打开你的终端，不妨尝试运行一下我们提供的代码示例，或者尝试构建属于你自己的自动化脚本。在这个数据驱动的时代，愿你能挖掘出那些沉睡在互联网档案馆中的关键情报。