在我们深入探讨今天的主题之前，我想先问大家一个问题：在进行大规模渗透测试或红蓝对抗时，你是否曾因为面对成千上万的分散资产而感到无从下手？在我们的实战经验中，资产发现往往只是战斗的开始。今天，我们将重新审视经典的 Aquatone 工具，并结合 2026 年的 AI Native（AI原生） 开发理念，探讨如何利用它构建现代化的域名侦察体系。
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Aquatone 核心概念回顾：为什么我们依然需要它？
尽管 2026 年的工具市场已经充斥着各种基于 Rust 和 Go 的高性能扫描器，但 Aquatone 凭借其独特的“可视化”能力，依然在我们的工具链中占据一席之地。AQUATONE 是一套用于执行域名侦察、扫描和发现的工具集。我们可以利用它，通过开源情报（OSINT）源以及最常见的域名暴力破解方法，来发现目标域名下的子域名。
2026 视角下的工作流解读
为了提高 AQUATONE 工具的效率和简洁性，其工作流程被划分为以下 3 个核心阶段。让我们思考一下，这些阶段在智能化的今天意味着什么：
- 发现: 传统的数据收集。但在今天，我们更看重数据的“清洗”与“去重”，为 AI 分析提供高质量的输入。
- 扫描: 端口与服务识别。这是后续自动化攻击路径生成的基础。
- 聚集: 这是最关键的一步。Aquatone 会收集 HTML 主体内容并对网页进行截图。在 AI 时代，这些截图不仅仅是给人看的，更是多模态大模型（VLM）进行视觉漏洞识别的输入源。
现代开发范式：从脚本到 Agentic AI 工作流
到了 2026 年，单纯的工具使用已经不足以应对复杂的防御体系。我们需要引入 Agentic AI（自主智能体） 的概念来辅助我们的侦察工作。让我们思考一下这个场景：你拿到了一个巨大的目标范围，手动处理每一个子域名的发现和截图不仅枯燥，而且容易遗漏。
生产级代码示例：模块化侦察脚本
在我们的项目中，通常不会直接运行单一的 aquatone 命令，而是将其封装在高度自动化的 Shell 或 Python 脚本中。下面是一个我们在生产环境中使用的 Bash 脚本片段，它展示了如何将 Aquatone 与现代监控理念结合，加入了完善的错误处理和状态管理。
#!/bin/bash
# 设定目标域名，实际场景中可从列表文件读取
TARGET_DOMAIN="example.org"
# 定义工作目录，加入时间戳以支持可追溯性
WORK_DIR="./aquatone_scans/$(date +%Y%m%d_%H%M%S)"
mkdir -p "$WORK_DIR"
# 定义日志文件路径，便于后续审计
LOG_FILE="$WORK_DIR/scan.log"
echo "[*] 启动针对 $TARGET_DOMAIN 的自动化侦察流程..." | tee -a "$LOG_FILE"
# 阶段 1: 发现
# 注意：我们添加了 --sleep 参数来模拟人类行为，规避现代 WAF 的速率限制
echo "[*] [Phase 1] 正在执行子域名发现..." | tee -a "$LOG_FILE"
if ! aquatone-discover --domain "$TARGET_DOMAIN" --threads 5 --sleep 3 --outdir "$WORK_DIR"; then
echo "[!] 错误：发现阶段执行失败，请检查网络连接或 DNS 配置。" | tee -a "$LOG_FILE"
exit 1
fi
# 检查发现阶段是否成功生成了必要的数据文件
# 这一步非常关键，避免后续阶段因无数据而空转
if [ ! -f "$WORK_DIR/hosts.txt" ]; then
echo "[!] 致命错误：未找到 hosts.json，工具可能未发现任何子域或解析异常。" | tee -a "$LOG_FILE"
exit 1
fi
echo "[+] 发现阶段完成，共识别 $(wc -l < "$WORK_DIR/hosts.txt") 个主机。" | tee -a "$LOG_FILE"
# 阶段 2: 扫描
# 扫描大量端口时，我们需要注意超时设置，避免在死主机上浪费过多时间
echo "[*] [Phase 2] 正在执行端口扫描..." | tee -a "$LOG_FILE"
aquatone-scan --domain "$TARGET_DOMAIN" --threads 10 --timeout 5000 --outdir "$WORK_DIR"
# 阶段 3: 聚集
# 只有在扫描到存活主机时才进行聚集，节省计算资源（尤其是截图资源）
echo "[*] [Phase 3] 正在执行 HTTP 信息收集与截图..." | tee -a "$LOG_FILE"
aquatone-gather --domain "$TARGET_DOMAIN" --threads 5 --timeout 10 --outdir "$WORK_DIR"
echo "[+] 所有扫描完成！详细报告位于: $WORK_DIR" | tee -a "$LOG_FILE"
在这个脚本中，我们不仅串联了三个阶段，还增加了 错误处理 和 日志审计。这符合现代 DevSecOps 中关于“可重现构建”的要求。如果在这个过程中某个步骤失败了，我们可以通过日志快速定位问题。
深度解析：使用 AQUATONE 工具的实战细节
为了让你更透彻地理解每个环节，我们来看看具体的执行案例和 2026 年依然有效的技巧。
示例 1：发现阶段的高效利用
# 结合 -t 参数限制并发，防止触发目标防火墙的阻断机制
aquatone-discover --domain example.org --threads 10
在此阶段，Aquatone 会调用多个数据源（包括 Shodan 和 VirusTotal，如果你配置了 API Key 的话）。
示例 2：扫描与端口去重
# 明确指定端口范围，避免全端口扫描带来的时间损耗
aquatone-scan -d example.org -p 80,443,8080,8443
示例 3：聚集阶段的数据获取
# 使用 -large-threshold 参数，防止大文件下载卡死进程
aquatone-gather -d example.org --large-threshold 50
边界情况与容灾：当 Aquatone 遇到现代 Web 架构
作为经验丰富的技术专家，我们必须诚实地面对工具的局限性。在 2026 年，单页应用（SPA）和高度动态的前端框架（如 React 18+ 或 Vue 3+）随处可见。
常见陷阱 1：动态内容的空白截图
你可能会遇到这样的情况：Aquatone 截图全是空白，或者只显示了一个 Loading 图标。
原因：Aquatone 依赖的 Chrome Headless 版本可能较旧，或者没有等待 JavaScript 执行完成。
解决方案：
我们通常会在运行 Aquatone 之前，修改其源码中的超时时间，或者使用 --chrome-path 指定我们自己安装的、带有 puppeteer 支持的最新版 Chrome。
# 使用最新的 Chrome 二进制文件运行
aquatone-gather --chrome-path /usr/bin/google-chrome-stable --screenshot-timeout 30000
常见陷阱 2：资源耗尽
在进行大规模截图时，内存消耗是巨大的。在我们的项目中，如果目标有 5000 个子域，Aquatone 很可能因为内存溢出（OOM）而崩溃。
生产级解决方案：
不要一次性运行。我们通常编写一个 Python 包装器，将 hosts.txt 切分成每 100 个一组，利用 消息队列（如 Redis 或 RabbitMQ）分发给多个容器化节点处理。这就是 云原生 安全工具的一个缩影。
AI 辅助分析：从数据到情报的质变
在 2026 年，仅仅获取数据是不够的，我们需要从数据中提取情报。我们不再满足于简单的文本搜索，而是尝试利用 LLM（大语言模型） 来辅助分析。
融合 AI 的分析工作流实战
现在，让我们进入最有趣的部分。如何利用 2026 年的技术来提升效率？我们通常会将 Aquatone 的输出导入到像 Cursor 或 Windsurf 这样的 AI IDE 中，或者利用 Python 脚本调用 LLM API 进行批量分析。
场景：自动化漏洞评估与报告生成
假设我们刚刚运行完 aquatone-gather，我们拥有了所有的 HTTP 响应头和 HTML body。我们可以编写一个简单的 Python 脚本来筛选出潜在的安全风险，并利用本地运行的 LLM（如 Ollama）为我们生成初步分析。
import json
import os
import glob
# 模拟调用 LLM API 的函数（在实际生产中可能对接 OpenAI 或本地 Ollama）
def analyze_with_llm(context):
# 这里只是伪代码，模拟 LLM 思考过程
prompt = f"""
你是一位网络安全专家。请分析以下 HTTP 头部和 HTML 片段，寻找潜在的安全漏洞。
关注点包括：缺少的安全头、信息泄露、敏感表单字段。
数据片段：
{context}
请以 JSON 格式返回发现的隐患列表。
"""
# return llm_client.generate(prompt)
return "[{\"risk\": \"Missing X-Frame-Options\"}]"
# 遍历 Aquatone 生成的报告目录
# 这里的路径结构基于 Aquatone 的默认输出格式
report_dir = "./aquatone_scans/target"
headers_files = glob.glob(f"{report_dir}/*/*headers.txt")
print(f"[*] 正在利用 AI 分析 {len(headers_files)} 个主机的响应头...")
for header_file in headers_files:
domain = os.path.basename(os.path.dirname(header_file))
with open(header_file, ‘r‘) as f:
content = f.read()
# 简单的启发式检查，先过滤掉明显无风险的，节省 Token
if "X-Frame-Options" not in content or "Content-Security-Policy" not in content:
# 调用 AI 进行深度分析
try:
# insights = analyze_with_llm(content)
print(f"[!] AI 检测到 {domain} 存在潜在安全配置缺失：缺少 CSP 或 X-Frame-Options")
except Exception as e:
print(f"[!] AI 分析出错: {e}")
这种脚本化思维方式是现代安全开发的基石。我们不只是在“使用”工具，我们是在“构建”基于工具的智能解决方案。
性能优化与替代方案的对比：2026 年的决策树
我们在面对具体目标时，如何选择工具？这里分享一下我们团队内部的决策经验。
什么时候不使用 Aquatone？
- 大规模资产测绘: 如果你需要针对整个 TLD（顶级域名）进行扫描，像 httpx 或 nuclei 这样的 Go 语言工具在并发性能上会更具优势。Go 语言的协程模型在处理高并发 I/O 时，比 Ruby 构建的 Aquatone 快得多。
- 纯接口探测: 如果不需要截图，Aquatone 的浏览器开销就是浪费。直接使用
curl或自定义的 Go 脚本会快得多。
性能优化建议
如果你必须使用 Aquatone（例如需要生成给管理层看的可视化报告），我们可以通过以下方式榨取性能：
- 调整 Chrome 参数: 修改 Aquatone 源码中 Chrome 的启动参数，添加 INLINECODE70246266（解决 Docker 容器中共享内存不足的问题）和 INLINECODE91ac7288。
- 分布式处理: 利用 Kubernetes Job 将目标列表分片，让多个 Pod 同时运行不同的 Aquatone 实例。
结语：拥抱未来的工具观
在这篇文章中，我们回顾了 Aquatone 的经典用法，并深入探讨了如何将其与 2026 年的先进开发理念相结合。从手动的命令行敲击，到脚本化的自动化流程，再到未来的 AI 辅助智能体分析，我们的工具在变，但核心的目标——发现并消除风险——从未改变。
希望这篇文章能帮助你建立起一套属于自己的、现代化的侦察工作流。无论你是使用经典的 Aquatone，还是探索最新的 AI 原生工具，保持好奇心和持续学习的态度才是我们立足未来的根本。我们下次再见！
常见问题排查
Q: Chrome 截图失败，提示 chromium-browser 未找到？
A: 这是 2026 年依然常见的依赖问题。请确保安装了 INLINECODE793326a9 或者使用 INLINECODE1ec77858 指定绝对路径。
Q: 扫描速度极慢？
A: 检查你的 DNS 设置。在渗透测试中，我们通常会搭配 bloodhound 或自定义的 DNS 服务器来加速解析过程。