作为一名网络安全从业者或开发人员，你是否曾陷入过海量信息的泥潭？面对数以千计的测试目标，仅仅依靠人工在 Google 上输入搜索语法（即我们常说的 Google Dorking）来寻找潜在漏洞，不仅效率低下，而且极其枯燥。更重要的是，手动搜索很难系统地覆盖所有可能的安全隐患。你是否想过，如果能有一种工具，像不知疲倦的机器人一样，自动执行成百上千条精心设计的 Google Dork 语句，并将结果整理好呈现在你面前，那该多好？
在这篇文章中，我们将深入探讨 Pagodo（Passive Google Dork）这一强大的自动化工具。我们将一起学习它是如何通过 Python 脚本将 Google Hacking Database (GHDB) 的威力发挥到极致，帮助我们以极高的效率发现目标站点的敏感目录、配置泄露甚至是漏洞警报。无论你是进行合法的红队测试还是开源情报（OSINT）收集，掌握这个工具都将使你的工作事半功倍。
理解核心：Google Hacking 与 Pagodo 的原理
在我们开始安装工具之前，让我们先花一点时间确保我们对核心概念有清晰的理解。这不仅仅是关于运行命令，更是关于理解我们在“查”什么以及“为什么”要这样查。
什么是 Google Hacking（Google Dorking）？
Google Hacking，或者叫 Google Dorking，简单来说就是利用 Google 搜索引擎极其强大的搜索语法（Advanced Search Operators）来精准定位互联网上的敏感信息。这种技术之所以有效，是因为很多 Web 服务器在配置时疏忽大意，或者应用程序在处理错误时暴露了过多细节，而这些信息都被 Google 爬虫抓取并建立了索引。
让我们看一个经典的例子。假设我们想找一个网站上包含电子邮件列表的 Excel 文件。我们可以使用以下查询语句：
# 在 Google 搜索框中输入
# 语法解析：
# filetype:xls -> 限定文件格式为 Excel
definetype:xls inurl:"email.xls"
这个查询会告诉 Google：“请只给我返回扩展名为 xls 且 URL 中包含 ‘email.xls‘ 的网页结果”。这通常意味着该服务器上存在一个直接可下载的文件列表。如果手动操作，你需要不断更换关键词。但这就是 Pagodo 登场的地方——它将这些枯燥的查询过程自动化。
Pagodo 的自动化优势
Pagodo 的核心价值在于自动化。它不仅是一个简单的脚本，它整合了大量安全研究人员早已总结好的 Dork 列表（存储在 .txt 或 .dorks 文件中）。当我们在后台运行 Pagodo 时，它会逐行读取这些 Dork 语句，结合我们指定的目标域名，自动向 Google 发起请求，并收集返回的链接。
前置条件：由于 Pagodo 是基于 Python 开发的，在继续之前，请确保你的 Kali Linux 或其他 Linux 发行版上已经安装了 Python 3 环境。如果尚未安装，建议先查阅相关文档完成 Python 的环境搭建。
实战演练：在 Kali Linux 上安装 Pagodo
现在，让我们打开终端，一步步完成安装过程。为了演示方便，我们将以 Kali Linux 为例（同样适用于 Ubuntu 或 Debian 系统）。我们将使用第一人称视角，一步步带你走通整个流程。
步骤 1：克隆工具仓库
首先，我们需要将 Pagodo 的源代码从 GitHub 仓库克隆到本地。请打开终端并输入以下命令：
# 使用 git clone 命令下载源码
git clone https://github.com/opsdisk/pagodo
执行完这步后，你会看到终端开始下载文件，直到完成。此时，Pagodo 的所有代码文件已经存在于你当前的目录下了。
步骤 2：进入工具目录
就像我们进入办公室工作一样，我们需要先“进入”到 Pagodo 的文件夹中，才能执行其中的脚本。使用 cd 命令切换目录：
# 进入 pagodo 目录
cd pagodo
进入目录后，你会发现里面包含了 Python 脚本（pagodo.py）、依赖配置文件（requirements.txt）以及分类好的 Google Dork 列表文件夹（dorks/）。
步骤 3：安装依赖项
Python 工具通常依赖于第三方的库（例如用于处理 HTTP 请求的 INLINECODEa2617b0e 库等）。幸运的是，Pagodo 为我们准备了一个名为 INLINECODEa7cdeb74 的文件，里面列出了所有必需的依赖。我们只需要一条命令就能全部安装完毕：
# 使用 pip3 安装依赖包
# -r 参数表示读取 requirements.txt 中的列表
sudo pip3 install -r requirements.txt
提示： 这里我们使用了 sudo，因为有些库的安装可能需要管理员权限。如果安装过程中提示版本冲突或权限问题，请确保你的 pip 是最新版本。
步骤 4：验证安装
在开始正式使用之前，最好先验证一下工具是否安装正确。我们可以通过查看帮助信息来做到这一点：
# 运行脚本并查看帮助信息
python3 pagodo.py -h
如果终端打印出了一长串选项说明（例如如何指定域名 INLINECODEbb0ea843，如何指定 Dork 文件 INLINECODE7d07a19b 等），那么恭喜你，安装环节已经圆满完成！
进阶操作：Pagodo 的使用与代码深度解析
接下来是本文最激动人心的部分。我们不仅要会跑命令，还要理解命令背后的逻辑。我们将通过几个具体的示例，展示如何在不同场景下使用 Pagodo。
示例 1：基础的敏感目录扫描
最常见的需求之一是发现目标网站上隐藏的管理后台或敏感目录。Pagodo 自带了一个名为 sensitive_directories.dorks 的文件，里面包含了数以百计用于发现此类路径的查询语句。
让我们假设我们要扫描的目标域名是 example.org（请替换为你实际测试的目标）。
# 核心命令解析
# -d example.org : 指定我们要扫描的域名
# -g dorks/sensitive_directories.dorks : 指定使用的 Google Dork 列表文件
python3 pagodo.py -d example.org -g dorks/sensitive_directories.dorks
工作原理深入讲解：
- 读取 Dork 列表：Pagodo 首先读取 INLINECODEcea56886 文件。这个文件里可能包含类似 INLINECODEf1481983 这样的原始查询语句。
- 构建查询：脚本会自动将文件中的每一行与我们指定的域名结合，形成完整的 Google 搜索 URL。
- HTTP 请求与解析：程序利用 Python 的
requests库模拟浏览器向 Google 发起搜索请求。 - 结果提取：获取 HTML 响应后，Pagodo 利用正则表达式或 HTML 解析库（如
BeautifulSoup，尽管 Pagodo 为了追求速度可能使用更轻量的方式）从 HTML 中提取出真实的 URL 链接。 - 输出：最终，这些 URL 会被打印到终端屏幕上，或者根据配置保存到文件中。
你可以想象，如果手动在 Google 搜索框里输入这几百条 Dork，需要花费多少时间？而现在，你只需要喝杯咖啡，等几分钟就能看到结果。
示例 2：全方位漏洞扫描
有时候，我们不想局限于目录，而是想进行一次全面的“体检”。Pagodo 提供了一个名为 all_google_dorks.txt 的文件，这通常是一个包含多种类别（如 SQL 注入、服务器漏洞、登录页面等）的超大集合。
# 使用全量 Dork 文件进行扫描
# 注意：这个过程可能会非常耗时，因为查询量巨大
python3 pagodo.py -d example.org -g dorks/all_google_dorks.txt
在这个例子中，我们不仅是在查找目录，还在查找可能存在漏洞的特定脚本、暴露的配置文件（如 .env 文件）甚至是数据库备份文件。这种全方位的扫描非常适合在渗透测试的初期阶段使用，能够帮助我们快速定位攻击面。
示例 3：控制搜索频率与反爬虫策略
这是一个非常实用的进阶技巧。Google 对于自动化的搜索请求是有频率限制的。如果你在短时间内发送了大量请求，Google 会暂时封禁你的 IP 地址，显示验证码页面，导致 Pagodo 抓取失败（通常表现为 HTTP 503 错误）。
为了避免这种情况，我们必须学习如何控制查询的频率。Pagodo 提供了 -i 参数（Minimum delay），让我们可以设置两次查询之间的最小延迟时间（单位：秒）。
# 设置 38 秒的查询间隔
# -i 38 : 表示每两次搜索之间至少等待 38 秒
python3 pagodo.py -d example.org -g dorks/advisories_and_vulnerabilities.dorks -i 38
最佳实践建议：
- 不要贪图快：在生产环境或真实测试中，如果不希望被 Google 屏蔽，建议将
-i参数设置得稍微长一些，例如 5 到 10 秒。如果你拥有代理池，那自然另当别论，但对于普通用户，耐心是关键。 - 结合特定漏洞库：在上面的例子中，我们使用了
advisories_and_vulnerabilities.dorks。这个文件专门用于查找目标站点是否存在已公开的安全公告或漏洞。通过设置较大的延迟（如 38 秒），我们可以确保在长时间运行过程中不会因为 IP 封禁而丢失数据。
常见错误排查与性能优化
在实际使用过程中，我们难免会遇到一些问题。这里分享几个常见的坑以及解决方法，帮助你更顺畅地使用 Pagodo。
1. 遇到 CAPTCHA（验证码）怎么办？
这是最常见的问题。当你看到终端输出中出现大量 CAPTCHA 相关的 HTML 代码，或者 HTTP 状态码为 503 时，说明 Google 已经识破了你是机器人。
- 解决方案：最简单的方法是停下来休息一会，等 Google 解除对你的 IP 限制。然后，务必增大
-i参数的值，降低请求频率。
2. 没有找到任何结果？
如果你运行了脚本，但终端没有任何输出。
- 排查方向：首先检查目标域名是否拼写正确。其次，确认该目标站点是否真的被 Google 索引了。如果目标是一个刚上线的新站或者设置了
robots.txt禁止抓取，那么自然不会有结果。
3. 如何过滤重复的结果？
由于 Dork 语句之间可能存在重叠，你可能会看到同一个 URL 被多次输出。
- 优化建议：虽然 Pagodo 本身可能没有内置去重功能（取决于版本），但作为 Linux 高手，我们可以利用命令行管道来实现！你可以在命令末尾加上
| sort | uniq。
# 修改后的命令，过滤重复链接
python3 pagodo.py -d example.org -g dorks/sensitive_directories.dorks | sort | uniq
这样，输出的结果列表就会非常清爽，方便你后续进行人工验证或导入到其他工具（如 Burp Suite）进行下一步测试。
总结与后续步骤
通过这篇文章，我们从零开始，学习了 Google Hacking 的基础概念，完成了 Pagodo 的安装，并通过三个不同层次的实战示例掌握了它的核心用法。我们不仅看到了它是如何工作的，还深入讨论了如何通过设置延迟和过滤结果来应对实际网络环境中的挑战。
关键要点回顾：
- Pagodo 是通过自动化 GHDB 来提升效率的神器，能将繁琐的搜索过程简化为一条命令。
- INLINECODE6271a836 参数用于锁定目标域名，INLINECODE15989c1b 参数用于选择攻击面（Dork 列表），
-i参数用于控制风险（防封禁）。 - 善用 Linux 管道（如
| sort | uniq）可以进一步优化输出结果。
给你的建议：
不要满足于仅仅运行命令。下一步，建议你尝试修改 Dork 文件。你可以打开 INLINECODEece03d53 文件夹下的 INLINECODE6e77bade 文件，看看里面的查询语句是如何构造的，甚至可以尝试添加你自己编写的 Dork 语句，创建一个属于你自己的自动化扫描库。
网络安全的探索之路是无止境的，现在你手中已经握有了 Google Hacking 自动化的钥匙。在合法合规的前提下，去探索那些隐藏在搜索引擎索引之下的秘密吧！祝你在技术探索的道路上收获满满！