做攻防演练或者甲方暴露面梳理，最耗时的从来不是打点，而是打点之前那一堆杂活：查备案、跑子域、扫端口、爬目录、翻公众号和招聘信息、把结果去重对齐。每一步都有现成工具，但每一步的输出格式都不一样，最后拼表格拼到半夜。
StarMap（星图）想解决的就是这一段。它把公司名、域名、IP、ICP 备案这几种输入统一成一个入口，自动编排任务流，把子域枚举、端口扫描、爬虫、敏感信息识别、持续监测串起来，最后出 XLSX 和 Word 报告。单二进制，下载就能跑。
输入只有五种，输出是一份报告
它的设计思路是「一次输入，一路到底」。你给一个公司名，它会自己判断该走哪条流程；给一个域名，走另一条。官方说有 9 种任务流，覆盖不同的输入类型。
任务之间是自动流转的：收集完资产，爬虫、端口扫描、监测、AI 分析、报告生成可以一键接力，不用手动把上一步的结果喂给下一步。这一点听起来简单，实际省掉的是大量的格式转换和数据对齐。
多源聚合，重点是去重
空间测绘接的是 FOFA、Hunter、Quake 三家并发查询，同时聚合 ICP 备案和 ENScan 的企业资产。三家的数据重合度很高，但各有盲区，同时查能补上不少。
关键在结果治理：自动去重合并，每条记录保留来源。这一点在实战里非常重要——同样一个 IP，从 FOFA 来和从 Hunter 来，可信度判断是不一样的，来源丢了就没法判断。
子域收集是双保险：Subfinder 被动枚举加 DNS 字典爆破。被动枚举快但覆盖有限，字典爆破慢但能挖出没被收录的，两个一起跑才踏实。
端口扫描与存活探测
双引擎设计：优先用 Gogo，外部工具缺失时自动回退到原生 TCP 扫描。这个设计很务实，很多工具一旦依赖的外部二进制没装就直接报错退出，实战环境里经常没条件现装。
服务识别内置 90 多个端口映射，高危端口自动评级。存活探测用 HTTPx 提取标题、技术栈、Server 头和最近存活时间，这些信息决定了你后面要不要继续投入。
爬虫与敏感信息识别
内嵌 Katana，标准模式和无头模式任选。无头模式能跑到 JS 渲染出来的接口，代价是慢。深度提取包括 API 端点发现、字典爆破和敏感信息识别。
另外还有代理池、自定义规则与字典、内置 100 多个 CDN 指纹。CDN 识别这块在实际工作里很有用——扫到一堆 IP 结果全是同一个 CDN 节点，等于白扫。
统一资产库
所有类型的资产都收进同一个库：域名、IP、URL、APP、小程序、公众号、微博、招聘信息、著作权。可以打星标、标签、备注、忽略，按公司、来源、类型聚合穿透。
这个设计的价值在于「一家公司的数字足迹是散的」。域名在 DNS 里，APP 在应用商店，公众号在微信，招聘信息在 BOSS 上。传统做法是每个来源一个表格，最后靠人工对齐。统一资产库把它们放进一个可以按公司聚合的视图里。
持续监测
全协议探测：HTTP、TCP、ICMP、DNS，加上 TLS 证书监控。变更检测有 15 种规则，覆盖宕机、恢复、篡改、证书到期这些情况，按级别告警。
通知渠道是钉钉、飞书、Webhook。这块看着不起眼，但决定了这套东西能不能真正用起来——一次性扫描出来的报告，价值远不如「有新资产上线就告诉你」。
AI 辅助分析
对话式研判，可以就任务、资产、爬虫结果提问。接入 OpenAI 或 Anthropic 都行，用自己的 Key。
我对其实际效果的预期是「帮你快速理解一堆扫描结果」，而不是「替你判断哪个是漏洞」。前者是信息压缩，模型很擅长；后者需要上下文和验证，还是得人来。
报告与可视化
报告双格式：XLSX 加 Word。主题和模板可以自定义，汇报归档一键出。
可视化是它比较有特色的部分。「星图」把中心企业画成恒星，域名、IP、应用、证书这些资产是环绕的行星，资产归属和关联全部连线呈现。AI 挖出来的潜在关联资产要人工二次复核后才并入图谱。
还有一个「企业银河」的全局视图：每家企业一颗星辰铺满银河，资产规模越大星光越亮，可以按企业名、备案号、域名、任务名模糊搜索，支持自动巡航和浅色/深空双主题。这套东西汇报演示时确实好看，但它的实用价值在于「一眼看出哪家企业的资产规模异常」。
部署
下载对应操作系统的二进制，放到任意目录直接跑：
./starmap然后浏览器访问：
http://localhost:8080首次启动会在同级目录生成 configs/、data/、reports/，并在终端打印管理员账号密码。默认用户名 admin，登录后第一件事就是改密码。
几点使用建议
第一，先小范围跑。拿自己的域名或者一个已知资产做输入，看看它收集出来的东西准不准、有没有把别人的资产算进来，再考虑上真实目标。
第二，配额要留意。FOFA、Hunter、Quake 都是按查询次数计费的，自动编排虽然省事，但一次任务可能把三家的配额都消耗掉。建议先在配置里限制并发和查询量。
第三，AI 分析那部分建议先关掉跑一轮。它需要把资产数据发给外部模型，涉密项目不能这么干。要看结果，就自己看原始数据。
第四，持续监测才是它长期价值所在。一次性扫描谁都能做，能每天告诉你「多了什么、变了什么」的才值得部署在内部。
文章中的案例或工具仅面向合法授权的企业安全建设行为。测试前请自行搭建靶机环境，勿用于未授权的目标。
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