Google dork query: a kifejezés jelentése és a technika magyarázata

Mi az a Google Dork Query?

A „Google dork query” kifejezés a keresőmotorok, elsősorban a Google, speciális lekérdezési képességeinek kihasználására utal. Ezek a lekérdezések nem a megszokott kulcsszavas kereséseket jelentik, hanem olyan operátorok és paraméterek kombinációját, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy rendkívül specifikus információkat találjanak az interneten. A „dork” szó eredetileg „butát” vagy „furcsát” jelent, de ebben a kontextusban a „Google dorking” kifejezés a Google keresőmotorjának látszólag egyszerű, mégis mélyreható képességeinek „furcsa” vagy „szokatlan” módon történő felhasználására utal, gyakran olyan adatok feltárására, amelyek nem szándékosan nyilvánosak, vagy amelyekre a weboldalak tulajdonosai nem gondoltak, hogy indexelve lesznek.

A Google alapvető működése során a weboldalakat indexeli, azaz feltérképezi és eltárolja azok tartalmát egy hatalmas adatbázisban. Amikor egy felhasználó beír egy keresési kifejezést, a Google algoritmusa ezt az adatbázist fésüli át, és a releváns találatokat adja vissza. Azonban a Google és más keresőmotorok ennél sokkal többre is képesek. Különleges parancsokat, úgynevezett keresőoperátorokat kínálnak, amelyekkel a keresést szűkíteni lehet, megadva például, hogy csak bizonyos webhelyeken, bizonyos fájltípusok között, vagy csak a weboldalak címeiben keressen a rendszer. Ezen operátorok kreatív és kombinált használata adja a Google dorking alapját.

A technika lényege, hogy a keresőmotorok által indexelt, de nem feltétlenül nyilvánosan reklámozott vagy könnyen hozzáférhető információkat tár fel. Ez magában foglalhatja a rosszul konfigurált szervereket, a véletlenül nyilvánosságra hozott fájlokat, az adminisztrációs felületeket, a jelszólistákat, vagy akár a személyes adatokat is. Bár a Google dorking önmagában nem illegális, és számos etikus célra felhasználható, például biztonsági auditokhoz vagy információgyűjtéshez (OSINT), a rosszhiszemű alkalmazása súlyos jogi és etikai problémákat vethet fel. Éppen ezért elengedhetetlen a technika mögötti elvek és a hozzá kapcsolódó felelősség teljes megértése.

A kifejezés a kiberbiztonsági közösségben vált ismertté, ahol a biztonsági szakemberek és etikus hackerek használják, hogy feltárják egy adott rendszer vagy webalkalmazás potenciális sérülékenységeit. Ez egyfajta passzív információgyűjtés, mivel nem igényel közvetlen interakciót a célrendszerrel, csupán a Google által már indexelt adatok elemzését. A Google dorking tehát egy erőteljes eszköz a digitális lábnyomok elemzésére és a rejtett információk felkutatására, legyen szó akár biztonsági tesztelésről, akár piaci kutatásról, vagy éppen újságírói tényfeltárásról.

A Google Keresőoperátorok Alapjai

A Google dorking alapja a keresőoperátorok ismerete és mesteri alkalmazása. Ezek a speciális parancsok lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy finomhangolják kereséseiket, messze túlmutatva a hagyományos kulcsszavas keresésen. Az alábbiakban bemutatjuk a leggyakrabban használt és legfontosabb operátorokat, amelyek kulcsfontosságúak a hatékony dork query-k összeállításához.

• site: operátor: Ez az operátor arra utasítja a Google-t, hogy kizárólag egy adott webhelyen vagy domainen belül keressen. Például a site:peldadomain.hu "bizalmas dokumentum" lekérdezés csak a peldadomain.hu oldalon keresi a „bizalmas dokumentum” kifejezést. Ez rendkívül hasznos, ha egy adott cég vagy szervezet online jelenlétét szeretnénk átvizsgálni.
• inurl: operátor: Az inurl: operátorral olyan oldalakat kereshetünk, amelyek URL-jében (webcímében) szerepel egy adott szó vagy kifejezés. Például az inurl:admin login lekérdezés olyan oldalak után kutat, amelyek URL-je tartalmazza az „admin” és a „login” szavakat, gyakran adminisztrációs bejelentkezési felületekre utalva.
• intitle: operátor: Ez az operátor arra korlátozza a keresést, hogy csak az oldalak címében (HTML <title> tagjében) szerepeljen a megadott kifejezés. Az intitle:"Index of" például gyakran használatos nyitott könyvtárlisták megtalálására, amelyekben a szerver automatikusan generálja a tartalomjegyzéket.
• intext: operátor: Az intext: operátorral a Google csak az oldalak szövegtörzsében (nem az URL-ben vagy a címben) keresi a megadott szót vagy kifejezést. Hasznos, ha egy adott tartalomra vagy szövegrészletre vagyunk kíváncsiak, ami nem feltétlenül szerepel a címben vagy URL-ben. Például intext:"jelszó adatbázis".
• filetype: operátor: Ez az operátor lehetővé teszi, hogy csak bizonyos fájltípusokra szűkítsük a keresést, például PDF dokumentumokra, Excel táblázatokra, Word fájlokra vagy szöveges fájlokra. Például a filetype:pdf "bizalmas jelentés" lekérdezés csak PDF formátumú fájlokat keres, amelyek tartalmazzák a „bizalmas jelentés” kifejezést. Gyakran használják konfigurációs fájlok (pl. .env, .ini), adatbázis mentések (pl. .sql) vagy log fájlok (pl. .log) felkutatására.
• cache: operátor: A cache: operátorral megtekinthetjük egy weboldal Google által tárolt gyorsítótárazott változatát. Ez hasznos lehet, ha egy oldal már nem elérhető, vagy ha egy korábbi verziójára vagyunk kíváncsiak. Például cache:peldadomain.hu.
• link: operátor: Ez az operátor korábban arra szolgált, hogy megmutassa, mely oldalak hivatkoznak egy adott URL-re. Bár a Google hivatalosan már nem támogatja ezt az operátort a nyilvános keresésekhez, a SEO szakemberek és etikus hackerek gyakran használnak más eszközöket a backlink profilok elemzésére.
• related: operátor: A related: operátor hasonló weboldalakat keres egy megadott URL-hez. Például a related:wikipedia.org olyan oldalakat talál, amelyek hasonló témájúak vagy tartalmúak, mint a Wikipédia.
• AND, OR, - (kizárás) operátorok:
  • Az AND operátor (vagy egyszerűen szóköz) azt jelenti, hogy minden megadott kifejezésnek szerepelnie kell a találatokban.
  • Az OR operátor azt jelenti, hogy legalább az egyik megadott kifejezésnek szerepelnie kell. Például macska OR kutya.
  • A - (mínusz) operátorral kizárhatunk bizonyos szavakat vagy kifejezéseket a keresésből. Például apple -gyümölcs alma termékekre keres, kizárva a gyümölcsöt. Ez rendkívül fontos a zajos találatok szűrésére.
• " " (pontos kifejezés) operátor: Az idézőjelek közé tett kifejezésekre a Google pontosan, szó szerint fog keresni, figyelembe véve a szavak sorrendjét és formáját. Ez kulcsfontosságú, ha specifikus mondatokra vagy kódblokkokra vadászunk. Például "select * from users".
• * (helyettesítő karakter) operátor: A csillag (*) egy helyettesítő karakter, amely bármely szót helyettesíthet egy kifejezésen belül. Például az "a * napja" keresés megtalálja az „a szép napja” vagy „a borús napja” kifejezéseket. Hasznos, ha egy kifejezés bizonyos része ismeretlen.
• AROUND(X) operátor: Ez egy kevésbé ismert, de nagyon hasznos operátor, amely azt jelenti, hogy két kifejezésnek X szónyi távolságon belül kell lennie egymástól. Például jelszó AROUND(5) hiba olyan oldalakat keres, ahol a „jelszó” és a „hiba” szavak legfeljebb 5 szó távolságra vannak egymástól.

Ezen operátorok kombinálásával rendkívül összetett és célzott lekérdezéseket hozhatunk létre. Például egy potenciális adatbázis hiba feltárására használhatjuk a site:peldadomain.com inurl:config filetype:php intext:"db_password" lekérdezést, ami a peldadomain.com oldalon belül keres olyan PHP fájlokat az URL-jükben „config” szóval, amelyek szövegében szerepel a „db_password” kifejezés. A Google dorking ereje abban rejlik, hogy ezeket az egyszerű építőelemeket kreatívan és stratégiailag kombináljuk, feltárva olyan információkat, amelyek máskülönben rejtve maradnának a felületes keresések elől.

A Google Dorking Története és Fejlődése

A Google dorking története szorosan összefonódik a keresőmotorok, különösen a Google, fejlődésével és a kiberbiztonsági közösség ébredésével. Bár a speciális keresőoperátorok már a Google korai napjaiban is léteztek, a technika „dorking” néven való elterjedése és tudatos alkalmazása egy későbbi időszakra tehető.

Az 1990-es évek végén és a 2000-es évek elején, ahogy az internet és a weboldalak száma robbanásszerűen nőtt, a keresőmotorok egyre kifinomultabbá váltak. A Google, a maga innovatív PageRank algoritmusával, gyorsan piacvezetővé vált. Ezzel párhuzamosan a biztonsági kutatók és hackerek elkezdték felfedezni, hogy a keresőmotorok nem csupán az általánosan hozzáférhető tartalmakat indexelik, hanem gyakran olyan fájlokat és könyvtárakat is, amelyek nem szándékoztak nyilvánosan elérhetővé válni. Ezek lehettek rosszul konfigurált szerverek által automatikusan indexelt könyvtárlisták, elfelejtett ideiglenes fájlok, vagy éppen fejlesztési környezetek maradványai.

A „Google Hacking” kifejezést (amelyből a „Google dorking” is származik) Johnny Long, egy ismert biztonsági kutató népszerűsítette a 2000-es évek elején. Ő volt az, aki szisztematikusan gyűjteni kezdte és kategorizálta azokat a speciális Google lekérdezéseket, amelyekkel sérülékeny rendszereket vagy érzékeny információkat lehetett találni. Ebből a gyűjtésből nőtte ki magát a mára ikonikussá vált Google Hacking Database (GHDB), amely egy online adatbázis, tele előre definiált Google dork lekérdezésekkel, melyeket a biztonsági szakemberek a mai napig használnak. A GHDB megjelenése jelentős mérföldkő volt, mivel standardizálta és hozzáférhetővé tette a Google dorking technikákat a szélesebb biztonsági közösség számára.

A kezdeti időszakban a dorking elsősorban a szerverek és webalkalmazások konfigurációs hibáinak felderítésére fókuszált. Gyakori célpontok voltak az adminisztrációs felületek, a fájlrendszer-listázások, a jelszavakat tartalmazó szöveges fájlok, vagy az adatbázis-mentések. Ahogy a webes technológiák fejlődtek, úgy fejlődtek a dorking technikák is. Például a modern webalkalmazások, tartalomkezelő rendszerek (CMS) és felhőszolgáltatások elterjedésével újabb és újabb dork query-k jelentek meg, amelyek specifikusan ezekre a technológiákra irányultak, feltárva például a WordPress, Joomla, vagy Drupal alapú oldalak sebezhetőségeit, vagy a felhőalapú tárolókban véletlenül nyilvánossá tett adatokat.

A Google dorking azóta is dinamikusan fejlődő terület. A Google algoritmusainak folyamatos változása, a weboldalak biztonságának javulása, valamint az új technológiák megjelenése mind hatással van a dorking hatékonyságára és a használt lekérdezések típusaira. Bár a weboldalak tulajdonosai egyre tudatosabbak a biztonsági beállításokkal kapcsolatban, a hibák és a feledékenység mindig teret adnak a dorkingnak. A technika ma már nem csak a biztonsági szakemberek, hanem a SEO szakértők, újságírók és információs kutatók eszköztárának is része, bizonyítva sokoldalúságát és tartós relevanciáját a digitális információgyűjtésben.

A Google Dorking Céljai és Alkalmazási Területei

A Google dorking egy rendkívül sokoldalú technika, amely számos területen alkalmazható, a kiberbiztonságtól kezdve a SEO-n át az újságírásig. A felhasználás célja és módja azonban alapvetően meghatározza az etikai és jogi kereteket. Lássuk a legfontosabb alkalmazási területeket:

Etikus Hacking és Pentesting (Behatolásvizsgálat)

Ez a terület a Google dorking egyik leggyakoribb és leginkább ismert alkalmazása. A biztonsági szakemberek és etikus hackerek a dork query-ket használják a rendszerek sérülékenységeinek felderítésére még azelőtt, hogy rosszindulatú támadók kihasználnák azokat. Ez a fázis a behatolásvizsgálat (pentesting) vagy a sérülékenység-vizsgálat része, és az információgyűjtés (OSINT – Open Source Intelligence) kulcsfontosságú eleme.

• Sérülékenységek felderítése: A dorking segítségével olyan hibák azonosíthatók, mint a nyilvánosan elérhető konfigurációs fájlok, amelyek adatbázis-hitelesítő adatok, API kulcsokat vagy más érzékeny információkat tartalmazhatnak.
• Konfigurációs hibák azonosítása: Gyakori, hogy a szerverek vagy webalkalmazások alapértelmezett beállításai biztonsági kockázatot jelentenek. A dorking feltárhatja a nyitott könyvtárlistákat (intitle:"Index of"), a nem megfelelően védett adminisztrációs felületeket (inurl:admin login), vagy a hibakeresési üzeneteket, amelyek értékes információkat szolgáltathatnak a belső működésről.
• Exponált fájlok és könyvtárak megtalálása: Fejlesztési vagy tesztelési célból feltöltött fájlok, adatbázis-mentések (filetype:sql), log fájlok (filetype:log), vagy éppen verziókezelő rendszerek (pl. .git mappák) maradványai gyakran véletlenül nyilvánosak maradnak, és dorkinggal felfedezhetők.
• Jelszavak és privát adatok keresése: Bár ez a legveszélyesebb és leginkább etikai határterület, a dorkinggal előfordulhat, hogy nyilvános forrásokban (pl. Pastebin, GitHub) vagy rosszul konfigurált szervereken tárolt jelszólistákat, e-mail címeket, személyes adatokat tartalmazó fájlokat találnak. Az etikus hackerek ezeket az információkat a tulajdonosok figyelmébe ajánlják a probléma orvoslása érdekében.

Kiberbiztonsági Kutatás és Fenyegetésfelderítés

A Google dorking a kiberbiztonsági kutatók számára is értékes eszköz. Segítségével trendeket azonosíthatnak, új támadási vektorokat fedezhetnek fel, és a fenyegetésfelderítés (threat intelligence) keretében monitorozhatják a potenciális veszélyeket.

• Malware és botnet infrastruktúra felderítése: Bizonyos dork query-kkel felderíthetők a kártevők által használt parancs- és vezérlőszerverek, vagy a botnetekhez tartozó fertőzött oldalak.
• Zero-day sérülékenységek keresése: Bár ritka, de előfordulhat, hogy egy új, még nem ismert sérülékenységre utaló nyomokat találnak a keresőmotorok indexeiben.
• Kampányok elemzése: Adott támadási kampányokhoz kapcsolódó fájlok, IP-címek vagy domainek azonosítása.

SEO és Tartalommarketing

A keresőoptimalizálás (SEO) szakemberei is profitálhatnak a Google dorking technikákból, bár itt a hangsúly az üzleti intelligencián és a weboldal láthatóságán van.

• Konkurenciaelemzés: A dorking segíthet felmérni, hogy a versenytársak milyen tartalmakat indexeltek, milyen technológiákat használnak, vagy milyen rejtett oldalaik vannak.
• Linképítési lehetőségek: Régi, elfelejtett linkek, partnerek vagy releváns fórumok, blogok azonosítása, ahol linkeket lehet elhelyezni. Például a site:.edu inurl:blog "kulcsszó" oktatási intézmények blogjain keres releváns tartalmakat.
• Tartalomhiányok azonosítása: Megtalálhatók olyan témák vagy kulcsszavak, amelyekre a versenytársak már optimalizáltak, de a saját oldalunkon hiányoznak.
• Weboldal audit: A saját weboldalunk Google indexelésének ellenőrzése, hogy nincs-e véletlenül indexelve olyan tartalom, aminek nem kellene (pl. staging környezet, belső dokumentumok).

Újságírás és Tényfeltárás

Az oknyomozó újságírók számára a Google dorking egy rendkívül hatékony eszköz a nyilvánosan hozzáférhető információk (OSINT) gyűjtésére, amelyek segíthetnek a tényfeltáró munkában.

• Adatok feltárása: Cégek, kormányzati szervek vagy magánszemélyek által véletlenül nyilvánossá tett dokumentumok, jelentések, pénzügyi adatok vagy kommunikációk felkutatása.
• Háttérinformációk gyűjtése: Személyekhez, eseményekhez vagy szervezetekhez kapcsolódó rejtett online lábnyomok azonosítása.

Személyes Használat és Hatékonyság

Még a hétköznapi felhasználók is profitálhatnak a dorking alapelveiből a keresési eredmények finomításával és a specifikus adatok gyorsabb elérésével.

• Precíziós keresés: Keresés egy adott webhelyen (site:), egy adott fájltípusra (filetype:), vagy pontos kifejezésekre (" ") a felesleges találatok kizárásával.
• Kutatás és tanulás: Specifikus tudományos cikkek, kutatási jelentések vagy oktatási anyagok gyorsabb megtalálása.

Látható, hogy a Google dorking egy rendkívül sokoldalú és hatékony eszköz, amely, ha etikusan és felelősségteljesen használják, jelentős előnyöket kínálhat számos szakmai területen. Azonban a benne rejlő potenciál a károkozásra is felhívja a figyelmet a weboldalak tulajdonosainak biztonsági felelősségére.

Gyakori Google Dork Query Példák és Elemzésük

A Google dork query-k ereje a keresőoperátorok kreatív kombinálásában rejlik. Az alábbiakban bemutatunk néhány gyakori és jellemző lekérdezést, amelyek rávilágítanak a technika sokoldalúságára és a potenciális felfedezésekre. Fontos hangsúlyozni, hogy ezek a példák demonstrációs céllal szolgálnak, és a velük való visszaélés súlyos jogi következményekkel járhat.

1. site:example.com filetype:pdf confidential
   • Cél: Egy adott webhelyen belül PDF dokumentumokat keres, amelyek a „confidential” (bizalmas) szót tartalmazzák.
   • Elemzés: Ez a lekérdezés arra utalhat, hogy a example.com webhelyen olyan bizalmas PDF-ek vannak indexelve, amelyeknek talán nem kellene nyilvánosan elérhetőnek lenniük. Ez egy klasszikus eset a véletlenül nyilvánosságra hozott dokumentumok felkutatására.
2. inurl:admin intitle:login
   • Cél: Olyan oldalak keresése, amelyek URL-je tartalmazza az „admin” szót, és a címe (title) tartalmazza a „login” szót.
   • Elemzés: Ez a lekérdezés gyakran adminisztrációs bejelentkezési felületeket tár fel. Bár önmagában nem sérülékenység, ezek az oldalak a támadók elsődleges célpontjai a brute-force támadásokhoz vagy a hitelesítő adatok ellopásához.
3. intitle:"Index of" "password.txt"
   • Cél: Nyitott könyvtárlisták keresése, amelyek tartalmaznak egy „password.txt” nevű fájlt.
   • Elemzés: Ez egy rendkívül veszélyes dork query. Az „Index of” azt jelzi, hogy a szerver automatikusan listázza a könyvtár tartalmát, és ha ott található egy „password.txt” fájl, az súlyos biztonsági hibára utal, hiszen jelszavak vagy más érzékeny adatok lehetnek benne.
4. inurl:wp-content inurl:uploads
   • Cél: WordPress oldalakon belül a feltöltött fájlok könyvtárait keresi.
   • Elemzés: Bár ez a könyvtár alapértelmezetten nyilvános, a lekérdezés segíthet azonosítani a véletlenül feltöltött érzékeny fájlokat, vagy a rosszindulatú kódokat, amelyek a támadók által lettek elhelyezve.
5. intext:"Powered by WordPress" inurl:wp-admin
   • Cél: WordPress alapú weboldalakat keres, amelyek adminisztrációs felülettel rendelkeznek.
   • Elemzés: Segít azonosítani a WordPress telepítéseket, amelyek potenciálisan célpontok lehetnek a CMS-specifikus sérülékenységeket kihasználó támadásokhoz.
6. intitle:"phpinfo()" "PHP Version"
   • Cél: Olyan PHP információs oldalakat keres, amelyek a PHP telepítés részletes adatait tartalmazzák.
   • Elemzés: A phpinfo() függvény által generált oldalak rendkívül sok információt tartalmaznak a szerver konfigurációjáról, a PHP verziójáról, a telepített modulokról és a környezeti változókról. Ez az információ rendkívül hasznos lehet egy támadó számára a célzott támadások megtervezéséhez. Ezeknek az oldalaknak nem szabadna nyilvánosan elérhetőnek lenniük éles környezetben.
7. inurl:cpanel intext:"cPanel username"
   • Cél: cPanel bejelentkezési felületeket keres, amelyek tartalmazzák a „cPanel username” szöveget.
   • Elemzés: A cPanel egy népszerű webhosting vezérlőpult. Az ilyen oldalak feltárása lehetőséget ad a brute-force támadásokra vagy a hitelesítő adatok lopására, ha az oldal nincs megfelelően védve.
8. inurl:/etc/passwd
   • Cél: Olyan URL-eket keres, amelyek a Linux/Unix rendszerek felhasználói adatait tartalmazó /etc/passwd fájlra hivatkoznak.
   • Elemzés: Ha ez a fájl nyilvánosan elérhető, az súlyos biztonsági rés. Bár a modern rendszerekben a jelszó hash-ek külön fájlban (/etc/shadow) vannak, a passwd fájl is értékes információkat szolgáltathat a felhasználói fiókokról és a rendszerstruktúráról.
9. inurl:config.php intext:db_password
   • Cél: PHP konfigurációs fájlokat keres, amelyek tartalmazzák az adatbázis jelszó kifejezést.
   • Elemzés: Ez egy rendkívül kritikus dork. Ha egy config.php fájl nyilvánosan elérhetővé válik, és benne van az adatbázis jelszó, az azonnali hozzáférést biztosíthat az adatbázishoz, ami katasztrofális adatvesztést vagy adatszivárgást eredményezhet.
10. site:pastebin.com intext:password
    • Cél: A Pastebin webhelyen belül keresi a „password” szót.
    • Elemzés: A Pastebin egy népszerű oldal kódok és szövegek megosztására. Gyakran használják azonban érzékeny adatok, például jelszavak, API kulcsok vagy más hitelesítő adatok megosztására is. Ez a lekérdezés segíthet azonosítani a véletlenül vagy szándékosan közzétett, bizalmas információkat.
11. site:github.com "api_key"
    • Cél: GitHub repozitóriumokban keresi az „api_key” kifejezést.
    • Elemzés: A fejlesztők gyakran feltöltenek API kulcsokat, titkos kulcsokat vagy más hitelesítő adatokat a GitHubra, gyakran anélkül, hogy észrevennék, hogy ezek nyilvánosan elérhetővé válnak. Ez a dork query segíthet feltárni ezeket a véletlen kitettségeket, amelyek súlyos biztonsági kockázatot jelentenek.
12. site:linkedin.com intext:"email address" "job title"
    • Cél: LinkedIn profilokban keresi az „email address” és egy adott munkakör kifejezéseket.
    • Elemzés: Bár a LinkedInen a legtöbb adat nyilvános, ez a lekérdezés segíthet az újságíróknak vagy toborzóknak specifikus szakemberek elérhetőségének felkutatásában, ha azok nyilvánosan feltüntették e-mail címüket. Ez egy példa az OSINT (Open Source Intelligence) alkalmazására.

Ezek a példák csak egy kis ízelítőt adnak a Google dorkingban rejlő lehetőségekből. A legfontosabb, hogy a lekérdezések összeállításakor a kreativitás és a logikus gondolkodás kulcsfontosságú. Minél jobban érti valaki, hogyan működik a web, a szerverek és a keresőmotorok, annál hatékonyabb dork query-ket tud létrehozni. Azonban minden esetben a felelősségteljes és etikus használatnak kell az elsődlegesnek lennie.

A Google Hacking Database (GHDB)

A Google Hacking Database (GHDB) egy olyan online gyűjtemény, amely előre összeállított Google dork query-ket tartalmaz, és a kiberbiztonsági közösség egyik legfontosabb referenciaforrása. Ahogy korábban említettük, Johnny Long hozta létre és népszerűsítette, és azóta is folyamatosan bővül a biztonsági szakemberek és kutatók hozzájárulásával. A GHDB ma már a Exploit Database (Exploit-DB) részeként működik, amelyet az Offensive Security tart fenn.

Mi az a GHDB és Hogyan Működik?

A GHDB lényegében egy katalogizált lista azokról a Google lekérdezésekről, amelyekkel érzékeny információk, konfigurációs hibák, vagy potenciális sérülékenységek fedezhetők fel a weboldalakon és szervereken. Minden egyes bejegyzés a GHDB-ben egy „Google dork” lekérdezésből áll, egy rövid leírásból, amely elmagyarázza, mit keres a lekérdezés, és gyakran egy kategóriából, amely segít a felhasználóknak a releváns dork-ok megtalálásában.

A felhasználók egyszerűen kiválaszthatnak egy dork query-t a GHDB-ből, beilleszthetik a Google keresősávjába, és futtathatják azt. A kapott találatok potenciálisan olyan információkat tartalmazhatnak, amelyek nem szándékosan nyilvánosak, vagy amelyek biztonsági kockázatot jelentenek. A GHDB-t folyamatosan frissítik, új dork-ok hozzáadásával, és a régiek aktualizálásával vagy eltávolításával, ha azok már nem relevánsak vagy hatékonyak.

GHDB Kategóriák és Típusok

A GHDB-ben található dork-okat különböző kategóriákba sorolják, hogy megkönnyítsék a böngészést és a specifikus kereséseket. Néhány tipikus kategória:

• Sérülékeny szerverek: Lekérdezések, amelyek rosszul konfigurált web- vagy adatbázis-szervereket azonosítanak.
• Fájlindexelések: Nyitott könyvtárlisták, fájlok és könyvtárak, amelyek tartalmát a szerver automatikusan listázza.
• Hibaüzenetek: Lekérdezések, amelyek részletes hibaüzeneteket tárnak fel, amelyek értékes információkat tartalmazhatnak a belső rendszerekről.
• Fájlfeltöltési sebezhetőségek: Olyan oldalak, ahol a felhasználók fájlokat tölthetnek fel, és amelyek potenciálisan kihasználhatók rosszindulatú fájlok feltöltésére.
• Jelszavakat tartalmazó fájlok: Lekérdezések, amelyek jelszavakat, hash-eket vagy más hitelesítő adatokat tartalmazó fájlokat keresnek.
• Webkamera indexelések: Nyilvánosan hozzáférhető webkamerák vagy biztonsági kamerák streamjei.
• Személyes adatok: Lekérdezések, amelyek személyes adatokat (e-mail címek, telefonszámok, nevek) tartalmazó fájlokat vagy oldalakat találnak.
• Szoftververziók: Lekérdezések, amelyek a szerveren futó szoftverek (pl. CMS, webkiszolgáló) verzióit tárják fel, segíthetnek a ismert sérülékenységekhez kötött célpontok azonosításában.

Példák a GHDB-ből

Néhány klasszikus példa a GHDB-ből, amelyek jól illusztrálják a benne rejlő potenciált:

Használata Etikus Célokra

A GHDB-t elsősorban etikus hackerek és biztonsági szakemberek használják, behatolásvizsgálatok (pentesting) részeként. Céljuk az, hogy felderítsék a megbízóik rendszereiben lévő biztonsági réseket, még mielőtt a rosszindulatú szereplők kihasználhatnák azokat. A GHDB-ben található dork-ok segítenek gyorsan és hatékonyan azonosítani a gyakori konfigurációs hibákat és az exponált adatokat. A felelősségteljes használat azt jelenti, hogy a talált sérülékenységeket haladéktalanul jelentik az érintett félnek, és nem élnek vissza a felfedezett információkkal.

A Google Hacking Database (GHDB) egy felbecsülhetetlen értékű erőforrás a kiberbiztonsági szakemberek számára, amely lehetővé teszi számukra, hogy proaktívan azonosítsák a weboldalakon és szervereken rejlő, a Google által indexelt, de nem szándékosan nyilvános biztonsági réseket, ezzel hozzájárulva a digitális tér biztonságának növeléséhez.

A GHDB tehát nem egy eszköz a rosszindulatú támadásokra, hanem egy tudásbázis, amely segíti a biztonsági kutatókat a webes infrastruktúrák sebezhetőségének megértésében és orvoslásában. A benne rejlő potenciál azonban felhívja a figyelmet arra, hogy a weboldalak tulajdonosainak fokozottan oda kell figyelniük a helyes konfigurációra és az adatvédelemre.

Etikai Megfontolások és Jogi Következmények

A Google dorking, mint minden erőteljes eszköz, kettős természettel bír. Miközben rendkívül hasznos lehet etikus célokra, a rosszhiszemű alkalmazása komoly etikai és jogi problémákat vethet fel. A technika használatakor elengedhetetlen a felelősségteljes és tudatos megközelítés.

A „Dorking” Kettős Természete

A Google dorking alapvetően egy információgyűjtési technika. Önmagában a Google keresőoperátorok használata nem illegális. Azonban az, hogy mit keresünk, és mit teszünk a talált információkkal, az döntő fontosságú. A különbség az etikus hacker és a kiberbűnöző között gyakran azon múlik, hogy az illető a felfedezett sérülékenységeket a rendszer tulajdonosának javára vagy kárára használja fel.

• Etikus Használat: A dorking etikus alkalmazása magában foglalja a sérülékenység-vizsgálatokat (pentesting) előzetes engedéllyel, a bug bounty programokban való részvételt, vagy a saját rendszerek biztonsági auditját. Célja a biztonság javítása.
• Rosszhiszemű Használat: A dorking rosszhiszemű alkalmazása magában foglalja az engedély nélküli információgyűjtést, a talált sérülékenységek kihasználását jogosulatlan hozzáférés megszerzésére, adatok ellopására, rendszerek károsítására vagy zsarolásra. Ez egyértelműen illegális és etikátlan.

Etikus Határok: Mi a Megengedett?

Az etikai határvonalak gyakran elmosódottak lehetnek, de néhány alapelv segíthet a navigálásban:

• Engedély: Mindig kérj engedélyt, mielőtt egy szervezet vagy személy rendszereit vizsgálod. Engedély nélkül végzett vizsgálat, még ha jó szándékú is, jogosulatlan hozzáférésnek minősülhet.
• Passzív Kutatás: A Google dorking alapvetően passzív tevékenység, mivel a Google által már indexelt adatokat használja. Azonban ha a lekérdezések olyan információkat tárnak fel, amelyekhez a weboldal tulajdonosa nem szándékozott nyilvános hozzáférést biztosítani (pl. privát konfigurációs fájlok, jelszavak), akkor ezeket az információkat nem szabad kihasználni.
• Adatvédelem: Soha ne gyűjts, ne tárolj és ne ossz meg személyes adatokat engedély nélkül, még akkor sem, ha azokat a Google indexelte. Az adatvédelmi szabályozások (pl. GDPR) szigorúak, és megsértésük súlyos következményekkel jár.
• Sérülékenység Jelentése: Ha egy etikus kutatás során sérülékenységet fedezel fel, azt felelősségteljesen jelentsd az érintett félnek, a „felelős közzététel” elvei szerint. Ez azt jelenti, hogy nem hozod nyilvánosságra a sérülékenységet, amíg az érintett félnek lehetősége nem volt kijavítani azt.

Jogi Következmények

A Google dorking rosszhiszemű alkalmazása súlyos jogi következményekkel járhat. A jogi szabályozások országonként eltérőek lehetnek, de általánosságban a következő törvények vonatkozhatnak rá:

• Jogosulatlan Hozzáférés: Szinte minden országban bűncselekménynek minősül a számítógépes rendszerekhez való jogosulatlan hozzáférés. Még ha csak „nézelődünk” is, de olyan információkhoz férünk hozzá, amelyekhez nem lenne szabad, az már jogosulatlan hozzáférésnek minősülhet.
• Adatvédelmi Törvények: Az érzékeny vagy személyes adatok jogtalan gyűjtése, tárolása vagy feldolgozása megsérti az adatvédelmi törvényeket (pl. GDPR az Európai Unióban), ami hatalmas pénzbírságokkal és akár börtönbüntetéssel is járhat.
• Számítógépes Bűncselekmények: A dorkingból eredő további támadások, mint például az adatok ellopása, a rendszerek károsítása, a zsarolás, mind súlyos bűncselekményeknek minősülnek.

A „jóhiszemű hacker” (white-hat hacker) és a „rosszhiszemű hacker” (black-hat hacker) közötti különbség a szándékban és a cselekedetek jogi és etikai kereteinek betartásában rejlik. A bug bounty programok és a behatolásvizsgálati szolgáltatások biztosítják azt a legális keretet, amelyen belül a dorking biztonsági célokra használható.

A Felelősségvállalás Szerepe

Mindenkinek, aki Google dorking technikákat alkalmaz, tisztában kell lennie a felelősségvállalás fontosságával. Ez magában foglalja a potenciális károk felismerését, a jogi keretek tiszteletben tartását, és az etikai irányelvek betartását. A tudás hatalom, de a hatalom felelősséggel jár. Az internet biztonságosabbá tétele közös felelősség, és a dorking technikák etikus alkalmazása hozzájárulhat ehhez a célhoz, míg a visszaélés súlyosan alááshatja azt.

Védekezés a Google Dorking Ellen

A Google dorking elleni védekezés kulcsfontosságú a weboldalak és szerverek biztonságának fenntartásához. A cél az, hogy megakadályozzuk az érzékeny információk véletlen indexelését a keresőmotorok által, és minimalizáljuk a konfigurációs hibákból eredő kockázatokat. Mind a weboldal tulajdonosoknak, mind a fejlesztőknek proaktív lépéseket kell tenniük.

Weboldal Tulajdonosoknak és Fejlesztőknek:

A legfontosabb védekezési stratégia az, hogy megakadályozzuk az érzékeny adatok nyilvános hozzáférését és indexelését. Ez számos technikai és szervezeti intézkedést foglal magában:

1. robots.txt Fájl Helyes Konfigurációja:
   • A robots.txt fájl arra utasítja a keresőmotorokat, hogy mely részeit ne indexeljék a webhelynek. Fontos, hogy ez a fájl helyesen legyen beállítva, és tiltva legyen az adminisztrációs felületek, a tesztkörnyezetek, a belső dokumentumok könyvtárai, a log fájlok és minden más érzékeny tartalom indexelése.
   • Példa:

     User-agent: *
     Disallow: /admin/
     Disallow: /wp-admin/
     Disallow: /private/
     Disallow: /config/
     Disallow: /*.log$
     Disallow: /*.sql$
     Disallow: /*.bak$
     

   • Azonban fontos megjegyezni, hogy a robots.txt csak egy „kérés” a keresőmotorok felé, és nem jelent valódi biztonsági intézkedést. A rosszindulatú szereplők figyelmen kívül hagyhatják ezt a fájlt.
2. Metatagok: noindex és nofollow:
   • A HTML <meta> tagekkel közvetlenül az oldalon belül utasíthatjuk a keresőrobotokat.
   • <meta name="robots" content="noindex">: Ez megakadályozza, hogy a keresőmotorok indexeljék az adott oldalt. Ezt minden olyan oldalon használni kell, amely érzékeny információt tartalmaz, és nem szándékozik nyilvános lenni (pl. bejelentkezési oldalak, admin felületek, belső dokumentumok).
   • <meta name="robots" content="nofollow">: Ez arra utasítja a keresőmotorokat, hogy ne kövessék az oldalon lévő linkeket.
3. Fájl- és Könyvtárjogosultságok:
   • Győződjön meg róla, hogy a szerveren lévő fájlok és könyvtárak megfelelő jogosultságokkal rendelkeznek. Az érzékeny fájlokat és könyvtárakat (pl. konfigurációs fájlok, adatbázis mentések, log fájlok, ideiglenes fájlok) nem szabad webes hozzáféréssel engedélyezni.
   • A webkiszolgáló konfigurációjában (pl. Apache .htaccess, Nginx konfiguráció) tiltsa le a könyvtárlistázást (Directory Listing). Ez megakadályozza az intitle:"Index of" típusú dorkok sikerét.
4. Szenzitív Adatok Offline Tárolása:
   • A legérzékenyebb adatok (pl. adatbázis jelszavak, API kulcsok) soha ne szerepeljenek közvetlenül a webgyökérben (web root) elérhető fájlokban. Használjon környezeti változókat vagy biztonságos konfigurációkezelő rendszereket.
   • Az adatbázis mentéseket és a log fájlokat ne a webkiszolgáló által elérhető könyvtárban tárolja.
5. Webalkalmazás Tűzfalak (WAF):
   • A WAF-ok segíthetnek felismerni és blokkolni a rosszindulatú lekérdezéseket és támadási mintázatokat, beleértve a dorkingból eredő további kihasználási kísérleteket.
6. Rendszeres Biztonsági Auditok és Sérülékenység-vizsgálatok:
   • Végezzen rendszeres biztonsági auditokat és behatolásvizsgálatokat (pentesting) a saját weboldalán, beleértve a Google dorking technikák alkalmazását is, hogy felderítse a potenciális réseket, mielőtt mások tennék.
   • Használjon automatizált sérülékenység-vizsgáló eszközöket is.
7. Alapértelmezett Konfigurációk Módosítása:
   • Soha ne hagyja meg az alapértelmezett felhasználóneveket és jelszavakat. Változtassa meg azokat azonnal a telepítés után.
   • A CMS (pl. WordPress) és a bővítmények telepítésekor gondosan ellenőrizze a biztonsági beállításokat.
8. Jó Jelszógyakorlatok:
   • Erős, egyedi jelszavak használata minden fiókhoz. Kétfaktoros hitelesítés (MFA) engedélyezése, ahol lehetséges.
9. Adatbázis Titkosítás:
   • Az érzékeny adatokat (pl. személyes adatok, jelszó hash-ek) tárolja titkosítva az adatbázisban.
10. Logolás és Monitoring:
    • Monitorozza a szerver és webalkalmazás naplókat a gyanús aktivitás, például ismétlődő bejelentkezési kísérletek vagy szokatlan fájlhozzáférések felderítésére.
11. Hibakeresési (Debug) Módok Kikapcsolása:
    • Éles környezetben mindig kapcsolja ki a hibakeresési módot, mivel az gyakran részletes hibaüzeneteket és belső rendszerinformációkat tár fel, amelyek dorkinggal megtalálhatók.

Felhasználóknak:

Bár a védekezés nagy része a weboldalak tulajdonosainak feladata, a felhasználók is tehetnek lépéseket személyes adataik védelme érdekében:

• Tudatosság: Legyen tisztában azzal, hogy milyen információkat oszt meg nyilvánosan az interneten, és hogy ezek hogyan indexelhetők a keresőmotorok által.
• Személyes Adatok Megosztásának Mérlegelése: Gondolja át, mielőtt e-mail címét, telefonszámát vagy más érzékeny személyes adatait nyilvános fórumokon, blogokon vagy közösségi