(2) Footprinting

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Footprinting
Índice
3
3
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8
21
30
35
37
1 | Definición
2 | Herramientas
2.1 | Google Hacking y Dorks
2.2 | Maltego
2.3 | FOCA
2.4 | Shodan
2.5 | Otras herramientas
2.6 | Otros conceptos: OSINT
Footprinting | TELEFÓNICA // 3
Este proceso se centra en la recolección de información pública de Internet, por lo que su uso no conlleva la vulneración 
de ninguna ley, y por tanto no es considerada delito. Esta fase no suele realizarse en un proceso de auditoría interna 
o auditoría de red, o sí se realiza, es de manera superficial, ya que no es habitual que se filtre información interna del 
organismo que pueda sernos de utilidad en este ámbito. Para realizar un footprint de un organismo se necesitará 
conocer una serie de herramientas de auditoría de seguridad que se verán a continuación1. 
Como listado de herramientas para llevar a cabo la fase de footprinting se presenta las siguientes:
• Google hacking. El buscador Google se puede utilizar para 
realizar búsquedas avanzadas las cuales pueden proporcionar 
información sensible e interesante de una organización que no 
esté bien configurada o fortificada. 
• Bing hacking. De la misma manera que con Google hacking se 
puede utilizar el buscador de Microsoft para sacar información 
jugosa.
• Shodan. Es un buscador de activos o dispositivos online. Es muy 
interesante para identificar webcams, impresoras, scada, y otros 
recursos expuestos en Internet.
• Anubis. Herramienta que contiene un gran set de utilidades para 
recolectar información.
• FOCA Final Version. Herramienta privativa similar a Anubis que 
cuenta además con funcionalidades avanzadas de análisis de 
metadatos.
• Servicios online. Existen diferentes servicios online que podrían 
ser de gran utilidad en un proceso de auditoría como son Cuwhois, 
Robtex, Netcraft, Chatox, ...
1. Definición
2. Herramientas
1 La biblia del Footprinting”, Juan Antonio Calles, Pablo González Pérez.
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2.1 | Google Hacking y Dorks
Google Hacking es un término que engloba una amplia gama de 
técnicas para la consulta de Google para revelar las aplicaciones 
web vulnerables
Además de revelar las fallas en las aplicaciones web, Google 
Hacking permite encontrar los datos sensibles, útiles para la 
etapa de reconocimiento de un ataque, tales como mensajes de 
correo electrónico asociadas a un sitio, los vertederos de bases 
de datos u otros archivos con nombres de usuario y contraseñas, 
directorios protegidos con archivos confidenciales, URLs para iniciar 
la sesión portales, diferentes tipos de registros del sistema, tales 
como cortafuegos y registros de acceso, páginas no protegidas 
que contienen información confidencial, como las impresoras 
conectadas a la Web o las cámaras con datos sobre su uso, estado, 
ubicación y así sucesivamente.
Los buscadores como Google o Bing tienen una serie de parámetros 
que permiten realizar búsquedas avanzadas. Estos parámetros son 
denominados como Dorks. En algunos sitios web como exploit-db 
se puede encontrar un listado de Google Dorks categorizados en 
función de los resultados esperados. A continuación, se especifican 
algunos Dorks interesante en Google:
• site: permite listar toda la información de un dominio concreto.
• filetype o ext: permite buscar archivos de un formato 
determinado, por ejemplo, pdfs, rdp (de escritorio remoto), 
imágenes png, jpg, …
• intitle: permite buscar páginas con ciertas palabras en el campo 
title.
• 3 permite buscar páginas con palabras concretas en la URL.
Es interesante buscar frases del tipo “index of” para encontrar 
listados de archivos de servidores FTP o “mysql server has gone 
away” para buscar sitios web vulnerables a inyecciones SQL en 
MySQL, ... Nótese que con el dork site se puede fijar las búsquedas 
contra un target concreto, el que se esté auditando.
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Realizando un pequeño ejemplo sobre el poder de los dorks en la etapa 
de footprinting se va a utilizar la siguiente sentencia inurl:bash_history 
scp “/home”. Esto lo que quiere decir es que Google nos devuelva sitios 
web dónde en la dirección URL aparezca el término bash_history, el 
cual es un tipo de fichero que crea el terminal de Linux Bash. Por error 
o descuido de un administrador ese fichero puede quedar expuesto en 
Internet, con el consecuente riesgo que ello conlleva para la empresa, 
desde credenciales que el administrador ha utilizado, hasta cadenas 
de conexión a bases de datos. Para ejemplificar un poco más, con la 
palabra scp lo que se está haciendo es filtrar.
En este caso, se pueden encontrar las credenciales de sitios a los que 
se accede mediante el programa SCP, el cual nos permite intercambiar 
archivos mediante el protocolo SSH. Esto es sencillamente un breve 
ejemplo del poder de los dorks.
En el caso de Bing hay un dork importante, el cual es ip. Con el dork 
ip se pueden obtener dominios asociados a esa dirección IP, lo que 
puede tener un hosting compartido. Es decir, diferentes sitios web, 
seguramente de distinto dueño, están compartiendo el mismo 
servidor. Esto puede dar pie a que la seguridad de esos sitios se 
reduce a la seguridad del peor. Quizá no se puede atacar a un sitio 
concreto porque filtra parámetros web correctamente, gestiona los 
errores, valida entradas y salidas, pero quizá otra aplicación web 
que se ejecuta en ese servidor no lo hace. Al compartir el servidor 
estamos asumiendo un riesgo que se debe conocer.
Imagen 5 Dork en Google
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En la siguiente imagen se presenta un breve ejemplo del dork.
Mediante la combinación de los verbos (dorks) podemos obtener 
multitud de información importante.
• “ext:sql”: nos permitirá localizar archivos con instrucciones SQL.
• “ext:rdp”: nos permitirá localizar archivos RDP (Remote Desktop 
Protocol), para conectarnos a Terminal Services y que podremos 
utilizar en la fase de fingerprint para obtener más información.
• “ext:log”: nos permitirá localizar archivos de logs. 
• “ext:listing”: nos permitirá listar el contenido de un directorio al 
invocar a este tipo de ficheros creados por WGET.
• “ext:ws_ftp.log”: nos permitirá listar archivos de log del cliente 
ws_ftp
• “site:/dominio:*” con el que localizaremos aplicaciones tras 
puertos poco típicos.
• ext:pwd inurl:(service | authors | administrators | users) “# 
-FrontPage-”: usuarios/claves de administradores de la web.
• filetype:sql “# dumping data for table” “`PASSWORD` varchar”: 
bases de datos volcadas con usuarios/contraseñas:
• intitle:”index of” “Index of /” password.txt: servidores con una 
archivo denominado “password.txt”.
• “access denied for user” “using password” “general error” 
-inurl:phpbb “sql
• error”: ficheros/mensajes con nombres de usuario:
• intitle:index.of “Apache/*” “server at”: versiones de servidores 
o productos vulnerables:
• camera linksys inurl:main.cgi 700: dispositivos hardware online:
• intitle:”Index of” .bash_history: archivos .bash_history 
indexados en los que podemos encontrar multitud de cosas 
interesantes.
Imagen 6 Dork en Bing
intitle:index.of
inurl:main.cgi
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Google Hacking DataBase (GHDB)
Para analizar distintos ejemplos de 
búsquedas avanzadas de Google Hacking se 
puede visitar la Google Hacking Database 
(GHDB). La GHDB2 es un repositorio con 
ejemplos de búsquedas (dorks) en Google 
que se pueden utilizar para obtener datos 
confidenciales de servidores, como ficheros 
de configuración, nombres, cámaras, 
impresoras, passwords, etc.
Imagen 7 Google Hacking Database
2 https://www.exploit-db.com/google-hacking-database/ 
http://www.exploit-db.com/google-hacking-database/
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2.2 | Maltego
Herramientas orientadas a la recolección de información y 
minería de datos, permitiendo la representación de la información 
de forma visual mostrando las relaciones existentes entre la 
información obtenida. Entre la información que puede recopilar 
está la información relacionadacon elementos de red, dominios, 
datos personales, como direcciones de email, sitios web asociados, 
números de teléfono, grupos sociales, empresas asociadas, ...
Podemos utilizar la aplicación desde Kali Linux, aunque también 
existe versión para Windows en la página oficial de Maltego3.
Imagen 8 Maltego
3 https://www.paterva.com/web7/
http://www.paterva.com/web7/
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Maltego funciona de la siguiente manera:
1. Al realizar una búsqueda, lo que 
llamaremos transformada, Maltego 
envía la petición a los servidores de 
semillas de Paterva (en XML) vía HTTPS.
2. La petición se envía a los servidores TAS, 
que la transfieren a los proveedores de 
servicios y devolverán los resultados.
3. Dichos resultados se devuelven al cliente 
Maltego a medida que se van obteniendo 
y se van presentando en forma de grafo 
organizados.
Imagen 9 https://www.paterva.com/web7/buy/maltego-servers.php
MALTEGO 
CLIENTS
MALTEGO 
SERVERS
INTERNAL DATA
PUBLIC DATA SOURCES
Maltego 
Classic CTAS
iTDS Transform 
Server
Internal
APIs
System
Logs
Internal 
Server
DNS
Servers
Online 
Databases
Online APIs Other Public 
Sources
Search
Engines
Social
Media
Data
Feeds
Maltego XL
Maltego
XML Maltego
API
Pre-built 
Transformations
Transform
Queries
Transform
Queries
Maltego CE
End users
Server 
admins/
developers
Developers
LOG
http://www.paterva.com/web7/buy/maltego-servers.php
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Funciones básicas
Pueden realizarse búsquedas clasificadas por diferentes criterios: 
dispositivos, infraestructura, ubicaciones, datos personales, y 
en cada criterio se puede seleccionar aspectos concretos de la 
búsqueda: dominio, servidor DNS, dirección IP, coordenadas GPS, 
email, nombre de persona, teléfono, …
Imagen 10 Maltego - Funciones básicas
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Las categorías dentro de Palette, permiten 
recolectar información sobre un objetivo, 
realizando las búsquedas a través de 
determinada información: dominio, servidor 
DNS, dirección IP, coordenadas GPS, email, 
nombre de persona, teléfono, relacionando 
la información obtenida y representándola 
gráficamente para un mejor análisis. Para 
ello, simplemente mover desde la paleta el 
objeto que se quiere analizar y rellenar la 
información necesaria.
Imagen 11 Maltego - Información personal Imagen 12 Maltego - Información Infraestructura
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En el siguiente ejemplo se observa la información obtenida por el nombre de una persona y su representación gráfica.
Imagen 13 Maltego - Información obtenida por el nombre de una persona Imagen 14 Maltego - Información completa de una persona
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Se pueden definir distintos tipos como hemos comentado anteriormente, a continuación, se muestra el relacionado 
a un sitio web. Se puede observar cómo se va mostrando la información obtenida organizada (servidores, ip’s, 
direcciones de correo,).
Imagen 15 Maltego - Información de un sitio web Imagen 16 Maltego - Información completa sitio web
Imagen 17 Maltego - Información completa sitio web 2
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Toda la información obtenida puede representarse de diferentes formatos, seleccionando en la parte superior de 
área de trabajo Main View, Bubble View o Entity List. Además, permite realizar zoom sobre distintas partes para ver 
aquellas representaciones con bastante información.
Imagen 18 Maltego - Main View Imagen 19 Maltego - Main View en burbujas
Imagen 21 Maltego - Entity ViewImagen 20 Maltego - Bubble View
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Al seleccionar un objeto, en la parte derecha 
se disponen de los paneles de Detalles, que 
permiten obtener información detallada, 
Propiedades, para ver las características y 
propiedades de dicho objeto seleccionado, 
así como el mapa que permite la ubicación 
de los distintos objetos sobre el área de 
trabajo.
Uno de los elementos principales de 
Maltego son las Transformaciones que 
permiten realizar búsquedas con el fin de 
recolectar la mayor información posible 
sobre un elemento. Éstas, están clasificadas 
según sus funciones y abarcan ámbitos muy 
específicos según el objeto seleccionado. 
Las transformaciones buscan información 
relativa al objeto en internet y muestran la 
información obtenida.
Imagen 22 Maltego - Panel detalles y propiedades Imagen 24 Maltego - Clasificación transformaciones
Imagen 23 Maltego - Transformaciones
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Maltego permite instalar transformaciones más específicas para 
determinados ámbitos como Shodan, VirutsTotal, Bitcoin, …
Imagen 25 Maltego - Transformaciones adicionales
Cuándo se ejecutan las transformaciones se genera información 
que sirve de entrada para la realización de transformaciones sobre 
la información obtenida, generando una imagen cada vez más 
compleja y completa para el auditor.
Existe la posibilidad de realizar relaciones manualmente con los 
objetos con los que agregar información a la recopilación de la 
información, para poder utilizarlos posteriormente en conjunto con 
toda la información.
Imagen 26 Maltego - Relación
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Maltego nos permite realizar ciertas operaciones a través del menú de la barra superior. En ella en la pestaña Investigate permite realizar 
operaciones básicas sobre los objetos (selección, copiar, pegar, eliminar), el área de trabajo (buscar, zoom), así como relaciones entre objetos.
Imagen 27 Maltego - Menú Investigate
En la pestaña Manage encontramos la administración global del interfaz propio. En dicha pestaña, se pueden crear entidades, gestionar las 
transformaciones, importar/exportar la configuración, … 
Imagen 28 Maltego - Menú Manage
Las opciones View y Organize permiten gestionar las vistas del área de trabajo, paletas, etiquetas,…
Imagen 29 Maltego - Menú View
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Una de las características de Maltego es la posibilidad de ejecutar 
scripts, que realizan determinadas búsquedas según su configuración 
preestablecida.
Para ello utilizaremos la opción de Machines, en la que podremos 
gestionar máquinas. Las máquinas por defecto son las siguientes:
• Company Stalker: intenta obtener todas las direcciones de 
correo de un determinado dominio y cuales tienen resultados en 
las redes sociales. Además, obtiene los documentos que están 
en el dominio y extrae los metadatos.
• Find Wikipedia Edits: dado un dominio busca posibles ediciones 
de Wikipedia.
• Footprint L1: realiza un footprint de nivel 1 (rápido, básico) sobre 
un dominio.
• Footprint L2: realiza un footprint de nivel 2 (medio) sobre un 
dominio.
• Footprint L3: realiza un footprint de nivel 3 (intensivo) sobre un 
dominio.
• Person – Email Address: intenta obtener las direcciones de 
correo de una determinada persona y averigua los sitios webs en 
los que aparece.
• Prune Leaf Entities: elimina las entidades sin nodos dependientes.
• Twitter Digger X: trabaja sobre un alias y analiza los Tweets.
• Twitter Digger Y: trabaja sobre un programa de afiliación. Obtiene 
y analiza los Tweets.
• URL To Network Add Domain Information: a partir de una URL 
obtiene información d la red y del dominio al que pertenece.
El ejemplo siguiente realiza un footprint de nivel L2.
Imagen 30 Maltego - Ejecución Máquina
Imagen 31 Maltego - Limitaciones versión Community
Imagen 32 Maltego - 
Selección objetivo
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Pueden obtener información e intentar conseguir más a partir de dicha información.
Imagen 33 Maltego - Servidores DNS Imagen 34 Maltego - Servidor mails
Imagen 35 Maltego - Dominios shared
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Finalmente se obtiene el grafo, tanto en burbujas como detallada por tipos.
Imagen 36 Maltego - Grafo o burbujas resultados Imagen 37 Maltego - Información completa
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2.3 | FOCA
Según la web oficial, FOCA4 (Fingerprinting Organizations with 
Collected Archives) es una herramienta utilizada principalmente 
paraencontrar metadatos e información oculta en los documentos 
que examina. Estos documentos pueden estar en páginas web, y 
con FOCA se pueden descargar y analizar. Los documentos que es 
capaz de analizar son muy variados, siendo los más comunes los 
archivos de Microsoft Office, Open Office, o ficheros PDF. 
Estos documentos se buscan utilizando tres posibles buscadores 
que son Google, Bing y Exalead. La suma de los tres buscadores hace 
que se consigan un gran número de documentos. También existe 
la posibilidad de añadir ficheros locales para extraer la información 
EXIF de archivos gráficos, y antes incluso de descargar el fichero se 
ha realizado un análisis completo de la información descubierta a 
través de la URL.
4 https://www.elevenpaths.com/es/labstools/foca-2/index.html
Imagen 38 Logo FOCA
http://www.elevenpaths.com/es/labstools/foca-2/index.html
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Con todos los datos extraídos de todos los ficheros, FOCA va a 
unir la información, tratando de reconocer qué documentos han 
sido creados desde el mismo equipo, y qué servidores y clientes se 
pueden inferir de ellos.
FOCA incluye un módulo de descubrimiento de servidores, cuyo 
objetivo es automatizar el proceso de búsqueda de los mismos 
usando técnicas enlazadas recursivamente. Las técnicas utilizadas 
en este sentido son:
• Web Search: busca nombres de hosts y dominios a través de la 
búsqueda de URLs asociadas al dominio principal, cada link es 
analizado para extraer de él nuevos nombres de hosts y nombres 
de domino.
• DNS Search: a cada dominio se le consultará cuáles son los 
hostnames configurados en los servidores NS, MX y SPF para 
descubrir nuevos nombres de hosts y nombres de dominios.
• Resolución IP: cada nombre de host se resolverá contra el DNS 
para obtener la dirección IP asociada a ese nombre de servidor. 
Para que esta tarea sea lo más certera posible, la consulta se 
realiza contra un DNS interno de la organización.
• PTR Scanning: para encontrar más servidores en el mismo 
segmento de una determinada dirección IP FOCA realizará un 
escaneo de registros PTR.
• Bing IP: por cada dirección IP descubierta se lanzará un proceso 
de búsqueda de nuevos nombres de dominio asociados a esa 
dirección IP.
• Common names: este módulo está pensado para realizar 
ataques de diccionario contra el DNS. Utiliza un fichero de texto 
donde se añade una lista de nombres de host comunes como ftp, 
pc01, pc02, intranet, extranet, internal, test, ...
• DNS Prediction: utilizado para aquellos entornos en los que se 
haya descubierto un nombre de equipo que pueda dar pie a pensar 
que se está utilizando un patrón en el sistema de nombres.
• Robtex: el servicio Robtex es uno de los múltiples servicios que 
hay en Internet para analizar las direcciones IP y los dominios, 
FOCA lo utiliza para intentar descubrir nuevos dominios buscando 
en la información que Robtext posee de ella.
FOCA comenzó siendo una herramienta de análisis de metadatos 
para dibujar una red a partir de los mismos, y en la actualidad se ha 
convertido en un referente en el ámbito de la seguridad informática, 
gracias a las numerosas opciones que incorpora. Gracias a dichas 
opciones con FOCA es posible realizar múltiples ataques y técnicas 
de análisis como:
• Extracción de metadatos.
• Análisis de red.
• DNS Snooping.
• Búsqueda de ficheros comunes.
• Juicy files.
• Búsqueda de proxys.
• Reconocimiento de tecnologías.
• Fingerprinting.
• Leaks.
• Búsqueda de backups.
• Forzado de errores.
• Búsqueda de directorios abiertos
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Además, FOCA tiene una serie de plugins 
para aumentar la funcionalidad o el número 
de ataques que se pueden realizar a los 
elementos obtenidos durante el análisis. 
Adicionalmente el usuario podrá utilizar el 
módulo “Foquetta” para generar informes 
con los resultados obtenidos, para disponer 
de este módulo hay que tener instalado el 
programa “Crystal Reports”.
Para extraer los metadatos de los archivos 
existen dos formas: o bien los archivos de 
los que queremos extraer la información 
están guardados en nuestro ordenador o 
usar directamente FOCA para obtenerlos 
de una URL. Para comenzar la descarga de 
archivos desde una URL, seleccionamos 
Project y elegimos New Project. Daremos a 
continuación el nombre de nuestro proyecto 
y el dominio de la web de la que queremos 
extraer los archivos, en nuestro ejemplo 
escribimos la página oficial de Telefónica, 
telefónica.es, y creamos el proyecto con el 
que trabajar. Imagen 39 FOCA -Crear proyecto
http://telef�nica.es/
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En la columna de la izquierda si 
seleccionamos Metadatos nos permite 
elegir con qué buscadores queremos analizar 
el dominio introducido. Según las opciones 
seleccionadas la búsqueda se realizará más 
o menos rápida; estas opciones van desde 
el buscador y la extensión de los archivos, 
pudiendo buscar un solo tipo de archivo o 
todos los que nos permite.
Imagen 40 FOCA - Selección motores de búsqueda y tipos
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Una vez indicado que la configuración 
seleccionamos el botón Search All y 
comienza la búsqueda de archivos.
Imagen 41 FOCA - Proceso de búsqueda
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Podremos descargar los archivos en el menú 
contextual sobre cualquier archivo, dando 
la posibilidad de descargar uno o todos 
Download All los que ha recopilado.
Imagen 42 FOCA - Descarga de archivos obtenidos
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Una vez descargados los archivos, para 
extraer la información volvemos a seleccionar 
con el menú contextual los distintos archivos 
de los que queremos extraer y seleccionamos 
Extract All Metadata dando comienzo 
al análisis. A medida que va extrayendo 
información se va recopilando en la columna 
de la izquierda en los apartados Documents 
y Metadata Summary. Organizando la 
información por tipo de archivos, así como 
los metadatos obtenidos, como nombres de 
usuarios, impresoras, software, sistemas 
operativos, ... 
Imagen 43 FOCA - Metadata
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La información recopilada se podrá exportar 
a un documento la información obtenida, 
para su posterior uso y análisis. Además, 
si elegimos Analyze, FOCA comenzará a 
analizar todos los metadatos obtenidos, 
creando un mapa de red con todos ellos, que 
encontraremos Network.
De esta manera se obtiene un mapa 
estructurado de la red con los detalles de 
usuarios y equipos que lo forman.
Imagen 44 FOCA - Mapa estructurado
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DNS Caché Snooping
El módulo DNS Caché Snooping permite 
conocer el hábito de navegación y los sitios 
visitados por los usuarios del servidor DNS 
mediante el análisis de las resoluciones 
de nombres almacenadas en la caché del 
servidor DNS.
En el menú superior seleccionamos Tools. 
Necesitamos indicarle un dominio en el 
campo Domain e indicarle un archivo con 
el listado de URLs a consultar y comparar 
mediante Load file. Al pulsar el botón Obtain 
DNS Server nos mostrará los servidores DNS 
del dominio, y si queremos realizar el DNS 
Caché Snooping, clicamos sobre el botón 
Snoop, mostrándolos el listado de URLs que 
contenga el archivo y que a su vez estén en 
el servidor DNS. 
FOCA dispone de multitud de funcionalidades, 
dejando al alumno realizar y comprobar 
todas ellas. Imagen 45 FOCA – DNS Caché
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2.4 | Shodan
Según la Wikipedia, Shodan5 es un motor de búsqueda que le 
permite al usuario encontrar iguales o diferentes tipos específicos 
de equipos (routers, servidores, etc.) conectados a Internet a través 
de una variedad de filtros. Algunos también lo han descrito como 
un motor de búsqueda de banners de servicios, que son metadatos 
que el servidor envía de vuelta al cliente. Esta información puede 
ser sobre el software de servidor, qué opciones admite el servicio, 
un mensaje de bienvenida o cualquier otra cosa que el cliente pueda 
saber antes de interactuar con el servidor.
Shodan recoge datossobre todo en los servidores web al momento 
(HTTP puerto 80), pero también hay algunos datos de FTP (21), SSH 
(22) Telnet (23), SNMP (161) y SIP (5060).
Fue lanzado en 2009 por el informático John Matherly, quien, en 
2003, concibió la idea de buscar dispositivos vinculados a Internet. 
El nombre Shodan es una referencia a SHODAN, un personaje de la 
serie de videojuegos System Shock.
5 https://es.wikipedia.org/wiki/Shodan
Imagen 46 Logo Shodan
http://es.wikipedia.org/wiki/Shodan
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Shodan escanea constantemente todo el 
rango de direcciones IPv4 y IPv6, es decir, 
todas las direcciones IP que hay en Internet y 
realiza un fingerprinting de ello. Por ejemplo, 
si el auditor está interesado en saber si una 
organización tiene algún tipo de cámara 
accesible desde el exterior, se podría apoyar 
en Shodan para llevar a cabo esta búsqueda. 
Realizando un pequeño ejemplo buscamos 
webcamxp, qué es un tipo de software y 
obtenemos un gran listado. En las siguientes 
imágenes se puede ver cómo se obtiene un 
listado, y simplemente buscando un poco se 
pueden encontrar cámaras accesibles desde 
Internet sin ningún tipo de autenticación. 
Imagen 47 Shodan - Búsqueda de webcamXP
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Imagen 48 Shodan - Acceso a webcam sin credenciales
Footprinting | TELEFÓNICA // 33
Otro ejemplo en Shodan sería realizar 
búsquedas de los banner de las aplicaciones. 
Obtendremos un listado de aplicaciones 
expuestas en Internet con ese banner. De 
dicho banner se puede sacar información 
jugosa como es la versión de la aplicación, y 
a partir de ahí saber si dicha aplicación tiene 
alguna vulnerabilidad conocida. 
Imagen 49 Shodan - Búsqueda por banner
Footprinting | TELEFÓNICA // 34
Se debe entender que estas técnicas 
son utilizadas contra el target que 
contrató la auditoría y llevadas de forma 
responsable. Cualquier cosa que se haga 
que no esté estipulada en el contrato, 
puede consecuentemente llevaros a un 
delito. Siempre hay que ser ético con esto, 
y centrarse solamente en lo que estipule 
el contrato firmado con la empresa que 
contrata el servicio. En el contrato aparecerán 
los activos sobre los que se pueden llevar 
a cabo pruebas y en qué temporalidad. 
También se especificará por parte del cliente 
si hay alguna restricción. También recordar 
que la etapa de footprinting todo es público, 
por lo que, si no hay evasión de un sistema 
de autenticación, no debería existir ningún 
problema.
Imagen 50 Shodan - Detalle de dispositivo encontrado
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2.5 | Otras herramientas
Existen muchas técnicas y pequeños trucos que pueden ayudar en la fase de footprinting.
A continuación, se enumeran algunas acciones interesantes en temas de footprinting:
• Visitar el o los sitios web de la organización, servicios y 
aplicaciones con el fin de encontrar errores y conocer la superficie 
de información que tiene el objetivo. 
• Búsqueda de enlaces mediante motores de búsqueda, como 
Google o Bing, fichero Robots.txt, errores en llamadas, ... 
• Es importante recabar la máxima información posible sobre el 
dominio, para después ir afinando las búsquedas con los tricks 
que el auditor puede conocer.
• Algo interesante es descargar todos los sitios web de la 
organización para poder estudiarlos y descubrir enlaces o textos 
que pueden haberse quedado en las propias páginas.
• Las versiones anteriores de páginas web también deben ser 
consultadas, por ejemplo, mediante el uso de Archive.org/web. 
• ¿Cómo saber el tamaño aproximado de la organización? Es 
importante listar los dominios y subdominios de ésta. Toda 
la información que se pueda obtener de esto es información 
crucial, por ejemplo, listar el máximo de direcciones IP, con lo que 
se podría tener una idea aproximada del número de máquinas de 
las que consta la organización. 
• El estudio de los metadatos de los documentos públicos de una 
organización es algo importante, ya que, gracias a estos, se puede 
conocer datos de interés de una organización. En los metadatos 
se puede conocer desde emails, software, usuarios, impresoras, 
... Esto se puede llevar a cabo con herramientas como FOCA.
• Apoyarse en servicios como el DNS para saber por dónde navegan 
los empleados de la organización. Esto puede ser realmente útil 
para conocer aplicaciones que pueden ser vulnerables a técnicas 
de Evilgrade. Por ejemplo, si el auditor descubre que el DNS de 
la organización es vulnerable a DNS Caché Snooping, puede 
preguntar al servidor por dominios que utilizan las aplicaciones 
en sus actualizaciones. Los dominios por los que preguntaría 
serían vulnerables a la técnica de Evilgrade. 
Footprinting | TELEFÓNICA // 36
Imagen 50 Shodan - Detalle de dispositivo encontrado
• El DNS y el servidor de correo pueden ayudar a obtener 
información sobre la organización. Otros ejemplos son la 
transferencia de zona con la que se puede obtener un mapa de 
máquinas jugoso.
• Comprobación de la existencia de lo denominado como hosting 
compartido. Esto es un valor añadido importante, ya que la 
seguridad del servidor puede radicar en el dominio más débil. 
• La obtención de emails es algo importante, ya que más adelante 
se puede llevar a cabo ataques de ingeniería social, phishing, o 
incluso el comienzo de un APT. Existen herramientas las cuales 
pasándoles el nombre de dominio realizan búsqueda de los 
emails de los empleados de la organización por Internet, por 
ejemplo, The Harvester, herramienta para recopilar información 
sobre correos electrónicos, subdominios, nombres de hosts, 
nombres de usuarios, nombres de empleados, puertos abiertos, 
banners… desde fuentes públicas como son los motores de 
búsqueda, servidores PGP y la base de datos de SHODAN.
Footprinting | TELEFÓNICA // 37
2.6 | Otros conceptos: OSINT
Qué es OSINT, fases y fuentes
Una definición clásica sería aquella en la que podemos definir OSINT 
como el conocimiento y explotación de fuentes de acceso público 
para generar inteligencia que nos va a permitir obtener una serie de 
datos que nos ayudarán a tomar una decisión. 
Hay decisiones que realmente pueden tener un impacto importante 
en la sociedad o puede tener un impacto importante para un 
conjunto de usuarios o para un único usuario a nivel por ejemplo 
económico. Cuando tomamos estas decisiones que han de ser unas 
decisiones importantes necesitamos basarnos en tener datos lo 
más fiables posibles y ahí es donde entra en juego OSINT. OSINT nos 
va a permitir obtener estos datos para luego tomar una decisión que 
puede ser una decisión como por ejemplo de detener a una persona 
o por ejemplo saber cuál es el target de un producto.
Cuáles son las diferentes fases en un proceso de OSINT
Dentro de lo que sería el proceso general OSINT las fases 
típicas serían pues una primera fase de requerimientos, de 
identificación, saber cuáles son los objetivos que perseguimos, 
cual es la información que queremos obtener y el tiempo que 
vamos a necesitar que va a ser decisivo. Luego vendría una 
fase de identificación de las fuentes relevantes que vamos a 
utilizar para obtener esa información y a continuación, una vez 
hemos identificado las fuentes, lo que hacemos es adquirir esa 
información. Lo más lógico y como se puede entender es a nivel 
automático porque obtener la información de manera manual pues 
aunque en muchos casos se lleva así bueno se intenta obtener de 
la manera más automática posible. Se adquiere la información, 
se procesa para darle algún tipo de formato que sea fácilmente 
interpretable y a partir de ahí bueno pues se obtiene se genera 
esa inteligencia, se generan esos datos o alguien interpreta o 
correla los datos que hemos obtenido de diferentes herramientas 
para garantizar que esa información sea lo más fiable posible.
Fuentes utilizadas en un proceso de OSINT
En cuanto a las fuentes por un lado estarían muy importante motores 
de búsqueda, motores de búsqueda tradicionales Google, Bing, ... 
como motores de búsquedaalternativos como metabuscadores 
o buscadores específicos, por ejemplo, buscadores a nivel de 
citas, para un target específico para determinadas edades o para 
determinados sectores. Y luego la Deep Web, también entraría parte 
de ese conjunto de buscadores que podríamos utilizar.
Otra gran fuente de información serían las redes sociales. Primero 
por la importancia de buscar información sobre las personas que 
cada día es más importante como cuál es su identidad digital, cuál 
es su presencia en Internet de estas personas. Existen ya servicios 
y herramientas para identificar su presencia en Internet. Y luego hay 
tanto redes sociales generalistas como Twitter, Facebook, LinkedIn, 
… como otro grupo de redes sociales más reducidas también porque 
tienen un alcance geográfico más reducido o porque son redes 
sociales más dirigidas no hacia cierto sector.
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Posteriormente buscaríamos datos tanto a 
nivel de datos de carácter personal, datos 
como el nombre de la persona, edad, lugar 
de residencia, lugar de trabajo, ... como 
información más concreta o más precisa 
como puede ser por ejemplo cuál es el 
entorno de ese usuario, cuál es su segunda 
residencia o dónde va a cenar los viernes 
por la noche. Y a nivel corporativo, es lo 
mismo, también es importante fuentes que 
nos ayuden a recopilar información sobre 
la empresa, datos generales como datos 
sobre el negocio, productos, documentos o 
I+D que esté realizando, ... 
Va a depender mucho del objetivo utilizar una 
fuente u otra y explotar unos datos u otros.
Podríamos utilizar herramientas como 
Maltego, Herramienta para representar 
información de forma comprensible 
determinando relaciones entre personas, 
organizaciones, sitios web, infraestructura 
de red (dominios, nombres DNS, direcciones 
IP), afiliaciones en RRSS, y documentos. 
Probablemente sea, por excelencia, una de 
las principales herramientas para realizar 
el proceso de recolección de información 
mediante técnicas OSINT.
Imagen 52 Detalle de OSINT con Maltego
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También Automater, herramienta OSINT 
para url/dominio, dirección ip, hash md5 
destinada a hacer el proceso de análisis más 
fácil para los analistas en intrusión. Definido 
un objetivo (url, ip o hash) o una lista 
completa de objetivos, Automater devolverá 
resultados relevantes desde fuentes como 
las siguientes: IPVoid.com, Robtex.com, 
Fortiguard.com, unshorten.me, Urlvoid.com, 
Labs.alienvault.com, ThreatExpert, VxVault, 
y VirusTotal.
Imagen 53 Automater
http://unshorten.me/
http://alienvault.com/
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Interesante la herramienta OSINT 
Framework que es un recurso bastante 
interesante para llevar a cabo búsquedas de 
fuentes de información abiertas. El detalle 
más destacado es que las búsquedas están 
clasificadas por temáticas y objetivos, 
indicando el recurso correspondiente, y 
puede dar muchas ideas sobre diferentes 
investigaciones partiendo del campo OSINT. 
Imagen 54 OSINT Framework
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Otra herramienta Spiderfoot cuenta con 
varios módulos dedicados a recoger 
información y tratarla extrayendo datos 
relevantes de distintos ámbitos (Dns, 
contenido web, whois, Virustotal, Shodan, 
etc.) que nos serán de utilidad a la hora 
de realizar tareas de OSINT (Open Source 
Intelligence). El objetivo de esta herramienta 
es la automatización para obtener 
información de direcciones IP, nombres de 
dominio, hostnames y subredes.
Existen multitud de herramientas 
destinadas a OSINT y que pueden utilizarse 
en la fase de footprinting, obteniendo 
valiosa información y organizándola para un 
uso posterior de cara a una auditoria.
Imagen 55 Spiderfoot