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从信息搜集到攻击面分析：漏洞赏金实战中的自动化侦察与弱点关联

news 2026/7/4 16:28:19

1. 项目概述：从信息搜集到攻击面分析的实战闭环

在漏洞赏金的世界里，信息搜集从来都不是一个孤立的步骤，它更像是一场战役前的全面侦察。很多新手猎人拿到一个目标，比如一个主域名，往往一头雾水，不知道从哪里下手。他们可能会用几个常见的工具扫一遍，发现没有明显的漏洞，就草草放弃，认为目标“太硬”或者“已经被挖干净了”。这其实是一个巨大的误区。真正的差距，往往不在于你发现了什么，而在于你“看到”了什么。信息搜集的深度和广度，直接决定了你能看到的攻击面有多大。一个资深猎人和一个新手之间，对同一个目标的认知可能天差地别——新手看到的是一栋大楼，而资深猎人看到的，是这栋大楼的每一扇窗户、每一道通风管道、每一个废弃的后门，以及大楼旁边那间不起眼的管理员小屋。

我这次分享的案例，就是想用一个具体的、简单的目标，来演示如何将看似零散的信息点，通过逻辑串联和分析，构建成一个清晰的、可攻击的“面”。我们不会使用什么高深莫测的0day，也不会涉及复杂的绕过技巧，核心就是“直指根本”：找到那些因为配置疏忽、资产暴露、逻辑缺陷而留下的“软柿子”。这个过程，我称之为“攻击面分析”，它是信息搜集的最终目的，也是发起有效攻击的起点。无论你是刚入行的新手，还是想优化自己工作流的同行，希望这个从侦察到锁定目标的完整链条，能给你带来一些实实在在的启发。

2. 核心思路：从“资产发现”到“弱点关联”的思维模型

很多工具教程会教你用A工具找子域名，用B工具扫端口，用C工具识别技术栈。这没错，但如果你只停留在“收集列表”的层面，那这些信息就是一堆冰冷的、无意义的数据。我的核心思路是建立一个“资产发现 -> 属性枚举 -> 弱点关联 -> 攻击路径构建”的思维模型。

2.1 思维模型的四个阶段

第一阶段是资产发现。目标绝不止一个主域名。我们要利用各种公开源（证书透明度日志、DNS记录、搜索引擎、代码仓库等）和工具，尽可能全面地找出与目标相关的所有资产。这包括但不限于：子域名、IP地址、关联公司或品牌名、移动应用、API端点、云存储桶（如S3、Blob）、源代码仓库、员工在社交媒体上提到的内部系统代号等。这里的关键是“关联性”，任何与目标公司、品牌、产品线、员工相关的数字痕迹，都可能是一个入口点。

第二阶段是属性枚举。对于发现的每一个资产（比如一个子域名），我们需要给它贴上标签，丰富它的“画像”。这个资产运行的是什么服务？是Nginx 1.18还是Apache 2.4？后端是什么技术？是PHP 7.4， Python Django， 还是 Node.js？它是否使用了特定的框架或CMS，比如WordPress、Joomla、或者ThinkPHP？它开放了哪些端口？除了80/443，有没有暴露22（SSH）、21（FTP）、3306（MySQL）、6379（Redis）、9200（Elasticsearch）等管理或数据服务端口？它有没有配置错误的安全头（如缺少CSP、HSTS）？是否使用了含有已知漏洞的第三方组件（JavaScript库、jQuery版本、框架版本）？这个阶段的目标是把一个简单的域名，变成一个充满技术细节的“档案”。

第三阶段是弱点关联。这是从“信息”到“漏洞”的关键一跃。我们需要将枚举出的属性，与已知的弱点模式进行关联。这不是简单的漏洞扫描器报一个CVE编号，而是基于经验的逻辑推理。例如：

  • 属性：发现一个dev.api.target.com的子域名。
  • 关联弱点：开发或测试环境。常见弱点包括：默认凭证、调试模式开启、暴露的API文档（如Swagger UI）、未授权访问、配置信息泄露（如.env、config.php文件）。
  • 属性：发现一个legacy.target.com的子域名，技术栈识别为旧版IIS + ASP.NET。
  • 关联弱点：遗留系统。常见弱点包括：未打补丁的已知漏洞（如特定版本的IIS解析漏洞）、已弃用且不安全的协议（如SSLv3）、弱加密算法、管理员疏于维护。
  • 属性：在GitHub上找到目标公司员工上传的代码片段，其中包含一个硬编码的AWS密钥片段。
  • 关联弱点：凭证泄露。可能直接导致云资源（如S3存储桶）被未授权访问，甚至服务器被接管。

第四阶段是攻击路径构建。单个弱点可能无法直接getshell或拿到核心数据，但多个弱点组合起来，就可能形成一条完整的攻击链。比如，通过信息泄露拿到一个内部员工邮箱，利用该邮箱进行密码重置攻击或钓鱼，获得初级权限，再结合内部系统的一个未授权访问漏洞，横向移动到更重要的服务器。我们的分析，就是要尝试描绘出这些潜在的路径。

2.2 为什么选择“简单案例”

你可能会问，为什么是“简单案例”？因为复杂的案例往往涉及特定的业务逻辑、复杂的交互流程和精巧的绕过，这些虽然技术含量高，但可复现性和普适性不强。而“简单案例”揭示的，是那些最普遍、最根本的安全问题：错误的配置、暴露的资产、疏忽的管理。这些问题在互联网上大量存在，是漏洞赏金中稳定产出的“基本盘”。掌握发现和分析这类问题的能力，是每个猎人的基本功，也是收入的重要保障。这个案例就是要打磨这项基本功。

3. 实战工具链与自动化策略

工欲善其事，必先利其器。完全手动操作效率太低，我们需要一套半自动化的工具链来支撑上述思维模型。我的策略是：以一两款核心工具为骨架，配合大量专项工具和自定义脚本，形成流水线。记住，没有“银弹”工具，最佳实践是组合拳。

3.1 核心侦察工具：Subfinder + Amass + Assetfinder

对于资产发现（子域名），我主要依赖这三者的组合，因为它们的数据源各有侧重。

  • Subfinder： 纯被动收集的佼佼者。它通过查询数十个公开的API和数据源（如SecurityTrails, Censys, PassiveTotal等）来发现子域名，速度快，噪音相对较低，非常适合初步侦察。我通常用它来做第一轮广撒网。
    subfinder -d target.com -silent -o subfinder.txt
  • Amass： 被动与主动结合的王者。它的被动收集模块非常强大，同时还能进行DNS暴力破解、爬取证书透明度日志（CT Logs）、甚至递归搜索。Amass的数据库模式能持续跟踪资产变化。我常用它进行深度枚举。
    amass enum -passive -d target.com -o amass_passive.txt amass enum -active -d target.com -brute -w ~/wordlists/subdomains-top1million-5000.txt -o amass_active.txt
  • Assetfinder： 一个简单高效的Go工具，主要从AlienVault OTX, Wayback Machine, URLScan等源获取数据。它经常能发现一些其他工具遗漏的角落。
    assetfinder --subs-only target.com > assetfinder.txt

注意：将这些结果合并、去重是必须的步骤。我习惯用sort -u命令，并会仔细人工审查一些看起来奇怪的子域名（如mail.target.com.webcache.com这类可能由某些源误报的结果）。

3.2 服务与端口探测：Naabu + Nmap

发现子域名后，需要知道它们对应哪些IP，开放了哪些端口。

  • Naabu： 用Go写的快速端口扫描器，速度比Nmap默认的SYN扫描更快，特别适合处理大量主机。我常用它进行全端口快速扫描，找出开放的端口。
    naabu -list subdomains.txt -p - -exclude-ports 80,443 -o naabu_open_ports.txt
  • Nmap： 端口扫描的终极武器。在Naabu发现开放端口后，用Nmap进行服务版本探测和脚本扫描，获取更详细的信息。
    nmap -sV -sC -p <开放端口列表> -iL target_ips.txt -oA nmap_service_scan
    -sC会运行默认的NSE脚本，经常能直接发现一些低悬果实，比如暴露的robots.txt、http-title信息泄露等。

3.3 Web资产分析与指纹识别：Httpx + Nuclei

这是将“资产”转化为“带属性的目标”的关键步骤。

  • Httpx： 一个极快的HTTP探测工具。它可以对大量主机:端口进行HTTP/S请求，获取状态码、响应大小、标题、技术栈指纹（通过-tech-detect）、证书信息等。我通常用它对所有发现的:80, :443, :8080等Web端口进行探测，并过滤出活着的Web服务。
    httpx -list subdomains_and_ips.txt -title -status-code -tech-detect -cdn -o httpx_live_hosts.txt
    -tech-detect选项会尝试识别技术栈（如PHP, WordPress, React），-cdn会尝试检测目标是否在CDN后面。
  • Nuclei： 不仅仅是漏洞扫描器，更是基于模板的检测引擎。社区有数千个模板，覆盖从信息泄露、配置错误到各种CVE漏洞。我把它作为自动化弱点关联的主力。在获得活着的Web资产列表后，先用信息搜集类模板扫一遍。
    nuclei -l httpx_live_hosts.txt -t ~/nuclei-templates/exposures/ -o nuclei_exposures.txt nuclei -l httpx_live_hosts.txt -t ~/nuclei-templates/misconfiguration/ -o nuclei_misconfig.txt

3.4 自动化流水线示例

我将以上工具串联成一个简单的Shell脚本，实现从域名输入到初步报告输出的半自动化流程：

#!/bin/bash TARGET=$1 echo "[*] 目标: $TARGET" echo "[*] 阶段1: 子域名枚举..." subfinder -d $TARGET -silent -o subfinder_$TARGET.txt & amass enum -passive -d $TARGET -o amass_passive_$TARGET.txt & assetfinder --subs-only $TARGET > assetfinder_$TARGET.txt & wait cat subfinder_$TARGET.txt amass_passive_$TARGET.txt assetfinder_$TARGET.txt | sort -u > all_subs_$TARGET.txt echo "[+] 发现子域名数: $(wc -l < all_subs_$TARGET.txt)" echo "[*] 阶段2: HTTP探测与指纹识别..." httpx -l all_subs_$TARGET.txt -title -status-code -tech-detect -cdn -o httpx_live_$TARGET.txt -silent echo "[+] 存活Web资产数: $(wc -l < httpx_live_$TARGET.txt)" echo "[*] 阶段3: 初步漏洞与信息泄露扫描..." nuclei -l httpx_live_$TARGET.txt -t ~/nuclei-templates/exposures/ -severity low,medium,high -o nuclei_initial_$TARGET.txt -silent echo "[*] 完成！报告已生成。" echo "存活资产列表: httpx_live_$TARGET.txt" echo "初始扫描结果: nuclei_initial_$TARGET.txt"

这个脚本只是一个起点，你可以根据需要添加端口扫描、目录爆破、截图等环节。关键在于，自动化处理了繁琐的、重复性的收集工作，让我们能把宝贵的时间和精力集中在分析上。

4. 案例拆解：一个“简单”目标的分析全过程

假设我们的目标是examplecorp.com。这是一个虚构的公司，但我们假设它是一家中小型互联网公司，提供在线服务。下面我们一步步拆解。

4.1 广度侦察：发现隐藏的资产

运行我们的自动化脚本后，我们得到了一个存活Web资产列表。除了常见的www.examplecorp.com,mail.examplecorp.com,blog.examplecorp.com之外，我们还发现了几个有趣的条目：

  1. dev.examplecorp.com- 状态码200，标题显示“ExampleCorp Dev Portal”。
  2. staging-api.examplecorp.com- 状态码200，返回JSON数据，提示“未提供API密钥”。
  3. legacy.examplecorp.com- 状态码200，技术栈识别为Microsoft-IIS/8.5。
  4. vpn.examplecorp.com- 状态码200，标题是“Secure Login”。
  5. s3-website-us-east-1.amazonaws.com上的一个奇怪域名，通过证书透明度日志关联到assets.examplecorp.com，但直接访问该S3 URL也能看到一些文件列表。

4.2 深度枚举：为资产贴上标签

接下来，我们对这些有趣的资产进行深度枚举。

  • 对于dev.examplecorp.com:

    • nmap -sV -sC dev.examplecorp.com显示开放80和443端口。
    • 手动访问，发现是一个内部开发门户，有登录界面。查看页面源代码，发现注释里提到了<!-- TODO: Remove default creds admin/admin123 before prod -->。这是一个硬编码凭证线索。
    • gobuster dir -u https://dev.examplecorp.com -w ~/wordlists/common.txt发现/backup目录，目录列表开启，里面有一个2023-12_db_backup.sql.gz文件。这是敏感文件泄露。
    • Nuclei扫描报告了http://dev.examplecorp.com/.git/目录可访问（git-config模板命中）。这是版本控制信息泄露。

  • 对于staging-api.examplecorp.com:

    • httpx的-tech-detect显示它是Node.js/Express。
    • 访问根路径返回{"error": "API key required"}。尝试访问/docs或/swagger，发现https://staging-api.examplecorp.com/api-docs存在，并且是Swagger UI，详细列出了所有API端点、参数，甚至包含了测试功能。这是暴露的API文档，可能允许未授权的接口探测或测试。
    • 尝试对常见的API路径进行模糊测试，如/api/v1/users,/api/admin等。

  • 对于legacy.examplecorp.com:

    • Nmap脚本扫描 (-sC) 显示服务器是Microsoft-IIS/8.5，并且http-server-header: Microsoft-IIS/8.5。
    • 查询IIS 8.5的已知漏洞，发现其对应Windows Server 2012 R2，存在一些老的漏洞，但可能已修补。
    • 更关键的是，使用gobuster扫描发现/phpmyadmin目录，并且可以访问。这是一个未授权访问的管理界面。虽然可能需要密码，但已经是重大风险。
    • 同时发现/server-status可访问，泄露了服务器状态信息。

  • 对于vpn.examplecorp.com:

    • 访问后是一个定制化的登录页面。技术栈识别为某品牌VPN的Web门户。
    • 检查登录表单，看是否存在用户名枚举漏洞（通过不同的错误信息）。尝试常见默认凭证。
    • 搜索该品牌VPN近期的CVE。这是边界设备，一旦突破，意义重大。

  • 对于暴露的S3存储桶:

    • 直接访问http://assets.examplecorp.com.s3-website-us-east-1.amazonaws.com可以看到文件列表。
    • 使用awscli或s3scanner工具，尝试列出桶内内容（如果配置了错误权限）。
    • aws s3 ls s3://assets.examplecorp.com/ --no-sign-request如果成功，则证明是可公开列表的存储桶。进一步尝试下载文件，看是否有写权限。

4.3 弱点关联与攻击面绘制

现在，我们将枚举出的属性关联到具体的弱点，并尝试构建攻击面：

  1. 开发环境暴露 (dev.examplecorp.com):

    • 弱点： 开发/测试环境通常安全控制较弱。
    • 关联发现：
      • 页面注释泄露默认凭证 (admin/admin123) ->弱口令/默认口令。
      • 开启目录列表的/backup目录 ->敏感信息泄露（可能包含数据库凭证、业务数据）。
      • 暴露的.git目录 ->源代码泄露（通过git-dumper工具可还原完整代码，可能找到硬编码密钥、逻辑漏洞）。
    • 攻击面： 尝试使用默认凭证登录。如果成功，可能直接进入后台。下载备份文件，分析数据库转储，寻找更多凭证或业务逻辑信息。利用.git泄露，审计源代码。

  2. 测试API文档暴露 (staging-api.examplecorp.com):

    • 弱点： 测试环境API文档未做访问控制。
    • 关联发现： 完整的Swagger UI ->过度信息泄露（API结构、参数）、潜在的未授权功能测试。
    • 攻击面： 仔细阅读API文档，寻找不需要认证或认证逻辑有缺陷的端点。尝试调用这些端点，进行参数模糊测试（SQLi, XSS, 命令注入等）。例如，文档里可能有一个/api/v1/user/{id}的GET请求，尝试遍历id，看是否存在用户信息泄露。

  3. 遗留系统与未授权访问 (legacy.examplecorp.com):

    • 弱点： 旧系统疏于维护，可能存在未修复漏洞或错误配置。
    • 关联发现：
      • phpMyAdmin未授权/弱口令访问 ->数据库完全控制。
      • server-status页面暴露 ->服务器状态信息泄露。
    • 攻击面： 对phpMyAdmin进行暴力破解或尝试默认口令 (root/空)。一旦进入，可执行任意SQL语句，获取数据甚至通过SELECT INTO OUTFILE写webshell。server-status可能泄露内部请求和IP，辅助内网测绘。

  4. 边界设备 (vpn.examplecorp.com):

    • 弱点： VPN是进入内网的关键通道，其漏洞价值极高。
    • 关联发现： 特定品牌VPN ->已知漏洞攻击面。
    • 攻击面： 搜索该VPN设备近1-2年的所有CVE和公开漏洞利用（如CVE-2023-46805, CVE-2024-21887等）。检查登录页面是否存在用户名枚举、OTP爆破等漏洞。这是高价值目标。

  5. 云存储桶配置错误 (assets.examplecorp.comS3桶):

    • 弱点： 云资源权限配置错误是常见问题。
    • 关联发现： S3桶可公开列表 ->存储对象泄露风险。
    • 攻击面： 列出所有对象，检查是否有敏感文件（如配置文件config.json,.env， 客户数据备份，源代码压缩包）。尝试上传文件，测试是否具有写权限（可能导致存储型XSS或恶意文件分发）。

通过以上分析，我们不再是面对一个孤立的examplecorp.com，而是看到了一个由多个脆弱节点组成的攻击面图谱。每个节点都有明确的弱点属性和潜在的利用路径。接下来，就是选择成功率最高、影响最大的节点，进行深入的漏洞验证和利用尝试。

5. 从信息到漏洞：关键验证技巧与深度挖掘

发现了潜在的弱点，如何将其转化为可报告（甚至可利用）的漏洞？这需要一些验证技巧和深度挖掘的耐心。

5.1 凭证相关漏洞的验证

  • 默认/弱口令： 发现像admin/admin123这样的线索，不要只在一个地方试。很多系统共用一套凭证。尝试在dev门户、legacy系统的phpMyAdmin、甚至VPN登录页使用这套凭证。使用工具如hydra或medusa进行定向爆破时，要合理设置线程和延迟，避免触发账户锁定。
  • 密码重置与用户枚举： 对于登录页面，测试“忘记密码”功能。输入一个已知存在的邮箱（可能从Git提交记录或数据库备份中获得）和一个随机邮箱，观察响应差异（响应时间、错误信息）。如果存在差异，就可能存在用户枚举漏洞。进一步测试能否将重置链接发送到攻击者控制的邮箱。

5.2 信息泄露的深度利用

  • .git泄露： 使用git-dumper工具完整下载.git文件夹。然后使用git log查看提交历史，git diff查看代码变更。重点寻找：
    • 被注释掉但包含敏感信息的代码行。
    • 硬编码的API密钥、数据库密码、加密密钥。
    • 配置文件（如config.php.dist,.env.example）中暴露的格式，可能和线上配置文件类似。
    • 测试用的账号密码。
    git-dumper https://dev.examplecorp.com/.git/ ./git_output cd ./git_output git log --oneline git show <commit_hash> # 查看某次提交的详情
  • 备份文件与目录列表： 下载发现的备份文件（如.sql.gz,.zip,.tar）。解压后仔细分析。数据库转储文件是宝藏，搜索password,hash,secret,key,token等关键词。配置文件里找连接字符串。有时还能发现管理员会话、订单信息等业务数据。

5.3 API端点的测试方法

  • 参数测试： 对于Swagger UI中发现的API，使用Burp Suite的Intruder或自定义脚本，对每个参数进行测试。
    • SQL注入： 在数字型参数后加'，字符型参数尝试' OR '1'='1，观察响应差异或错误信息。
    • 命令注入： 在可能调用系统命令的参数（如file,cmd,host）中尝试; whoami,| id,$(id)。
    • 路径遍历： 对于文件路径参数，尝试../../../../etc/passwd。
    • SSRF： 对于接收URL的参数，尝试http://169.254.169.254/latest/meta-data/（AWS元数据服务）或http://localhost:8080/admin。
  • 未授权访问： 直接调用API端点，不添加任何认证头（如Authorization: Bearer ...），看是否返回数据。有时API会对GET请求宽松，但对POST/PUT/DELETE严格，需要逐一测试。

5.4 云存储桶的权限验证

  • 列出对象：aws s3 ls s3://bucket-name/ --no-sign-request或使用浏览器直接访问S3端点。
  • 下载对象：aws s3 cp s3://bucket-name/path/to/file ./local-file --no-sign-request
  • 上传对象：aws s3 cp ./test.txt s3://bucket-name/test.txt --no-sign-request。如果成功，证明有写权限，这是一个存储桶上传漏洞。可以尝试上传HTML文件触发XSS，或上传恶意脚本。
  • 检查桶策略： 如果aws s3api get-bucket-policy --bucket bucket-name可以执行（可能需要认证），可以分析策略配置错误。

6. 报告撰写与后续行动指南

发现漏洞只是成功了一半，清晰、专业地报告漏洞才能确保它被认可并得到修复，这也是猎人的核心价值体现。

6.1 漏洞报告的核心要素

一份好的漏洞报告应该让安全团队一目了然，快速复现。它必须包含：

  1. 标题： 简明扼要，如 “dev.examplecorp.com存在.git目录泄露导致源代码泄露”。
  2. 漏洞类型： 如信息泄露、未授权访问、弱口令等。
  3. 风险等级： 根据CVSS标准或项目自定义标准评估（如Critical, High, Medium, Low）。评估时考虑可利用性和影响程度。
  4. 目标： 精确的URL或资产标识，如https://dev.examplecorp.com/.git/。
  5. 详细描述：
    • 发现过程： 简述如何发现的（如通过自动化扫描或手动测试）。
    • 漏洞细节： 详细说明漏洞点。对于.git泄露，说明访问该目录可以看到什么，以及如何利用git-dumper还原代码。
    • 根本原因： 分析原因，如“生产环境错误地部署了包含.git目录的源代码”。
  6. 复现步骤： 一步一步的指南，让安全团队能完全复现。
    • 第一步：访问https://dev.examplecorp.com/.git/。
    • 第二步：使用git-dumper工具下载仓库。
    • 第三步：使用git log查看提交历史，发现硬编码的数据库凭证在config.php文件的某次提交中。
  7. 影响证明： 这是关键。不要只说“可能导致源代码泄露”。要展示实际泄露了什么。例如，附上截图显示.git目录列表，附上git log的输出片段，并高亮显示泄露的敏感信息（如数据库密码db_password=Sup3rS3cr3t!）。如果可能，证明这些凭证是有效的（但绝对不要在未经授权的情况下连接生产数据库，可以连接一个自己搭建的测试环境来演示风险）。
  8. 修复建议： 提供具体、可操作的修复方案。例如：
    • 在Web服务器配置中，禁止访问.git目录（如Nginx的location ~ /\.git { deny all; }）。
    • 在构建和部署流程中，确保.git目录被排除在发布包之外（如.gitignore或构建脚本中删除）。
    • 对已泄露的凭证，立即进行轮换。
  9. 附加信息： 如HTTP请求/响应原始数据（可放在附件）、测试时使用的工具版本等。

6.2 后续行动：从单点到纵深

提交报告后，工作并未结束。

  • 监控与跟进： 关注报告状态。如果一段时间未回复，可以礼貌地询问进展。如果被标记为“重复”或“不予受理”，仔细阅读原因，这是宝贵的学习机会。
  • 关联挖掘： 在一个目标上发现的模式，可以应用到其他类似目标。例如，如果你发现这家公司习惯把.git目录部署上线，那么检查它的其他子域名、甚至收购的其他品牌网站。
  • 攻击链构建： 尝试将多个低危/中危漏洞串联。例如，利用.git泄露获得的内部邮箱，在VPN登录页进行密码重置攻击。或者，利用测试API的未授权端点，结合某个参数注入，最终实现远程代码执行。这种“组合拳”往往能将漏洞等级提升到“高危”甚至“严重”。
  • 知识沉淀： 将这次侦察过程中有效的子域名词表、特殊的指纹规则、成功的测试用例，更新到你的个人知识库和工具配置中。例如，将dev,staging-api,legacy这类关键词加入你的子域名爆破字典。

漏洞赏金是一场信息不对称的游戏。你的优势在于，你比目标的防御者花了更多时间去观察、分析和连接那些被忽视的点。信息搜集与分析攻击面，就是构建这种优势的基础。它没有太多炫技的成分，更多的是耐心、细致和系统性的思考。从简单的配置错误入手，不断练习这种“发现-枚举-关联-验证”的肌肉记忆，你会发现自己能看到的东西越来越多，那些曾经看似坚固的目标，也会逐渐显现出它的裂缝。这条路没有捷径，但每一步都算数。

http://www.jsqmd.com/news/1122768/

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