使用 Python 和 Nmap 进行漏洞扫描的最佳实践
进行漏洞扫描时,我们通常会使用网络映像映射器(Nmap)来探测目标主机上的开放端口,并查找潜在的漏洞。Python 是一个灵活、易于使用的编程语言,可以使用它来编写自动化脚本,帮助我们快速分析 Nmap 扫描结果,以及对其进行进一步的处理。
以下是使用 Python 和 Nmap 进行漏洞扫描的最佳实践:
- 安装 Nmap 和 Python。
在使用 Python 和 Nmap 进行漏洞扫描之前,需要先安装 Nmap 和 Python。在 Linux 系统中,可以通过命令行运行以下命令来安装 Nmap:
sudo apt-get install nmap
在 Windows 系统中,可以从 Nmap 官网下载和安装 Nmap:
https://nmap.org/download.html
安装 Python 时,建议使用 Anaconda 或 Miniconda 等 Python 发行版,这样可以方便地安装 Python 常用库。
- 编写 Python 脚本。
接下来,我们需要使用 Python 编写一个脚本,来自动化执行 Nmap 扫描,并对其结果进行处理。下面是一个简单的 Python 脚本示例,它使用 Python-nmap 库来执行 Nmap 扫描:
import nmap # 创建 Nmap 扫描器对象 nm = nmap.PortScanner() # 执行 Nmap 扫描,并保存结果 nm.scan('pidancode.com', arguments='-A -T4') # 输出扫描结果 print('----------------------------------------------------') print('Host : %s (%s)' % (nm['pidancode.com'].hostname(), nm['pidancode.com'].state())) print('----------------------------------------------------') # 输出每个开放端口的服务和版本信息 for host in nm.all_hosts(): print('Host : %s (%s)' % (host, nm[host].hostname())) print('State : %s' % nm[host].state()) for proto in nm[host].all_protocols(): print('----------') print('Protocol : %s' % proto) lport = nm[host][proto].keys() for port in lport: print('port : %s\tstate : %s\tname : %s\tproduct : %s\tversion : %s' % (port, nm[host][proto][port]['state'], nm[host][proto][port]['name'], nm[host][proto][port]['product'], nm[host][proto][port]['version']))
在上述示例中,我们首先使用 Python-nmap 库创建了一个 Nmap 扫描器对象。接着,使用扫描器对象执行了一个针对“pidancode.com”的扫描,并通过参数“-A”和“-T4”来指定了扫描选项。
在扫描完成后,我们遍历了每个开放的端口,并输出了每个端口的状态、服务和版本信息。
- 进一步处理扫描结果。
上述示例中,我们只是简单地输出了扫描结果。实际上,在进行漏洞扫描时,我们通常需要将扫描结果保存到文件中,并使用其他工具或库来进一步处理这些结果。
例如,我们可以使用 SQLite 库来创建一个数据库,并将扫描结果作为表中的数据进行存储。在存储数据后,我们可以使用其他工具或库来分析和可视化这些数据。
以下是一个使用 SQLite 库保存扫描结果的示例代码:
import os import sqlite3 # 创建数据库连接并打开游标 conn = sqlite3.connect('nmap_results.db') cur = conn.cursor() # 创建数据表 cur.execute('''CREATE TABLE nmap_results (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, ip TEXT, port INTEGER, proto TEXT, name TEXT, product TEXT, version TEXT, cpe TEXT)''') # 执行 Nmap 扫描并保存结果到数据库 nm = nmap.PortScanner() nm.scan('pidancode.com', arguments='-A -T4') for host in nm.all_hosts(): for proto in nm[host].all_protocols(): lport = nm[host][proto].keys() for port in lport: state = nm[host][proto][port]['state'] name = nm[host][proto][port]['name'] product = nm[host][proto][port]['product'] version = nm[host][proto][port]['version'] cpe = nm[host][proto][port]['cpe'][0] if len(nm[host][proto][port]['cpe']) > 0 else None cur.execute('INSERT INTO nmap_results (ip, port, proto, name, product, version, cpe) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)', (host, port, proto, name, product, version, cpe)) conn.commit() # 关闭数据库连接 cur.close() conn.close()
在上述示例中,我们首先创建了一个 SQLite 数据库连接,并创建了一个名为“nmap_results”的数据表。接着,我们使用 Nmap 扫描端口,并遍历每个开放的端口。对于每个扫描结果,我们将其插入到“nmap_results”表中,并提交更改。
在将扫描结果存储到数据库后,我们还可以使用其他工具或库来分析和可视化这些结果。例如,我们可以使用 Matplotlib 库来生成图表,以方便分析结果。以下是一个使用 Matplotlib 库可视化扫描结果的示例代码:
import matplotlib.pyplot as plt import sqlite3 # 连接数据库并查询数据 conn = sqlite3.connect('nmap_results.db') cur = conn.cursor() cur.execute('SELECT name, count(*) FROM nmap_results GROUP BY name') # 将查询结果存储到列表中 results = cur.fetchall() # 关闭数据库连接 cur.close() conn.close() # 生成饼图 labels, sizes = zip(*results) plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.axis('equal') plt.title('端口服务分布') plt.show()
在上述示例中,我们首先连接到 SQLite 数据库,并查询了“nmap_results”表中的数据。接着,我们将查询结果存储到列表中,并使用 Matplotlib 库生成了一个饼图,以显示不同端口服务的分布情况。
总结:
通过以上步骤,我们可以使用 Python 和 Nmap 库来进行漏洞扫描,并对扫描结果进行进一步的处理和分析。在实际应用中,我们还可以使用其他工具或库来扩展功能,并根据需要进行定制化开发。
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