Python网络安全基础:二、批量扫描和嗅探主机端口

栏目: Python · 发布时间: 6年前

内容简介:中,我们介绍了端口扫描的作用,并使用Python编写了一个简单的端口识别扫描器。那个端口识别扫描器实在是过于简单,所以在本篇文章中,我们来完善一下它。本篇文章所使用的靶机还是来自于metasploitable2虚拟机,没有下载安装的小伙伴可以提前下载安装好。在上一篇我们知道,计算机上的每一个服务都有对应的端口号,比如Web服务使用80端口号,SSH服务使用22端口号,DNS服务使用25端口号等等。
在上一篇文章 《Python网络安全基础:一、编写一个简单的端口扫描器》

中,我们介绍了端口扫描的作用,并使用 Python 编写了一个简单的端口识别扫描器。那个端口识别扫描器实在是过于简单,所以在本篇文章中,我们来完善一下它。

本篇文章所使用的靶机还是来自于metasploitable2虚拟机,没有下载安装的小伙伴可以提前下载安装好。

一、端口与端口范围

在上一篇我们知道,计算机上的每一个服务都有对应的端口号,比如Web服务使用80端口号,SSH服务使用22端口号,DNS服务使用25端口号等等。

一般而言,我们要是知道了计算机上有什么服务,就很容易得知其使用的端口是多少,进而通过对端口进行连接获得相应服务的旗标。但是如果我们不知道一台计算机上运行了什么服务呢?

那就需要对所有的端口号进行扫描了。安装计算机网络的定义和规范,网络端口从1开始,到65535为止。其中:

– 1~1023号端口为公共端口,这个区间段的端口号是众所周知、约定俗成定义好的指定给了特定的网络服务,默认被分配给了各个特定的网络服务,比如Web服务的80端口,FTP服务的21端口等。当然,这些服务也可以使用其他的端口号进行服务的绑定。

– 1024~49151,这个区间段的端口为注册端口,用于分配给用户进程或应用程序。

– 49152~65535,这个区间段的端口为动态端口,这些端口号一般不固定分配某种服务,而是根据实际的使用情况动态地进行分配。

二、批量扫描端口

在了解了端口范围的相关知识后,我们如果想要对一个主机所有的端口进行扫描,最简单的做法就是,生成一个端口列表,然后对端口列表进行遍历,将遍历出来的每一个端口进行扫描。

上一篇文章中,我们的端口扫描器代码如下所示:

# coding:utf-8
import socket
 
s = socket.socket()
s.settimeout(3)
 
port = input("请输入端口号:")
 
try:
    s.connect(('192.168.194.131',int(port)))
    print(s.recv(1024))
    s.close()
except Exception as e:
    print(">>>扫描错误:",e)
 

上面的代码要我们输入一个端口号,就扫描一个端口号。下面我们将其改造成一次扫描一个区间的端口号:

# coding:utf-8
 
'''
    批量扫描 - 州的先生 zmister.com
'''
import socket
start_port = int(input("请输入起始端口,最小为1:"))
end_port = int(input("请输入结束端口号,最大为65535:"))
print(">>>州的先生zmister.com 端口扫描器 Beta0.1")
for port in range(start_port,end_port):
    try:
        s = socket.socket()
        s.settimeout(3)
        s.connect(('192.168.194.131',int(port)))
        print(">>>端口号:", port)
        print(s.recv(1024))
        s.close()
    except Exception as e:
        pass
        # print(">>>扫描错误:",e)
print("扫描完成!")
 

运行这份代码,我们需要输入起始的端口号和截止的端口号,然后通过range()方法生成一个列表进行遍历,对每一个端口号进行扫描。

Python网络安全基础:二、批量扫描和嗅探主机端口

我们使用20~30区间的端口号进行测试,看上去效果还不错,但是大家有没有想过,如果我们需要从端口号1扫描到端口号65535呢?

简单的for循环肯定是低效的,非常地耗时间,要想提高扫描速度,又不想漏过一些端口的扫描,我们只能使用并发手段来提高扫描效率。

三、使用多线程提高扫描效率

在Python中可以使用的并发手段有很多,比如多进程、多线程、协程、异步等等。在这里,我们使用线程池来multiprocessing库中的ThreadPool线程池。修改后的代码如下所示:

# coding:utf-8
from multiprocessing.pool import ThreadPool
import socket
import time
 
def scan_port(port):
    try:
        s = socket.socket()
        s.settimeout(2)
        s.connect(('192.168.194.131',int(port)))
        print("+++端口号:", port)
        print(s.recv(1024))
        s.close()
    except Exception as e:
        # print(">>>端口号关闭:",port)
        pass
if __name__ == '__main__':
    print(">>>州的先生zmister.com 端口扫描器 Beta0.2")
    start_port = int(input("请输入起始端口,最小为1:"))
    end_port = int(input("请输入结束端口号,最大为65535:"))
    start_time = time.time()
    pool = ThreadPool(processes=500)
    pool.map_async(scan_port,range(start_port,end_port))
    pool.close()
    pool.join()
    end_time = time.time()
    print("扫描耗时:",end_time - start_time)
 

我们在线程池中使用了500个线程来对端口进行扫描处理,当然也可以使用input()函数接收一个值作为指定的线程数,在这里作为演示,我们就写死了。运行后效果如下所示:

Python网络安全基础:二、批量扫描和嗅探主机端口

在程序里面我们简单的使用了time.time()计算了一下扫描所有的耗时,结果为一百多秒:

Python网络安全基础:二、批量扫描和嗅探主机端口

65535个端口只花了两分多钟就扫描完了,还是很快的。

这样,我们的端口批量扫描器就完成了。有什么问题欢迎留言讨论。


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AndrewcS.Tanenbaum获得过美国麻省理工学院的理学学士学位和加利福尼亚大学伯克利分校的哲学博士学位,目前是荷兰阿姆斯特丹Vrije大学计算机科学系的教授,并领导着一个计算机系统的研究小组.同时,他还是一所计算与图像处理学院的院长,这是由几所大学合作成立的研究生院.尽管社会工作很多,但他并没有中断学术研究. 多年来,他在编译技术.操作系统.网络及局域分布式系统方面进行了大量的一起来看看 《结构化计算机组成》 这本书的介绍吧!

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