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。
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。
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:
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:
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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Python 3学习笔记(上卷)
雨痕 / 电子工业出版社 / 2018-1 / 89
经过9 年的发展,Python 3 生态已相当成熟。无论是语言进化、解释器性能提升,还是第三方支持,都是如此。随着Python 2.7 EOF 日趋临近,迁移到Python 3 的各种障碍也被逐一剔除。是时候在新环境下学习或工作了。 人们常说Python 简单易学,但这是以封装和隐藏复杂体系为代价的。仅阅读语言规范很难深入,亦无从发挥其应有能力,易学难精才是常态。《Python 3学习笔记(......一起来看看 《Python 3学习笔记(上卷)》 这本书的介绍吧!