Python で高性能ポート スキャナーを同時に作成する方法の例
ポートスキャナーについて
ポート スキャナーは、サーバーまたはホスト上で開いているポートを検出するために使用されるツールを指します。これは、コンピュータ管理者がセキュリティ ポリシーを確認するために、また攻撃者がターゲット ホスト上で動作しているネットワーク サービスを識別するためによく使用されます。
ポート スキャンの定義は、クライアントが対応するリクエストを一定範囲のサーバー ポートに送信して、使用可能なポートを確認することです。これ自体は悪意のあるネットワーク活動ではありませんが、ネットワーク攻撃者がターゲットのホスト サービスを検出し、サービスの既知の脆弱性を悪用するための重要な手段でもあります。ポート スキャンの主な目的は、依然としてリモート マシン上のサービスの可用性を確認することだけです。
複数のホストをスキャンして特定のポートを取得することを、ポート スイープ (ポートスイープ) と呼び、特定のサービスを取得します。たとえば、SQL サービスに基づくコンピュータ ワームは、多数のホスト上の同じポートをスイープして、ポート 1433 で TCP 接続を確立します。
Python 実装
ポートスキャナの原理は非常に単純で、接続できればポートが開いているとみなすだけです。
import socket
def scan(port):
s = socket.socket()
if s.connect_ex(('localhost', port)) == 0:
print port, 'open'
s.close()
if __name__ == '__main__':
map(scan,range(1,65536))
最も単純なポートスキャナーが登場しました。
待ってください。長時間応答がありません。これは、ソケットがブロックされており、各接続がタイムアウトになるまで長時間待機する必要があるためです。
私たちは自分たちでタイムアウトを追加しました。
s.settimeout(0.1)
もう一度実行すると、かなり速くなったように感じます。
マルチスレッドバージョン
import socket
import threading
def scan(port):
s = socket.socket()
s.settimeout(0.1)
if s.connect_ex(('localhost', port)) == 0:
print port, 'open'
s.close()
if __name__ == '__main__':
threads = [threading.Thread(target=scan, args=(i,)) for i in xrange(1,65536)]
map(lambda x:x.start(),threads)
実行してみると、すごい速さです、速すぎてエラーがスローされます。 thread.error: 新しいスレッドを開始できません。
考えてみてください。このプロセスは 65535 個のスレッドをオープンしています。1 つはスレッドの最大数を超えていること、もう 1 つはソケット ハンドルの最大数を超えていることです。 Linux では、ulimit を通じて変更できます。
最大制限を変更しない場合、エラーを報告せずにマルチスレッドを使用するにはどうすればよいでしょうか?
キューを追加し、プロデューサー/コンシューマー モードに切り替えて、固定スレッドを開きます。
マルチスレッド + キューバージョン
import socket
import threading
from Queue import Queue
def scan(port):
s = socket.socket()
s.settimeout(0.1)
if s.connect_ex(('localhost', port)) == 0:
print port, 'open'
s.close()
def worker():
while not q.empty():
port = q.get()
try:
scan(port)
finally:
q.task_done()
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
map(q.put,xrange(1,65535))
threads = [threading.Thread(target=worker) for i in xrange(500)]
map(lambda x:x.start(),threads)
q.join()
ここで 500 個のスレッドを開き、キューからタスクを常にフェッチします。
マルチプロセッシング+キューバージョン
65535 プロセスを開くことはできませんね?または、生産者/消費者モデルを使用します
import multiprocessing
def scan(port):
s = socket.socket()
s.settimeout(0.1)
if s.connect_ex(('localhost', port)) == 0:
print port, 'open'
s.close()
def worker(q):
while not q.empty():
port = q.get()
try:
scan(port)
finally:
q.task_done()
if __name__ == '__main__':
q = multiprocessing.JoinableQueue()
map(q.put,xrange(1,65535))
jobs = [multiprocessing.Process(target=worker, args=(q,)) for i in xrange(100)]
map(lambda x:x.start(),jobs)
キューはプロセスセーフキューであるため、ここではパラメーターとしてワーカーに渡されることに注意してください。そうでない場合はエラーが報告されます。
もう 1 つの便利な機能は JoinableQueue() です。これは名前が示すように join() が可能です。
gevent のスポーンバージョン
from gevent import monkey; monkey.patch_all(); import gevent import socket ... if __name__ == '__main__': threads = [gevent.spawn(scan, i) for i in xrange(1,65536)] gevent.joinall(threads)
モンキー パッチはパッチを適用する前にインポートする必要があることに注意してください。そうしないと、たとえば、最初にスレッドをインポートしてからモンキー パッチをインポートすることはできません。
gevent のプールバージョン
from gevent import monkey; monkey.patch_all(); import socket from gevent.pool import Pool ... if __name__ == '__main__': pool = Pool(500) pool.map(scan,xrange(1,65536)) pool.join()
concurrent.futures バージョン
import socket
from Queue import Queue
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
...
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
map(q.put,xrange(1,65536))
with ThreadPoolExecutor(max_workers=500) as executor:
for i in range(500):
executor.submit(worker,q)
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