Jadual Kandungan
nmap概念
nmap功能
nmap安装
1. 先安装nmap
2.再安装python-nmap
python操作nmap
1.简单的小案例
2.内置方法:
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Python-nmap网络扫描和嗅探工具包的使用教程

Python-nmap网络扫描和嗅探工具包的使用教程

Aug 16, 2017 pm 01:16 PM
kit alat

nmap概念

NMap,也就是Network Mapper,最早是Linux下的网络扫描和嗅探工具包。

nmap是一个网络连接端扫描软件,用来扫描网上电脑开放的网络连接端。确定哪些服务运行在哪些连接端,并且推断计算机运行哪个操作系统(这是亦称 fingerprinting)。它是网络管理员必用的软件之一,以及用以评估网络系统安全。

正如大多数被用于网络安全的工具,nmap 也是不少黑客及骇客(又称脚本小子)爱用的工具 。系统管理员可以利用nmap来探测工作环境中未经批准使用的服务器,但是黑客会利用nmap来搜集目标电脑的网络设定,从而计划攻击的方法。

Nmap 常被跟评估系统漏洞软件Nessus 混为一谈。Nmap 以隐秘的手法,避开闯入检测系统的监视,并尽可能不影响目标系统的日常操作。

Nmap 在黑客帝国(The Matrix)中,连同SSH1的32位元循环冗余校验漏洞,被崔妮蒂用以入侵发电站的能源管理系统。

 

nmap功能

基本功能有三个,一是探测一组主机是否在线;其次是扫描 主机端口,嗅探所提供的网络服务;还可以推断主机所用的操作系统 。Nmap可用于扫描仅有两个节点的LAN,直至500个节点以上的网络。Nmap 还允许用户定制扫描技巧。通常,一个简单的使用ICMP协议的ping操作可以满足一般需求;也可以深入探测UDP或者TCP端口,直至主机所 使用的操作系统;还可以将所有探测结果记录到各种格式的日志中, 供进一步分析操作。

进行ping扫描,打印出对扫描做出响应的主机,不做进一步测试(如端口扫描或者操作系统探测):

nmap -sP 192.168.1.0/24
Salin selepas log masuk

仅列出指定网络上的每台主机,不发送任何报文到目标主机:

nmap -sL 192.168.1.0/24
Salin selepas log masuk

探测目标主机开放的端口,可以指定一个以逗号分隔的端口列表(如-PS22,23,25,80):

nmap -PS 192.168.1.234
Salin selepas log masuk

使用UDP ping探测主机:

nmap -PU 192.168.1.0/24
Salin selepas log masuk

使用频率最高的扫描选项:SYN扫描,又称为半开放扫描,它不打开一个完全的TCP连接,执行得很快:

nmap -sS 192.168.1.0/24
Salin selepas log masuk

nmap安装

本文以linux Ubuntu16.04为例,最后主要用python操作

1. 先安装nmap

sudo apt-get install nmap
Salin selepas log masuk

2.再安装python-nmap

sudo pip install python-nmap
Salin selepas log masuk

安装完之后python导入nmap测试验证是否成功

com@pythontab:~# python
Python 2.7.12 (default, Dec  3 2016, 10:42:27) 
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-17)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import nmap
Salin selepas log masuk

python操作nmap

1.简单的小案例

创建PortScanner实例,然后扫描114.114.114.114这个IP的20-443端口。

import nmap
nm = nmap.PortScanner()
ret = nm.scan('114.114.114.114','20')
print ret
Salin selepas log masuk

返回格式如下:

{
    'nmap': {
        'scanstats': {'uphosts': '1', 'timestr': 'Tue Oct 25 11:30:47 2016', 'downhosts': '0', 'totalhosts': '1', 'elapsed': '1.11'},
        'scaninfo': {'tcp': {'services': '20', 'method': 'connect'}}, 
        'command_line': 'nmap -oX - -p 20 -sV 115.239.210.26'
     },
    'scan': {
        '115.239.210.26': {
            'status': {'state': 'up', 'reason': 'syn-ack'},
            'hostnames': [{'type': '', 'name': ''}],
            'vendor': {}, 
            'addresses': {'ipv4': '115.239.210.26'},
            'tcp': {20: {'product': '', 'state': 'filtered', 'version': '', 'name': 'ftp-data', 'conf': '3', 'extrainfo': '', 'reason': 'no-response', 'cpe': ''}
            }
        }
    }
}
Salin selepas log masuk

2.内置方法:

还可以打印出简单的信息

import nmap  
nm = nmap.PortScanner() 
print nm.scaninfo()
# {u'tcp': {'services': u'20-443', 'method': u'syn'}}
print nm.command_line() 
# u'nmap -oX - -p 20-443 -sV 114.114.114.114'
Salin selepas log masuk

查看有多少个host

print nm.all_hosts()
Salin selepas log masuk

[u'114.114.114.114']

查看该host的详细信息

nm['114.114.114.114']
Salin selepas log masuk

查看该host包含的所有协议

nm['114.114.114.114'].all_protocols()
Salin selepas log masuk

查看该host的哪些端口提供了tcp协议

nm['114.114.114.114']['tcp']
nm['114.114.114.114']['tcp'].keys()
Salin selepas log masuk

查看该端口是否提供了tcp协议

nm['114.114.114.114'].has_tcp(21)
Salin selepas log masuk

还可以像这样设置nmap执行的参数

nm.scan(hosts='192.168.1.0/24', arguments='-n -sP -PE -PA21,23,80,3389')
Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Python-nmap网络扫描和嗅探工具包的使用教程. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Repo: Cara menghidupkan semula rakan sepasukan
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Cara mendapatkan biji gergasi
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Cara Menggunakan Python untuk Mencari Pengagihan Zipf Fail Teks Cara Menggunakan Python untuk Mencari Pengagihan Zipf Fail Teks Mar 05, 2025 am 09:58 AM

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html? Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch? Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Serialization dan deserialisasi objek python: Bahagian 1 Serialization dan deserialisasi objek python: Bahagian 1 Mar 08, 2025 am 09:39 AM

Serialization dan deserialization objek Python adalah aspek utama dari mana-mana program bukan remeh. Jika anda menyimpan sesuatu ke fail python, anda melakukan siri objek dan deserialization jika anda membaca fail konfigurasi, atau jika anda menjawab permintaan HTTP. Dalam erti kata, siri dan deserialization adalah perkara yang paling membosankan di dunia. Siapa yang peduli dengan semua format dan protokol ini? Anda mahu berterusan atau mengalirkan beberapa objek python dan mengambilnya sepenuhnya pada masa yang akan datang. Ini adalah cara yang baik untuk melihat dunia pada tahap konseptual. Walau bagaimanapun, pada tahap praktikal, skim siri, format atau protokol yang anda pilih boleh menentukan kelajuan, keselamatan, kebebasan status penyelenggaraan, dan aspek lain dari program

Modul Matematik dalam Python: Statistik Modul Matematik dalam Python: Statistik Mar 09, 2025 am 11:40 AM

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

Pengendalian ralat profesional dengan python Pengendalian ralat profesional dengan python Mar 04, 2025 am 10:58 AM

Dalam tutorial ini, anda akan belajar bagaimana menangani keadaan ralat di Python dari sudut pandang keseluruhan sistem. Pengendalian ralat adalah aspek kritikal reka bentuk, dan ia melintasi dari tahap terendah (kadang -kadang perkakasan) sepanjang jalan ke pengguna akhir. Jika y

Apakah beberapa perpustakaan Python yang popular dan kegunaan mereka? Apakah beberapa perpustakaan Python yang popular dan kegunaan mereka? Mar 21, 2025 pm 06:46 PM

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Mengikis halaman web dalam python dengan sup yang indah: carian dan pengubahsuaian dom Mengikis halaman web dalam python dengan sup yang indah: carian dan pengubahsuaian dom Mar 08, 2025 am 10:36 AM

Tutorial ini dibina pada pengenalan sebelumnya kepada sup yang indah, memberi tumpuan kepada manipulasi DOM di luar navigasi pokok mudah. Kami akan meneroka kaedah dan teknik carian yang cekap untuk mengubahsuai struktur HTML. Satu kaedah carian dom biasa ialah Ex

See all articles