基于搜索引擎的资产监控和漏洞发现系统

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搜索引擎

人工智能

python

84 浏览量 2024-02-23 15:58:54 上传评论收藏 374KB ZIP 举报

在IT行业中，资产监控和漏洞发现是网络安全领域的重要组成部分，特别是在大型企业或组织中，确保网络资产的安全至关重要。本文将详细探讨一个基于搜索引擎的资产监控和漏洞发现系统，结合人工智能和Python技术，来构建这样的系统。让我们理解“基于搜索引擎”的概念。这里的搜索引擎并非指我们日常使用的Google或Bing等通用搜索引擎，而是特指网络爬虫技术。网络爬虫通过自动浏览互联网，抓取网页信息，从而实现对网络资产的全面扫描。在资产监控中，这种技术可以用来发现并跟踪组织在网络上的所有公开暴露的资产，包括服务器、网站、应用程序等。接着，人工智能（AI）在其中扮演的角色是数据处理和分析。AI算法能够从大量的网页信息中提取关键特征，识别潜在的漏洞模式，例如常见的安全漏洞签名。此外，AI还可以通过学习历史数据，预测未来可能出现的威胁，提高系统的预警能力。例如，机器学习模型可以训练来识别异常网络行为，以此来发现潜在的安全风险。 Python作为现代编程语言的首选，因其丰富的库和工具而被广泛用于网络爬虫和数据分析。例如，Scrapy框架可以高效地构建爬虫，requests库负责发送HTTP请求，BeautifulSoup或者lxml用于解析HTML文档。对于AI部分，Python的TensorFlow和PyTorch等库则提供了强大的深度学习支持，而pandas库则适用于数据清洗和预处理。在系统实现过程中，首先需要设计一个高效的爬虫策略，以遍历互联网并收集目标资产的信息。这可能包括IP地址、域名、开放端口、服务类型等。然后，利用自然语言处理（NLP）技术，对抓取到的网页内容进行理解，提取可能与安全相关的关键词或短语。接着，这些信息会送入AI模型进行分析，识别出潜在的漏洞和风险。为了提高系统的实时性，可以采用流式处理或实时计算框架，如Apache Kafka和Spark，它们可以实现实时数据处理和分析，及时发现新的资产和漏洞。同时，系统还需要一个用户友好的界面，以便安全团队查看和管理发现的资产和警报。为了确保系统的稳定性和可靠性，需要考虑反反爬虫策略、错误处理机制以及数据存储方案。此外，定期更新漏洞数据库和AI模型是必要的，以应对不断变化的安全威胁。基于搜索引擎的资产监控和漏洞发现系统是一种综合运用网络爬虫、人工智能和Python技术的解决方案，它可以帮助组织有效管理和保护其网络资产，防止潜在的安全威胁。通过持续改进和优化，这样的系统可以在日益复杂的网络安全环境中发挥关键作用。

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AS_VDS-main.zip （24个子文件）

AS_VDS-main

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SaveAsset.py 3KB

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logs

ESD.log 326B

servers.esd 35B

__pycache__

portscan.cpython-38.pyc 4KB

SaveAsset.cpython-38.pyc 2KB

doscan.py 1019B

VDS

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cve_match.py 4KB

useShodanGetCPE.py 2KB

searchCVE.py 1KB

SaveCVEData.py 4KB

SaveSummary.py 2KB

SaveCPEData.py 3KB

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精确查找结果：[['CVE-2017-15710'], [['CVE-2003-0020'], ['CVE-2003-0020'], ['CVE-2003-0083'], ['CVE-2003-0083'], ['CVE-2003-0460'], ['CVE-2003-0789'], ['CVE-2003-0987'], ['CVE-2004-0174'], ['CVE-2004-0942'], ['CVE-2004-2343'], ['CVE-2005-1268'], ['CVE-2007-4723'], ['CVE-2007-6750'], ['CVE-2008-0456'], ['CVE-2008-0456'], ['CVE-2008-0456'], ['CVE-2008-2939'], ['CVE-2009-0796'], ['CVE-2009-1195'], ['CVE-2009-1890'], ['CVE-2009-1890'], ['CVE-2009-1891'], ['CVE-2009-2299'], ['CVE-2009-2699'], ['CVE-2009-3095'], ['CVE-2009-3555'], ['CVE-2010-0010'], ['CVE-2011-0419'], ['CVE-2011-1176'], ['CVE-2011-2688'], ['CVE-2011-3348'], ['CVE-2012-0031'], ['CVE-2012-0883'], ['CVE-2012-3526'], ['CVE-2012-4001'], ['CVE-2012-4360'], ['CVE-2013-0941'], ['CVE-2013-0942'], ['CVE-2013-1896'], ['CVE-2013-2249'], ['CVE-2013-2765'], ['CVE-2013-4365'], ['CVE-2013-6438'], ['CVE-2014-0098'], ['CVE-2014-0118'], ['CVE-2014-0226'], ['CVE-2014-0231'], ['CVE-2015-0228'], ['CVE-2015-3183'], ['CVE-2016-5387'], ['CVE-2016-8612'], ['CVE-2017-15715'], ['CVE-2019-0196'], ['CVE-2019-0197'], ['CVE-2019-0211'], ['CVE-2019-0217'], ['CVE-2019-0220'], ['CVE-2019-10081'], ['CVE-2019-10082'], ['CVE-2019-10092'], ['CVE-2019-10097'], ['CVE-2019-10098']]], [['CVE-2017-15710'], [['CVE-2003-0020'], ['CVE-2003-0020'], ['CVE-2003-0083'], ['CVE-2003-0083'], ['CVE-2003-0460'], ['CVE-2003-0789'], ['CVE-2003-0987'], ['CVE-2004-0174'], ['CVE-2004-0942'], ['CVE-2004-2343'], ['CVE-2005-1268'], ['CVE-2007-4723'], ['CVE-2007-6750'], ['CVE-2008-0456'], ['CVE-2008-0456'], ['CVE-2008-0456'], ['CVE-2008-2939'], ['CVE-2009-0796'], ['CVE-2009-1195'], ['CVE-2009-1890'], ['CVE-2009-1890'], ['CVE-2009-1891'], ['CVE-2009-2299'], ['CVE-2009-2699'], ['CVE-2009-3095'], ['CVE-2009-3555'], ['CVE-2010-0010'], ['CVE-2011-0419'], ['CVE-2011-1176'], ['CVE-2011-2688'], ['CVE-2011-3348'], ['CVE-2012-0031'], ['CVE-2012-0883'], ['CVE-2012-3526'], ['CVE-2012-4001'], ['CVE-2012-4360'], ['CVE-2013-0941'], ['CVE-2013-0942'], ['CVE-2013-1896'], ['CVE-2013-2249'], ['CVE-2013-2765'], ['CVE-2013-4365'], ['CVE-2013-6438'], ['CVE-2014-0098'], ['CVE-2014-0118'], ['CVE-2014-0226'], ['CVE-2014-0231'], ['CVE-2015-0228'], ['CVE-2015-3183'], ['CVE-2016-5387'], ['CVE-2016-8612'], ['CVE-2017-15715'], ['CVE-2019-0196'], ['CVE-2019-0197'], ['CVE-2019-0211'], ['CVE-2019-0217'], ['CVE-2019-0220'], ['CVE-2019-10081'], ['CVE-2019-10082'], ['CVE-2019-10092'], ['CVE-2019-10097'], ['CVE-2019-10098']]]]summary查找结果： [[['CVE-2020-25243'], ['CVE-2021-24293', 'CVE-2021-24293']]][

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