企業安全建設之路：埠掃描（下）

*本文原創作者：bt0sea，本文屬FreeBuf原創獎勵計劃，未經許可禁止轉載

0x00、前言

在企業安全建設過程當中，我們也不斷在思考，做一個什麼樣的埠掃描才能企業業務需求。同時，伴隨著企業私有雲、混合雲以及公有雲業務部署環境的不斷變化，我們適當也要對掃描策略做調整。前期的埠掃描設計在http://www.freebuf.com/articles/rookie/128526.html

在本文各個部分有所變動。

0x01、詳細設計

@1、各個模塊之間的交互：

一開始都是把產品想的特別完美，

（1） Web控制端

（2） worker工作節點

（3） 存儲掃描結果（maybe： HDFS）

這樣實現起來比較麻煩，當時說使用celery做調度，後來發現，celery對django有版本要求，超過1.10版本不成。等等現實問題。其實celery也是redis做調度數據同步。有時間可以自己做。

其實Web控制端和worker可以使用資料庫做交互。用戶通過Web控制端設置掃描策略和查看報表。Worker讀取資料庫中的配置信息，執行掃描任務，把掃描結果存儲到資料庫。

@2、功能需求

在對埠掃描功能的選型上，為啥選擇nmap，

（1） 很多商用掃描器也是集成nmap掃描結果，例如：rapid7 Vulnerability Management。

（2） nmap掃描速度，肯定沒有masscan、Zmap快，但是掃描結果有對服務banner和版本的探測，更重要的是有操作系統的探測。在雲平台部署zmap等無狀態掃描，會瞬間發出大量數據包，公有雲EIP帶寬QoS超過會立刻丟棄，對掃描結果有很大影響。

（3） libnmap 對掃描結果解析的相對完美，方便的提取我想要的數據到資料庫中。

埠掃描後，我們還能做什麼？

（1） 個人認為第一需求就是對新暴發的漏洞做企業內部評估。前幾天的WannaCry就是445埠對外開發又可能觸發MS-17-010的RCE。這裡我集成了巡風漏洞掃描組件。

（2） 評估高危埠變化趨勢，也是衡量企業安全管理人員工作成果的一個手段。

（3） 對企業內部部門漏洞分布有清晰的了解

0x02、交互設計

與用戶交互部分，因為是安全管理員用，所以簡單做。Axure是一個好的交互工具，可以幫助你梳理業務邏輯。

按照模塊分：

（1）掃描配置

（2）掃描報表

0x03、前端實現

（1）開發環境建立：

brew install nodejs
npm install webpack –g
npm install --global vue-cli
vue init webpack CloudPScan
cd CloudPScan
npm install
npm install vue-resource
npm install element-ui

設置代理 config/dev.index.js

module.exports = {
//...
dev: {
proxyTable: {
// proxy all requests starting with /api to http://127.0.0.1:8000
"/api": {
target: "http://127.0.0.1:8000",
changeOrigin: true,
}
}
}

（2）創建頁面路由

import Vue from "vue"
import Routerfrom "vue-router"

import LoginViewfrom "@/components/LoginView"
import MainViewfrom "@/components/MainView"
import ScanSettingViewfrom "@/components/ScanSettingView"
import ScanReportViewfrom "@/components/ScanReportView"

import ElementUIfrom "element-ui"
import "element-ui/lib/theme-default/index.css"

import VueResourcefrom "vue-resource"

Vue.use(ElementUI)
Vue.use(Router)
Vue.use(VueResource)

export default new Router({
routes: [
{
path: "/",
name: "LoginView",
component: LoginView
}
, {
path: "/MainView",
name: "MainView",
component: MainView,
children: [{
name: "ScanSettingView",
path: "/ScanSettingView",
component: ScanSettingView
}, {
name: "ScanReportView",
path: "/ScanReportView",
component: ScanReportView
}]
}
]
})

（3）登陸頁面

【詳細內容可以點擊原文查看】

0x04、後端實現

（1）資料庫設計

配置保存表：主要是保存用戶輸入的掃描配置記錄，包括任務名稱、掃描開始IP、掃描結束IP、掃描周期、掃描進度。

CREATE TABLE scanconf
(
id INTEGER DEFAULT nextval("table_name_id_seq"::regclass) PRIMARY KEYNOT NULL,
ipconf_startip TEXT,
ipconf_endip TEXT,
looptime INTEGER,
task_id TEXT,
scanstate TEXT
);
CREATE UNIQUE INDEX table_name_id_uindex ONscanconf (id);

數據保存表：包含任務名稱、創建時間、IP地址、埠、服務、產品、產品版本、產品額外信息、操作系統、對應用戶名稱、對應的用戶部門。

CREATE TABLE scanresult_20170609
(
task_id TEXT,
ctime TEXT,
address TEXT,
port TEXT,
service TEXT,
product TEXT,
product_version TEXT,
product_extrainfo TEXT,
os TEXT,
eip TEXT,
business TEXT
);

漏洞類型描述：主要是把漏洞信息記錄到資料庫中。例如：

st2_eval Struts2

遠程代碼執行

可直接執行任意代碼，

進而直接導致伺服器被入侵控制。

緊急

代碼執行

wolf@YSRC

http://www.shack2.org/article/1374154000.html

tag:tomcat

CREATE TABLE vultype
(
id INTEGER DEFAULT nextval("vultype_id_seq"::regclass) PRIMARY KEY NOTNULL,
add_time TEXT,
filename TEXT,
name TEXT,
info TEXT,
level TEXT,
type TEXT,
author TEXT,
url TEXT,
keyword TEXT
);
CREATE UNIQUE INDEX vultype_id_uindex ONvultype (id);

掃描結果保存表：例如：

x.x.21.116

heartbleed_poc

存在心臟出血漏洞

2017-05-27 11:26:56

CREATE TABLE vulresult
(
id INTEGER DEFAULT nextval("vulresult_id_seq"::regclass) PRIMARY KEY NOTNULL,
address TEXT,
vulname TEXT,
result TEXT,
ctime TEXT
);
CREATE UNIQUE INDEX vulresult_id_uindex ONvulresult (id);

（2）代碼實現-埠掃描代碼

OpenAPI部分：

Urls.py

urlpatterns = [

url(http://img.ifuun.com/getimg.php?url=r"^api/config/newtask/$", ConfigAPI.as_view()),
url(http://img.ifuun.com/getimg.php?url=r"^api/action/doscan/$", ScanAPI.as_view()),
url(http://img.ifuun.com/getimg.php?url=r"^api/config/tasklist/id$", ScanconfListAPI.as_view()),
url(http://img.ifuun.com/getimg.php?url=r"^api/config/deltask/$", ConfigDelAPI.as_view()),
]

創建掃描任務

class ConfigAPI(APIView):
def post(self, request, format=None):
m_task_id = request.POST.get("task_id")
db_tasks = scanconf.objects.filter(task_id=m_task_id)
if db_tasks.exists():
return error(err="exists", msg="task name exists")
else:
ser = ScanconfSerializer(data=request.data)
print request.data
if ser.is_valid():
ser.save()
return Response(ser.data)
return Response(ser.errors)

刪除掃描任務

class ConfigDelAPI(APIView):
def post(self, request, format=None):
data = request.data
m_task_id = data["task_id"]
db_tasks = scanconf.objects.filter(task_id=m_task_id).delete()
return success("success")

啟動掃描任務

class ScanAPI(APIView):
def post(self, request, format =None):
data = request.data
m_task_id = data["task_id"]
print m_task_id
db_tasks = scanconf.objects.filter(task_id=m_task_id)
if db_tasks.exists():
try:
threading.Thread(target=ScanExtIP.doscan, args=(m_task_id,)).start()
except:
print traceback.print_exc()
return Response("success")
return Response("doscan failure no task in db")

列舉掃描任務

class ScanconfListAPI(APIView):
def get(self, request, format=None):
print request.GET.get("count")
cursor = scanconf.objects.all()
return Response(paginate_data(request, cursor, ScanconfSerializer))

掃描執行

def Scan():
try:
global g_queue
global g_task_id
tableName = "%s_%s" % ("scanresult", time.strftime("%Y%m%d"))
num = "0.0"
curS = connS.cursor()
curS.execute("update scanconf SET scanstate = %s where task_id = %s", (num, g_task_id))
connS.commit()
cur1 = conn1.cursor()
while not g_queue.empty():
item = g_queue.get()
nm = NmapProcess(item, "-sV -O --min-rate 2000 --max-rtt-timeout 100ms")
nm.sudo_run()
ctime = strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", gmtime())
nmap_report = NmapParser.parse(nm.stdout)
for scanned_hosts in nmap_report.hosts:
print scanned_hosts.address
if len(scanned_hosts.os.osmatch()) > 0:
print scanned_hosts.os.osmatch()[0]
for serv in scanned_hosts.services:
if serv.state == "open":
if len(scanned_hosts.os.osmatch()) > 0:
sql = "INSERT INTO %s (task_id,ctime, address,port,service,product,product_version,product_extrainfo,os) VALUES ("%s","%s","%s","%s","%s","%s","%s","%s","%s")"
sqlCmd = sql%(tableName,g_task_id,ctime,scanned_hosts.address,str(serv.port),serv.service,serv.service_dict.get("product", ""),serv.service_dict.get("version", ""),serv.service_dict.get("extrainfo", ""),scanned_hosts.os.osmatch()[0])
else:
sql = "INSERT INTO %s (task_id,ctime, address,port,service,product,product_version,product_extrainfo,os) VALUES ("%s","%s","%s","%s","%s","%s","%s","%s","%s")"
sqlCmd = sql%(tableName,g_task_id,ctime,scanned_hosts.address,str(serv.port),serv.service,serv.service_dict.get("product", ""),serv.service_dict.get("version", ""),serv.service_dict.get("extrainfo", ""),"NULL")
cur1.execute(sqlCmd)
conn1.commit()
print "size = ", g_queue.qsize()
g_size = g_queue.qsize()
num = 100 - round(float(g_size) / float(g_totalsize) * 100, 0)
print num, g_size, g_totalsize
curS = connS.cursor()
curS.execute("update scanconf SET scanstate = %s where task_id = %s", (num, g_task_id))
connS.commit()
return "ok"
except Exception,e:
print e
return e

def CreateTable():
curC = connC.cursor()
sqlCreate = "create table if not exists %s (
task_id TEXT,
ctime TEXT,
address TEXT,
port TEXT,
service TEXT,
product TEXT ,
product_version TEXT,
product_extrainfo TEXT,
os TEXT,
eip TEXT,
business TEXT
)"
tableName = "%s_%s"%("scanresult", time.strftime("%Y%m%d"))
sqlCmd = sqlCreate%tableName
curC.execute(sqlCmd)

def doscan(task_id):
global g_queue
global g_task_id
listThread = []
cur = conn.cursor()
querySQL = "select id,ipconf_startip,ipconf_endip,looptime from scanconf WHERE task_id = "{}"".format(task_id)
cur.execute(querySQL)
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
iplist(row[1],row[2])
g_task_id =task_id
conn.commit()
conn.close()

CreateTable()
for i in xrange(g_threadNum):
thread = ScanThread(Scan)
thread.start()
listThread.append(thread)

for thread in listThread:
thread.join()
print thread

return "ok"

漏洞掃描部分：主要是集成巡風漏洞系統的VulScan.py 只是把mongodb資料庫換成了postgresql，就不在這裡累述。高危埠變化趨勢：這部分說一下邏輯，因為代碼實在太長了。就是從資料庫中查詢最近7天的高危埠數據。組合成json的形式返回給全端。

b = json.dumps([{"name": "mysql", "data": list1},
{"name": "ms-ql-s", "data": list2},
{"name": "ibm-db2", "data": list3},
{"name": "oracle", "data": list4},
{"name": "redis", "data": list5},
{"name": "mongodb", "data": list6},
{"name": "day", "data": list7}])
return HttpResponse(b)

0x05、部署雲主機的選擇

由於使用了多線程，對CPU內存要求都比較高，經過綜合對比選擇金山雲大米主機。2 core，4G內存，100G SSD，1元用7天，買4個月贈送3個月。

大致的部署架構：

nginx.conf

server
{
listen 80;
server_name x.x.10x.1x2;
charset utf-8;
client_max_body_size 75M;
location /api {
proxy_pass http://127.0.0.1:9001;
}
location / {
root /var/CloudPScan/dist;
try_files $uri $uri/ /index.html;
}
}

uwsgi.ini （uwsgi使用ini文件啟動）

[uwsgi]
http=127.0.0.1:9001
chdir=/var/CloudPScan/
master=True
pidfile=CloudPScan-master.pid
vacuum=True
max-requests=5000
daemonize=CloudPScan.log
env = LANG=en_US.UTF-8
wsgi-file = CloudPScan/wsgi.py

伺服器安裝：

yum install epel-releaseyum
install python-pip python-devel nginx gcc
pip install --upgrade pip
pip install uwsgi
systemctl start uwsgi
cd /etc/nginx/sites-enabled
vim CloudPScan.conf
sudo nginx -t
systemctl start nginxsystemctl enable nginxyum
install postgresql-serverpostgresql-devel postgresql-contrib
postgresql-setup initdbsystemctl start postgresql
pip install -U django==1.10.0
pip install djangorestframework==3.3.2
pip install requests
pip install python-libnmap
yum install nmap
systemctl stop firewalld.service

0x06、總結

整個coding的過程比較匆忙，代碼中也有很多地方不完善，還請各位大牛口下留情。本文從詳細設計、交互設計、前端代碼實現、後端代碼實現、部署等環節，完整的描述了一個產品的產生過程。最後一點想說，產品經理和程序員需要相互體諒，都不容易。

*本文原創作者：bt0sea，本文屬FreeBuf原創獎勵計劃，未經許可禁止轉載

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