Nmap API

python3.10、Debian、python-Nmap、flaskフレームワークを使用して、高速なオンラインスキャンが可能で、デプロイが容易なNmap APIを作成します。

これは大学のPCLプロジェクトの実装であり、現在も開発中で常に更新されています。

APIリファレンス

全項目の取得

  GET /api/p1/{auth_key}/{target}
  GET /api/p2/{auth_key}/{target}
  GET /api/p3/{auth_key}/{target}
  GET /api/p4/{auth_key}/{target}
  GET /api/p5/{auth_key}/{target}

パラメータ	型	説明
auth_key	string	必須。API認証キー（付与されたもの）
target	string	必須。ターゲットのホスト名またはIP

項目の取得

  GET /api/p1/
  GET /api/p2/
  GET /api/p3/
  GET /api/p4/
  GET /api/p5/
  GET /api/p6/
  GET /api/p7/
  GET /api/p8/
  GET /api/p9/
  GET /api/p10/
  GET /api/p11/
  GET /api/p12/
  GET /api/p13/

パラメータ	戻りデータ	説明	Nmapコマンド
p1	json	効果的なスキャン	-Pn -sV -T4 -O -F
p2	json	シンプルスキャン	-Pn -T4 -A -v
p3	json	低電力スキャン	-Pn -sS -sU -T4 -A -v
p4	json	部分的な集中スキャン	-Pn -p- -T4 -A -v
p5	json	完全な集中スキャン	-Pn -sS -sU -T4 -A -PE -PP -PY -g 53 --script=vuln
p6	json	包括的なサービスバージョン検出	-Pn -sV -p- -A
p7	json	OS検出を含むアグレッシブスキャン	-Pn -sS -sV -O -T4 -A
p8	json	一般的な脆弱性のスクリプトスキャン	-Pn -sC
p9	json	全TCPポートの集中スキャン	-Pn -p 1-65535 -T4 -A -v
p10	json	UDPスキャン	-Pn -sU -T4
p11	json	主要ポートのサービス・バージョン検出	-Pn -sV --top-ports 100
p12	json	NSEスクリプトによる脆弱性のアグレッシブスキャン	-Pn -sS -sV -T4 --script=default,discovery,vuln
p13	json	主要ポートの高速スキャン	-Pn -F

認証とユーザー管理

  GET /register/<int:user_id>/<string:password>

パラメータ	型	説明
ID	Int	ユーザーID
Passwd	String	ユーザーパスワード

改善点

GPT機能をチャンキングモジュールとともに追加しました。 この方法論は、Langchain GPT embeddingsの動作方法に基づいています。基本的な動作は次のとおりです。

Data -> Chunks_generator ─┐            ┌─> AI_Loop -> Data_Extraction -> Return_Data
                          ├─> Chunk1  ─┤
                          ├─> Chunk2  ─┤
                          ├─> Chunk3  ─┤
                          └─> Chunk N ─┘

AIコード:

def AI(analize: str) -> dict[str, any]:
    prompt = f"""
        Do a NMAP scan analysis on the provided NMAP scan information
        The NMAP output must return in a JSON format accorging to the provided
        output format. The data must be accurate in regards towards a pentest report.
        The data must follow the following rules:
        1) The NMAP scans must be done from a pentester point of view
        2) The final output must be minimal according to the format given.
        3) The final output must be kept to a minimal.
        4) If a value not found in the scan just mention an empty string.
        5) Analyze everything even the smallest of data.
        6) Completely analyze the data provided and give a confirm answer using the output format.

        The output format:
        {{
            "critical score": [""],
            "os information": [""],
            "open ports": [""],
            "open services": [""],
            "vulnerable service": [""],
            "found cve": [""]
        }}

        NMAP Data to be analyzed: {analize}
    """
    messages = [{"content": prompt, "role": "assistant"}]
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model=model_engine,
        messages=messages,
        max_tokens=2500,
        n=1,
        stop=None,
    )
    response = response['choices'][0]['message']['content']
    ai_output = {
        "markdown": response
    }

    return ai_output

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