Kimi: Движок обнаружения поверхности атаки

Разработано с 💜 @alechilczenko

Контекст проекта: Этот проект служит портфолио, демонстрирующим концепции атакующей безопасности, конкурентности и распределённой архитектуры.

1. Знакомство с Kimi: История создания

Что такое Kimi?

В первые дни моего погружения в мир атакующей безопасности меня всегда восхищало, как крупные поисковые системы, такие как Shodan, индексируют информацию с миллионов устройств. Эта идея не выходила у меня из головы; мне нужно было понять инженерные принципы, лежащие в её основе, смоделировав это самостоятельно.

Kimi — результат этого любопытства. Это непрерывный сканер разведки, предназначенный для приоритетного анализа внешней поверхности атаки. Он выполняет крупномасштабное сканирование по портам для сбора информации с сервисов, подключённых к Интернету.

Моей целью было создать эффективную архитектуру: реализация потоков и очередей была разработана для максимальной производительности за цикл сканирования, значительно сокращая время выполнения для огромных IP-диапазонов.

---

2. Ключевые аспекты

Kimi служит доказательством концепции в критически важных областях:

• Конкурентность: Использование потоков и очередей в Python для координации до ≈500 одновременных операций сетевого ввода-вывода.

• Развязанная архитектура: Проектирование распределённой системы (Engine → API → DB), разделяющей выполнение сканирования и сохранение данных.

• Сетевое взаимодействие: Низкоуровневое программирование сокетов для квитирования TCP/UDP и точного управления таймаутами.

• NoSQL базы данных: Реализация MongoDB для хранения результатов сканирования, которые по своей природе изменчивы и неструктурированы.

---

3. Кривая обучения

Пересматривая Kimi сегодня, я могу применить современный инженерный и этический взгляд к своей первоначальной работе:

• Техническая эволюция: Самой большой проблемой было освоение threading в Python. Сегодня я понимаю, что наиболее масштабируемым решением была бы миграция Engine на асинхронное программирование (asyncio) для избежания накладных расходов GIL и дальнейшего масштабирования конкурентности.

• Этическая зрелость: Самым важным уроком стала профессиональная ответственность. Проект эволюционировал от эксперимента, движимого любопытством, до демонстрационного инструмента. Kimi строго ограничен этическим тестированием в контролируемых сетях, подчёркивая мою приверженность законным и ответственным практикам безопасности.

4. Архитектура и рабочий процесс

Система разделена на Engine (Scanner) и API (Persistence).

Архитектура данных

MongoDB выступает в качестве основного хранилища для приёма данных. Архитектура спроектирована для совместимости с интеграцией Elasticsearch / Kibana (ELK), что обеспечивает возможности полнотекстового поиска и аналитической визуализации собранных данных.

Примеры конкурентности (CLI)

5. Контакты и юридическая информация

• Развёртывание: Проект полностью контейнеризован с помощью Docker.

• Лицензия: Apache 2.0.

• Контакты: [email protected]

• Правовое предупреждение: Kimi представлен исключительно в образовательных целях и для технической демонстрации. Использование вне контролируемых сред является исключительной ответственностью пользователя.