Python渗透测试之tcp几种端口扫描的讲解

本文涉及的产品
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,317元额度 多规格
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,952元额度 多规格
简介:

tcp数据包格式: 

TCP是传输层的协议,它的数据包格式如下:

640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=

1、源端口号 
2、目标端口 
3、seq 用于表示这个数据包携带的数据是这个数据流哪个位置的数据,用于数据排序 
4、ack 接受方向发送方确认已经收到的数据 
5、跟ip头部的4位首部长度一样(见本期上半节内容),最少值为5(20字节,即选项处没数据),最大15(60字节,即选项处数据为40字节) 
6、保留位,wirshake抓包没发现此字段,但是发现它与标志字段合并了 
7、6位标标志字段: 
640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=

(源自百度百科) 
8、可以看作tcp的缓冲区,根据mss大小,用于确定一次性发送分组的个数 
9、校验和,与IP校验和字段是一样的(见本期内容上半节讲解) 
10、当标志位设置了URG时,表示这个紧急指针有效,表示紧急指针开始的数据才是正常数据 
11、选项字段 
12、数据 
此处没有总长度字段是因为可通过ip头部总长度减去ip头部得到tcp总长度,而udp有总长度字段是为了32位对齐

TCP建立连接:
表现形式为三次握手,客户机发送SYN标志位的数据包,对方返回SYN,ACK标志位的字段,客户机收到包后返回ACK确认包,在这三次握手后就建立起tcp连接了:

640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=

3次握手实例:

0?wx_lazy=1

端口: 
每一个端口对应一个服务,有时我们可以根据端口知道后面运行着什么服务,例如端口22开放表示开放着ssh服务。

SYN扫描:
SYN扫描又称半开扫描,发送一个‘标志位’为S的TCP数据包到目标服务器的某个端口,如果端口开放,就会返回一个标志位为SYN,ACK的TCP数据包,如果端口关闭就返回标志位为RST的数据包。

640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=

SYN扫描速度比较快,但容易被防火墙过滤,且丢包无法被发现

FIN扫描:
本机发送一个标志位为F的TCP数据包到目标服务器的某个端口,如果端口开放,就不会做出回应,如果端口关闭就返回标志位为RST的TCP数据包。

640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=

FIN扫描速度快,且不易被过滤,难以被发现,但是对windows系统无效,无论端口是否开放,windows都返回RST包。

NULL扫描:
与FIN扫描类似,本机发送一个标志位为空的TCP数据包到目标服务器的某个端口,如果端口开放,就不会做出回应,如果端口关闭就返回标志位为RST的TCP数据包。
NULL扫描速度快,且不易被过滤,难以被发现,但是对windows系统无效

640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=

XMAS扫描: 
XMAS扫描,又称圣诞树扫描,因为它像圣诞树一样挂了很多标志位,本机发送一个标志位为“FIN,URG,PSH”的TCP数据包到目标服务器的某个端口,如果端口开放,就不会做出回应,如果端口关闭就返回标志位为RST的TCP数据包。
640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=

XMAS扫描速度快,且不易被过滤,难以被发现,但是对windows系统无效。

脚本效果展示(以SYN扫描为例):
我ubuntu(192.168.1.113)的TCP对外只开了22端口(ssh服务)

640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=

现在我运行我的脚本(先扫描小范围端口,以便用wireshark抓包进行分析)

640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=

下面我以FIN扫描1-250端口来查看效果(FIN,NULL,XMAS扫描当没有数据包返回时都进行了再次两次重传进行验证)

640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=

脚本代码片段展示:

640?wx_fmt=png&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=


原文发布时间为:2017-03-08
本文作者:exploit
本文来自云栖社区合作伙伴“ Python中文社区”,了解相关信息可以关注“ Python中文社区”微信公众号
相关实践学习
通过Ingress进行灰度发布
本场景您将运行一个简单的应用,部署一个新的应用用于新的发布,并通过Ingress能力实现灰度发布。
容器应用与集群管理
欢迎来到《容器应用与集群管理》课程,本课程是“云原生容器Clouder认证“系列中的第二阶段。课程将向您介绍与容器集群相关的概念和技术,这些概念和技术可以帮助您了解阿里云容器服务ACK/ACK Serverless的使用。同时,本课程也会向您介绍可以采取的工具、方法和可操作步骤,以帮助您了解如何基于容器服务ACK Serverless构建和管理企业级应用。 学习完本课程后,您将能够: 掌握容器集群、容器编排的基本概念 掌握Kubernetes的基础概念及核心思想 掌握阿里云容器服务ACK/ACK Serverless概念及使用方法 基于容器服务ACK Serverless搭建和管理企业级网站应用
相关文章
|
10天前
|
测试技术 数据库 UED
Python 性能测试进阶之路:JMeter 与 Locust 的强强联合,解锁性能极限
【9月更文挑战第9天】在数字化时代,确保软件系统在高并发场景下的稳定性至关重要。Python 为此提供了丰富的性能测试工具,如 JMeter 和 Locust。JMeter 可模拟复杂请求场景,而 Locust 则能更灵活地模拟真实用户行为。结合两者优势,可全面评估系统性能并优化瓶颈。例如,在电商网站促销期间,通过 JMeter 模拟大量登录请求并用 Locust 模拟用户浏览和购物行为,可有效识别并解决性能问题,从而提升系统稳定性和用户体验。这种组合为性能测试开辟了新道路,助力应对复杂挑战。
29 2
|
5天前
|
SQL JavaScript 前端开发
基于Python访问Hive的pytest测试代码实现
根据《用Java、Python来开发Hive应用》一文,建立了使用Python、来开发Hive应用的方法,产生的代码如下
20 6
基于Python访问Hive的pytest测试代码实现
|
8天前
|
安全 JavaScript 前端开发
自动化测试的魔法:如何用Python编写你的第一个测试脚本
【8月更文挑战第41天】在软件的世界里,质量是王道。而自动化测试,就像是维护这个王国的骑士,确保我们的软件产品坚不可摧。本文将引导你进入自动化测试的奇妙世界,教你如何使用Python这把强大的魔法杖,编写出能够守护你代码安全的第一道防护咒语。让我们一起开启这场魔法之旅吧!
|
13天前
|
测试技术 API Python
python在自动化测试中的经典例子
python在自动化测试中的经典例子
24 12
|
9天前
|
测试技术 持续交付 Apache
Python性能测试新风尚:JMeter遇上Locust,性能分析不再难🧐
【9月更文挑战第10天】随着软件应用的不断扩展,性能测试成为确保系统稳定运行的关键环节。本文通过对比Apache JMeter和Locust,探讨了如何在Python环境中利用这两款工具挖掘更多性能测试潜力。JMeter是一款成熟且功能强大的开源工具,支持多种协议,适用于各种应用的测试;而Locust则基于Python,通过简单脚本模拟HTTP请求,更适合Web应用测试。
19 2
|
13天前
|
缓存 测试技术 Apache
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
【9月更文挑战第5天】性能测试是确保应用在高负载下稳定运行的关键。本文介绍Apache JMeter和Locust两款常用性能测试工具,帮助识别并解决性能瓶颈。JMeter适用于测试静态和动态资源,而Locust则通过Python脚本模拟HTTP请求。文章详细讲解了安装、配置及使用方法,并提供了实战案例,帮助你掌握性能测试技巧,提升应用性能。通过分析测试结果、模拟并发、检查资源使用情况及代码优化,确保应用在高并发环境下表现优异。
41 5
|
10天前
|
消息中间件 监控 测试技术
惊呆了!Python性能测试高手都用这些神器:JMeter+Locust,效率翻倍📈
【9月更文挑战第8天】在软件开发中,性能测试对确保应用稳定性和高效运行至关重要。对于Python开发者而言,选择合适的性能测试工具能显著提升测试效率并精准定位性能瓶颈。本文深入探讨了JMeter和Locust这两款工具的独特优势。JMeter作为跨平台的性能测试工具,支持多种协议,具备高度可定制性和扩展性;而Locust则专为Python应用设计,利用协程实现高并发,提供实时监控和分布式测试功能。两者结合使用,可在实际项目中实现1+1>2的效果,帮助开发者构建全面高效的测试方案,保障应用稳定运行。
39 1
|
15天前
|
IDE 测试技术 持续交付
Python自动化测试与单元测试框架:提升代码质量与效率
【9月更文挑战第3天】随着软件行业的迅速发展,代码质量和开发效率变得至关重要。本文探讨了Python在自动化及单元测试中的应用,介绍了Selenium、Appium、pytest等自动化测试框架,以及Python标准库中的unittest单元测试框架。通过详细阐述各框架的特点与使用方法,本文旨在帮助开发者掌握编写高效测试用例的技巧,提升代码质量与开发效率。同时,文章还提出了制定测试计划、持续集成与测试等实践建议,助力项目成功。
39 5
|
13天前
|
测试技术 Apache 数据库
从慢如蜗牛到飞一般的感觉!Python性能测试实战,JMeter&Locust助你加速🏃‍♂️
【9月更文挑战第6天】你的Python应用是否曾因响应缓慢而让用户望而却步?借助JMeter与Locust,这一切将迎刃而解。JMeter作为Apache基金会的明星项目,以其强大的跨平台和多协议支持能力,成为性能测试领域的魔法师;而Locust则以Python的简洁与高效,让性能测试更加灵活。通过实战演练,你可以利用这两款工具轻松识别并解决性能瓶颈,优化数据库查询、网络配置等,最终使应用变得敏捷高效,轻松应对高并发挑战。
11 1
|
18天前
|
测试技术 API 开发者
Python 魔法:打造你的第一个天气查询小工具自动化测试框架的构建与实践
【8月更文挑战第31天】在这篇文章中,我们将一起踏上编程的奇妙旅程。想象一下,只需几行代码,就能让计算机告诉你明天是否要带伞。是的,你没有听错,我们将用Python这把钥匙,解锁天气预报的秘密。不论你是编程新手还是想拓展技能的老手,这篇文章都会为你带来新的视角和灵感。所以,拿起你的键盘,让我们一起创造属于自己的天气小工具吧!