网络空间测绘是一种技术过程，用于探测、分析和可视化互联网及其他网络环境中的各种资源和连接。这个概念在2016年开始广泛使用，它涉及到收集有关网络节点（如服务器、路由器、个人电脑和其他设备）的信息，并建立这些节点之间的关系，从而创建一个网络空间的地图。这种地图可以帮助理解和管理网络环境，以及识别潜在的安全威胁。
网络空间测绘通常包括以下几个层面：
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探测层：这是网络空间测绘的基础，通过主动或被动的方式扫描网络，收集IP地址、开放端口、服务类型、操作系统版本等信息。
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映射层：将探测到的数据进行整理和关联，确定网络元素之间的关系，比如哪些IP地址属于同一组织，哪些服务运行在同一台机器上。
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绘制层：将映射后的数据可视化，形成网络空间的地图，以便人们可以直观地看到网络的结构和状态。
网络空间测绘的作用包括：
- 资产管理：帮助组织了解自己的网络资产，包括内部和外部可见的设备和服务。
- 安全监测：识别潜在的攻击面和安全漏洞，提高网络安全防护能力。
- 合规性检查：确保网络资源符合相关的法规和标准。
- 业务洞察：分析网络流量和设备使用情况，优化网络性能和资源分配。
- 威胁情报：跟踪和分析网络中的异常活动，预测和响应可能的网络攻击。
网络空间测绘系统，如FOFA，提供了强大的搜索和分析功能，使得研究人员和企业能够快速定位特定的网络资产，评估安全风险，进行漏洞管理等。随着网络空间的不断扩展和复杂化，网络空间测绘变得越来越重要，以应对日益增长的网络威胁和挑战。
以下是一些知名的网络空间测绘系统：
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FOFA
- FOFA是华顺信安推出的一款网络空间搜索引擎，主要用于网络空间测绘和安全态势感知，帮助企业或研究者快速定位和管理网络资产。
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360 Quake
- 由360政企安全集团开发，这款网络空间测绘系统用于探测和管理企业内外部的网络资产，识别潜在的安全风险。
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Shodan
- Shodan是最早且最知名的网络空间搜索引擎之一，被广泛用于寻找特定类型的网络设备和服务，包括摄像头、打印机和工业控制系统。
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ZoomEye
- 另一款知名的网络空间搜索引擎，提供有关网络设备、服务和应用程序的详细信息，帮助用户发现潜在的网络安全隐患。
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Censys
- Censys是一个网络空间测绘工具，它对互联网上的数百万台设备进行定期扫描，以创建全面的网络设备目录。
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FOEYE
- 专为企业CIO设计，用于实时登记企业网络中的设备清单，提升硬件利用率并降低设备空置率，同时标记风险资产。
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UniCSM
- 由联软科技开发，专注于企业IT资产的管理，帮助摸清企业网络资产的家底，管控安全风险。
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LY-CAM（凌云网络空间资产测绘系统）
- 结合渗透取证技术，用于企业网络资产的测绘，获得权威认证，提升了其在网络空间测绘领域的信誉。
这些系统通常利用各种技术，如端口扫描、服务识别、证书抓取和漏洞检测，来构建网络空间的“地图”。它们可以帮助组织了解自己的网络边界，识别未授权的设备和服务，以及评估整体的安全态势。不同的系统可能侧重于不同的功能，如资产管理、漏洞评估或特定类型设备的探测。
网络空间测绘不仅限于技术层面，它也具有战略和政策意义。以下是网络空间测绘的更深层次的考虑和应用：
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国家安全：政府和军事机构使用网络空间测绘来监视和防御网络空间的威胁，确保关键基础设施的安全，以及实施网络防御和进攻策略。
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法律执行：执法机构可以利用网络空间测绘技术追踪非法活动的来源，比如网络犯罪、恐怖主义活动和知识产权侵犯。
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商业竞争：企业可以利用网络空间测绘来研究竞争对手的网络架构和在线存在，这可能为市场定位、产品开发和营销策略提供信息。
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学术研究：学者们使用网络空间测绘作为研究工具，以更好地理解网络的动态特性、网络拓扑、信息传播模式以及网络安全趋势。
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政策制定：政策制定者依靠网络空间测绘的数据来制定合理的网络治理政策，包括隐私保护、数据安全和国际网络空间行为准则。
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应急响应：在网络安全事件发生时，网络空间测绘可以快速定位受影响的网络区域，加速响应时间和恢复过程。
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教育与培训：网络空间测绘技术被纳入网络安全教育课程，帮助学生和专业人员了解网络空间的真实面貌，培养未来的网络安全专家。
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网络优化：网络工程师和管理员使用网络空间测绘来监控网络健康，识别瓶颈和故障点，优化网络性能和效率。
网络空间测绘的实践需要平衡隐私和安全之间的关系，确保数据的收集和使用遵守适用的法律法规，同时尊重用户的隐私权利。随着技术的进步，网络空间测绘的工具和方法也将不断发展，为网络空间的研究和管理提供更加精细和全面的视角。
计划开发一款网络空间测绘系统，进行简单的分析及设计
一、需求分析与定义
1. 目标定义
- 确定系统的主要目标，识别网络资产、评估网络风险、监控网络变化等。
2. 功能需求
- 探测与扫描：自动探测网络中的主机、服务、应用、漏洞等。
- 数据采集：从网络设备、日志、DNS记录等来源收集数据。
- 数据分析：对收集的数据进行分析，生成有价值的信息。
- 报告生成：提供可视化的报告，包括统计信息、趋势分析、风险评估等。
3. 非功能性需求
- 性能：处理大量数据的能力，快速响应时间。
- 安全性：保护数据免受未授权访问，遵循隐私法规。
- 可靠性：高可用性，最小化系统停机时间。
- 可扩展性：随着网络规模的增加，系统能够平滑扩展。
二、架构设计
1. 分层架构
- 数据层：负责数据的存储和管理。
- 业务逻辑层：处理核心业务逻辑，如数据处理、分析算法等。
- 接口层：提供用户交互界面和外部系统接口。
2. 微服务架构
- 将系统拆分为多个微服务，每个微服务专注于单一功能，如扫描服务、数据清洗服务、报告服务等。
3. 云原生设计
- 利用容器化、Kubernetes编排、无服务器架构等技术，提升系统的灵活性和弹性。
三、技术选型
1. 数据库
- 使用NoSQL数据库（如Cassandra）存储大量非结构化数据，使用关系型数据库（如MySQL）存储结构化数据。
2. 数据处理
- Apache Spark或Flink用于大数据处理和实时流处理。
- ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）用于日志分析和可视化。
3. 前后端开发
- 后端使用Node.js或Python，前端使用React或Angular。
4. 安全性
- 实施身份验证和授权机制，如OAuth2。
- 使用HTTPS加密通信，确保数据传输安全。
四、模块设计
1. 扫描模块
- 包含主机扫描、端口扫描、服务识别等功能。
2. 数据处理模块
- 负责数据清洗、格式化和预处理。
3. 分析模块
- 应用机器学习算法，进行异常检测和模式识别。
4. 报告模块
- 生成报告，并提供图表和仪表板。
五、系统集成与测试
- 设计单元测试、集成测试和系统测试计划。
- 实施持续集成和持续部署（CI/CD），确保代码质量。
六、运维与监控
- 使用Prometheus和Grafana进行系统监控和性能指标可视化。
- 设立故障恢复机制，确保系统高可用性。
七、培训与文档
- 准备用户手册和管理员指南。
- 提供培训课程，确保团队熟练掌握系统操作
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