IP 地址与蜜罐技术

基于IP的地址的蜜罐技术是一种主动防御策略,它能够通过在网络上布置的一些看似正常没问题的IP地址来吸引恶意者的注意,将恶意者引导到预先布置好的伪装的目标之中。

IP 地址与蜜罐技术

如何实现蜜罐技术

当恶意攻击者在网络中四处扫描,寻找可入侵的目标时,蜜罐的伪装 IP 地址及其模拟的服务极易进入他们的视野。由于这些蜜罐看起来与普通目标无异,攻击者往往会将其当作真正的猎物,尝试发动攻击,如暴力破解登录密码、利用已知漏洞渗透等。而这一切行为,都如同踏入了早已布置好的陷阱,攻击者的一举一动都被蜜罐背后的监控系统严密记录。

首先,当恶意者寻找可入侵的目标时,蜜罐中伪装的IP和服务器会给恶意行为者一个迷惑的选项,将真正的服务器隐藏起来,恶意行为者会将恶意行为用到伪装的服务器之中,并被器记录,保护真正的服务器。

每当恶意攻击者将目标放在蜜罐服务器之中并开始发动攻击时,蜜罐服务器就会在服务日志中记录并收集攻击者相应信息。通过对其信息的收集,为后续的恶意行为提前做好准备。

IP 地址与蜜罐技术

基于 IP 地址的蜜罐技术有什么优势吗?

  • 提前预警

在实际的网络系统遭受恶意行为之前,吸引攻击者并触发警报。使网络管理员具有充足时间来进行防御设置,加固真正有价值的网络节点,提前进行网络保护。

  • 低成本高回报

相较于大规模部署复杂的防御系统来全方位抵御未知攻击,设置蜜罐的成本相对较低。只需要利用一些闲置的服务器资源或者其他,配置上模拟的 IP 地址和简单的服务,就能收集到相应信息,以备后续使用,为企业避免可能遭受的巨额损失,故蜜罐技术能够做到低成本高回报。

  • 辅助安全策略制定

通过蜜罐收集到的丰富数据,企业可以精准为自身面临的网络安全威胁类型和分布情况。据此,制定出贴合实际的安全策略,比如重点防护哪些端口、针对哪些漏洞进行优先修复,以及对哪些 IP 地址段的访问进行严格管控等,让企业的网络安全防线更加坚固且有针对性。

蜜罐技术的实践(以简单的 Python 蜜罐检测脚本为例)

之后我们来用Python 代码示例来展示检测蜜罐IP地址的链接尝试。假设我们设置了一个蜜罐 IP 地址为 “192.168.1.100”,并且模拟了一个简单的 TCP 服务在 8888 端口监听。

import socket

import time

蜜罐IP地址和监听端口

honeypot_ip = “192.168.1.100”

honeypot_port = 8888

创建TCP套接字并绑定到蜜罐IP和端口

server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

server_socket.bind((honeypot_ip, honeypot_port))

server_socket.listen(5)

print(f"蜜罐在 {honeypot_ip}:{honeypot_port} 启动,等待连接…")

while True:

接受客户端连接

client_socket, client_address = server_socket.accept()

print(f"检测到来自 {client_address} 的连接")

记录连接时间

connection_time = time.strftime(“%Y-%m-%n %H:%M:%S”, time.localtime())

with open(‘honeypot_log.txt’, ‘a’) as f:

   f.write(f"{connection_time} - {client_address} 连接到蜜罐\n")

这里可以根据需要进一步与连接的客户端进行交互,收集更多信息

client_socket.close()

在这个示例中,我们利用 Python 的 socket 模块搭建了一个简易的蜜罐监听服务。一旦有客户端尝试连接到我们设定的蜜罐 IP 地址和端口,代码就会记录下连接的时间、来源 IP 地址等信息到一个日志文件 “honeypot_log.txt” 中。通过这种简单的方式,我们就能初步监测到针对蜜罐的攻击尝试,当然,实际应用中的蜜罐系统要复杂得多,会涉及更多的功能模块,如模拟多种服务响应、深度分析攻击行为等。
IP 地址与蜜罐技术

希望这份关于基于 IP 地址的蜜罐技术的知识分享能满足你的需求,如果你还想进一步深入探讨某个方面,比如优化示例代码、增加更多实际案例等,随时告诉我。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/66660.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【Word_笔记】Word的修订模式内容改为颜色标记

需求如下:请把修改后的部分直接在原文标出来,不要采用修订模式 步骤1:打开需要转换的word后,同时按住alt和F11 进入(Microsoft Visual Basic for Appliations) 步骤2:插入 ---- 模块 步骤3&…

[0405].第05节:搭建Redis主从架构

Redis学习大纲 一、3主3从的集群配置: 1.1.集群规划 1.分片集群需要的节点数量较多,这里我们搭建一个最小的分片集群,包含3个master节点,每个master包含一个slave节点,结构如下: 2.每组是一主一从&#x…

科研绘图系列:R语言绘制分组箱线图(boxplot)

禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者! 文章目录 介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理画图输出系统信息介绍 科研绘图系列:R语言绘制分组箱线图(boxplot) 加载R包 library(ggpubr) library(ggplot2) library(tidyverse) # dev…

Hadoop - MapReduce编程

文章目录 前言一、创建mapreduce-demo项目1. 在idea上创建maven项目2. 导入hadoop相关依赖 二、MapReduce编程1. 相关介绍1.1 驱动类(Driver Class)1.1.1 驱动类的定义1.1.2 驱动类的功能1.1.3 驱动类的作用 1.2 Mapper1.2.1 Mapper 的定义1.2.2 Mapper …

原码的乘法运算>>>只有0,1

MQ : 乘数 X : 被乘数 ACC : 乘积高位 [当前位是1,加上被乘数; 当前位是 0,加上0] 例如: MQ的最低位是1,所以要加上被乘数(01101) >>>> 得出 01101 >>>>> ACC MQ 需要整体逻辑右移 (原本01101 01011 >>> 001101 0101) 现在的次低位是…

mapbox基础,style样式汇总,持续更新

👨‍⚕️ 主页: gis分享者 👨‍⚕️ 感谢各位大佬 点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅! 👨‍⚕️ 收录于专栏:mapbox 从入门到精通 文章目录 一、🍀前言二、🍀根属性2.1 so…

人工智能知识分享第九天-机器学习_集成学习

集成学习 概念 集成学习是机器学习中的一种思想,它通过多个模型的组合形成一个精度更高的模型,参与组合的模型称为弱学习器(基学习器)。训练时,使用训练集依次训练出这些弱学习器,对未知的样本进行预测时…

页面滚动下拉时,元素变为fixed浮动,上拉到顶部时恢复原状,js代码以视频示例

页面滚动下拉时,元素变为fixed浮动js代码 以视频示例 <style>video{width:100%;height:auto}.div2,#float1{position:fixed;_position:absolute;top:45px;right:0; z-index:250;}button{float:right;display:block;margin:5px} </style><section id"abou…

排序算法——堆排序

什么是堆 堆就是一种特殊的二叉树&#xff0c;他有以下特点&#xff1a; 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值&#xff1b; 堆总是一棵完全二叉树。 堆又可以分为大根堆和小根堆 大根堆&#xff1a;根节点最大&#xff0c;每个节点都小于或等于父节点 小跟堆&am…

K-means算法在无监督学习中的应用

K-means算法在无监督学习中的应用 K-means算法是一种典型的无监督学习算法&#xff0c;广泛用于聚类分析。在无监督学习中&#xff0c;模型并不依赖于标签数据&#xff0c;而是根据输入数据的特征进行分组。K-means的目标是将数据集分成K个簇&#xff0c;使得同一簇内的数据点…

Linux 35.6 + JetPack v5.1.4之 pytorch升级

Linux 35.6 JetPack v5.1.4之 pytorch升级 1. 源由2. 升级步骤1&#xff1a;获取二进制版本步骤2&#xff1a;安装二进制版本步骤3&#xff1a;获取torchvision步骤4&#xff1a;安装torchvision步骤5&#xff1a;检查安装版本 3. 使用4. 补充4.1 torchvision版本问题4.2 支持…

Spring——自动装配

假设一个场景&#xff1a; 一个人&#xff08;Person&#xff09;有一条狗&#xff08;Dog&#xff09;和一只猫(Cat)&#xff0c;狗和猫都会叫&#xff0c;狗叫是“汪汪”&#xff0c;猫叫是“喵喵”&#xff0c;同时人还有一个自己的名字。 将上述场景 抽象出三个实体类&…

TCP与DNS的报文分析

场景拓扑&#xff1a; 核心路由配置&#xff1a; 上&#xff08;DNS&#xff09;&#xff1a;10.1.1.1/24 下(WEB)&#xff1a;20.1.1.1/24 左&#xff08;client&#xff09;&#xff1a;192.168.0.1/24 右(PC3)&#xff1a;192.168.1.1/24Clint2配置&a…

PWR-STM32电源控制

一、原理 睡眠模式不响应其他操作&#xff0c;比如烧写程序&#xff0c;烧写时按住复位键松手即可下载&#xff0c;在禁用JTAG也可如此烧写程序。 对于低功耗模式可以通过RTC唤醒、外部中断唤醒、中断唤醒。 1、电源框图&#xff1a; VDDA主要负责模拟部分的供电、Vref和Vref-…

WebSocket 测试入门篇

Websocket 是一种用于 H5 浏览器的实时通讯协议&#xff0c;可以做到数据的实时推送&#xff0c;可适用于广泛的工作环境&#xff0c;例如客服系统、物联网数据传输系统&#xff0c; 基础介绍 我们平常接触最多的是 http 协议的接口&#xff0c;http 协议是请求与响应的模式&…

基于机器学习的故障诊断(入门向)

一、原始信号的特征提取 1.EMD经验模态分解的作用 信号分析&#xff1a;EMD可以将信号分解为多个IMFs&#xff0c;每个IMF代表信号中的一个特定频率和幅度调制的成分。这使得EMD能够提供对信号的时频特征进行分析的能力&#xff08;特征提取用到的&#xff09;。信号去噪&…

【算法刷题】leetcode hot 100 双指针

文章目录 283. 移动零11. 盛最多水的容器15. 三数之和42. 接雨水 283. 移动零 https://leetcode.cn/problems/move-zeroes/description/?envTypestudy-plan-v2&envIdtop-100-liked 解法一&#xff1a; 找到第一个等于0的下标&#xff0c;然后继续向右找到第一个不等于0的…

【蓝桥杯选拔赛真题60】C++寻宝石 第十四届蓝桥杯青少年创意编程大赛 算法思维 C++编程选拔赛真题解

目录 C++寻宝石 一、题目要求 1、编程实现 2、输入输出 二、算法分析 三、程序编写 五、运行结果 六、考点分析 七、推荐资料 C++寻宝石 第十四届蓝桥杯青少年创意编程大赛C++选拔赛真题 一、题目要求 1、编程实现 有N(1<N<100)个盒子排成一排,每个盒子都放…

Nginx入门笔记

Nginx入门笔记 一、Nginx基本概念二、代理1、正向代理2、反向代理 三、准备工作1、CentOS 7安装nginx&#xff08;1&#xff09;. 安装必要的依赖&#xff08;2&#xff09;下载nginx&#xff08;3&#xff09;编译安装&#xff08;4&#xff09;编译并安装 Nginx(5)启动nginx …

重塑视频创作的格局!ComfyUI-Mochi本地部署教程

一、介绍 mochi是近期Genmo公司开源的先进视频生成模型&#xff0c;具有高保真运动和强大的提示遵循性。此模型的发布极大的缩小了闭源和开源视频生成系统之间的差距。 目前&#xff0c;视频生成模型与现实之间存在巨大差距。其中最影响视频生成的两个关键功能也就是运动质量和…