想要获取工具的小伙伴可以直接拉至文章末尾
我们来提取并讨论上述工具描述中涉及的网络安全关键技术点：
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数据加密和身份认证是网络安全的基础保障。比如在红蓝对抗中，通过对敏感端口通信数据加密（如AES对称加密或RSA非对称加密）2，能有效防止攻击者嗅探到关键业务流量。而在远程办公场景，双因素认证（如短信验证码+密码）或生物识别技术（如指纹）可以避免非法用户冒用身份接入内网。这类技术就像给数据上了双重锁，既防窃听，又防冒名顶替。
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在护网行动中，面对海量扫描和试探攻击，仅靠防火墙的静态规则不够。IDS/IPS系统通过分析流量模式（如异常高频端口探测）或结合威胁情报库（如已知恶意IP黑名单），能快速识别并阻断攻击。例如某次重保期间，我们通过IPS拦截了伪装成正常HTTP请求的SQL注入行为，避免了数据库泄露。这类技术相当于在攻击链早期掐断威胁，而非被动等待漏洞被利用。
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传统网络常假设内网可信，但APT攻击往往通过钓鱼邮件渗透内部终端。零信任通过持续验证（如设备指纹+用户行为分析）、最小权限控制（如仅开放必要端口访问权限），即使攻击者进入内网也难以横向移动。例如某金融企业采用微隔离技术，将核心交易系统的22号端口访问权限限制到特定运维终端，极大降低了SSH爆破风险。
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在安全演练中，我们常发现老旧测试服务器遗留的未关闭端口（如Redis 6379）成为突破口。通过自动化测绘工具，定期扫描全网资产，识别影子设备（如离职员工未注销的VPN账号）和脆弱端口（如未升级的SMB服务），能提前收缩攻击面6。比如某次排查中发现一台误开3389端口的开发机，及时关闭后避免了RDP弱口令爆破风险。
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面对新型勒索软件和0day漏洞，传统规则库往往滞后。利用机器学习分析日志（如异常登录时间、非常用端口流量激增），结合威胁情报图谱，可发现隐蔽攻击线索。例如某次通过AI模型识别出内网某主机在凌晨3点频繁连接境外IP的53端口，溯源发现是DNS隧道外传数据。这类技术将安全分析从“救火式”响应转向主动狩猎。
下载链接
https://github.com/jor6PS/DrawNmap
原文始发于微信公众号（白帽学子）：DrawNmap转化xml结果为网络图
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