ScanCannon安装与配置指南

ScanCannon安装与配置指南

ScanCannon Combines the speed of masscan with the reliability and detailed enumeration of nmap ScanCannon 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/ScanCannon

1. 项目基础介绍

ScanCannon 是一个高效的Bash脚本,用于对大型互联网网络范围进行枚举。该工具利用 masscan 快速识别开放端口,然后使用 nmap 对这些端口上的系统/服务进行详细扫描。ScanCannon 生成的数据可以方便地导入其他工具中进行分析。

**主要编程语言:**Shell

2. 关键技术和框架

  • masscan: 一个用于网络扫描的高性能工具,能够快速发现网络中的开放端口。
  • nmap: 一个网络映射工具,用来探测目标主机的开放端口以及运行的服务。

3. 安装和配置

准备工作

在开始安装之前,请确保您的系统已经安装了以下依赖:

  • Bash环境
  • masscan (版本 1.0.3 或更高)
  • nmap (版本 7.0.1 或更高)

安装步骤

  1. 克隆项目仓库

    打开终端,使用以下命令克隆项目仓库到本地:

    git clone https://github.com/johnnyxmas/ScanCannon.git
    cd ScanCannon
    
  2. 配置ScanCannon

    在项目根目录下,找到 scancannon.conf 文件。根据您的需求,可以调整 masscan 的参数。注意: 不要修改脚本中已经存在的参数设置。

  3. 运行ScanCannon

    使用以下命令运行 ScanCannon 脚本:

    ./scancannon.sh [CIDR范围 | 目标文件] -u
    

    其中 [CIDR范围 | 目标文件] 是你要扫描的CIDR范围或包含CIDR网络的文件路径。-u 参数是可选的,如果需要执行UDP扫描,可以加上该参数。

    注意: 在大规模网络扫描时,请从较低的 masscan max-rate 值开始,例如 5,000-10,000 kpps,并逐渐增加以测试网络承受能力。

以上就是ScanCannon的详细安装和配置指南。请确保遵循所有步骤,并参考项目自带的 README.md 文件以获取更多关于使用的信息。

ScanCannon Combines the speed of masscan with the reliability and detailed enumeration of nmap ScanCannon 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/ScanCannon

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

蔡怀权

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值