我有一个称职的测绘数据分析助理
2023-9-27 16:36:0 Author: paper.seebug.org(查看原文) 阅读量:6 收藏

作者：知道创宇404实验室
English version: https://paper.seebug.org/3028/

一．摘要

2023年5月份，ZoomEye团队 [1] 发布了ZoomEyeGPT [2] ，它是一款基于 GPT 的 Chrome 浏览器扩展程序，旨在为 ZoomEye 的用户带来 AI 辅助搜索的体验。

ZoomEyeGPT是GPT在ZoomEye搜索输入侧的应用。而本文会将GPT应用于ZoomEye结果输出侧，使用ChatGPT [3] 去辅助用户解读ZoomEye数据结果，提高用户在实际业务场景下分析数据和理解数据的效率。

ChatGPT的普通知识容量是远远超过人类的，但在专业知识的储备和运用方面是不及专业人员的。让ChatGPT去判断ZoomEye平台搜索结果中某个IP地址是否具备漏洞，目前它是做不到的；但让ChatGPT针对结果数据进行一些常规的分析和识别，它是可以做到的，且效率比人类更高。

首先，我们利用ChatGPT的优势，在三个实际场景中，使用ChatGPT去辅助用户解读ZoomEye数据结果：

  • 辅助用户去分析测绘数据、识别软硬件厂商、扩充指纹规则库，可以有效提升分析效率。ChatGPT是一个称职的指纹规则标注助理！

  • 辅助用户去分析SSL证书数据，判断IP所属组织机构及行业类型，结果是比较准确的。

然后，我们在实际业务场景案例中，将这些方法进行应用实践。首先在ZoomEye平台获取并下载目标网段的资产测绘数据；然后利用ChatGPT的API接口，将测绘数据输入给ChatGPT，请ChatGPT去分析解读数据；通过ChatGPT的分析结果，我们知晓目标网段中存在一个IP地址使用了"Metabase "组件，其可能受"Metabase 远程代码执行（CVE-2023-38646）"漏洞影响，该IP地址所属机构是"上海**健康科技有限公司"。

本文所讲述ChatGPT在测绘数据分析方面的应用，算是抛砖引玉。用户在使用ZoomEye平台的过程中，实际业务场景会更加复杂更加多变，若能在业务场景中找到可以与ChatGPT优势结合的点，将ChatGPT的能力为我所用，相信会起到事半功倍的效果。

二．概述

日常工作中有这样一个业务场景：某网络安全应急响应部门，获取一批漏洞情报信息《创宇安全智脑 | Metabase 远程代码执行（CVE-2023-38646）等137个漏洞情报》 [4] 之后，想摸底管辖IP网段范围内，是否有IP可能受到漏洞影响，可能受漏洞影响的IP地址属于哪些组织机构。

正常的工作流程是：首先，获取漏洞影响组件名称，研究组件对应banner数据特征（又称之为指纹规则）；然后，根据组件指纹规则，获取IP网段范围内使用该组件的IP地址，即可能受到漏洞影响的IP地址；最后，判断这些IP地址属于哪些组织机构。若漏洞情报中漏洞数量较多，获取这些漏洞影响组件的指纹规则，需要人为进行规则识别，比较耗时；在判断IP地址属于哪些组织机构的时候，需要人为进行判断，也是件耗时的工作。

因此，我们试想将GPT应用于ZoomEye结果输出侧，使用ChatGPT 去辅助用户解读ZoomEye数据结果，从而提高工作效率。本文中，我们将结合该业务场景案例，尝试将ChatGPT应用到实践中。

三、 识别软硬件指纹规则

熟悉网络空间测绘领域的同学应该清楚：通过测绘获取某个IP地址某个端口的banner数据之后，在数据的header头部、body正文、ssl证书等字段中，若存在某些特定的字符串特征，我们便可以识别出该IP地址使用了某类设备或某款软件。这里的字符串特征，叫做指纹规则（不同网络空间搜索引擎平台的叫法可能不一样）。

网络空间搜索引擎平台预置了这些指纹规则之后，用户就可以根据软硬件厂商名称来直接搜索某款软硬件，而无需去记忆那些识别软硬件的具体指纹规则。例如，在ZoomEye平台上，用户可以直接输入 "app:wordpress "搜索使用WordPress软件的IP地址，而无需知道WordPress软件的具体指纹规则。

为了提升用户搜索体验，每家网络空间搜索引擎平台，都花费了巨大的人力财力去完善自家的指纹规则库，但没有哪家平台的指纹规则库可以100% 覆盖全世界软硬件厂商。

有这样一个场景：用户业务需求是测绘某特定区域的网络空间，在平台上获取该区域测绘数据之后，对于那些没有识别出软硬件的结果数据，期望通过人工分析去尽可能的识别出软硬件厂商；还有一个场景：网络空间搜索引擎平台自家的数据分析师，面对自家测绘结果中没有识别出软硬件的数据，尽可能扩充指纹规则库，以识别出更多的软硬件。

这两种场景下，是否可以使用ChatGPT去辅助用户解读ZoomEye数据，从而提升分析数据的效率呢？本章节中，我们使用一些样例去进行尝试。

3.1 识别ASUS

首先，我们使用一段比较简单的banner数据，配合事先准备好的问题话术，引导ChatGPT去分析数据并输出我们想要的结果。从下面的截图中，可以看出ChatGPT给出的答案是满足要求的，识别出硬件厂商是"华硕（ASUS）"，型号是"RT-ACRH13"，甚至给出了额外信息：该设备的类型是"路由器"。

图3-1 识别ASUS

3.2 识别Fortinet

接下来，我们使用稍复杂的banner数据。从下面的截图中，可以看出ChatGPT识别出硬件设备是"FortiGate"，厂商是"Fortinet"，同样也给出了一个额外信息：这是一个"网络安全设备"。

图3-2 识别Fortinet

3.3 识别SonicWall

接下来，我们使用更加复杂些的banner数据。从下面截图中，可以看出ChatGPT识别出厂商是"SonicWall"。出乎意料的是：ChatGPT还告诉我们，它是通过header头部和title标题中的特征字符串进行识别的。这相当于它不仅给出了识别结果，还提供了具体的识别规则：告诉我们特征字符串是什么，特征字符串应该出现在banner的什么字段。

图3-3 识别SonicWall

3.4 识别WatchGuard

之前几个示例中，banner数据已经体现出了厂商名称。接下来，我们测试难度更大的banner数据，其数据中没有直接体现出厂商名称。从下面截图中，可以看出ChatGPT依然成功识别了这条banner数据，它根据header标题内容识别出厂商是"WatchGuard"。

图3-4 识别WatchGuard

3.5 识别Cisco

接下来，我们继续使用一条比较复杂的banner数据。从下面的截图中，可以看出ChatGPT成功识别出结果是"Cisco ASA"设备，并且提供了header头部和html正文中的特征字符串，可以很好的帮助我们去添加该设备的指纹规则。

图3-5 识别Cisco

3.6 识别WordPress

接下来，我们尝试一条软件相关的banner数据。从下面截图中，可以看出ChatGPT成功识别出结果是"WordPress内容管理系统（CMS）"软件，同时提供了用于识别的特征字符串。

图3-6 识别WordPress

3.7 识别Cobalt Strike

最后，我们尝试一条比较特殊的banner数据，数据中IP地址提供一个Cobalt Strike服务。ChatGPT依然成功识别，并且针对配置内容进行分析，输出重要配置信息。

图3-7 识别Cobalt Strike

3.8 小结

通过本章节的尝试，可以看出：ChatGPT不仅具备通过banner数据识别软硬件厂商的能力，还可以识别硬件和软件的类型。更让人出乎意料的是：ChatGPT可以提供识别依据，根据banner数据中某个字段值的某个特征字符串进行判断得到结果，这就相当于提供了具体的指纹识别规则。

因此，我们认为使用ChatGPT辅助用户去分析测绘数据、识别软硬件厂商、扩充指纹规则库，可以有效提升分析效率。ChatGPT是一个称职的指纹规则标注助理！

四．解读SSL证书数据

4.1 存在的困恼

在ZoomEye平台上查看搜索结果，部分字段数据可以被普通工程师直接理解，例如下图中标识出的IP、端口、协议、国家、城市、测绘时间，一名普通IT工程师可以很直接的接收这些字段数据中包含的信息。

图4-1 搜索结果页面1

但是，有些字段数据的信息，普通工程师无法直接接收和转换，例如：下图中标识的证书字段。证书字段中数据内容很多，用户需求不一样的情况下，其关注内容就不一样；通过证书字段中的数据，用户未必能够直接得到自己需求的结果，而是需要将证书数据进行二次转换后得到自己需求的结果。

图4-2 搜索结果页面2

以上方截图为示例，用户需求是想知道这个IP地址所使用证书的持有者组织名称。那么，用户不关心证书字段的全部数据，而是只需要查看证书字段中的Subject数据；用户查看到Subject数据为"CN=sylwzn.com"，无法直接知道证书的持有者组织名称，而是需要通过访问"sylwzn.com"查看网页，分析该域名对应的持有者，才可以知道该证书的持有者组织名称。

4.2 ChatGPT辅助解读

我们针对上一节中的困恼，使用ChatGPT去辅助用户解读ZoomEye数据，进而获取IP地址所使用证书的持有者组织名称，提高用户的数据解读效率。

首先，我们将ZoomEye搜索结果导出，"数据格式"选择"json格式"，“字段配置”仅选择两个字段："ip"和"ssl"。

图4-3 下载结果页面

然后，在ChatGPT中输入我们调教N次后确定的问题，用来引导ChatGPT按照我们的需求去接收数据、提取数据、分析数据、输出数据。

图4-4 ChatGPT分析SSL数据示意图1

在ChatGPT表示理解要求之后，输入2条json数据提供给它，2条json数据如下所示：

{
  "ip": "173.194.51.233", 
  "ssl": "\n\n\nSSL Certificate\n ...Subject:*CN=\.c.docs.google.com\n..."
}

{
  "ip": "41.63.166.101", 

  "ssl": "\n\n\nSSL Certificate\n ...Subject: CN=FortiGate,O=Fortinet Ltd.\n..."
}

图4-5 ChatGPT分析SSL数据示意图2

如上图所示，ChatGPT给出的答案基本满足要求。ChatGPT从输入的SSL证书数据中提取了Subject字段信息，进而提取其中的O字段和CN字段信息，根据O字段和CN字段信息识别出证书持有者组织名称。不仅如此，ChatGPT还回答出组织机构的行业类型和中文名称，而机构的行业类型和中文名称这2个信息，可以被普通技术工程师直接接收；在处理大量ZoomEye结果数据的场景下，可以有效提高用户理解数据和分析数据的效率。

此外，注意看第一条json数据中，Subject字段信息中没有包含O字段，只包含了CN字段。因此，ChatGPT根据CN字段的值去进行推断，得到了证书组织机构的名称，是比较智能的。

接下来，我们再输入2条json数据，如下所示：

{
  "ip": "104.90.119.209",
  "ssl": "\n\n\nSSL Certificate\n ... Subject: C=US,CN=store.nba.com,L=New York,O=NBA Media Ventures, LLC,ST=New York\n ..."
}
{
  "ip": "144.53.243.70",
  "ssl": "\n\n\nSSL Certificate\n ... Subject: C=AU,CN=\*.abs.gov.au,L=Belconnen,O=Australian Bureau of Statistics,ST=Australian Capital Territory\n ..."
}

图4-6 ChatGPT分析SSL数据示意图3

如上图所示，ChatGPT给出的答案比较完美。特别是对于组织机构行业的判断，是比较准确的，在实际应用中可以极大程度的辅助用户去解读数据。

五．应用实践案例

本章节，我们在一个实际业务场景中，将上述章节中的方法进行应用实践，使用ChatGPT去辅助用户分析解读ZoomEye数据结果。

5.1 应用场景

某网络安全监管部门，获取一批漏洞情报信息《创宇安全智脑 | Metabase 远程代码执行（CVE-2023-38646）等137个漏洞情报》 [3] 之后，想摸底管辖IP网段范围内，是否有IP可能受到漏洞影响，可能受漏洞影响的IP地址属于哪个组织机构。

5.2 应用示例

我们在管辖IP网段范围内选取一个C段"212.129../24"作为实践样例，在漏洞情报信息中选取前三个漏洞"锐捷EG网关fileupload文件上传"、"Cloudpanel 远程代码执行（CVE-2023-35885）"、"Metabase 远程代码执行（CVE-2023-38646）"作为实践样例。

首先，我们利用ZoomEye平台获取该C段的网络资产测绘数据；然后，借助ChatGPT去分析解读数据，判断是否有IP地址使用了这三个漏洞所对应的组件，从而判断是否有IP地址可能受到漏洞影响；最后，根据IP地址对应SSL证书信息，判断IP地址属于哪个组织机构。

  1. 获取C段测绘数据

在ZoomEye平台中，输入以下关键词，搜索指定C段IP地址、测绘时间在2023年8月1日之后的测绘数据。

cidr:"212.129.\*.*/24" +after:"2023-08-01" +before:"2024-01-01"

图5-1 搜索指定网段的测绘数据

接下来，我们将搜索结果进行下载。在下载对话框中，我们选择下载数据格式为"json格式"，字段配置选择"IP地址"、"端口号"、"Banner"、"ssl"这四个字段。将下载的json文件重命名为"zoomeye_data.json"。

图5-2 下载指定网段的测绘数据
  1. 分析解读数据

选取的前三个漏洞"锐捷EG网关fileupload文件上传"、"Cloudpanel 远程代码执行（CVE-2023-35885）"、"Metabase 远程代码执行（CVE-2023-38646）"，其对应的组件分别是："锐捷"、"Cloudpanel"、"Metabase "。

我们编写Python代码（代码示例见下一小节），逐行读取json文件中的测绘数据；利用ChatGPT的API接口，将测绘数据输入给ChatGPT；请ChatGPT按照以下步骤解读分析数据，判断IP所使用的组件是否为"锐捷"、"Cloudpanel"、"Metabase "三个组件中任意一个，并根据SSL证书内容判断IP所属机构的机构名称和机构行业。

每条json数据包含4个字段：

1.字段"ip"，表示"IP地址"

2.字段"port"，表示"端口"

3.字段"ssl"，表示"IP地址对应的SSL证书内容"

4.字段"banner"，表示"测绘banner数据"

请针对每条json数据，根据我的要求进行数据提取和数据分析工作：

1.根据字段"banner"和字段"ssl"的值，分析其中的header头部、title标题等，识别其使用了什么系统或者工具，我称之为"组件名称"。

2.根据字段"ssl"值中SSL证书内容，提取用于标识证书的持有者或主题的"Subject字段"。

3."Subject字段"中的"CN"字段，用于标识证书持有者的通用名称，通常是主机名（Hostname）或域名（Domain Name）。如果是域名的话，请你提取它的主域名，并认为该主域名所对应机构的名称就是"证书机构"的机构名称。

4."Subject字段"中的"O"字段，用于标识证书持有者（通常是个人、组织或实体）的组织名称。我称之为"证书机构"的机构名称。

5.数据中并没有体现机构的行业信息。请根据步骤3和步骤4获取的"证书机构"的机构名称，结合你自己的渊博知识，推断出"证书机构"的机构行业。

6.若"ssl"值或者"Subject字段"为空，则"证书机构"的机构名称为空。

7.最后，判断"组件名称"等于"锐捷"、"Cloudpanel"、"Metabase"其中之一。如果不等于，告诉我："无法匹配"。如果等于，请将结果告诉我："IP地址"、"端口"、"组件名称"、证书机构"的机构名称、"证书机构"的机构行业。

若某IP地址使用"锐捷"、"Cloudpanel"、"Metabase "三个组件中任意一个组件，则输出该IP地址，及其端口、组件名称、IP所属机构的机构名称和机构行业。

如下图所示，红框中的文字为ChatGPT的回答，其表示该C段中包含一个IP地址"212.129.."，其开放端口是443，使用了"Metabase "组件，所属机构是"上海**健康科技有限公司"。

图5-3 代码运行结果.png

注：ChatGPT判断该组织机构的行业为医疗健康科技行业，这是不准确的，该组织机构实际为儿童体育培训行业。我们推测ChatGPT其实并不了解该组织机构，是通过公司名称判断的机构行业；所以，ChatGPT在此处回答中的定语为"可能是"。

在这个应用实践案例中，我们首先在ZoomEye平台获取并下载目标网段的资产测绘数据；然后利用ChatGPT的API接口，将测绘数据输入给ChatGPT，请ChatGPT去分析解读数据；通过ChatGPT的分析结果，我们知晓目标网段中存在一个IP地址使用了"Metabase "组件，其可能受"Metabase 远程代码执行（CVE-2023-38646）"漏洞影响，该IP地址所属机构是"上海**健康科技有限公司"，满足了实际应用场景中的需求。

当然，ChatGPT的分析结果并非100%完全准确，存在误报的可能性。但是我们用ChatGPT来做数据分析助理，辅助用户处理数据，提高工作效率，它是完全称职的。

5.3 代码示例

本章节应用实践所使用Python代码示例，如下所示：

"""按照需求，使用ChatGPT进行工作.

version:
python3
openai 0.28.0
tiktoken 0.4.0

"""

import os
import json

import openai
import tiktoken


# 设置openai的apikey
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")


class WorkWithChatGPT():
    """工作类."""

    MODEL = "gpt-3.5-turbo"
    MAXTOKENS = 4000

    def __init__(self, data: dict):
        """初始化."""
        self.data = data

        self.ip = self.data.get("ip", "")
 self.port = self.data.get("port", 0)
        self.ssl = self.data.get("ssl", "")
        self.banner = self.data.get("banner", "")

        self.tiktoken_enc = tiktoken.encoding_for_model(WorkWithChatGPT.MODEL)

    def work(self):
        """执行函数."""
        self.prepare_data()
        self.chat()

    def prepare_data(self):
        """准备测绘数据."""
        self.normalize_ssl()
        self.normalize_banner()

    def normalize_ssl(self):
        """规范化ssl字段数据."""
        ssl = self.ssl.strip()
        if not ssl:
            return

        pos_subject = ssl.find("Subject:")
        pos_end = ssl.find("\n", pos_subject)
        self.ssl = ssl[: pos_end]
        self.data["ssl"] = self.ssl

    def normalize_banner(self):
        """规范化banner字段数据."""
        data_exist = {
            "ip": self.ip,
            "port": self.port,
            "ssl": self.ssl,
            "banner": ""
        }
        count_tokens_exist = self.calc_count_tokens(json.dumps(data_exist))
        max_tokens_banner = WorkWithChatGPT.MAXTOKENS - count_tokens_exist
        self.banner = self.banner[: max_tokens_banner]
        self.data["banner"] = self.banner

    def calc_count_tokens(self, string: str):
        """计算字符串token数量."""
        return len(self.tiktoken_enc.encode(string))

    def chat(self):
        """使用ChatGPT分析json数据."""
        msg_system = "你是一位IT技术专家和网络空间测绘数据分析师"
        msg_user = """
            每条json数据包含4个字段：
            1.字段"ip"，表示"IP地址"；
            2.字段"port"，表示"端口"；
            3.字段"ssl"，表示"IP地址对应的SSL证书内容"；
            4.字段"banner"，表示"测绘banner数据"。

            请针对每条json数据，根据我的要求进行数据提取和数据分析工作：

            1.根据字段"banner"和字段"ssl"的值，分析其中的header头部、title标题等，识别其使用了什么系统或者工具，我称之为"组件名称"。
            2.根据字段"ssl"值中SSL证书内容，提取用于标识证书的持有者或主题的"Subject字段"。
            3."Subject字段"中的"CN"字段，用于标识证书持有者的通用名称，通常是主机名（Hostname）或域名（Domain Name）。如果是域名的话，请你提取它的主域名，并认为该主域名所对应机构的名称就是"证书机构"的机构名称。
            4."Subject字段"中的"O"字段，用于标识证书持有者（通常是个人、组织或实体）的组织名称。我称之为"证书机构"的机构名称。
            5.数据中并没有体现机构的行业信息。请根据步骤3和步骤4获取的"证书机构"的机构名称，结合你自己的渊博知识，推断出"证书机构"的机构行业。
            6.若"ssl"值或者"Subject字段"为空，则"证书机构"的机构名称为空。
            7.最后，判断"组件名称"等于"锐捷"、"Cloudpanel"、"Metabase"其中之一。如果不等于，告诉我："无法匹配"。如果等于，请将结果告诉我："IP地址"、"端口"、"组件名称"、证书机构"的机构名称、"证书机构"的机构行业。

            在你确认理解我的意思后，我会提供一条json数据给你。
        """
        msg_assistant = "理解了你的需求。请提供一条json数据。"

        messages = [
            {"role": "system", "content": msg_system},
            {"role": "user", "content": msg_user},
            {"role": "assistant", "content": msg_assistant},
            {"role": "user", "content": str(self.data)}
        ]

        completion = openai.ChatCompletion.create(
          model=WorkWithChatGPT.MODEL,
          messages=messages
        )

        answer = completion.choices[0].message["content"]
        print("-" * 50)
        if "无法匹配" in answer:
            print(f"{self.ip}, {self.port}, 不受漏洞影响.")
        else:
            print(f"{self.ip}, {self.port}, 可能受漏洞影响.")
            print(answer)


def work(filename):
    """按照需求进行工作."""
    datas = list(map(json.loads, open(filename)))

    for data in datas:
        wwc = WorkWithChatGPT(data)
        wwc.work()

if __name__ == "__main__":
    work("zoomeye_data.json")

六．结语

本文在实际场景中，使用ChatGPT去辅助用户解读ZoomEye数据结果，实际效果是不错的，可提高用户分析数据和理解数据的效率。

我们认识到ChatGPT的普通知识容量是远远超过人类的，让ChatGPT针对ZoomEye数据结果进行一些常规的分析和识别，它是可以做到的，且效率比人类更高。

用户在使用ZoomEye平台的过程中，实际业务场景会更加复杂更加多变。相信聪明的用户，在业务场景中可以找到与ChatGPT优势相结合的点，将ChatGPT运用起来，以提升数据分析效率。

七．参考链接

[1] ZoomEye 网络空间搜索引擎： https://www.zoomeye.org

[2] ChatGPT （GPT-3.5）： https://chat.openai.com

[3] 创宇安全智脑 | Metabase 远程代码执行（CVE-2023-38646）等137个漏洞可检测： https://mp.weixin.qq.com/s/MPRqzwv9I8tOWr1Hdf9DCg

[4] 创宇安全智脑 | Metabase 远程代码执行（CVE-2023-38646）等137个漏洞可检测 https://mp.weixin.qq.com/s/MPRqzwv9I8tOWr1Hdf9DCg

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