網絡空間測繪是一種技術過程，用于探測、分析和可視化互聯網及其他網絡環境中的各種資源和連接。這個概念在2016年開始廣泛使用，它涉及到收集有關網絡節點（如服務器、路由器、個人電腦和其他設備）的信息，并建立這些節點之間的關系，從而創建一個網絡空間的地圖。這種地圖可以幫助理解和管理網絡環境，以及識別潛在的安全威脅。
網絡空間測繪通常包括以下幾個層面：
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探測層：這是網絡空間測繪的基礎，通過主動或被動的方式掃描網絡，收集IP地址、開放端口、服務類型、操作系統版本等信息。
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映射層：將探測到的數據進行整理和關聯，確定網絡元素之間的關系，比如哪些IP地址屬于同一組織，哪些服務運行在同一臺機器上。
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繪制層：將映射后的數據可視化，形成網絡空間的地圖，以便人們可以直觀地看到網絡的結構和狀態。
網絡空間測繪的作用包括：
- 資產管理：幫助組織了解自己的網絡資產，包括內部和外部可見的設備和服務。
- 安全監測：識別潛在的攻擊面和安全漏洞，提高網絡安全防護能力。
- 合規性檢查：確保網絡資源符合相關的法規和標準。
- 業務洞察：分析網絡流量和設備使用情況，優化網絡性能和資源分配。
- 威脅情報：跟蹤和分析網絡中的異常活動，預測和響應可能的網絡攻擊。
網絡空間測繪系統，如FOFA，提供了強大的搜索和分析功能，使得研究人員和企業能夠快速定位特定的網絡資產，評估安全風險，進行漏洞管理等。隨著網絡空間的不斷擴展和復雜化，網絡空間測繪變得越來越重要，以應對日益增長的網絡威脅和挑戰。
以下是一些知名的網絡空間測繪系統：
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FOFA
- FOFA是華順信安推出的一款網絡空間搜索引擎，主要用于網絡空間測繪和安全態勢感知，幫助企業或研究者快速定位和管理網絡資產。
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360 Quake
- 由360政企安全集團開發，這款網絡空間測繪系統用于探測和管理企業內外部的網絡資產，識別潛在的安全風險。
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Shodan
- Shodan是最早且最知名的網絡空間搜索引擎之一，被廣泛用于尋找特定類型的網絡設備和服務，包括攝像頭、打印機和工業控制系統。
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ZoomEye
- 另一款知名的網絡空間搜索引擎，提供有關網絡設備、服務和應用程序的詳細信息，幫助用戶發現潛在的網絡安全隱患。
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Censys
- Censys是一個網絡空間測繪工具，它對互聯網上的數百萬臺設備進行定期掃描，以創建全面的網絡設備目錄。
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FOEYE
- 專為企業CIO設計，用于實時登記企業網絡中的設備清單，提升硬件利用率并降低設備空置率，同時標記風險資產。
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UniCSM
- 由聯軟科技開發，專注于企業IT資產的管理，幫助摸清企業網絡資產的家底，管控安全風險。
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LY-CAM（凌云網絡空間資產測繪系統）
- 結合滲透取證技術，用于企業網絡資產的測繪，獲得權威認證，提升了其在網絡空間測繪領域的信譽。
這些系統通常利用各種技術，如端口掃描、服務識別、證書抓取和漏洞檢測，來構建網絡空間的“地圖”。它們可以幫助組織了解自己的網絡邊界，識別未授權的設備和服務，以及評估整體的安全態勢。不同的系統可能側重于不同的功能，如資產管理、漏洞評估或特定類型設備的探測。
網絡空間測繪不僅限于技術層面，它也具有戰略和政策意義。以下是網絡空間測繪的更深層次的考慮和應用：
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國家安全：政府和軍事機構使用網絡空間測繪來監視和防御網絡空間的威脅，確保關鍵基礎設施的安全，以及實施網絡防御和進攻策略。
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法律執行：執法機構可以利用網絡空間測繪技術追蹤非法活動的來源，比如網絡犯罪、恐怖主義活動和知識產權侵犯。
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商業競爭：企業可以利用網絡空間測繪來研究競爭對手的網絡架構和在線存在，這可能為市場定位、產品開發和營銷策略提供信息。
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學術研究：學者們使用網絡空間測繪作為研究工具，以更好地理解網絡的動態特性、網絡拓撲、信息傳播模式以及網絡安全趨勢。
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政策制定：政策制定者依靠網絡空間測繪的數據來制定合理的網絡治理政策，包括隱私保護、數據安全和國際網絡空間行為準則。
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應急響應：在網絡安全事件發生時，網絡空間測繪可以快速定位受影響的網絡區域，加速響應時間和恢復過程。
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教育與培訓：網絡空間測繪技術被納入網絡安全教育課程，幫助學生和專業人員了解網絡空間的真實面貌，培養未來的網絡安全專家。
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網絡優化：網絡工程師和管理員使用網絡空間測繪來監控網絡健康，識別瓶頸和故障點，優化網絡性能和效率。
網絡空間測繪的實踐需要平衡隱私和安全之間的關系，確保數據的收集和使用遵守適用的法律法規，同時尊重用戶的隱私權利。隨著技術的進步，網絡空間測繪的工具和方法也將不斷發展，為網絡空間的研究和管理提供更加精細和全面的視角。
計劃開發一款網絡空間測繪系統，進行簡單的分析及設計
一、需求分析與定義
1. 目標定義
- 確定系統的主要目標，識別網絡資產、評估網絡風險、監控網絡變化等。
2. 功能需求
- 探測與掃描：自動探測網絡中的主機、服務、應用、漏洞等。
- 數據采集：從網絡設備、日志、DNS記錄等來源收集數據。
- 數據分析：對收集的數據進行分析，生成有價值的信息。
- 報告生成：提供可視化的報告，包括統計信息、趨勢分析、風險評估等。
3. 非功能性需求
- 性能：處理大量數據的能力，快速響應時間。
- 安全性：保護數據免受未授權訪問，遵循隱私法規。
- 可靠性：高可用性，最小化系統停機時間。
- 可擴展性：隨著網絡規模的增加，系統能夠平滑擴展。
二、架構設計
1. 分層架構
- 數據層：負責數據的存儲和管理。
- 業務邏輯層：處理核心業務邏輯，如數據處理、分析算法等。
- 接口層：提供用戶交互界面和外部系統接口。
2. 微服務架構
- 將系統拆分為多個微服務，每個微服務專注于單一功能，如掃描服務、數據清洗服務、報告服務等。
3. 云原生設計
- 利用容器化、Kubernetes編排、無服務器架構等技術，提升系統的靈活性和彈性。
三、技術選型
1. 數據庫
- 使用NoSQL數據庫（如Cassandra）存儲大量非結構化數據，使用關系型數據庫（如MySQL）存儲結構化數據。
2. 數據處理
- Apache Spark或Flink用于大數據處理和實時流處理。
- ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）用于日志分析和可視化。
3. 前后端開發
- 后端使用Node.js或Python，前端使用React或Angular。
4. 安全性
- 實施身份驗證和授權機制，如OAuth2。
- 使用HTTPS加密通信，確保數據傳輸安全。
四、模塊設計
1. 掃描模塊
- 包含主機掃描、端口掃描、服務識別等功能。
2. 數據處理模塊
- 負責數據清洗、格式化和預處理。
3. 分析模塊
- 應用機器學習算法，進行異常檢測和模式識別。
4. 報告模塊
- 生成報告，并提供圖表和儀表板。
五、系統集成與測試
- 設計單元測試、集成測試和系統測試計劃。
- 實施持續集成和持續部署（CI/CD），確保代碼質量。
六、運維與監控
- 使用Prometheus和Grafana進行系統監控和性能指標可視化。
- 設立故障恢復機制，確保系統高可用性。
七、培訓與文檔
- 準備用戶手冊和管理員指南。
- 提供培訓課程，確保團隊熟練掌握系統操作
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