Сканер-ВС и автоматизация сканирования адресов через API
Рассказываем, как настроить скрипт, который через API «Сканер-ВС 6» возьмет все под контроль: сам запустит сканирование, создаст отчеты и отправит уведомление в Telegram. Все по расписанию через cron, без ручных запусков.
Ручное сканирование уязвимостей — это нормально, когда у вас десяток адресов и море свободного времени. Но если адресов сотни, а сканировать их нужно регулярно, процесс быстро превращается в рутину. Забыли запустить скан? Потеряли часть результатов? Результаты есть, но никто о них не узнал? Решение простое — автоматизация.
Знакомство с инструментом
Для сканирования уязвимостей мы используем «Сканер-ВС 6» – универсальный инструмент для решения широкого спектра задач по тестированию и анализу защищенности информационных систем, а также контроля эффективности средств защиты информации. Рассмотрим ключевые возможности сканера.
- Анализ безопасности конфигурации ОС: проверка базовых настроек безопасности.
- Удобное управление информационными активами: сетевое сканирование хостов, построение карт сети, инвентаризация установленного ПО.
- Выявление уязвимостей по версиям установленного ПО, ежедневно обновляемая база уязвимостей, включающая данные из БДУ ФСТЭК России, NIST NVD, и др.
- Подбор паролей к сетевым сервисам: поддержка протоколов ftp, imap, imaps, mssql, mysql, pop3, pop3s, postgres, rdp, redis,и др.
- Интеграция с внешними системами: отправка событий в SIEM-системы, открытый API.
Создание сервера
Для работы со сканером нам нужно настроить сервер с ОС Astra Linux.
1. В панели управления Selectel перейдем в раздел Продукты → Облачные серверы.
3. Во вкладке Серверы нажимаем кнопку Создать сервер.
4. Собираем сервер по минимальным системным требованиям решения «Сканер-ВС 6».
В качестве источника выбираем Astra Linux Орел 1.7. Конфигурацию выбираем в соответствии с таблицей выше.
В качестве источника выбираем Astra Linux Орел 1.7. Конфигурацию выбираем в соответствии с таблицей выше.
5. В поле Сеть выберем Публичная подсеть и размер подсети /29 (5 адресов IPv4). Они нам пригодятся в дальнейшем для создания серверов, ,которые будем сканировать.
6. Добавляем SSH-ключ в разделе Доступ. Сгенерировать пару SSH-ключей можно с помощью команды ssh-keygen -t ed25519 в терминале. Подробнее о создании — в инструкции.
7. Проверяем конфигурацию и стоимость, нажимаем Создать сервер.
Разворачивание сканера
1. С официального сайта скачиваем демоверсию с лицензией на 16 IP-адресов (активов).
2. Копируем файлы со своей машины на созданный сервер:
#scp -i C:\Users\user\.ssh\ssh.txt C:\Users\user\Downloads\license.lic C:\Users\user\.ssh\ssh.txt C:\Users\user\Downloads\scanner-signed.run astra@ip_addr:/home/astra
По приватному ключу заходим на сервер:
# ssh -i [путь к файлу с ключом] astra@[ваш адрес]
3. Переходим в режим суперпользователя:
#astra@taliyah:~$ sudo su
#Password:
#root@taliyah:/home/astra#
4. Распаковываем архив:
#root@taliyah:/home/astra# sh scanner-signed.run
5. Копируем файл с лицензией в папку:
#cp license.lic pkg
6. Проверяем, что все пакеты в наличии:
/home/astra/pkg# ls
7. Запускаем инсталлер:
#root@taliyah:/home/astra/pkg# ./installer install
7.1. Устанавливаем сканер с дефолтными настройками.
7.2. Соглашаемся автоматически принимать критические решения,
7.3. Выбираем интерфейс, с которого будем обращаться к веб версии сканера.
8. Сканер успешно установлен на ОС.
9. Заходим в веб-версию сканера по адресу https://ip_addr и авторизуемся с данными admin/admin. Советуем сразу сменить пароль на более надежный.
10. Проверяем наличие лицензии в разделе О программе.
Инструмент развернут, теперь у мы можем проводить сканирования. Однако этого недостаточно, чтобы автоматизировать процесс.
Автоматизация сканирований
Чтобы не запускать каждую проверку вручную, настроим автоматизацию работы со сканером уязвимостей. Для этого будем напрямую обращаться к его API. API-методы и параметры подробно описаны в Swagger-документации сканера, которая доступна по адресу https://[ip_addr]/swagger/.
Перейдем к основным этапам автоматизации.
В тексте покажем примеры кода для каждого из этапов — не целиком, а фрагментами. Так вам будет проще понять логику работы с API, но останется место для своих доработок.
Шаг 0. Авторизация в сканере
При каждом обращении к сканеру по API нужно авторизовываться. Однако для упрощения процесса можно сохранять сессионные cookies, которые и будут использоваться во всех последующих запросах. Для этого создадим curl-файл:
#nano curl
#!/bin/bash
curl --insecure -X "POST" -d '{"Login":"admin","Password":"password"}' -c ./cookie.txt 'https://[ip_addr]/login'
Что делает скрипт:
- отправляет HTTP-запроса методом POST на URL
https://ip_addr/login. В теле запроса — JSON-данные с логином (admin) и паролем (password); - сохраняет полученные от сервера cookies в файл
cookie.txt; - игнорирует проверку SSL-сертификата (
--insecure), что удобно для тестовой среды.
К curl-файлу создадим пустой cookie.txt, куда будут сохраняться сессионные cookies:
#touch cookie.txt
Часть кода, которая отвечает за авторизацию:
# Путь к файлу с curl-запросом
curl_file = "/ваш/путь/до/файла/curl"
def authorization():
# Отправляем POST-запрос с логином и паролем
os.system('bash ' + curl_file)
# Читаем cookies из файла
with open(cookie_file, 'r') as file:
content = file.read()
# Извлекаем токен сессии из cookies
return 'SessionToken=' + re.findall(uuid_pattern, content)[0]
Шаг 1. Проверка обновления баз уязвимостей
1. Для проверки и обновления базы уязвимостей обратимся к соответствующему разделу в Swagger-документации — update-control.
2. Найдем Get-запрос на загрузку новых обновлений и выполним его.
Из примера ниже видим, по какому адресу нужно отправить Get-запрос: https://ip_addr/api/v1/update/auto.
curl -X 'GET' \
'https://ip_addr/api/v1/update/auto' \
-H 'accept: application/json'
[конец кода]
Соберем готовую функцию:
[код]
def base_update(auth_cookies):
if not auth_cookies:
print("Нет cookies, обновление невозможно!")
return
headers = {'Cookie': auth_cookies}
response = session.get(update_url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
print("Базы уязвимостей обновлены")
else:
print(f"Ошибка при обновлении баз. Код: {response.status_code}, Текст: {response.text}")
Как работает функция
- Проверяет, переданы ли cookies. Если нет — выводит сообщение об ошибке и завершает выполнение.
- Отправляет GET-запрос на URL, используя cookies для авторизации.
- Проверяет статус-код ответа. Если статус 200, то выводит сообщение об успешном обновлении баз, иначе — выводит сообщение об ошибке с кодом и текстом ответа.
Все URL и местонахождение файлов прописываются в начале кода. Пример настройки переменных для запроса:
url = 'https://ip_addr/'
login_url = url + 'app/'
update_url = url + 'api/v1/update/auto'
curl_file = '/ваш/путь/до/файла/curl’'
cookie_file = '/ваш/путь/до/файла/cookie.txt'
Шаг 2. Создание задач на исследование сети
После обновления баз можно переходить к сканированию сети. Для этого нужно собрать список IP-адресов.
1. Для хранения IP создадим файл iplist.json:
#nano iplist.json
2. Заполним файл адресами:
[
{"id": "1", "name": "имя хоста", "ip": "адрес хоста"},
]
3. Для открытия и чтения файла создаем функцию:
def load_ip_list(file_path):
try:
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
return json.load(file)
except FileNotFoundError:
print(f"Файл {file_path} не найден.")
return []
except json.JSONDecodeError:
print(f"Ошибка при чтении JSON из файла {file_path}. Возвращаем пустой список.")
return []
Как работает функция
- Принимает путь к файлу, пытается его открыть и прочитать как JSON.
- Если файл успешно прочитан — возвращает данные в виде списка.
- Если файл не найден или содержит некорректный JSON, то выводит сообщение об ошибке и возвращает пустой список.
Шаг 3. Создание Assets
По IP-адресам будут создаваться assets – активы, которые будут нам нужны для сканирования.
1. Во вкладке Asset Control в Swagger ищем post-запрос, чтобы переделать его в python.
2. Выполняем запрос, получаем сниппет:
curl -X 'POST' \
'https://ip_addr/api/v1/asset' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"assetInfo": {
"name": "нужно задавать название asset", # Указываем название актива
"importanceType": "IMPORTANCE_TYPE_UNSPECIFIED" # Оставляем без изменений
},
"network": {
"ipv4": "string" # Оставляем только IPv4, убираем fqdn и ipv6
},
"os": {
"type": "OPERATING_SYSTEM_TYPE_UNSPECIFIED" # Оставляем без изменений
},
"device": {
"type": "DEVICE_TYPE_UNSPECIFIED" # Оставляем без изменений
},
"tags": [
0
]
3. Отредактируем поля с комментариями и получим следующий вид:
data = {
"assetInfo": {
"name": f"Asset for {ip_ip}",
"importanceType": "IMPORTANCE_TYPE_UNSPECIFIED"
},
"network": {
"ipv4": ip_ip
}
}
4. После отправки POST-запроса проверим его успешность:
try:
asset_data = response.json()
if "id" in asset_data:
asset_id = asset_data["id"]
print(f"Asset создан для IP: {ip_ip}, ID Asset: {asset_id}")
return asset_id
else:
print(f"Ошибка при разборе ответа API для asset IP: {ip_ip}. Поле 'id' не найдено.")
print(f"Ответ API: {asset_data}")
5. Соберем все в функцию:
def create_asset(auth_cookies, ip_ip):
if not auth_cookies:
print("Нет cookies, создание asset невозможно!")
return None
headers = {
'accept': 'application/json',
'Content-Type': 'application/json',
'Cookie': auth_cookies
}
data = {
"assetInfo": {
"name": f"Asset for {ip_ip}",
"importanceType": "IMPORTANCE_TYPE_UNSPECIFIED"
},
"network": {
"ipv4": ip_ip
}
}
response = session.post(asset_url, headers=headers, json=data, verify=False)
if response.status_code in [200, 201]:
try:
asset_data = response.json()
if "id" in asset_data:
asset_id = asset_data["id"]
print(f"Asset создан для IP: {ip_ip}, ID Asset: {asset_id}")
return asset_id
else:
print(f"Ошибка при разборе ответа API для asset IP: {ip_ip}. Поле 'id' не найдено.")
print(f"Ответ API: {asset_data}")
except (KeyError, ValueError) as e:
print(f"Ошибка при разборе ответа API для asset IP: {ip_ip}: {e}")
else:
print(f"Ошибка при создании asset для IP: {ip_ip}. Код: {response.status_code}, Текст: {response.text}")
return None
Функция проверяет, переданы ли cookies. Далее — формирует заголовки и данные для POST-запроса, отправляет его на asset_url для создания asset и проверяет статус-код ответа:
- Если статус-код 200 или 201 — пытается извлечь id созданного asset из ответа;
- Если статус-код иной — выводит сообщение об ошибке и возвращает id созданного asset или None.
6. Будем сохранять id asset в наш файл с адресами. Для этого используем функцию:
def save_ip_list(file_path, ips):
try:
for ip in ips:
if "id_asset" in ip and isinstance(ip["id_asset"], int):
ip["id_asset"] = str(ip["id_asset"])
with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as file:
json.dump(ips, file, indent=4, ensure_ascii=False)
print(f"Список адресов успешно сохранен в файл: {file_path}")
except Exception as e:
print(f"Ошибка при сохранении списка адресов: {e}")
Теперь программа будет сохранять обновленный список с новой строкой id_asset в iplists.json:
[
{"id": "1", "name": "имя хоста", "ip": "адрес хоста", “id_asset”:”100”},
]
Шаг 4. Создание задач на сканирование уязвимостей
Приступим к созданию задач на сканирование. Для этого посмотрим, как формируется запрос в Swagger.
1. Выполняем его и получаем снипет.
2. Снипет получается довольно обширный, c разными задачами, поэтому выберем только поля, которые нужны для netscanOptions:
Теперь программа будет сохранять обновленный список с новой строкой id_asset в iplists.json:
"netscanOptions": {
"ping": True, # Включение пинга для проверки доступности хостов
"traceRoute": True, # Включение трассировки для топологии
"osDetection": True, # Определение операционной системы хостов
"aggressive": False, # Отключение агрессивного режима сканирования
"targets": {
"targets": ip_ips, # Целевые IP-адреса для сканирования
"exclusionTargets": [] # Исключения (если необходимо)
},
"port": {
"enable": True, # Включение сканирования портов
"tcpPorts": all_ports, # Сканируем только TCP-порты
"udpPorts": [], # UDP-порты не сканируются
"exclusionPorts": [], # Исключения для портов (если необходимо)
"mostCommonPortsNumber": 0 # Без ограничения по количеству портов
},
"service": {
"enable": True, # Включение сканирования сервисов
"intensity": 7 # Интенсивность сканирования, по умолчанию 7
},
"network": {
"enable": False, # Не включаем сканирование сети — обязательное поле
"proxies": [], # Прокси-серверы, если необходимо
"sourcePort": 1, # Исходный порт для сетевых операций
"interface": "" # Сетевой интерфейс (если необходимо)
},
"scanPolicy": {
"enable": False, # Политика сканирования отключена — обязательное поле
"minHostgroup": 0, # Минимальное количество хостов в группе
"maxHostgroup": 0, # Максимальное количество хостов в группе
"minRate": 1, # Минимальная скорость сканирования
"maxRate": 100 # Максимальная скорость сканирования
}
}
Теперь рассмотрим функцию:
def add_netscan_task(auth_cookies, ip_name, ip_ips):
if not auth_cookies:
print("Нет cookies, создание задачи невозможно!")
return
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Cookie': auth_cookies
}
all_ports = list(range(1, 65536))
data = {
"name": f"Netscan for {ip_name}",
"type": "TYPE_NETSCAN",
"netscanOptions": {
"ping": True,
"traceRoute": True,
"osDetection": True,
"aggressive": False,
"targets": {
"targets": ip_ips,
"exclusionTargets": []
},
"port": {
"enable": True,
"tcpPorts": all_ports,
"udpPorts": [],
"exclusionPorts": [],
"mostCommonPortsNumber": 0
},
"service": {
"enable": True,
"intensity": 7
},
"network": {
"enable": False,
"proxies": [],
"sourcePort": 1,
"interface": ""
},
"scanPolicy": {
"enable": False,
"minHostgroup": 0,
"maxHostgroup": 0,
"minRate": 1,
"maxRate": 100
}
}
}
response = session.post(task_url, json=data, headers=headers, verify=False)
if response.status_code in [200, 201]:
try:
task_data = response.json().get("task", {})
task_id = task_data.get("id")
if task_id:
print(f"Задача успешно создана для: {ip_name}, ID Task: {task_id}")
return task_id
else:
print(f"Ошибка при создании задачи для {ip_name}. Task ID не найден.")
except (KeyError, ValueError) as e:
print(f"Ошибка при разборе ответа API для {ip_name}: {e}")
else:
print(f"Ошибка при создании задачи для {ip_name}. Код: {response.status_code}, Текст: {response.text}")
return None
Функция формирует заголовки и данные для POST-запроса и отправляет его, для создание задач на сканирование, и проверяет статус ответа. Если статус 200, 201, извлекает id созданной задачи. После создания задач на сканирование в файл iplist.json добавляется новая строка для каждого ip-адреса – id_netscan
Затем созданную задачу нужно запустить:
def run_task(auth_cookies, task_id):
if not auth_cookies:
print("Нет cookies, запуск задачи невозможен!")
return
headers = {'Cookie': auth_cookies}
run_task_url = f"{task_url}/{task_id}:run"
response = session.put(run_task_url, headers=headers, verify=False)
if response.status_code == 200:
print(f"Задача с ID {task_id} успешно запущена.")
else:
print(f"Ошибка при запуске задачи. Код: {response.status_code}, Текст: {response.text}")
Теперь iplist.json выглядит так:
[
{"id": "1", "name": "имя хоста", "ip": "адрес хоста", “id_asset”:”100”,”id_netscan”:”123”},
]
Помимо прочего, нам нужно проверять, что за статус у наших задач. Для этого в Swagger ищем GET-запрос, вводим id нужного задания и выполняем.
Получаем снипет:
curl -X 'GET' \
'https://ip_addr/api/v1/tasks/ip_task' \
-H 'accept: application/json'
С помощью него пишу функцию:
def get_task_status(auth_cookies, task_id):
if not auth_cookies:
print("Нет cookies, получение статуса задачи невозможно!")
return None
headers = {'Cookie': auth_cookies}
task_status_url = f"{task_url}/{task_id}"
response = session.get(task_status_url, headers=headers, verify=False)
if response.status_code == 200:
try:
task_data = response.json().get("task", {})
task_state = task_data.get("state")
print(f"Статус задачи ID={task_id}: {task_state}")
return task_state
except (KeyError, ValueError) as e:
print(f"Ошибка при разборе ответа API для задачи ID={task_id}: {e}")
else:
print(f"Ошибка при получении статуса задачи ID={task_id}. Код: {response.status_code}, Текст: {response.text}")
return None
Функция формирует URL для получения статуса задачи и отправляет GET-запрос с id нужной задачи. Если статус-код 200 – извлекаем статус задачи из ответа, иначе выводит ошибку.
Сканирование сети успешно завершено.
Поиск уязвимостей на хостах и открытых портах
Открываем task-control в Swagger. Видим большой POST-запрос со всеми задачами, но нам нужен именно vulnscanOptions:
"vulnscanOptions": {
"assetIDs": asset_ids,
"forceNist": True,
"ignoreNistIfVendorResultsPresent": True,
"ignoreNistUncertainVersion": True,
"ignoreEmptyVulns": True,
"filterWinOnlyForInstalledUpdates": False
}
Важно: здесь используется assetID, а не IP-адреса, как в netscan. Именно поэтому на предыдущем шаге мы создавали asset из IP-адресов.
Функция поиска уязвимостей на хостах:
def add_vulnscan_task(auth_cookies, ip_name, asset_ids):
if not auth_cookies:
print("Нет cookies, создание задачи невозможно!")
return
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Cookie': auth_cookies
}
data = {
"name": f"Vulnscan for {ip_name}",
"type": "TYPE_VULNSCAN",
"vulnscanOptions": {
"assetIDs": asset_ids,
"forceNist": True,
"ignoreNistIfVendorResultsPresent": True,
"ignoreNistUncertainVersion": True,
"ignoreEmptyVulns": True,
"filterWinOnlyForInstalledUpdates": False
}
}
response = session.post(task_url, json=data, headers=headers, verify=False)
if response.status_code in [200, 201]:
try:
task_data = response.json().get("task", {})
task_id = task_data.get("id")
if task_id:
print(f"Задача успешно создана для {ip_name}, ID Task: {task_id}")
return task_id
else:
print(f"Ошибка при создании задачи для {ip_name}. Task ID не найден.")
except (KeyError, ValueError) as e:
print(f"Ошибка при разборе ответа API для {ip_name}: {e}")
else:
print(f"Ошибка при создании задачи для {ip_name}. Код: {response.status_code}, Текст: {response.text}")
return None
Как и в netscan, функция формирует POST-запрос, отправляет его для создания задачи и проверяет статус-код ответа. Если код 200 или 201, то извлекаем id задачи из ответа и записываем в iplist.json в виде id_vulnscan”:”667.
Сканирования выполнены, теперь нужно сформировать отчет для наших адресов.
Шаг 5. Генерация отчетов о сканировании
1. Для генерации отчетов переходим в report-control в Swagger, выполняем запрос.
2. В полученном сниппете находим нужный нам фрагмент:
curl -X 'POST' \
'https://ip_addr/api/v1/reports' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"name": "string",
"assetIDs": [
0
],
"maskPassword": true,
"selectSeverity": [
0
]
}'
3. Пишем функцию, которая формирует заголовки для POST-запроса и отправляет его на URL для создания отчета. Если статус-код 200 или 201 — оповещает об успешном создании отчета.
def add_report(auth_cookies, ip_name, asset_ids):
if not auth_cookies:
print("Нет cookies, создание отчёта невозможно!")
return
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Cookie': auth_cookies
}
data = {
"name": f"Report for {ip_name}",
"assetIDs": asset_ids,
"maskPassword": True,
"selectSeverity": [0, 1, 2, 3, 4]
}
response = session.post(report_url, json=data, headers=headers, verify=False)
if response.status_code in [200, 201]:
try:
report_data = response.json().get("report", {})
if report_data is not None or "report" in response.json():
print(f"Отчёт успешно создан для: {ip_name}")
return True
else:
print(f"Ошибка при создании отчёта для {ip_name}. Ответ API: {response.text}")
except (KeyError, ValueError) as e:
print(f"Ошибка при разборе ответа API для {ip_name}: {e}")
else:
print(f"Ошибка при создании отчёта для {ip_name}. Код: {response.status_code}, Текст: {response.text}")
return None
Шаг 6. Оповещение через Telegram-бота
Когда отчет создан, нужно оповестить об этом через бота. Создадим его и получим уникальный ключ — токен. Для этого начинаем диалог с @BotFather в Telegram, вводим команду /newbot и настраиваем бота. Далее — вы получите сообщение с уникальным токеном. Указываем его и ID чата:
telegram_bot_token = ''
chat_id = ''
Подготовим функцию для отправки сообщения:
def send_telegram_message(message):
try:
bot.send_message(chat_id, message)
print(f"Сообщение отправлено в Telegram: {message}")
except Exception as e:
print(f"Ошибка при отправке сообщения в Telegram: {e}")
Функция принимает текст сообщения, в нашем случае — «Все отчеты успешно созданы» и отправляет его через объект bot. Если отправка успешна — получаем вывод в консоль и оповещение в Telegram.
Завершающий шаг
После получения уведомления можно зайти в веб-интерфейс и скачать отчеты:
Эта автоматизация берет на себя всю рутину: от сбора данных до финального отчета. Вы просто запускаете скрипт (а лучше — настраиваете cron), и система сама выполняет все шаги. В итоге — меньше однотипных действий, больше времени на более важные и масштабные задачи.
Если скрипт должен запускаться автоматически, например, в первый понедельник месяца с часа ночи и каждые четыре часа, настройка в cron будет выглядеть так:
# Проверяем, что понедельник — первый день недели
date +%u
# Открываем crontab для редактирования
crontab -e
# Добавляем задачу (московское время)
TZ=Europe/Moscow
0 0,4,8,12,16,20 1-7 * 1 [ "$(date +\%u)" -eq 1 ] && /путь/к/нашему/скрипту
Теперь можно вообще не вмешиваться в процесс — сканирование и генерация отчетов будут происходить автоматически в нужное время. Чтобы убедиться, что задание добавилось, используем команду crontab -l.
Важно учитывать, что время сканирования зависит от количества хостов и подсетей. Чем больше адресов — тем дольше выполняется скрипт. Если у вас крупная инфраструктура, увеличивайте промежутки между запусками, чтобы избежать пересечений и излишней нагрузки.
В тексте привели только ключевые фрагменты кода, а не готовый к запуску скрипт. Если все настроено правильно, то единственное, что останется вам сделать — зайти в систему и принять меры по устранению уязвимостей. Теперь процесс сканирования и отчетности будет быстрее, проще и надежнее.
