OpenVAS Scanner中pcap_lookupdev函数导致的本地IP检测问题分析
2025-06-18 15:43:07作者:宣利权Counsellor
在网络安全扫描工具OpenVAS Scanner中,存在一个关于本地IP地址检测的重要技术问题。该问题会影响MAC地址检测功能的正常工作,特别是在多IP地址配置的网络环境中。
问题背景
OpenVAS Scanner在进行网络扫描时,需要判断目标IP地址是否位于本地网络中。这一判断通过v6_is_local_ip函数实现,该函数底层调用pcap_lookupnet来获取网络接口信息。然而,当前实现存在一个关键缺陷:它仅检查接口上的第一个IP地址,而忽略了可能存在的其他IP地址。
技术细节分析
在Linux系统中,一个网络接口可以配置多个IP地址。例如,一个名为mgmt0的接口可能同时拥有:
- 169.254.164.180/16(链路本地地址)
- 192.168.2.1/24(全局地址)
当前的实现使用pcap_lookupnet函数,该函数存在以下限制:
- 只能返回接口上的第一个IP地址及其子网信息
- 无法枚举接口上的所有IP地址
- 在Ubuntu 20.04等现代系统上已被标记为弃用
问题影响
当扫描器IP为192.168.2.1/24,目标IP为192.168.2.7时:
pcap_lookupnet只返回169.254.0.0/16信息- 目标IP192.168.2.7被认为不在本地网络
- MAC地址检测功能提前退出,无法获取目标MAC地址
解决方案建议
更可靠的实现应该使用getifaddrs系统调用,该调用能够:
- 枚举系统上所有网络接口
- 获取每个接口的所有IP地址配置
- 支持IPv4和IPv6地址
- 是现代Linux系统的标准做法
示例实现思路:
- 调用
getifaddrs获取接口列表 - 遍历每个接口的地址信息
- 检查目标IP是否匹配任何接口的IP子网
- 释放接口列表内存
技术验证
通过编写测试程序验证了两种方法的差异:
pcap_lookupnet测试程序仅返回第一个IP的子网信息getifaddrs测试程序正确显示了接口上的所有IP地址
结论
OpenVAS Scanner中的本地IP检测功能需要更新以支持现代网络环境。改用getifaddrs系统调用可以解决当前问题,确保在多IP地址环境下也能正确识别本地网络。这一改进将提升MAC地址检测等依赖本地网络判断功能的可靠性。
对于网络安全扫描工具而言,准确识别本地网络是许多高级功能的基础。修复此问题将增强工具在复杂网络环境中的适用性,特别是在企业级部署场景下。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146