探索物联网安全的利器:Telnet IoT Honeypot
2024-05-22 21:47:17作者:羿妍玫Ivan
在这个数字化时代,物联网设备的安全问题日益凸显。黑客利用默认密码和脆弱的telnet服务进行恶意活动的情况并不罕见。这就是为什么我们向您推荐一款名为“Telnet IoT Honeypot”的开源工具,它是一个用于捕获物联网恶意软件的Python telnet服务器。
项目介绍
这款项目设计了一种模拟Shell环境的方式,如同知名的Cowrie项目,用来欺骗那些试图通过不安全的默认密码入侵设备的botnet二进制文件。这个honeypot的独特之处在于它不仅记录连接信息,还通过后台分析系统自动链接不同连接和网络,以揭示更深层次的恶意行为模式。
技术分析
项目采用客户端-服务器架构,客户端(即honeypot)负责接受telnet连接,而服务器接收并分析这些连接数据。后台服务器提供HTTP接口,支持前端界面访问以及客户端提交新连接信息。其核心功能包括:
- 网络分析:识别和追踪同一botnet下的连接,通过共享凭证和短时间内来自相同IP的连接。
- 恶意软件分析:通过对会话文本的比较,将使用相似恶意代码的不同网络联系起来。
应用场景
无论是在实验室环境中研究物联网威胁,还是在企业网络安全防护中监控潜在的攻击,这款honeypot都能发挥重要作用。通过部署,它可以作为你的网络前哨,无痕地收集和分析试图接入的恶意软件的行为模式。
项目特点
- 兼容性与可扩展性:尽管基于Python 2,但可通过修改适配Python 3。此外,由于其客户端-服务器架构,可以支持多客户端honeypot,轻松扩展监控范围。
- 自动化分析:独特的算法能自动关联不同网络和样本,无需人工干预,大大提高了效率。
- 直观的Web界面:内置的前端展示清晰的图表和详细的信息,便于理解和分析结果。
- 与其他honeypot集成:支持cowrie等其他honeypot系统的集成,增加了灵活性。
想要一窥物联网恶意软件的真面目? Telnet IoT Honeypot 是您的理想选择。只需几步简单的配置,您就可以启动这个强大的工具,开始揭秘隐藏在网络深处的威胁。

请注意,该项目当前已不再更新,且依赖于已经过时的Python 2和一些逐渐难以安装的库。然而,对于学习和了解物联网安全概念,这是一个极好的起点。
立即查看项目,开始您的安全探索之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
137
169
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
234
309
暂无简介
Dart
598
130
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++
630
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
681
🎉 (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
1.06 K
615
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
197
74
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
680