reconya-ai-go 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

Reconya-ai-go 是一个基于 Go 语言和 React 的网络侦察与资产发现工具。它旨在帮助用户发现、识别和监控网络上的设备，并提供实时更新和直观的界面。该项目适合网络管理员、安全专家和技术爱好者使用。

项目的核心功能

• 高级网络扫描：支持综合端口扫描和ping扫描，与nmap集成。
• 增强设备识别：能够检测MAC地址、厂商信息和主机名。
• 网络可视化：提供清晰且交互式的网络拓扑图。
• 事件监控：实时记录和监控网络事件。
• 现代仪表板：提供响应式的Web界面，适用于所有设备。
• 深度设备指纹识别：识别硬件厂商和网络接口详细信息。

项目使用了哪些框架或库？

• 后端：使用 Go 语言，并利用SQLite作为存储。
• 前端：使用 React/TypeScript，搭配响应式Bootstrap UI。
• 网络扫描：通过原生的Go语言库执行网络操作。
• 部署：使用 Docker Compose 实现简单的设置和生产使用。

项目的代码目录及介绍

项目的主要目录结构如下：

.
├── .github
├── backend
│   ├── ...
├── frontend
│   ├── ...
├── screenshots
├── scripts
├── .dockerignore
├── .env.example
├── .gitignore
├── CNAME
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── docker-compose.yml
├── index.html
├── logs.sh
├── setup.sh
├── start.sh
├── stop.sh
└── ...

• backend：包含后端Go代码和相关配置文件。
• frontend：包含前端React代码和相关配置文件。
• scripts：提供了一系列方便的脚本来管理Reconya。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

• 功能增强：根据用户需求增加新的网络扫描和监控功能。
• 性能优化：优化现有算法和数据结构，提高扫描和响应速度。
• 界面美化：改进前端界面设计，提升用户体验。
• 跨平台支持：增加对更多操作系统和网络环境支持。
• 安全性加强：引入更严格的安全措施，如加密通信和身份验证。
• 云服务集成：将项目与云服务提供商集成，实现云部署和监控。
• 开源社区协作：鼓励社区贡献，增加新特性和修复bug。