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Python基础的漏洞扫描系统毕业设计及实现(含源码、数据库和演示视频).zip

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简介:
本项目为基于Python编写的漏洞扫描系统,旨在检测网站的安全性。包含完整代码、数据库结构以及操作演示视频,适合学习与研究使用。 本段落介绍了一个基于Python框架构建的系统搭建技术方案,并使用MySQL数据库进行数据对接。该系统的功能模块设计包括通过核心端口扫描来获取IP地址后的结果反馈,在端口列表菜单中提供每个查询过的端口详细信息,以实现面向对象的整体开发过程。 用户登录界面的设计包含直接登录和注册选项,新管理员需要先完成系统注册才能使用。首页展示了多种可视化方式来描述所检测的端口情况,包括用户的数量、信息的数量以及已检查的端口数等,并通过曲线图和环比图进行结果统计分析展示。在端口扫描模块中,用户输入IP地址及端口号后开始扫描并显示结果;而扫描列表则展示了已完成的所有扫描项目详情。 以上描述涵盖了系统的主要功能界面及其技术实现概述。

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  • Python).zip
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    本项目为基于Python编写的漏洞扫描系统,旨在检测网站的安全性。包含完整代码、数据库结构以及操作演示视频,适合学习与研究使用。 本段落介绍了一个基于Python框架构建的系统搭建技术方案,并使用MySQL数据库进行数据对接。该系统的功能模块设计包括通过核心端口扫描来获取IP地址后的结果反馈,在端口列表菜单中提供每个查询过的端口详细信息,以实现面向对象的整体开发过程。 用户登录界面的设计包含直接登录和注册选项,新管理员需要先完成系统注册才能使用。首页展示了多种可视化方式来描述所检测的端口情况,包括用户的数量、信息的数量以及已检查的端口数等,并通过曲线图和环比图进行结果统计分析展示。在端口扫描模块中,用户输入IP地址及端口号后开始扫描并显示结果;而扫描列表则展示了已完成的所有扫描项目详情。 以上描述涵盖了系统的主要功能界面及其技术实现概述。
  • Python、说明).zip
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    本资源提供了一个完整的Python开发项目——漏洞扫描系统的代码、详细文档和操作演示。适合高校计算机专业学生进行毕业设计参考,帮助理解Web安全与自动化测试技术。 基于Python的毕业设计项目:漏洞扫描系统(源码+说明+演示视频),是一个适合本科高分项目的选题。该项目采用的技术栈包括Python、Django和MySQL。 主要功能在于对目标主机进行端口的漏洞扫描,通过扫描特定IP地址上的端口和服务来检测是否存在后门或安全漏洞。项目设计中将端口扫描与漏洞扫描分离处理,以提高具体问题定位的准确性。在执行过程中,首先确认提供的IP地址及对应端口号的有效性和连通性;一旦确定目标端口是活跃状态,则进行下一步的具体漏洞检查工作,从而减少不必要的资源消耗,并提升整体检测效率。
  • Python——.zip
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    本项目为Python编写的漏洞扫描系统源代码,旨在帮助用户检测其网络设备及应用的安全性隐患,提高系统的安全性。 在Python编程领域,毕业设计或课程项目经常涉及解决实际问题,例如构建一个漏洞扫描系统。该系统的目的是利用Python语言开发出能够自动检测网络安全漏洞的软件工具。这对网络安全专业人士及任何关心网络资产安全的人士来说都非常重要。 理解漏洞扫描的基本概念是关键:这是一种自动化技术,用于识别网络、操作系统、应用程序或设备中的潜在弱点,这些弱点可能被黑客滥用导致数据泄露或其他安全事故。由于Python具备丰富的库支持和简洁易读的语法特性,它成为开发此类工具的理想语言选择。 项目源码主要包括以下部分: 1. **扫描模块**:这部分代码负责对目标系统进行检查,通常包括端口扫描、服务识别及操作系统指纹探测等任务。可以利用Python的`socket`库执行基本端口检测,使用第三方库如`nmap`处理更复杂的网络分析工作。 2. **漏洞检测模块**:通过对比已知的安全弱点数据库来发现潜在威胁是该部分的核心功能之一。这可能涉及查询CVE(常见漏洞和暴露)或其他开源漏洞资料库的信息,并利用Python的`requests`等工具发起HTTP请求以测试Web应用中的安全缺陷。 3. **报告生成模块**:为了使扫描结果易于理解,本项目需要一个有效的数据呈现机制。可以采用Python的`pandas`进行数据分析与格式化工作,使用可视化库如`matplotlib`或`seaborn`展示信息,并利用模板引擎如`jinja2`创建HTML形式的报告文档。 4. **用户界面**:为了提高用户体验和方便操作,系统可能需要设计一个图形化的交互界面。Python自带的GUI框架包括`tkinter`; 对于更复杂的UI需求,则可以考虑使用第三方库如`PyQt`或`wxPython`. 5. **依赖管理**:在项目中安装必要的软件包是必不可少的一部分,这通常通过Python的内置工具pip来完成。 6. **说明文档**:详细的指导文件对于理解系统运作原理和正确操作至关重要。这些资料应该包括项目的总体介绍、如何进行安装配置以及使用指南等信息。 7. **project目录结构**:该部分可能包含主程序脚本、配置文件以及其他测试代码,开发者通常会将不同功能的模块按照逻辑关系组织起来以利于维护与扩展。 这一Python项目是一个集网络编程、安全分析和软件开发技巧于一身的综合性课题。通过参与此类项目的实践学习过程,学生能够进一步掌握高级Python编程技能,并在网络安全领域打下坚实的技术基础。
  • Python说明文档)
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    本项目为一款基于Python开发的自动化漏洞扫描工具,旨在帮助用户检测其网络和应用程序中的安全漏洞。包含详细代码、数据库与使用指南,适用于学习研究和技术测试场景。 毕业设计:基于Python的漏洞扫描系统(包含源码、数据库及说明文档) 第二章 安全漏洞检测理论基础 2.1 网络安全概述 2.2 安全漏洞 2.3 漏洞扫描技术 第三章 漏洞扫描系统的设计 3.1 设计目标和原则 3.2 总体设计思路 3.3 可行性分析 3.3.1 技术可行性 3.3.2 经济可行性 3.3.3 发展可行性 3.3.4 操作可行性 第四章 设计成果展示 4.1 测试系统搭建技术介绍 4.2 用户登录界面实现 4.2 漏洞扫描首页设计 4.3 端口扫描模块功能说明 4.4 扫描列表模块描述
  • Django项目战教程——、说明).zip
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    本资源提供一个完整的Django漏洞扫描系统的实战教程,包括详细代码、操作指南和在线演示视频。适合希望深入学习Django框架并掌握Web安全技术的开发者。 源码亲测可用,适合用作计算机毕业设计、课程设计的参考。 该项目使用的技术栈为:Python + Django + MySQL 项目主要功能是对目标主机进行端口漏洞扫描。通过分别对目标主机的端口和服务进行扫描来确认是否存在后门和安全漏洞。在端口扫描过程中,采用IP地址与端口号相结合的方式确保检测的有效性,并验证其是否处于正常运行状态。一旦确定端口有效,则进一步执行漏洞扫描,从而减少盲目性和提升效率。
  • 于Java.zip
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    本项目为基于Java语言开发的漏洞扫描系统,旨在检测软件代码中的安全漏洞。通过自动化工具和技术,帮助开发者提高代码安全性,减少潜在风险。 毕业设计题目为基于Java的漏洞扫描系统。
  • Python-web挖掘技术研究与(以Django为例)包().zip
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    本资源包为Python-web漏洞挖掘领域的毕业设计成果,聚焦于Django框架下的安全问题。内容涵盖详细源代码、相关数据库以及操作演示视频,旨在帮助学习者掌握Web应用的安全测试与防护技术。 目录 摘 要 2 ABSTRACT I 1 绪论 1 1.1 研究背景 1 1.2 研究意义 1 1.3 研究现状 2 2 Web应用程序漏洞检测技术 3 2.1 网络爬虫 3 2.1.1 网络爬虫原理 3 2.1.2 爬取策略 3 2.1.3 Scrapy爬虫架构 4 2.2 SQL注入漏洞 4 2.3 XSS漏洞 4 3 系统设计与实现 6 3.1 系统整体设计 6 3.2 爬虫模块的设计与实现 6 3.2.1 爬虫模块的设计 6 3.2.2 爬虫模块的实现 7 3.3 XSS扫描模块的设计与实现 8 3.4 应用中SQL注入 9 3.5 相关报告生成 10 4 系统的实现与漏洞挖掘 11 4.1系统的首页面 11 4.2 web漏洞挖掘网站首页 11 4.3 漏洞总览页面 12 4.4 漏洞详情页面 12 5 结论与展望 14 5.1结论 14 5.2展望 14 参考文献 15 致 谢 16
  • Python图像去雾算法研究)-.zip
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    本项目为Python图像去雾算法的研究与系统开发,包括详尽的源代码、实验数据库以及操作演示视频,适用于科研学习。 系统模块总体设计基于Python的去雾图像系统的设想分为以下几个部分,在实际开发过程中可能会进行调整: 1. 用户管理模块: - 用户登录:用户输入用户名和密码以验证身份,如果成功则跳转到图像管理页面;否则提示错误信息。 - 用户注册:用户可以在网页上填写名称、密码等信息完成注册。系统将自动生成一个唯一的ID,并把用户的详细资料存储在数据库中。 2. 图像管理模块: - 图像上传:允许用户选择并上传图片,相关信息会被保存到图像数据表里。 - 图片列表:展示当前登录的用户所上传的所有照片及其对应的创建日期。用户可以选择需要处理的照片。 - 删除操作:提供删除已上传影像的功能。 3. 图像处理模块: - 去除雾霾效果:当用户选择一张图片并点击去雾按钮时,系统将使用FFANet深度学习模型对其进行处理,并保存结果到数据库中。 - 处理记录列表:显示所有由当前登录的用户执行过的图像处理操作。包括每张照片的名字、处理时间以及最终得到的结果图。 4. 系统管理模块: - 日志追踪:系统将自动跟踪并存储有关各种活动的信息,例如用户的登录情况和图片上传或修改等行为。 - 设置选项:管理员可以进行一些配置更改,比如调整系统的运行参数。
  • Python机器学习文本分类).zip
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    本资源提供了一个基于Python的机器学习文本分类系统的完整毕业设计,包括详细文档、源代码、数据库以及演示视频,帮助学生深入理解与实践文本分类技术。 4.1 基本任务 本次系统开发及数据库开发已经基本完成,整个系统能够稳定运行。接下来通过介绍各个功能模块的使用情况来展示系统的具体实现。 4.2 系统主要功能的实现 4.2.1 登录模块的实现 在登录界面设计中,用户需要输入权限信息才能成功登录。以下是该页面的设计图: (此处应插入“机器学习新闻文本分类系统登录页面”的插图) 4.2.2 新闻分类系统的首页展示 新闻分类系统的首页包括多个功能模块:首页、新闻分类、新闻管理和个人信息管理等。在首页中,用户可以看到当前系统的一些基本信息,例如用户数量、新闻类别和文章的数量以及年份等。 (此处应插入“新闻分类系统首页界面”的插图) 4.2.3 新闻分类界面 在该页面中,展示的是支持的各类别内容如娱乐、财经等等。通过输入标题和文本信息,可以对新闻进行自动归类操作。 (此处应插入“新闻中心界面”设计图) 4.2.4 新闻管理界面实现 在已分类过的新闻列表模块中,用户可以看到主题及对应的内容等详情,并且可以在主界面上查看所有相关的信息。