Tool Automatizzato per Raccolta Informazione Efficiente

Abstract

Nel mondo della sicurezza informatica in rapida evoluzione, l'efficienza e l'efficacia dei test di penetrazione sono fondamentali. Questa tesi introduce un innovativo strumento di penetration testing automatizzato progettato per semplificare il processo di raccolta delle informazioni, una fase critica nell'identificazione e nella mitigazione delle potenziali vulnerabilità di sicurezza. Lo strumento sviluppato esegue una serie di attacchi sofisticati per raccogliere dati attivi e passivi completi, tra cui informazioni sull'host, informazioni sul dominio, informazioni sul DNS, informazioni sul traceroute, informazioni sulle porte, Nmap Discovery e Nmap Vulnerabilities. Queste scansioni vengono condotte su IP o domini di destinazione e i risultati vengono visualizzati attraverso un'interfaccia grafica intuitiva (GUI). Inoltre, lo strumento offre la funzionalità di generare rapporti dettagliati per le singole scansioni o di aggregarle, facilitando un'analisi approfondita. Gli attuali metodi di ricognizione manuale, pur essendo efficaci, spesso richiedono molto tempo, evidenziando la necessità di una soluzione automatizzata. Utilizzando Python e le sue ampie librerie, questo strumento consente ai penetration tester di raccogliere rapidamente informazioni critiche sul sistema con il minimo sforzo. L'automazione di questi processi non solo aumenta la produttività, ma garantisce anche un maggior grado di accuratezza e coerenza dei dati raccolti. L'importanza di questo strumento automatizzato va oltre i compiti di ricognizione immediata. Le future implementazioni prevedono l'integrazione di modelli di apprendimento automatico per analizzare i dati raccolti, consentendo attacchi più precisi e mirati. Questa capacità posiziona lo strumento come una soluzione lungimirante nel settore della sicurezza informatica, in grado di rispondere alle esigenze presenti e future. Lo strumento di penetration test automatizzato rappresenta un progresso significativo nelle pratiche di sicurezz

In the rapidly evolving landscape of cyber security, the efficiency and effectiveness of penetration testing are paramount. This thesis introduces an innovative automated penetration testing tool designed to streamline the process of information gathering, a critical phase in identifying and mitigating potential security vulnerabilities. The developed tool executes a series of sophisticated attacks to collect comprehensive active and passive data, including Host Information, Domain Information, DNS Information, Traceroute Information, Ports Information, Nmap Discovery, and Nmap Vulnerabilities. These scans are conducted on target IPs or domains, with results displayed through an intuitive graphical user interface (GUI). Additionally, the tool offers functionality to generate detailed reports for individual scans or aggregate them, facilitating thorough analysis.

Current manual reconnaissance methods, while effective, are often time-consuming, highlighting the need for an automated solution. By leveraging Python and its extensive libraries, this tool empowers penetration testers to swiftly gather critical system information with minimal effort. The automation of these processes not only enhances productivity but also ensures a higher degree of accuracy and consistency in the data collected.

The importance of this automated tool extends beyond immediate reconnaissance tasks. Future implementations envisage the integration of machine learning models to analyze collected data, enabling more precise and targeted attacks. This capability positions the tool as a forward-thinking solution in the cyber security domain, addressing both present and future needs.

The automated penetration testing tool represents a significant advancement in cyber security practices. It simplifies the information gathering phase, reduces the time required for comprehensive scans, and enhances the overall effectiveness of penetration testing efforts. By providing a user-friendly interface and