bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИРbsuir-1021Research ArticleСтатьиСИСТЕМА СБОРА, АНАЛИЗА И ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ ОБ УСТРОЙСТВАХ В СЕТИ ИНТЕРНЕТSystem for collecting, analyzing and visualizing data about devices in the InternetДавлатовШ. Р.DavlatovSh. R.shohrukh.92@gmail.comКучинскийП. В.KuchynskiP. V.noemail@neicon.ruБелорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Республика БеларусьBelarus201803062019061925Copyright © Давлатов Ш.Р., Кучинский П.В., 20192019Давлатов Ш.Р., Кучинский П.В.Davlatov S.R., Kuchynski P.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/1021

Разработана система сбора, анализа и визуализации технической информации о подключенных устройствах к сети Интернет на базе платформы Censys и языка программирования Python. Данная система предназначена для первичного анализа данных из открытых источников, результаты которого могут быть использованы администраторами по информационной безопасности в автоматизированных системах для предотвращения потенциальных угроз со стороны злоумышленников. Разработка была апробирована на примере сведений о серверах, обслуживающих наиболее популярные Интернет-ресурсы Беларуси.

This article describes the system for collecting, analyzing and visualizing of technical information about devices connected to the Internet based on the Censys platform. It was developed using Python programming language and it's intended for primary data analysis. The system can be used by security administrators to prevent potential threats in automated systems. This project was tested on the example of information about devices serving the most popular Internet resources in Belarus.

поисковая система Censysанализ больших данныхуязвимостьинформационная безопасностьCensys search enginebig data analysisvulnerabilityinformation securityReferencesДавлатов Ш. Сравнительный анализ инструментов для сбора и анализа данных из открытых источников OSINT // Матер. 53-й науч. конф. аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР. Минск, 2-6 мая 2017 г.Давлатов Ш. Сравнительный анализ инструментов для сбора и анализа данных из открытых источников OSINT // Матер. 53-й науч. конф. аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР. Минск, 2-6 мая 2017 г.Search Engine Backed by Internet-Wide Scanning / D. Zakir [et al.] // Proc. of the 22nd ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security. Denver, Colorado, USA, October 12-16, 2015. P. 572-553.Search Engine Backed by Internet-Wide Scanning / D. Zakir [et al.] // Proc. of the 22nd ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security. Denver, Colorado, USA, October 12-16, 2015. P. 572-553.Скабцов Н. Аудит безопасности информационных систем. СПб.: Питер, 2018. 272 с.Скабцов Н. Аудит безопасности информационных систем. СПб.: Питер, 2018. 272 с.Наиболее популярные белорусские интернет-ресурсы [Электронный ресурс]. URL: http://www.adsl.by/peering (дата обращения: 15.12.2017).Наиболее популярные белорусские интернет-ресурсы [Электронный ресурс]. URL: http://www.adsl.by/peering (дата обращения: 15.12.2017).Davy C., Arno M., Mohamed A. Introducing Data Science: Big Data, Machine Learning, and more, using Python tools. Manning, 2016. 322 p.Davy C., Arno M., Mohamed A. Introducing Data Science: Big Data, Machine Learning, and more, using Python tools. Manning, 2016. 322 p.Joel G. Data Science from Scratch. O'Reilly Media, 2015. 330 p.Joel G. Data Science from Scratch. O'Reilly Media, 2015. 330 p.Вандер П. Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение. O'ReillyMedia, 2018. 576 с.Вандер П. Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение. O'ReillyMedia, 2018. 576 с.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.