
Luca Stivali:1 novembro 2025 08:48
Em 2025, a varredura de portas continua sendo uma atividade fundamental para as equipes vermelhas (reconhecimento, descoberta, impressão digital) e para as equipes azuis (monitoramento e defesa proativa). Mas o mais recente desenvolvimento é a chegada de Modelos de linguagem grande (LLMs), integrado diretamente no fluxo de trabalho técnico.
Um dos exemplos mais interessantes é LLM-Ferramentas-Nmap , apresentado por Surgem os hackers , que permite conduzir o Nmap por meio de instruções em linguagem natural .
Na prática, o modelo traduz a requisição (“escanear as portas web mais comuns neste /24 em uma velocidade moderada e saída para XML”) em um comando Nmap correto e seguro, incluindo opções de tempo, scripts NSE e limites de varredura.
Kali Linux 2025.3 já inclui llm como um pacote opcional, e o plug-in LLM-Tools-Nmap está disponível no GitHub para integração manual ou automática.
O objetivo é reduzir erros de sintaxe, acelerar os testes e permitir que a IA ajude os operadores a gerar, validar e interpretar os resultados. É um conceito poderoso, mas que requer – como sempre – supervisão humana e políticas claras .
Por que o Nmap ainda é o esteio
O Nmap continua sendo o padrão de fato para varredura de portas.
Sua documentação, a previsibilidade do comportamento das opções ( -sS , -sV , -O , -T3 ) e a capacidade de usar scripts NSE dedicados tornam essa ferramenta obrigatória.
Conhecendo o Folha de dicas do Nmap é essencial para entender o que realmente está acontecendo na rede, diagnosticar falsos negativos, gerenciar firewalls e IDS e criar linhas de base repetíveis.
Benefícios do Cheatsheet:
- Determinismo e transparência: cada bandeira faz exatamente o que afirma.
- Diagnóstico: Saber por que uma verificação falha.
- Repetibilidade: perfeito para treinamento e testes controlados.
Onde a IA acelera (mas não substitui)
AI, e em particular LLM-Tools-Nmap, funciona como Um copiloto inteligente :
Ele interpreta comandos complexos, gera pipelines (masscan → nmap → análise → relatórios), prepara scripts de análise (jq, Python) e até transforma a saída XML em relatórios legíveis.
Ele pode adaptar sua estratégia de verificação aos resultados (por exemplo, executar apenas --script=http-enum se encontrar um servidor web) e fornecer resumos úteis para SOCs.
Limitações e riscos:
- A IA não conhece políticas, cronogramas de manutenção ou impactos na rede, ela pode emitir comandos agressivos.
- Possíveis “alucinações” de opções inexistentes.
- Automatizar sem supervisão pode criar riscos legais ou operacionais.
Fluxo de trabalho recomendado (abordagem híbrida)
- Treinamento manual: Todo operador deve dominar a folha de dicas do Nmap.
- IA como copiloto: gera comandos, mas não os executa; A revisão humana é obrigatória.
- Automação condicional: Scripts de IA que só podem ser executados em destinos autorizados.
- Guarda-corpos: lista de permissões, limite de taxa, log e recuo automático.
- Pós-varredura: normalização de saída, comparação com a linha de base, análise de mudanças.
Exemplo prático (somente LAB)
Prompt de IA (seguro):
“Gere um comando Nmap para descoberta de TCP nas portas 1–1024 em
lab.example.local, tempo moderado, max-retries 2, host-timeout 5m, saída XML. Por favor, forneça também uma versão menos intrusiva.”
Saída esperada:
nmap -sS -p 1-1024 -T3 --max-retries 2 --host-timeout 5m -oX scan_lab.xml lab.example.local # less invasive alternative: nmap -sT -p 22,80,443 -T2 --open -oX scan_lab_small.xml lab.example.local
Folha de dicas rápida (trecho)
-sSVarredura SYN (furtividade)-sTConexão TCP (sem privilégios)-sVDetecção de versão-ODetecção de SO-T0..T5Tempo agressivo/lento- Saída:
-oX,-oN,-oG,-oA - NSEs úteis:
--script=banner,--script=http-enum,--script=vuln - Impacto reduzido:
--max-retries,--host-timeout,--scan-delay
Conclusão
O Folha de dicas do Nmap continua sendo a base para todos os profissionais de segurança.
IA e ferramentas como LLM-Tools-Nmap são uma ótima extensão: eles aceleram, simplificam e auxiliam na análise. Mas eles não substituem a experiência e a responsabilidade.
A melhor abordagem é híbrida: domínio manual + assistência de IA, sob políticas bem definidas.
Referências
- Surgem hackers – Inteligência artificial em segurança cibernética: usando IA para varredura de portas ( https://hackers-arise.com/artificial-intelligence-in-cybersecurity-using-ai-for-port-scanning )
- Documentação oficial do Nmap — Guia de Referência do Nmap
- Comunidade de folhas de dicas — StationX, GitHub
- LLM-Ferramentas-Nmap — Projeto GitHub
Luca Stivali
Entusiasta de segurança cibernética e empreendedor na indústria de TI há 25 anos, especialista em design de redes e gerenciamento de sistemas complexos de TI. Paixão por uma abordagem proativa da segurança cibernética: entender como e do que se proteger é crucial.