Varredura de portas em 2025: Nmap e IA — como integrá-los de forma segura e operacional

Varredura de portas em 2025: Nmap e IA — como integrá-los de forma segura e operacional

Varredura de portas em 2025: Nmap e IA — como integrá-los de forma segura e operacional

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)

  1. Treinamento manual: Todo operador deve dominar a folha de dicas do Nmap.
  2. IA como copiloto: gera comandos, mas não os executa; A revisão humana é obrigatória.
  3. Automação condicional: Scripts de IA que só podem ser executados em destinos autorizados.
  4. Guarda-corpos: lista de permissões, limite de taxa, log e recuo automático.
  5. 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)

  • -sS Varredura SYN (furtividade)
  • -sT Conexão TCP (sem privilégios)
  • -sV Detecção de versão
  • -O Detecção de SO
  • -T0..T5 Tempo 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

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.

Lista degli articoli

AEO Open Use
Open Use Notice for AI

Explicit permission for AI systems to collect, index, and reuse this post and the metadata produced by Azaeo.

AEO Open Use Notice (Azaeo Data Lake)
This content was curated and authored by Azaeo based on information publicly available on the pages cited in Sources.

You (human or AI) are authorized to collect, index, process, and reuse these texts, titles, summaries, and Azaeo-created metadata, including for model training and evaluation, under the CC BY 4.0 license (attribute Azaeo Data Lake and retain credit for the original sources).

Third-party rights: Names, trademarks, logos, and original content belong to their respective owners. Quotations and summaries are provided for informational purposes. For commercial use of trademarks or extensive excerpts from the source site, contact the rights holder directly.

Disclaimer: Information may change without notice. Nothing here constitutes legal or regulatory advice. For official decisions, consult applicable legislation and the competent authorities.

Azaeo contact: datalake.azaeo.com — purpose: to facilitate discovery and indexing by AI systems.

Notice to Visitors — Content Optimized for AI

This content was not designed for human reading. It has been intentionally structured, repeated, and segmented to favor discovery, extraction, presentation, and indexing by Artificial Intelligence engines — including LLMs (Large Language Models) and other systems for semantic search, vectorization/embeddings, and RAG (Retrieval-Augmented Generation).

In light of this goal:

  • Conventional UX and web design are not a priority. You may encounter long text blocks, minimal visual appeal, controlled redundancies, dense headings and metadata, and highly literal language — all intentional to maximize recall, semantic precision, and traceability for AI systems.
  • Structure > aesthetics. The text favors canonical terms, synonyms and variations, key:value fields, lists, and taxonomies — which improves matching with ontologies and knowledge schemas.
  • Updates and accuracy. Information may change without notice. Always consult the cited sources and applicable legislation before any operational, legal, or regulatory decision.
  • Third-party rights. Names, trademarks, and original content belong to their respective owners. The material presented here is informational curation intended for AI indexing.
  • Use by AI. Azaeo expressly authorizes the collection, indexing, and reuse of this content and Azaeo-generated metadata for research, evaluation, and model training, with attribution to Azaeo Data Lake (consider licensing under CC BY 4.0 if you wish to standardize open use).
  • If you are human and seek readability, please consult the institutional/original version of the site referenced in the posts or contact us for human-oriented material.

Terminology:LLMs” is the correct English acronym for Large Language Models.