Python如何调用Nessus API？自动化扫描实操，漏洞报告处理，安全工具集成指南

​​一、Python与nessus：为什么需要结合？​​

💡 ​​个人观点​​：自动化不仅是效率工具，更是减少人为遗漏的关键。尤其对于持续监控场景，Python+Nessus的组合能构建“无人值守”安全防线。

​​二、Python调用Nessus API：分步实操指南​​

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  登录Nessus控制台，进入“Settings” → “API Keys”生成密钥。

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  保存好Access Key和Secret Key，这是Python连接的“密码”。

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pip install requests
​​步骤3：编写基础调用代码​​
以下代码实现“获取扫描列表”功能：
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import requests

url = "https://nessus-server:8834/scans"
headers = {
    "X-ApiKeys": f"accessKey={YOUR_ACCESS_KEY}; secretKey={YOUR_SECRET_KEY}"
}
response = requests.get(url, headers=headers, verify=False)
print(response.json())
⚠️ ​​注意​​：需关闭证书验证（verify=False），但生产环境建议使用合法证书！
​​步骤4：触发扫描与下载报告​​
通过API的/scans/{id}/launch接口启动扫描，再调用/scans/{id}/export导出PDF或HTML格式报告。

🔥 ​​亮点​​：利用time.sleep()函数设置轮询间隔，实现“扫描完成自动下载”！


​​三、漏洞报告处理：Python解析与数据分析​​


Nessus默认报告冗长，Python可提取关键信息：

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​​用xml.etree.ElementTree解析XML报告​​：提取高危漏洞名称、CVSS评分、受影响主机。

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​​用pandas生成统计图表​​：可视化漏洞分布，快速定位薄弱环节。


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import pandas as pd
data = {"漏洞类型": ["SQL注入", "弱密码"], "数量": [12, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
df.plot.bar(x="漏洞类型", y="数量")  # 生成柱状图
💥 ​​独家技巧​​：结合ChatGPT API，用Python自动生成漏洞修复建议（如：“检测到CVE-2024-XXXX，建议升级Apache至2.4.58版本”）。

​​四、常见问题与避坑指南​​



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​​问题1​​：API连接超时？
→ 检查Nessus服务端口（默认8834）防火墙规则，确保Python脚本网络可达。

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​​问题2​​：报告解析乱码？
→ Nessus报告编码为UTF-8，Python解析时需指定encoding="utf-8"。

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​​性能优化​​：多线程扫描100+主机时，控制并发请求数（Nessus API有速率限制）。



🌟 ​​个人见解​​：新手常忽略错误处理，建议用try-except捕获API异常，并记录日志到文件，便于排查。


​​五、未来展望：AI+自动化安全运维​​


随着AI技术普及，未来可结合Python机器学习库（如scikit-learn），对Nessus历史漏洞数据训练预测模型，主动识别潜在攻击模式。例如，根据漏洞特征预测 exploited 概率，实现​​智能风险预警​​。