揭示设备搜索引擎的黑盒：扫描资产、策略与伦理考量

在数字时代，诸如 Censys 和 Shodan 等设备搜索引擎通过扫描互联网来 catalog 在线设备，从而有助于理解和缓解网络安全风险。虽然先前的研究使用这些工具来检测设备并评估漏洞，但仍不确定它们扫描的资产、所采用的策略以及是否遵循伦理指南。本研究提出了对这些引擎操作与伦理维度的首次全面检视。我们开发了一种新框架来追踪这些引擎使用的 IP 地址，并收集了 1,407 个扫描器 IP。通过揭示这些 IP，我们首次深入洞察设备搜索引擎的行动，并获得原创发现。通过在一年内使用 28 个 honeypot 监控它们的扫描活动，我们表明用户几乎无法通过阻止列表扫描器 IP 或迁移服务端口来规避扫描。我们的发现揭示了重大的伦理问题，包括缺乏透明度、无害性和匿名性。值得注意的是，这些引擎常常未能提供透明度，也不允许用户选择退出扫描。进一步地，这些引擎发送格式错误的请求，尝试在未获授权的情况下获取过多细节，甚至在搜索结果中发布个人可识别信息(PII)和截图。这一做法侵犯用户隐私，并通过可能帮助恶意实体进一步暴露设备。本文强调了在设备搜索引擎的运作中需要更严格的伦理标准和更透明的做法的迫切需求，为保护免受侵入性扫描实践并保护数字基础设施提供了关键见解。