A automação de segurança transforma verificações repetitivas em código que coleta, filtra e relata evidências consistentemente. Este curso prático aplica Python a serviços locais, fluxos HTTP e logs de acesso web.
Você criará um coletor de banner TCP, automatizará GET/POST e sessões com cookies, analisará logs Apache com regex e exportará CSV. O desafio final combina cabeçalho HTTP, Basic Authentication, eventos 401 e resumo formatado.
O que você aprenderá
- Criar sockets TCP IPv4 e trocar dados codificados em bytes
- Conectar a um serviço local, receber seu banner e fechar o socket
- Enviar GET e POST e inspecionar status, cabeçalhos e corpo
- Manter cookies entre requisições com
requests.Session - Ler logs linha a linha e extrair IPv4 com expressões regulares
- Marcar padrões SQLi preparados preservando o contexto bruto
- Escrever resultados CSV estruturados com
csv - Combinar sockets, autenticação HTTP, parsing de logs e relatório em um script
Para quem é este curso
Este curso intermediário é indicado para estudantes de segurança, analistas de operações e usuários de Python que desejam automatizar pequenas verificações. Ele foca scripts legíveis e fluxo de dados, não frameworks de produção.
Pré-requisitos: Python básico — variáveis, funções, imports, loops, dicionários e arquivos — e terminal Linux. TCP/IP, HTTP, logs e regex são úteis.
Ambiente de aprendizagem: Ubuntu 22.04 com Python 3, requests, logs preparados e serviços simulados TCP, Flask e HTTP em 127.0.0.1. Nenhum alvo externo é contatado.
Perguntas frequentes
Os scripts escaneiam ou autenticam em sistemas externos?
Não. Todos os exercícios usam serviços em 127.0.0.1. Credenciais, respostas e logs são sintéticos e ficam no laboratório.
Quanto Python preciso saber?
Você deve ler e modificar scripts curtos com funções, imports, condições, loops, coleções e arquivos. As bibliotecas de segurança são explicadas, mas não é uma introdução à sintaxe Python.
Uma regex prova SQLi ou força bruta?
Não. Assinaturas simples e IPs com 401 são candidatos à revisão. Detecção real exige contexto, limites, normalização, ajustes e validação para controlar falsos resultados.
Os scripts estão prontos para produção?
Não. São ferramentas didáticas. Produção exige exceções robustas, timeouts, tentativas, segredos seguros, TLS, configuração, testes, logging estruturado e controles de integração.
