Опубликовано: 22.07.2026 | Источник: RSS.app Feed 8

```html

В марте 2026 года команда Praetorian представила открытый инструмент Pius, предназначенный для автоматического построения карты внешних активов организации (asset discovery). В статье «Mapping the Unknown» описывается, как Pius помогает находить скрытые хосты, поддомены, сертификаты и другие элементы, которые часто остаются за рамками официальных списков заказчика. Для студентов технических специальностей этот кейс — не просто новость, а готовая «песочница» для дипломной работы: вы можете не только повторить логику инструмента, но и улучшить его, обосновать выбор стека, провести замеры покрытия и интеграции. Ниже — конкретные сценарии использования Pius в ВКР, привязанные к реальным разделам диплома.

Обнаружение скрытых активов организации с помощью Pius: кейс для ВКР

Темы для дипломной работы на основе Pius

Аналитическая глава: сравнение решений и обоснование стека

В дипломе, где вы используете Pius, аналитическая глава должна ответить на вопрос: почему именно этот инструмент, а не проприетарный аналог? Возьмите за основу статью Praetorian — они подчёркивают, что Pius позволяет находить «неизвестные» активы, которые владелец системы сам не учёл. Сравните Pius с коммерческими решениями (например, Tenable, Qualys) по следующим параметрам:

• Лицензия и стоимость — Pius Apache 2.0, нет ограничений по числу узлов.
• Глубина сканирования — статьи про Pius указывают на поддержку DNS-зон, TLS-сертификатов, поиска в Certificate Transparency logs.
• Возможность кастомизации — открытый код позволяет дописать плагины (Go, Python).
• Интеграция с SIEM — Pius по умолчанию не экспортирует в Syslog, но вы можете это реализовать.

Используйте требования ГОСТ 34.602-89 при оформлении технического задания, а для оценки качества — метрики из ISO/IEC 25010 (функциональная полнота, производительность).

Проектная часть: схемы, алгоритмы, интеграция

В проектной главе опишите, как вы встраиваете Pius в существующую инфраструктуру. Пример — интеграция с Kubernetes и OpenTelemetry для сбора метрик времени сканирования. Нарисуйте диаграмму последовательности (UML sequence) для процесса: запрос к API Pius → парсинг JSON → обогащение данных из Shodan → запись в БД. Вот фрагмент псевдокода на Python, который можно использовать в дипломе:

import requests, json

pius_api = "http://pius:8080/api/v1/scan"
target = "example.com"
response = requests.post(pius_api, json={"domain": target, "depth": 2})
if response.status_code == 200:
    assets = response.json()["assets"]
    for asset in assets:
        # проверка, есть ли актив в эталонном списке
        if asset["fqdn"] not in known_assets:
            save_new_asset(asset)

Обратите внимание на протоколы: SNMP для сетевых устройств, DNS- zone transfer для больших доменов. В статье Pius упоминается использование Certificate Transparency — это можно описать как дополнительный источник.

Тестирование и метрики

Для защиты диплома вам понадобятся численные результаты. Проведите нагрузочное тестирование Pius на виртуальных машинах с разным количеством ядер (1, 2, 4) и замерьте:

• Время полного сканирования 1000 поддоменов.
• Количество ложных срабатываний (сверка с официальным WhoIs).
• Загрузка CPU и памяти в пике.

Привяжите метрики к требованиям RTO/RPO: если заказчику нужно знать об изменении поверхности атаки не позднее 24 часов, то Pius на 2 vCPU укладывается с запасом. Такие расчёты повышают практическую ценность работы.

Чему вы научитесь, интегрируя Pius в ВКР

• Проектировать архитектуру информационной безопасности с открытыми компонентами.
• Обосновывать выбор стека технологий (Go vs Python, Docker vs bare-metal) с помощью метрик.
• Работать с API внешних сервисов (Shodan, Censys) для обогащения данных.
• Оформлять техническую документацию по стандартам (ГОСТ 34, ISO 25010).
• Проводить нагрузочное тестирование и интерпретировать результаты для выводов о производительности.

Часто задаваемые вопросы

Сложно ли реализовать Pius в дипломе, если я не очень хорошо знаю Go?

Pius написан на Go, но вы можете не вносить изменения в его ядро. Для диплома достаточно написать скрипт-обёртку на Python, который запускает бинарник и обрабатывает результат. Если тема требует доработки плагинов, можно разобраться в коде — он хорошо комментирован (публичные репозитории Praetorian).

Требует ли вуз обязательного написания кода? Можно обойтись анализом?

Большинство технических ВКР требуют хотя бы минимальной реализации. Даже если вы не пишете новый код, должны быть скрипты для автоматизации тестов или настройки окружения. Pius удобен тем, что его можно запустить и получить первичные данные без программирования.

Как оформить UML-диаграммы для этого проекта?

Используйте диаграмму вариантов использования (actor — пентестер, система — Pius), диаграмму последовательности для сценария «запуск сканирования» и диаграмму развёртывания (сервер с Docker, базы данных). Все эти элементы легко интегрировать в пояснительную записку.

Где брать реальные тестовые данные без риска нарушения закона?

Используйте собственные домены (например, создайте несколько поддоменов на своём VPS) или публичные списки (Alexa top 1M, commoncrawl). Для диплома достаточно сканирования ваших тестовых зон. Никогда не запускайте сканер на чужие ресурсы без письменного разрешения.

Источник: Mapping the Unknown: Introducing Pius for Organizational Asset Discovery (опубликовано 2026-03-13)

```