Метод 1: анализ сетевого трафика
Один подход заключается в анализе сетевого трафика и определении порта, к которому обращаются чаще всего. Это можно сделать с помощью библиотек анализа пакетов или таких инструментов, как Scapy в Python. Вот пример:

from scapy.all import sniff
# Dictionary to store port frequencies
port_freq = {}
def process_packet(packet):
    if packet.haslayer("TCP"):
        src_port = packet["TCP"].sport
        dst_port = packet["TCP"].dport
        # Update port frequencies
        port_freq[src_port] = port_freq.get(src_port, 0) + 1
        port_freq[dst_port] = port_freq.get(dst_port, 0) + 1
# Sniff network traffic for a specific duration
sniff(timeout=60, prn=process_packet)
# Get the top running port
top_port = max(port_freq, key=port_freq.get)
print(f"The top running port is {top_port}")

Метод 2: анализ журнала сервера
Другой подход заключается в анализе журналов сервера и определении порта, который получает больше всего трафика. Этот метод требует доступа к журналам сервера и знания методов анализа журналов. Вот упрощенный пример на Python:

# Read server log file
with open("server.log", "r") as log_file:
    log_data = log_file.readlines()
# Dictionary to store port frequencies
port_freq = {}
# Extract port information from logs
for line in log_data:
    if "GET" in line:
        port = line.split()[6].split(":")[-1]
        port_freq[port] = port_freq.get(port, 0) + 1
# Get the top running port
top_port = max(port_freq, key=port_freq.get)
print(f"The top running port is {top_port}")

Это всего лишь несколько примеров для начала. Фактическая реализация может отличаться в зависимости от конкретного варианта использования и технологий, с которыми вы работаете.