21.3 Python 使用DPKT分析数据包

dpkt项目是一个Python模块,主要用于对网络数据包进行解析和操作。它可以处理多种协议,例如TCPUDPIP等,并提供了一些常用的网络操作功能,例如计算校验和、解析DNS数据包等。由于其简单易用的特性,dpkt被广泛应用于网络安全领域,例如流量分析、漏洞利用、入侵检测等。使用该库可以快速解析通过各类抓包工具抓到的数据包,从而提取分析包内的参数。

  • 安装DPKT工具:pip install dpkt

在分析数据包之前我们需要抓取特定数据包并保存为*.pcap格式,通常情况下这种数据包格式可通过WireShark等工具抓取到,当然也可以使用上一篇提到的Scapy库实现,该库中存在一个sniff函数,该函数可以实现网络抓包功能,如下一个演示案例我们分别通过sniff(count=2)函数抓取两个数据包并使用wrpcap()函数将其保存到文件内,当需要分析时可通过调用rdpcap()函数打开数据包即可实现分析。

python 复制代码
>>> from scapy.all import *
>>>
>>> packets = sniff(count=2)                            # 动态抓取2个数据包
>>>
>>> wrpcap("d://lyshark.pcap",packets)                  # 保存数据包
>>> pcap_packets = rdpcap("d://lyshark.pcap")           # 读取数据包
>>>
>>> pcap_packets
<lyshark.pcap: TCP:2 UDP:0 ICMP:0 Other:0>
>>>
>>> pcap_packets.show()
0000 Ether / IP / TCP 192.168.1.101:63995 > 172.217.24.10:https S
0001 Ether / IP / TCP 192.168.1.101:63907 > 103.235.46.191:https A / Raw
>>>
>>> pcap_packets.summary()
Ether / IP / TCP 192.168.1.101:63995 > 172.217.24.10:https S
Ether / IP / TCP 192.168.1.101:63907 > 103.235.46.191:https A / Raw
>>>
>>> pcap_packets[0].dst
'FF:2d:1e:0f:1e:a1'
>>>
>>> pcap_packets[0].src
'a4:7e:33:ee:cc:b3'
>>>
# 如下分别代表: 链路层 [Ethernet]、网络层[IP]、传输层[TCP/UDP]、应用层[RAW]
>>> pcap_packets[0].show()
>>>
# 抓包后直接输出
>>> sniff(prn=lambda x: x.show(), count=1)

通过上方的抓包流程读者即可实现简单的抓包功能,当然sniff函数参数众多我们完全可以在抓包时增加不同的抓包条件,同时该函数也支持回调函数,当由新的请求被触发时则自动执行回调函数,如下则是使用Scapy抓包的完整案例,该案例展示了抓取60秒数据包,并将其保存至d://lyshark.pcap目录。

python 复制代码
from scapy.all import *
import scapy.all as scapy

# 数据包回调函数
def packet_callback(packet):
    if packet[TCP].payload:
        m_packet = str(packet[TCP].payload)
        print("主机地址: {} ---> 数据包内容: {}".format(packet[IP].dst,packet[TCP].payload))

if __name__ == "__main__":
    # 抓取80端口的数据包并输出到屏幕
    # sniff(filter="tcp port 80", prn=packet_callback, store=0)

    # 抓取 过滤出tcp协议 抓取1分钟后保存到文件中
    package=sniff(filter="tcp", timeout=60, prn=packet_callback, store=1)
    wrpcap("d://lyshark.pcap", package)

运行上方抓包程序,读者可看到如下图所示的输出结果,等待60秒后即可看到d://lyshark.pcap文件。

当读者抓取到这些数据包之后,下一步则是解析这些数据包,解析的方法有许多可以使用DPKT解析,也可以使用scapy自带的工具解析,本章首先介绍如何使用Scapy工具实现解析数据包内的HTTP请求,并输出的功能,如下是完整的代码实现;

python 复制代码
from scapy.all import *
import scapy.all as scapy

# 解析获取到的数据包
def get_http_pcap(pcap_path):
    pcap_infos = list()
    packets = scapy.rdpcap(pcap_path)
    for p in packets:
        if p.haslayer("IP"):
            src_ip = p["IP"].src
            dst_ip = p["IP"].dst
        if p.haslayer("TCP"):
            raw_http = p["TCP"].payload.original
            sport = p["TCP"].sport
            dport = p["TCP"].dport
        if p.haslayer("HTTPRequest"):
            host = p["HTTPRequest"].Host
            uri = p["HTTPRequest"].Path
            http_fields = p["HTTPRequest"].fields
            # print("主机地址: {} --> URI: {}".format(host,uri))
        print("原IP地址: {}:{} --> 目标IP地址: {}:{}".format(src_ip,sport,dst_ip,dport))

if __name__ == "__main__":
    get_http_pcap("d://lyshark.pcap")

读者可自行运行上述代码,并传入刚才抓取到的lyshark.pcap数据包,此时则可解析出当前数据包中所有HTTP访问数据,如下图所示;

对于数据包的解包功能,Dpkt工具包也可以很好的完成,对于使用Dpkt解包而言,首先需要通过open()打开数据包,接着调用dpkt.pcap.Reader(fp)将文件内的字节转化为PCAP格式,最后调用自定义函数GetDpkt根据字段进行解析即可。

python 复制代码
import dpkt
import socket

def GetDpkt(pcap):
    for timestamp,packet in pcap:
        try:
            eth = dpkt.ethernet.Ethernet(packet)
            ip = eth.data
            tcp = ip.data

            src = socket.inet_ntoa(ip.src)
            dst = socket.inet_ntoa(ip.dst)
            sport = tcp.sport
            dport = tcp.dport
            print("[+] 源地址: {}:{} --> 目标地址:{}:{}".format(src,sport,dst,dport))
        except Exception:
            pass

# 检测主机是否被DDOS攻击了
def FindDDosAttack(pcap):
    pktCount = {}
    for timestamp,packet in pcap:
        try:
            eth = dpkt.ethernet.Ethernet(packet)
            ip = eth.data
            tcp = ip.data
            src = socket.inet_ntoa(ip.src)
            dst = socket.inet_ntoa(ip.dst)
            sport = tcp.sport
            # 累计判断各个src地址对目标地址80端口访问次数
            if dport == 80:
                stream = src + ":" + dst
                if pktCount.has_key(stream):
                    pktCount[stream] = pktCount[stream] + 1
                else:
                    pktCount[stream] = 1
        except Exception:
            pass
    for stream in pktCount:
        pktSent = pktCount[stream]
        # 如果超过设置的检测阈值500,则判断为DDOS攻击行为
        if pktSent > 500:
            src = stream.split(":")[0]
            dst = stream.split(":")[1]
            print("[+] 源地址: {} 攻击: {} 流量: {} pkts.".format(src,dst,str(pktSent)))

# FindPcapURL 监控提取数据包中的所有URL
def FindPcapURL(pcap):
    Url = []
    for timestamp,packet in pcap:
        try:
            eth = dpkt.ethernet.Ethernet(packet)
            ip = eth.data
            src = socket.inet_ntoa(ip.src)
            tcp = ip.data
            http = dpkt.http.Request(tcp.data)
            if(http.method == "GET"):
                UrlHead = http.headers
                for key,value in UrlHead.items():
                    url = re.findall('^https*://.*',str(value))
                    if url:
                        print("[+] 源地址: %10s --> 访问URL: %-80s"%(src, url[0]))
        except Exception:
            pass
    return set(Url)

# 动态保存pcap文件(每1024字节保存一次pcap文件),并读取出其中的网址解析出来
def write_cap(pkt):
    global pkts
    global count
    pkts.append(pkt)
    count += 1
    if count == 1024:
        wrpcap("data.pcap",pkts)
        fp = open("./data.pcap","rb")
        pcap = dpkt.pcap.Reader(fp)
        FindPcapURL(pcap)
        fp.close()
        pkts,count = [],0

if __name__ == "__main__":
    fp = open("d://lyshark.pcap","rb")
    pcap = dpkt.pcap.Reader(fp)
    GetDpkt(pcap)

运行上述代码,同样可以输出这些IP信息,如下图所示;

本文作者: 王瑞

本文链接: https://www.lyshark.com/post/29b6bdae.html

版权声明: 本博客所有文章除特别声明外,均采用 BY-NC-SA 许可协议。转载请注明出处!

相关推荐
weixin_442643428 分钟前
推荐FileLink数据跨网摆渡系统 — 安全、高效的数据传输解决方案
服务器·网络·安全·filelink数据摆渡系统
小码的头发丝、16 分钟前
Django中ListView 和 DetailView类的区别
数据库·python·django
阑梦清川22 分钟前
JavaEE初阶---网络原理(五)---HTTP协议
网络·http·java-ee
Chef_Chen1 小时前
从0开始机器学习--Day17--神经网络反向传播作业
python·神经网络·机器学习
FeelTouch Labs1 小时前
Netty实现WebSocket Server是否开启压缩深度分析
网络·websocket·网络协议
千澜空1 小时前
celery在django项目中实现并发任务和定时任务
python·django·celery·定时任务·异步任务
斯凯利.瑞恩1 小时前
Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN(K-最近邻居)分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户附数据代码
python·决策树·随机森林
yannan201903132 小时前
【算法】(Python)动态规划
python·算法·动态规划
蒙娜丽宁2 小时前
《Python OpenCV从菜鸟到高手》——零基础进阶,开启图像处理与计算机视觉的大门!
python·opencv·计算机视觉
光芒再现dev2 小时前
已解决,部署GPTSoVITS报错‘AsyncRequest‘ object has no attribute ‘_json_response_data‘
运维·python·gpt·语言模型·自然语言处理