Misc 学习（八） - 流量分析：数据提取
这一期，我们主要写一下如何进行比较繁多的数据的提取。
使用 Tshark 批量提取数据
有时候，我们会需要从多个包中提取数据，然后再进行截取和组合，比如分析一个布尔盲注的流量文件等，这时，Tshark就派上了它的用场。
Tshark 是 Wireshark 的命令行版，可以高效快捷地提取数据，从而省去了繁杂的脚本编写。
bash
tshark.exe -r 123.pacp -T fields -e frame.time_relative -e ip.src -e ip.dst -e ip.proto -e frame.len -E header=y -E separator=, > out123.csv
-r 123.pcap 读取要分析的报文记录文件（pcap）
-T fields 输出格式，选 fields 按字段，还有其他选项，比如json等其他格式，必须结合-E和-e一起使用
-e 取出某个字段（提取出的csv文件将以此作为字段名，如 -e ip.src （发送地址）-e ip.dst（目标地址） -e ip.proto -e frame.len）
-Y 筛选过滤报文，与wireshark的过滤器基本一致，例：-Y 'http.host == "web-server1"'
-E header=y 输出是否有表头，y表示有表头，n表示没有表头
-E separator=, 以逗号作为分隔符光看不做，可能大家看不大懂，那就找个例子给大家演示一下：
我们的目的，是在这个流量文件中，提取出如图所示的json格式的用户数据。那我们首先要明确两个问题：1. 如何筛选出需要提取出数据的包？2. 应该提取每个包中的哪个部分？
筛选
确定筛选的范围，我们可以使用Wireshark的过滤器可视化地确定范围。对于这个题目，我们知道要提取的是JSON，可以使用json进行过滤：
提取
接下来就是确定提取包里的哪些东西，这个题里我们不需要提取ip之类的东西，只需要提取出JSON就可以了。那有些同学可能就想了，能不能提取json呢，同学们可以试一下，结果我就不说了。这里，我们可以点击这块数据，就可以看到最下方显示了这块数据的成分：tcp.segment_data，我们就可以提取每个含有json包中的tcp.segment_data。
构造命令
根据上文，我们可以构造出如下命令：
bash
tshark -r data.pcapng -T fields -e tcp.segment_data -Y 'json' -E header=n -E separator=, > out123.csv
# 其中：
# -r data.pcapng：从data.pcapng中提取
# -T fields：按字段提取
# -e tcp.segment_data：提取tcp.segment_data
# -Y 'json'：筛选'json'
# -E header=n -E separator=,：不要表头，以逗号为分隔符在Kali中运行这段命令，即可得到out123.csv，不过打开来看，里面是一串十六进制字符串，我们只需要用Cyberchef打开文件，将其转换为字符串即可得到JSON数据：
使用 Wireshark 提取数据
使用Wireshark也可以提取上题的JSON数据，但是比较复杂，所以我个人还是推荐用Tshark。
筛选
跟上面一样，我们使用使用json进行过滤。
2.
新建列
我们可以看到，Wireshark自带的几个列中是没有segment_data的，我们首先要右键表头，点击"列首选项"。
然后点击下面的加号，新建一个列，名字无所谓，类型选 Custom，"Fields"就写你要提取的部分，这里我们要提取的是tcp.segment_data，打完以后点击确定。
可以看到在Info的右边就多出来了一列。
3. 点击顶部菜单-文件-导出分组解析结果，你想导出什么格式就选什么格式，分组范围选择"已显示"-"所有分组"，点击保存，即可获得与Tshark导出的类似的csv文件，但是这个文件多了几列（No、Time等，就是你默认显示的那些列），并且有表头。
后面流程与Tshark相差不多，在此不再赘述。
本期就先写到这里，主要内容为如何使用Tshark和Wireshark实现流量文件中复杂数据的提取，下一期可能写写USB协议流量包的分析。
参考资料
1\] CTF-WIKI ：https://ctf-wiki.org/misc/traffic/data/ \[2\] wireshark.org ：https://www.wireshark.org/docs/wsug_html_chunked/ChIOExportSection.html 以上内容仅供参考，如有错漏，也很正常。 作者：[CHTXRT](https://blog.csdn.net/CHTXRT) 出处：https://blog.csdn.net/CHTXRT 本文使用「[CC BY-ND 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/)」创作共享协议，转载请在文章明显位置注明作者及出处。