使用scapy.scapy_http就可以方便的对pcap包中的http数据包进行解析 scapy_http可以在https://github.com/invernizzi/scapy-http下载,该地址下也给出了简单的示例程序,按照此示例程序我修改了一个输出pcap包中http包的源目的地址.payload的小程序,如下所示: 其中,p为数据包,scapy_http将其分为: Ethernet->TCP->RAW三个层次, 使用p.show()函数可以打印出如下结果: ###[ Ether

Tcprstat测试mysql响应时间 一.tcprstat工具安装与使用 tcprstat 是一个基于 pcap 提取 TCP 应答时间信息的工具,通过监控网络传输来统计分析请求的响应时间. 使用方法: tcprstat是安装在server端,统计分析本地网卡地址请求的响应时间,可以用于临时分析,也可定时任务做信息收集 1. 下载安装tcprstat x86_64位操作系统可以直接下载二进制文件使用. 步骤如下: 1.下载文件 http://github.com/downloads/Lower

本文已发表在嘶吼RoarTalk,未经授权,请勿转载! http://www.4hou.com/technology/10173.html 最佳阅读体验版:https://stackedit.io/viewer#!url=https://raw.github.com/Zer0d0y/BTFM/master/README.md 前言   红蓝对抗的思想最早可追溯到我国现存最早的一部兵书<孙子兵法>,孙子·谋攻篇:“知彼知己,百战不殆:”,意为如果对敌我双方的情况都能了解透彻,打多少次仗都不会失败

0x1.前言 ​ 在现场取证遇到分析流量包的情况会比较少,虽然流量类设备原理是把数据都抓出来进行解析,很大一定程度上已经把人可以做的事情交给了机器自动完成. ​ 可用于PCAP包分析的软件比如科来,Wireshark都是很好用的分析软件,找Pcap解析的编程类代码时发现已经有很多大佬写过Python脚本辅助解析Pcap,也有提取将Pcap信息以界面形式展示出来框架. ​ 本文对利用Python里的Scapy库提取协议五元组信息进行学习性总结,没有用于实战,因为实践过程中发现PCAP读包解包查包速

scapy读取pcap包 假设有pcap包test.pcap,读取其中的分层流量信息 代码: import scapy_http.http try: import scapy.all as scapy except ImportError: import scapy def parse_http_pcap(pcap_path): pcap_infos = list() packets = scapy.rdpcap(pcap_path) for p in packets: print "----&

国外的文献汇总: <Network Traffic Classification via Neural Networks>使用的是全连接网络,传统机器学习特征工程的技术.top10特征如下: List of Attributes Port number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum n

2018 年的文章, Using deep neural networks to hunt malicious TLS certificates from:https://techxplore.com/news/2018-10-deep-neural-networks-malicious-tls.html 使用LSTM对恶意证书进行分类,准确率94% 下面是介绍. Moreover, encryption can give online users a false sense of securi

"Wireshark的RTP流分析功能实战." 在VOIP协议的分析过程中,常常会遇到一些标准协议承载的语音传输,如以SIP.H.323为控制协商协议,RTP为语音数据协议的VOIP传输情况. 在语音协议的分析过程中,需要提取的一个重要项是语音内容,但是,语音内容不像文本那样,在流量中可以肉眼观察到,而是需要使用耳朵的听来进行语音内容的判断,有没有便捷的工具,来完成二进制流到声音的转换呢?有,协议分析常用的工具Wireshark就具备这个功能. Wireshark已经很好地对标准协议进

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title: xpath提取多个标签下的text author: 青南 date: 2015-01-17 16:01:07 categories: [Python] tags: [xpath,Python,xml,scrapy] --- 本文首发在http://kingname.info 在写爬虫的时候,经常会使用xpath进行数据的提取,对于如下的代码: <div id="test1">大家好!</div> 使用xpath提取是非常方便的.假设网页的源代码在s

开博好久了,今天第一次发表技术文档,之前总是将一些好的事例保存在电脑,时间久了找起来也很麻烦,所以还是放在博客里进行归类比较方便,这样也能将自己在学习过程中的一些心得体会分享给大家,也能给需要的人一点帮助. 一个朋友需要我帮忙给写一个能够提取网页中Email地址的小程序,所以就用Java语言帮他做了一个,有不完善的地方还请大家谅解,并提出来,一起学习. 源代码详见附件!加压后将将readme.htm放在F:\\share\\readme.htm,也可自定义目录,自定义目录需要修改对应的代码文件路

gulp是前端开发过程中对代码进行构建的工具,是自动化项目的构建利器. browseriyf是模块化打包工具. 一般情况下,Browserify 会把所有的模块打包成单个文件.单个文件在大多数情况下是适用的,可以减少 HTTP 请求数量,提高性能.不过在其他一些情况下,打包的单个文件可能过大,使得页面的初始加载时间过长.这主要是因为单个文件中包含了全部的模块,其中的某些模块使用得很少,或是在页面初始加载的时候不需要,可以在需要的时候再加载.这个时候可以用 Browserify 的插件来创建不同的

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar

在vs里右击SharePoint项目,选择"部署",结果报错: Error occurred in deployment step 'Add Solution':Fail to extract the cab file in solution. 改用命令行部署,依然报错: Add-SPSolution:未能提取此解决方案中的cab文件. 原因: 出现此问题,多半是因为打包的项目中的文件的文件名中,有特殊的字符,比如:@,多个. 微软解释: 参考: https://msdn.micros

在python语言中,用丰富的函数库来从文件中提取数据,这篇博客讲解怎么从csv, xls文件中得到想要的数据. 点击下载数据文件http://seanlahman.com/files/database/lahman-csv_2015-01-24.zip 这个一个美国棒球比赛的统计数据解压文件夹,我们选取AwardsManagers.csv来练习 #-*- coding:utf-8 -*- import csv DIR = 'data/' fname = 'AwardsManagers.csv'

本文实例讲述了ASP.NET利用第三方类库Newtonsoft.Json提取多层嵌套json数据的方法,具体例子如下. 假设需要提取的json字符串如下: {"name":"lily","age":23,"addr":{"city":guangzhou,"province":guangdong}} 先引用命名空间: using Newtonsoft.Json; using Newtons

将非maven项目转换为maven项目,首要第一步就是提取原工程依赖jar里的pom.xml,拼成<dependency>节点 import java.io.File; import java.io.FileFilter; import java.io.IOException; import java.util.Enumeration; import java.util.Scanner; import java.util.zip.ZipEntry; import java.util.zip.Z

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