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# Wireshark 流量分析自动化 ## 概述 在本项目中，我使用 Wireshark 捕获了网络流量，并编写了一个 Python 脚本来自动化数据包分析。该脚本处理导出的流量数据，以识别主要 IP 地址、协议和端口活动。本项目演示了如何通过分析网络数据来检测模式并支持威胁调查。 ## 使用的工具 - Wireshark - Python - Pandas ## 功能 - 捕获实时网络流量 - 处理从 CSV 导出的数据包数据 - 识别主要源 IP 地址 - 识别主要目标 IP 地址 - 汇总协议使用情况 - 提取并分析端口活动 ## 检测用例 ### 场景 安全分析师审查网络流量，以识别可能表明可疑活动（如扫描、数据外发或未经授权的连接）的异常模式。 ### 检测逻辑 分析数据包数据以识别： - 高频源 IP 或目标 IP - 异常的协议使用 - 针对特定端口的重复连接 - 偏离正常行为的流量模式 ### 调查 我使用 Wireshark 捕获网络流量，并将数据导出为 CSV 文件。随后，我使用带有 Pandas 的 Python 脚本分析数据集，并提取了以下信息： - 通信最频繁的 IP 地址 - 最常见的协议 - 最常用的端口 识别出了针对单一 IP 的重复连接，并分析了潜在的扫描行为。 这种自动化方法减少了人工分析时间，并有助于识别可能需要进一步调查的模式。 ## 关键发现 - 可以使用自动化高效地分析网络流量 - 大量的 IP 活动可能表明存在扫描或重复连接 - 协议和端口分析有助于识别常见的通信模式 - Python 脚本提高了分析的速度和一致性 ## 调查见解 本项目演示了自动化如何支持安全环境中的网络流量分析。通过将数据包捕获与脚本分析相结合，分析师可以快速识别模式并专注于潜在威胁。 ## 我学到了什么 本项目展示了如何结合 Wireshark 和 Python 来更高效地分析网络流量。使用 Pandas 自动化分析可以更快地识别数据包数据中的关键模式。这种方法反映了安全团队在调查期间处理大量网络数据的方式。 ## 截图 ### Wireshark 捕获  ### Python 输出  ### 代码  ### 数据 

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