PyShark入门(4)：packet对象

cooxer 发布于2019-07-25 10:37 / 2137人阅读

摘要：以字节表示的数据包长度。当前数据包到达时间与第一个数据包的差值。的窗口大小仅用于数据包。如果你对的应用实例感兴趣，你可以看看我的项目上一篇入门对象

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本系列文章译自thePacketGeek的系列文章。原创翻译，转载请注明出处。

目前在这一系列文章中我们已经了解了如何捕获数据包和使用 capture 对象，我们终于到了有趣的部分，开始对数据包进行操作了！

当我们捕获了数据包后，它们以 packet 对象列表的形式存储在 capture 对象中。这些 packet 对象的方法和属性使我们能够访问数据包头以及包的负载信息。在之前的文章中提到过，我们可以使用 only_summaries 参数来控制每个数据包保存的信息量。

数据包摘要属性

在捕获时将 only_summaries 设置为 True 会使得不管捕获的数据包的内容是何种协议， packet 对象都具有固定的属性集。其中最有用的属性值有：

>>> cap = pyshark.FileCapture("test.pcap", only_summaries=True)
>>>
>>> dir(cap[0])
["delta", "destination", "info", "ip id", "length", "no", "protocol", "source", "stream", "summary_line", "time", "window"]

delta : 当前数据包和上一个数据包捕获时间的差值。

destination : IP层的目标地址。

info ：应用层数据的简短摘要（比如"HTTP GET /resource_folder/page.html"）。

ip id : IP标识符字段。

length : 以字节表示的数据包长度。

no : 数据包在列表中的索引值。

protocol : 数据包中识别出的最高层级的协议。（译注：HTTP数据包如果是JSON的数据，此处可能是JSON而非HTTP）

source : IP层的源地址。

stream : 索引值，标识出该数据包属于哪一个TCP流（仅用于TCP数据包）。

summary_line : 将所有的摘要属性输出在一个tab分隔的字符串中。

time : 当前数据包到达时间与第一个数据包的差值。

window : TCP的窗口大小（仅用于TCP数据包）。

利用这些内容可以做很多事情，打印出数据包摘要只是一个开始！利用这些数据可以做出很棒的可视化图表来展示IP会话、带宽使用、协议以及应用的性能指标（比如TCP数据流中的RTT值）。这都是很有用的分析，还有别的吗？

完整的数据包属性

如果你不仅想从捕获的数据包中获取摘要信息，那么好好看看这部分吧。使用Wireshark和tshark内建的解析器，PyShark可以将数据包的所有细节按层次分解。
比如我们先来深入研究一下DNS数据包，看一下数据包所具有的属性。

>>> cap = pyshark.LiveCapture(interface="en0", bpf_filter="udp port 53")
>>> cap.sniff(packet_count=50)

>>> dns_1 = cap[0]
>>> dns_2 = cap[1]
>>> dns_1.      #(tab auto-complete)
dns_1.captured_length     dns_1.highest_layer       dns_1.length              dns_1.transport_layer
dns_1.dns                 dns_1.interface_captured  dns_1.pretty_print        dns_1.udp
dns_1.eth                 dns_1.ip                  dns_1.sniff_time
dns_1.frame_info          dns_1.layers              dns_1.sniff_timestamp

这其中有一些普通的数据包信息属性，比如length，frame_info，以及time，还有pretty_print()方法用于以可读性较强的方式显示数据包（类似于Wireshark的详细信息视图）。
如果你仔细看的话能够发现直接制定层次名的属性（eth和ip），还有会根据数据包内的协议而变动的属性（transport_layer和highest_layer）。
如果你要寻找特定类型的数据流量，这些属性可以使得寻找感兴趣的信息变得很简单。
比如下面的脚本会打印出所有的DNS查询和响应：

import pyshark

cap = pyshark.LiveCapture(interface="en0", bpf_filter="udp port 53")

cap.sniff(packet_count=10)

def print_dns_info(pkt):
    if pkt.dns.qry_name:
        print "DNS Request from %s: %s" % (pkt.ip.src, pkt.dns.qry_name)
    elif pkt.dns.resp_name:
        print "DNS Response from %s: %s" % (pkt.ip.src, pkt.dns.resp_name)

cap.apply_on_packets(print_dns_info, timeout=100)

会给出如下的结果：

DNS Request from 10.10.10.40: apple.com
DNS Request from 10.10.10.1: apple.com
DNS Request from 10.10.10.40: ipv6.icanhazip.com
DNS Request from 10.10.10.1: ipv6.icanhazip.com
DNS Request from 10.10.10.40: ipv4.icanhazip.com
DNS Request from 10.10.10.1: ipv4.icanhazip.com

动态的层引用

使用上面提到的动态变化的层属性（比如transport_layer和highest_layer）让我们在分析数据包时更灵活。
如果你对每个数据包都试图访问pkt.dns.qry_resp属性，那么如果这个数据包不是DNS数据包就会返回AttributeError异常。传输层也有类似的问题，因为有TCP和UDP两种可能。我们可以使用动态引用的层属性来获取源地址和目的地址，然后使用try/except来处理既不是TCP也不是UDP数据包的情况。

import pyshark

cap = pyshark.FileCapture("test.pcap")

def print_conversation_header(pkt):
    try:
        protocol =  pkt.transport_layer
        src_addr = pkt.ip.src
        src_port = pkt[pkt.transport_layer].srcport
        dst_addr = pkt.ip.dst
        dst_port = pkt[pkt.transport_layer].dstport
        print "%s  %s:%s --> %s:%s" % (protocol, src_addr, src_port, dst_addr, dst_port)
    except AttributeError as e:
        #ignore packets that aren"t TCP/UDP or IPv4
        pass

cap.apply_on_packets(print_conversation_header, timeout=100)

该脚本会输出：

UDP  10.10.10.12:51554 --> 239.255.255.250:1900
UDP  10.10.10.12:51554 --> 239.255.255.250:1900
UDP  10.10.10.15:58803 --> 8.8.8.8:53
UDP  8.8.8.8:53 --> 10.10.10.15:58803
TCP  10.10.10.15:58632 --> 192.168.20.197:80
TCP  192.168.20.197:80 --> 10.10.10.15:58632
TCP  10.10.10.15:58632 --> 192.168.20.197:80

无限的可能

从这几个简单的例子当中我们可以看出，PyShark使我们能够轻松的访问所有的数据包细节。
在分类和处理多种不同协议的时候，可以使用条件语句来创造动态的逻辑，你也可以寻找具有特定属性的数据包来筛选特定类型的数据流量（当然要注意处理AttributeError）。

希望你喜欢这一系列文章。如果你对PyShark的应用实例感兴趣，你可以看看我的Cloud-Pcap项目

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