Wireshark配置显示IP地理位置信息

本文介绍了如何配置Wireshark显示IP地理位置信息,包括添加GeoIP数据库文件和理解保留IP与非保留IP的区别。同时,文章还探讨了AS Number在路由选择中的作用,帮助读者更好地理解和利用Wireshark。

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本章跟大家介绍一下wireshark中IP地理位置信息配置的方法和原理,作为我的专栏《wireshark从入门到精通》中的一篇。

在Wireshark中实用的设置和使用技巧汇总那一章节最后,我提到可以配置wireshark查看IP的地理位置等信息,如图1:
在这里插入图片描述
图1
针对图1提出以下三个问题:

  • 如何配置wireshark进行地理位置的显示?
  • 可以看到有的地址是可以显示IP的地理位置信息,例如64.233.189.139,这样的IP被称之为非保留的IP地址。有的地址不可以显示地理位置信息,例如192.168.0.114,这样的IP被称之为保留IP。两者有什么区别呢?
  • AS number又是什么?

如何配置wireshark进行地理位置的显示

选择Wireshark 编辑->首选项->Name Resolution,如图2:
在这里插入图片描述
图2中红框1部分我在前述已经说明,不在赘述。由于wireshark天然支持GeoIP这种IP数据库文件,只要在红框2的位置添加IP数据库的文件路径即可,其他类型的IP数据库格式并不支持。该种GeoIP数据库文件的官方下载地址,见

### Wireshark显示源地址 IP 的概率或设置方法 在 Wireshark 中,可以通过配置统计功能来计算并展示特定源地址 IP 出现的概率。以下是实现该需求的具体方式: #### 使用统计菜单分析源地址 IP Wireshark 提供了一个内置的统计工具,能够帮助用户快速获取关于网络流量的各种统计数据。要分析某个源地址 IP 的出现频率及其占比,可以按照以下方式进行操作。 1. **打开“Statistics”菜单** 在 Wireshark 主界面中点击顶部导航栏中的 `Statistics` 菜单项[^2]。 2. **选择“Conversations”选项** 进入 `Statistics -> Conversations` 后,可以选择协议类型(如 IPv4 或 TCP),此时会生成一张表格,列出所有通信对话的详情,包括源地址、目标地址以及对应的字节数量等信息[^3]。 3. **筛选指定源地址 IP** 如果仅关注某一特定源地址 IP,则可以在过滤框输入类似如下表达式: ```plaintext ip.src == 192.168.116.138 ``` 此命令将只保留与该源地址相关的记录[^1]。 4. **导出数据进一步处理** 若要精确计算某源地址占总流量的比例,可右键单击表头区域选择 “Export Selected Rows as CSV”,随后利用外部数据分析软件(例如 Excel 或 Python pandas 库)加载文件完成百分比运算逻辑[^5]。 #### 自定义字段和颜色标记辅助识别 除了依赖于内置统计外,还可以借助自定义列及着色规则提升可视化效果以便直观判断不同IP的重要性程度差异情况: - 添加新列用于呈现额外属性值(比如地理位置信息),路径为Edit->Preferences->Columns; - 创建基于条件触发的颜色编码方案(Edit->Preferences->Appearance->Coloring Rules),当匹配到预设模式时自动改变背景色调从而突出重点部分[^4]. 以上便是针对如何设定显示源地址IP相关几率的方法说明. ```python import csv def calculate_ip_probability(csv_file, target_ip): total_packets = 0 matched_packets = 0 with open(csv_file, 'r') as file: reader = csv.DictReader(file) for row in reader: src_ip = row['Source'] if src_ip == target_ip: matched_packets += int(row[' Packets']) total_packets += int(row[' Packets']) probability = (matched_packets / total_packets) * 100 if total_packets != 0 else 0 return f"The probability of source IP '{target_ip}' is {probability:.2f}%." print(calculate_ip_probability('conversations.csv', '192.168.116.138')) ```
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