解德国某知名停车场通信协议一 初步分析

面对德国客户的需求,博主利用多年系统对接经验及物联网通信协议知识,从523M的复杂数据中,通过Wireshark抓包及精细过滤,成功定位并解析特定设备与服务器间UDP通信协议。

项目背景:德国客户想更换停车场厂的设备,但是系统提供商也是系统集成商不同意,因为他们也售卖这种设备。在没有的任何软件测试和通信协议的前提下,客户期望我公司的产品能接入系统提供商的软件系统。正常情况下这相当于破解一套通信协议,工作量和项目风险较高,这种项目通常直接pass。做为博主做好了没什么卵用,做失败了是会砸招牌的,属于怎么算怎么不划算的活。

        但博主有多年系统对接经验,对物联网通信协议有一定理解,博主同时自认为自己的知识储备比较广,且越是比较有挑战的项目越是吸引博主的兴趣。博主想体验一下破解一个简单的协议的过程,毕竟在没有任何信息的前提下破解一个通信协议和谍战片里破解敌方电报类似,当然这个可能简单多了。但是方法都是差不多,通过窃取通信数据、常规分析、猜想、睁眼猜、闭眼猜、无脑猜、根据经验猜想、根据你所有的已有的知识猜。。。。。没错,就是想方设法的猜。

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一、截取通信数据:在链路上接入交换机,设置端口镜像接到电脑使用WireShark抓取通信数据

二、邮件收到客户在德国现场抓取到数据一共523M,必须升级到最新WireShark,否者这么大的数据老版软件会死掉

三、初步分析数据

数据如下,非常多而且杂乱,TCP、RTMP、 ARP眼前杂草一片的感觉。PS:客户不知道IP也不知道端口,更不知道是TCP还是UDP,总之就是我是使用者我不懂。

这么一片凌乱肯定不行,这里面包含了所有上网的数据,比如你QQ的、网页的各种软件的,根本不知道那些数据才是和设备通信的数据。这时候wiresharp有个分析功能,我猜想通过这个功能应该能发现点什么

结果如下。可以看出有很多设备往一个10.37.0.1的IP地址发送数据,比较有规律都是它先发出请求然后目标回答,所以猜想这个地址对应的是客户服务器。后面我们具体看这部分数据。

 

然后通过编写过滤规则 找出需要的数据。

博主这里的过滤规则是 udp && frame[55:1]==08,因为博主观察发现55为08是某一条功能的命令数据,且很有规律。

可以发现和第一张图比,最后设置过滤规则的图数据清晰多了,只有10.37.0.1和10.37.2.22两个在相互通信,确协议都是UDP,端口也是和数据长度都固件。基本肯定这就是要找的数据。再此之前都不知道是用http还是TCP什么通信,500M的数据都是文本存储,基本金庸的所有小说转成电子书就也才这么大吧,所以必须过滤器,博主其实也是编写了很多过滤公式后才发现这个能用的。基本就是TCP,HTTP 这些都试过一扁。所以还是靠猜。

下一篇具体解析详细的功能

https://blog.youkuaiyun.com/oWuMingXiaoBei1/article/details/100583575

**项目概述:** 本资源提供了套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`,基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引:** 1. **获取项目文件**后,进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令: ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢,可通过指定镜像源加速: ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器: ```bash npm run dev ``` 启动后,可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署:** - 生成测试环境产物: ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本: ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令:** - 预览构建后效果: ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览: ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复: ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明:** 本系统代码经过完整功能验证,运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高校师生、研究人员及开发人员,可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改,以满足特定应用场景需求。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型,重点研究了包含P2G-CCS(电转气-碳捕集与封存)耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本,通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行,提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建(涵盖经济性与环保性)、约束条件处理及求方法,并依托YALMIP工具包调用求器进行实例验证,实现了科研级复现。此外,文档附带网盘资源链接,提供完整代码与相关资料支持步学习与拓展。; 适合人群:具备定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员;熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标:①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文;②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用;③理阶梯碳交易机制对调度决策的影响;④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求流程。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源,先通读文档理整体思路,再逐步调试代码,重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系;可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理并拓展应用场景。
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