BUUCTF:大流量分析(一)

本文通过Wireshark工具分析了一系列流量包,发现IP地址183.129.152.140产生了大量数据包,疑似黑客攻击源。文章详细介绍了如何使用Wireshark的统计功能定位异常流量。

题目链接

https://buuoj.cn/challenges#%E5%A4%A7%E6%B5%81%E9%87%8F%E5%88%86%E6%9E%90%EF%BC%88%E4%B8%80%EF%BC%89

解题过程

在这里插入图片描述
附件有很多不同时段的流量包,打开其中一个看看:

在这里插入图片描述
黑客攻击时会产生大量的数据包。利用wireshark统计工具分析一下:

  1. 统计-会话。发现183.129.152.140与内网IP建立会话的Packets较多。

在这里插入图片描述

  1. 统计-端点。同样发现183.129.152.140的包数最多。

在这里插入图片描述

  1. 统计-IPv4 Statistics-ALL Address。统计下IP,183
对于BUUCTF杂项类别中的大流量分析第二部分,通常涉及网络流量数据的深入解析和处理。虽然提供的材料主要集中在轨迹预测和插补上的模仿非自回归建模[^1],这与所需的信息不完全匹配,但从网络安全竞赛的角度出发,可以推测该题目可能涉及到对大量网络日志或抓包文件(如PCAP)的数据挖掘。 针对此类挑战的般方法论如下: ### 大规模流量数据分析 #### 数据预处理 大规模流量数据往往包含冗余信息,在开始任何具体的分析之前,应该先清理并提取有用的部分。此过程包括但不限于过滤无关协议、去除重复条目以及标准化时间戳等操作。 #### 特征工程 为了更好地理解通信模式,可以从原始流记录中派生出各种特征向量。这些指标能够帮助识别异常行为模式或是潜在的安全威胁。常见的做法是从会话持续时间、传输字节数等方面构建统计描述符。 #### 流量分类与聚类 利用机器学习算法来区分不同类型的网络活动是项关键技术。通过监督式训练模型可实现特定应用层协议的自动辨识;而无监督的方法则有助于发现未知但相似的行为群体。 #### 可视化展示 最后,借助图形工具直观呈现复杂的关系结构至关重要。有效的可视化不仅便于研究人员快速定位兴趣点,而且能辅助解释结果背后的意义。 ```python import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from scapy.all import * def load_pcap(file_path): packets = rdpcap(file_path) df = pd.DataFrame(columns=['timestamp', 'src_ip', 'dst_ip', 'length']) for packet in packets: try: if IP in packet: row = { "timestamp": packet.time, "src_ip": packet[IP].src, "dst_ip": packet[IP].dst, "length": len(packet) } df = df.append(row, ignore_index=True) except Exception as e: pass return df dataframe = load_pcap('example.pcap') kmeans_model = KMeans(n_clusters=5).fit(dataframe[['length']]) labels = kmeans_model.labels_ ```
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