wires hark常用抓包语句

时间: 2023-09-15 11:18:52 浏览: 93
Wireshark 是一款网络协议分析工具,可以用来抓取和分析网络数据包。以下是一些常用的 Wireshark 抓包语句: 1. 抓取指定 IP 地址的数据包:ip.addr == x.x.x.x 2. 抓取指定端口的数据包:tcp.port == x 或 udp.port == x 3. 抓取指定协议的数据包:tcp 或 udp 或 http 或 dns 等 4. 抓取指定源或目的地址的数据包:ip.src == x.x.x.x 或 ip.dst == x.x.x.x 5. 抓取指定时间范围内的数据包:frame.time >= "YYYY-MM-DD HH:MM:SS" && frame.time <= "YYYY-MM-DD HH:MM:SS" 6. 抓取特定协议的数据包:arp 或 icmp 或 dhcpv6 等 7. 抓取指定关键字的数据包:http contains "keyword" 或 dns.qry.name contains "keyword" 注意:以上语句中的 x.x.x.x 代表 IP 地址,x 代表端口号,"YYYY-MM-DD HH:MM:SS" 代表时间。
相关问题

wires hark如何抓包

WireShark 是一款流行的网络协议分析工具,可以用于抓包和分析网络数据包。以下是抓包的基本步骤: 1. 下载安装 WireShark:可以从官网下载适合自己操作系统的版本,安装完成后打开 WireShark。 2. 选择要抓取的网络接口:在 WireShark 界面上,选择要抓取的网络接口,例如 Wi-Fi 或以太网接口。 3. 开始抓包:点击界面上的“开始”按钮,WireShark 就会开始抓取网络数据包。 4. 分析数据包:在 WireShark 界面上,可以看到抓取到的数据包列表,可以对每个数据包进行分析,查看包头、包体、协议等信息。 注意事项: 1. WireShark 抓包需要管理员权限。 2. 抓包时应该避免涉及敏感信息,如个人隐私、密码等。 3. 抓包过程中应该尽量减少网络流量,避免干扰抓包结果。

如何使用wires hark

WireShark是一款开源的网络协议分析器,它能够帮助用户实时地捕获和分析网络数据包,以便进行网络故障排查和安全性分析等工作。 要使用WireShark,首先需要下载和安装WireShark软件。安装完成后,打开WireShark,选择要监控的网络接口,点击“开始捕获”按钮开始抓取数据包。捕获到数据包后,用户可以对其进行分析和过滤,以便更好地了解网络流量和识别潜在的网络问题。 用户可以在WireShark的过滤器中输入特定的过滤条件,以便只看到与特定协议或IP地址相关的数据包。另外,WireShark还提供了各种统计信息和图表,以便用户更好地了解网络流量的性质和趋势。 需要注意的是,使用WireShark需要一定的网络知识和技能,因为它可以查看和分析所有网络流量,包括敏感信息。因此,使用WireShark时要确保遵守相关的法律法规和道德准则,不得违反他人的隐私和安全。

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解释:target = self.survey.source.target collection = self.survey.source.collection '''Mesh''' # Conductivity in S/m (or resistivity in Ohm m) background_conductivity = 1e-6 air_conductivity = 1e-8 # Permeability in H/m background_permeability = mu_0 air_permeability = mu_0 dh = 0.1 # base cell width dom_width = 20.0 # domain width # num. base cells nbc = 2 ** int(np.round(np.log(dom_width / dh) / np.log(2.0))) # Define the base mesh h = [(dh, nbc)] mesh = TreeMesh([h, h, h], x0="CCC") # Mesh refinement near transmitters and receivers mesh = refine_tree_xyz( mesh, collection.receiver_location, octree_levels=[2, 4], method="radial", finalize=False ) # Refine core mesh region xp, yp, zp = np.meshgrid([-1.5, 1.5], [-1.5, 1.5], [-6, -4]) xyz = np.c_[mkvc(xp), mkvc(yp), mkvc(zp)] mesh = refine_tree_xyz(mesh, xyz, octree_levels=[0, 6], method="box", finalize=False) mesh.finalize() '''Maps''' # Find cells that are active in the forward modeling (cells below surface) ind_active = mesh.gridCC[:, 2] < 0 # Define mapping from model to active cells active_sigma_map = maps.InjectActiveCells(mesh, ind_active, air_conductivity) active_mu_map = maps.InjectActiveCells(mesh, ind_active, air_permeability) # Define model. Models in SimPEG are vector arrays N = int(ind_active.sum()) model = np.kron(np.ones((N, 1)), np.c_[background_conductivity, background_permeability]) ind_cylinder = self.getIndicesCylinder( [target.position[0], target.position[1], target.position[2]], target.radius, target.length, [target.pitch, target.roll], mesh.gridCC ) ind_cylinder = ind_cylinder[ind_active] model[ind_cylinder, :] = np.c_[target.conductivity, target.permeability] # Create model vector and wires model = mkvc(model) wire_map = maps.Wires(("sigma", N), ("mu", N)) # Use combo maps to map from model to mesh sigma_map = active_sigma_map * wire_map.sigma mu_map = active_mu_map * wire_map.mu '''Simulation''' simulation = fdem.simulation.Simulation3DMagneticFluxDensity( mesh, survey=self.survey.survey, sigmaMap=sigma_map, muMap=mu_map, Solver=Solver ) '''Predict''' # Compute predicted data for your model. dpred = simulation.dpred(model) dpred = dpred * 1e9 # Data are organized by frequency, transmitter location, then by receiver. # We had nFreq transmitters and each transmitter had 2 receivers (real and # imaginary component). So first we will pick out the real and imaginary # data bx_real = dpred[0: len(dpred): 6] bx_imag = dpred[1: len(dpred): 6] bx_total = np.sqrt(np.square(bx_real) + np.square(bx_imag)) by_real = dpred[2: len(dpred): 6] by_imag = dpred[3: len(dpred): 6] by_total = np.sqrt(np.square(by_real) + np.square(by_imag)) bz_real = dpred[4: len(dpred): 6] bz_imag = dpred[5: len(dpred): 6] bz_total = np.sqrt(np.square(bz_real) + np.square(bz_imag)) mag_data = np.c_[mkvc(bx_total), mkvc(by_total), mkvc(bz_total)] if collection.SNR is not None: mag_data = self.mag_data_add_noise(mag_data, collection.SNR) data = np.c_[collection.receiver_location, mag_data] # data = (data, ) return data

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