Nfstream:Python软件包,提供数据结构,支持网络数据分析,将数据分析功能直接集成在Python代码中以及常规的网络数据处理和分析框架。
摘要:Nfstream可以提供快速,灵活和有效的数据结构,支持在线或离线状态网络数据分析。将数据分析功能直接集成到Python代码中,是一款通用的网络数据处理和分析框架。
Nfstream可以提供快速,灵活和有效的数据结构,支持在线或离线状态网络数据分析。将数据分析功能直接集成到Python代码中,是一款通用的网络数据处理和分析框架。
功能
1.性能:Nfstream运行非常快(集成pypy3后,速度将提高10倍),并且对CPU和内存的需求不大;
2.七层可见性:Nfstream深度数据包检查引擎基于nDPI实现,它使Nfstream能够执行可靠的加密应用程序标识和元数据提取(例如TLS,QUIC,TOR,HTTP,SSH,DNS);
3.灵活性:引入NFPlugin插件概念,方便功能扩展;
4.机器学习:支持以NFPlugin的形式添加训练模型;
工具依赖
大多数研究人员可以运行以下命令来完成NFPlugin依赖组件的配置:
apt-get install libpcap-dev
工具下载
使用pip安装
如果您习惯使用pip,则可以直接使用pip3命令安装该项目的最新版本:
pip3 install nfstream
从源码构建
研究人员还可以使用以下命令在本地克隆项目源代码:
git clone https://github.com/aouinizied/nfstream.git
工具使用
当处理非常大的pcap文件时,如果只想将其聚合到网络流中,则只需实现以下代码行,其余代码可以留给Nfstream完成:
from nfstream import NFStreamer
my_awesome_streamer = NFStreamer(source="facebook.pcap") # or network interface (source="eth0")
for flow in my_awesome_streamer:
print(flow) # print it, append to pandas Dataframe or whatever you want !
NFEntry(
id=0,
first_seen=1472393122365,
last_seen=1472393123665,
version=4,
src_port=52066,
dst_port=443,
protocol=6,
vlan_id=0,
src_ip='192.168.43.18',
dst_ip='66.220.156.68',
total_packets=19,
total_bytes=5745,
duration=1300,
src2dst_packets=9,
src2dst_bytes=1345,
dst2src_packets=10,
dst2src_bytes=4400,
expiration_id=0,
master_protocol=91,
app_protocol=119,
application_name='TLS.Facebook',
category_name='SocialNetwork',
client_info='facebook.com',
server_info='*.facebook.com',
j3a_client='bfcc1a3891601edb4f137ab7ab25b840',
j3a_server='2d1e***17ece335c24904f516ad5da12'
)
将pcap转换为Pandas DataFrame:
import pandas as pd
streamer_awesome = NFStreamer(source='devil.pcap')
data = []
for flow in streamer_awesome:
data.append(flow.to_namedtuple())
my_df = pd.DataFrame(data=data)
my_df.head(5) # Enjoy!
如果找不到特定的数据流功能,则可以通过几行代码将插件添加到Nfstream:
from nfstream import NFPlugin
class my_awesome_plugin(NFPlugin):
def on_update(self, obs, entry):
if obs.length >= 666:
entry.my_awesome_plugin += 1
streamer_awesome = NFStreamer(source='devil.pcap', plugins=[my_awesome_plugin()])
for flow in streamer_awesome:
print(flow.my_awesome_plugin) # see your dynamically created metric in generated flows
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