TShark 数据可视化：将复杂数据转化为清晰易懂的图表和图形 (tshark 命令参数详解)

简介

TShark 是一款强大的网络取证和数据包分析工具。它可以截获和分析网络流量，并提供丰富的协议详细信息。但是，TShark 产生的数据量通常很大且复杂，难以理解和分析。

TShark 数据可视化工具可以帮助解决这一问题。它们将复杂的数据转化为清晰易懂的图表和图形，使您可以轻松识别网络问题、趋势和模式。

使用 TShark 命令行参数进行数据可视化

TShark 提供了多种命令行参数用于数据可视化。这些参数允许您创建各种图表和图形，包括：

• 直方图
• 饼图
• 折线图
• 散点图
• 时间序列图

以下是一些最常用的 TShark 数据可视化命令行参数：

Wireshark+Elasticsearch+Kibana打造流量回溯系统

流量回溯系统捕获和分析数据流程，一般由以下几个步骤组成： 1.数据包捕获 -记录网络上的数据包流量。 2.协议解析 -解析不同的网络协议和字段。 3.搜索和可视化 -详细或汇总浏览数据。

从 Wireshark 3.0.0rc1 开始，TShark可以使用 -G elastic-mapping 选项，生成Elasticsearch映射文件，存储在Elasticsearch中并进行浏览，使得TShark解析结果可以在在Kibana中进行搜索和可视化。 下面，我将展示如何使用Wireshark和Elastic Stack来建立流量回溯系统：

Packetbeat 可以配置为捕获实时网络数据包，并使用 -I 选项从捕获文件中读取数据包。它可以识别和解析许多应用程序级协议，例如HTTP，MySQL和DNS，以及常规流信息。但packetbeat对报文采用会话方式分析，不能对一个个报文单独分析，倾向于应用层，对网络层面分析不足，并且支持的协议有限，tshark的2000多种存在明显差距。

Wireshark是最受欢迎的数据包捕获和分析软件，它可以识别 2,000多个协议，其中包含200,000多个字段 。除GUI界面操作外，它还提供命令行实用程序tshark来捕获实时流量以及读取和解析捕获文件。作为其输出， tshark 可以生成报告和统计信息，还可以分析不同文本格式的数据包数据。

自2.2版（ 2016年9月发布 ）以来， tshark 支持的 Elasticsearch Bulk API 的JSON格式输出。

将在 eth0 网络接口上实时捕获数据包，并以Elasticsearch Bulk API格式输出到文件 。

将从捕获文件 中读取数据包，并作为JSON格式输出为Elasticsearch Bulk API格式到文件 。

将从捕获文件 中读取数据包，过滤HTTP协议指定字段，并作为JSON格式输出为Elasticsearch Bulk API格式到文件 。

将从捕获文件 中读取数据包，过滤HTTP协议指定字段，并增加|分隔符以txt格式输出到文件 。

从5.0版开始，Elasticsearch提出了Ingest Pipeline的概念。一个pipeline 由一系列线程组成，这些可以对数据进行许多不同的更改。

Pipeline示例如下：

该Pipeline只是简单更改数据包将被写入的Elasticsearch索引（默认值为 packets-YYYY-MM-DD ）。要在导入数据时使用此管道，请在URL中指定它：

有关更多信息，请参见 Ingest模块文档 和新的摄取方式- 第1部分 ， 第2部分 。

Filebeat和Logstash都有等效的配置选项，用于在将数据发送到Elasticsearch时指定接收Pipeline。

Logstash是Elastic Stack的一部分，并用作数据处理线程。它可以用来读取Elasticsearch Bulk API格式的数据，并在将数据发送到Elasticsearch之前对数据执行更复杂的转换和充实。

配置示例为：

grok过滤器从，格式为“ protocol：protocol：protocol ”的 frame_frame_protocols 字段（例如“ eth：ethertype：ip：tcp：http ” ）中提取最内层的网络协议名称，到顶级“ protocol ”字段中。

Wireshark解析的原始数据包含大量字段，这些字段种绝大多数不会搜索或汇总，因此在所有这些字段上创建索引通常不是正确的选择。 字段太多会降低索引和查询速度， Elasticsearch 5.5开始，默认会将索引中的字段数限制为1000 。另外， tshark -T ek 无论原始数据字段值是文本还是数字，包括时间戳和IP地址，均输出为字符串。 如果要指定正确的数据类型，将数字索引为数字，将时间戳作为时间戳等，防止索引字段激增，应显式指定Elasticsearch映射。

Elasticsearch映射例子如下：

要将 tshark -T ek 的输出数据导入到Elasticsearch中，有以下几种方式。

Filebeat非常轻巧，可以监视一组文件或目录中是否有任何新文件，并自动对其进行处理。读取Tshark输出文件并将数据包数据发送到Elasticsearch。

示例配置如下所示：

与Filebeat一样，Logstash可以监视目录中的新文件并自动对其进行处理。与Filebeat相比，它比Elasticsearch Ingest Pipeline可以更广泛地转换数据。

有关Logstash配置的示例，请参见3.1转换数据的部分。

在Kibana中，您现在可以浏览数据包并在它们之上构建仪表板。

*网络数据详细视图，包括一个表格，该表格在可扩展的行中显示原始数据包数据

*显示网络协议分布的饼图

由于来自Wireshark的网络数据具有与syslog等不同的数据格式，因此更改Kibana中的某些设置（“管理”选项卡->“ Kibana高级设置”）很有意义。

Kibana配置如下：

参考

怎么将热图转化为数据可视化图形？

1、打开GraphPad Prism软件，选择grouped，按下图或数据要求选择，最后点create。

2、输入或粘贴数据。若需添加行题目，可点击下图红圈，或拉着下图黄线标注的竖线向右拖动，即可出现title列。

3、点击到图片页，按下图标注选择grouped、heat map、ok。

4、初步生成的热图如下图所示。点击红圈标注的按钮调整热图格式。

5、最后调整热图的大小，长宽，一张好看的热图就出现了，如下图所示就完成了。

描述统计分析常用的数据有哪些

描述统计分析常用的数据如下：

1、频数分布：频数分布是指每个数据值出现的次数，可以反映数据的离散程度和分布情况。通过对频数分布进行分析，可以了解数据的集中趋势、离散程度、偏态和峰态等特征。

2、集中趋势：集中趋势是指一组数据向某个中心值靠拢的倾向。常用的指标包括平均数、中位数和众数等，可以反映数据的集中趋势和平均水平。

3、离散程度：离散程度是指一组数据离开其平均值的大小。常用的指标包括标准差、方差、四分位数间距等，可以反映数据的离散程度和波动情况。

4、偏态和峰态：偏态是指一组数据分布的偏斜程度，峰态是指一组数据分布的峰凸程度。通过对偏态和峰态进行分析，可以了解数据的分布形态和异常值情况。

5、相关分析：相关分析是指分析两个或多个变量之间的相互关系。常用的指标包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数等，可以反映变量之间的相关关系和程度。

6、回归分析：回归分析是指通过一个或多个自变量来预测一个因变量的值。常用的模型包括线性回归模型、逻辑回归模型等，可以反映自变量和因变量之间的因果关系和预测能力。

描述统计分析的三个主要目的：

1、数据可视化与探索：通过描述统计分析，可以将复杂的数据转化为简单易懂的图表和图形，帮助我们更好地理解数据的结构和特征。同时，描述统计分析还可以帮助我们发现数据中的规律和趋势，为后续的数据分析和挖掘提供有力的支持。例如，我们可以通过直方图来观察数据的分布情况，通过折线图来观察数据的趋势等。

2、识别异常值与缺失值：描述统计分析可以帮助我们识别数据中的异常值和缺失值。异常值是指远离数据中心分布的值，可能是由于错误或者异常情况导致的；而缺失值则是指数据中某些应该有的值却没有记录下来。描述统计分析可以帮助我们发现这些异常值和缺失值，并进行相应的处理，以提高数据的质量和可靠性。

3、变量转化与降维：在一些情况下，原始数据的维度过高或者各变量之间存在相关性，这会给数据分析和挖掘带来一定的困难。描述统计分析可以帮助我们对数据进行转化和降维，以简化数据的结构和特征。例如，我们可以对数据进行主成分分析，将多个相关变量转化为少数几个不相关的变量，以便更好地理解数据。

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