python调用tcpdump监控流量 (E.N.D.)
欢迎来我的github仓库实时查看进度.今まのコミト: build up web and make sync.
现已部署至服务器: 已重新搭建nw.laclic.ink 已解除部署
前端效果:
博客正文
记录下本次任务完成的过程与学习的历程,涉及的内容包括但不限于:
·对自己本次任务完成所需时间的初步预估:觉得这种事情要一个月叭
·学习的编程语言:吃老本(python).
·算法:平均值,暴力遍历.
·遇到的困难与解决方式:Bing,google,StackOverflow,cnblogs,csdn.
·总结以及实际用时:完全没那么容易,实际大概用了1周2天,前一周实现功能,后一周代码重构到类class中去:Github repo link.
·将代码 git 到仓库中,贴出 Github 链接,在仓库的 readme.md 中声明好运行环境与步骤等:Done.
·对自己的系统进行测试,贴出测试的结果或者动态图:见前端效果.
并替老板思考:
这些懒懒的技术人员制定的判定规则会出现的问题有哪些?
·难以确定阈值等参数,容易过低或过高
如果你是竞争对手,能否找到其他进攻方式绕开该规则,或者通过其他网络手段有效打击对手?(请勿模仿)
·到全球暴力搜索所有ip,寻找ssh登陆口令弱的肉鸡,将各地肉鸡以低流量进行攻击。
·通过前端漏洞,获取服务器shell,到存储重要信息的地方进行```rm -rf *``操作。
·盗取其他网站的登陆信息,进行撞库。
评估自己的系统的处理效率
·挺低的…毕竟是暴力遍历
老板某日在想桃子:我xxx有一个梦想,建成世界一流 news app!能够为世界上每个网民提供吃瓜服务。请从多个方向考虑该系统需要改进的地方还有哪些?(数据量,效率,安全性等等)
·使用更优秀的搜索算法
·使用更优秀的推荐算法
·做好服务器user的分级,防止root用户被黑客获取
疑难杂症
Django调用外部js
Here.
python调用tcpdump抓包过滤
代码借鉴来自:Here.
subprocess
执行命令调用进程,获取回显
Here.
读取命令行回显并输出
def tcpdump():
import subprocess
p = subprocess.Popen('ls',stdout=subprocess.PIPE,encoding='utf-8')
print(p.stdout.read())
tcpdump()
Python 从subprocess运行的子进程中实时获取输出
subprocess会把输出都放到缓冲区,待程序运行完成才输出
Here.
tcpdump
获取包信息
-c抓10个包,-q简易模式,-n不把主机地址转换为名字tcpdump -c 10 -q -n
14:44:50.817261 IP 172.19.128.1.59761 > 172.19.134.153.37903: tcp 13 # 发送者ip,接收者ip,协议名,包长度
14:44:50.817330 IP 172.19.134.153.37903 > 172.19.128.1.59761: tcp 0
14:44:51.450900 IP 172.19.128.1.59762 > 172.19.134.153.37903: tcp 13
14:44:51.450947 IP 172.19.134.153.37903 > 172.19.128.1.59762: tcp 0
14:44:53.385483 IP 172.19.134.153.37903 > 172.19.128.1.59761: tcp 13
14:44:53.434174 IP 172.19.128.1.59761 > 172.19.134.153.37903: tcp 0
14:44:54.426674 IP 172.19.134.153.37903 > 172.19.128.1.59762: tcp 13
14:44:54.469224 IP 172.19.128.1.59762 > 172.19.134.153.37903: tcp 0
14:44:55.829376 IP 172.19.128.1.59761 > 172.19.134.153.37903: tcp 13
14:44:55.829431 IP 172.19.134.153.37903 > 172.19.128.1.59761: tcp 0
14:44:56.464047 IP 172.19.128.1.59762 > 172.19.134.153.37903: tcp 13
14:44:56.464089 IP 172.19.134.153.37903 > 172.19.128.1.59762: tcp 0
Here.
fcntl
用于锁定文件,防止同时改写
Here.
select
用于读取缓冲区
Here.
网页数据如何实现实时刷新?
Here.
python程序后台运行的实现
Here.
python函数超时装饰器
Here.
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