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Netzwerkpakete mit Scapy analysieren

Verwenden Sie Scapy, um TCP-/UDP-/ICMP-/DNS-Pakete zu erstellen, zu senden, zu sniffen und zu zerlegen, pcap-Dateien zu analysieren, SYN-Scans durchzuführen und anomalen Datenverkehr wie fragmentierte oder fehlerhafte Pakete zu erkennen. Verwenden Sie dies bei autorisierter Netzwerkerkundung, forensischer Analyse auf Protokollebene oder beim Erstellen von Verkehrsanomalieerkennungen während Sicherheitstests.

Was ist Netzwerkpakete mit Scapy analysieren?

Diese Fähigkeit ermöglicht es einem KI-Agenten, die Python-Bibliothek Scapy für umfassende Netzwerkpaketanalyse und -manipulation zu nutzen. Sie deckt Aufgaben ab wie das Erstellen, Senden, Sniffen und Zerlegen von Paketen auf verschiedenen Protokollebenen (TCP, UDP, ICMP, DNS) sowie die Offline-Analyse von pcap/pcapng-Dateien. Der Agent kann SYN-Scans implementieren, Verkehrsstatistiken berechnen, Anomalien wie SYN-Fluts, DNS-Exfiltration und fragmentierte Pakete erkennen und die Ergebnisse als strukturierten JSON-Bericht exportieren. Diese Fähigkeit ist besonders nützlich für autorisierte Sicherheitstests, forensische Analysen und die Validierung von Erkennungsregeln in SOC-Umgebungen.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

Was macht Netzwerkpakete mit Scapy analysieren?

Überblick

Scapy ist eine Python-Bibliothek zur Paketmanipulation, mit der Netzwerkpakete auf granularer Protokollebene erstellt, gesendet, gesnifft und zerlegt werden können. Diese Fähigkeit umfasst die Verwendung von Scapy für sicherheitsrelevante Aufgaben wie das Erstellen von TCP-/UDP-/ICMP-Paketen, die Analyse von pcap-Dateien, die Extraktion von Protokollfeldern, die Implementierung von SYN-Scans, die Analyse von DNS-Abfragen und die Erkennung anomaler Verkehrsmuster wie ungewöhnlich fragmentierte Pakete oder fehlerhafte Header.

Wann verwenden

  • Bei der Untersuchung von Sicherheitsvorfällen, die eine Analyse von Netzwerkpaketen mit Scapy erfordern
  • Beim Erstellen von Erkennungsregeln oder Bedrohungsjagdabfragen für diese Domäne
  • Wenn SOC-Analysten strukturierte Verfahren für diesen Analysetyp benötigen
  • Bei der Validierung der Sicherheitsüberwachungsabdeckung für verwandte Angriffstechniken

Voraussetzungen

  • Python 3.8+ mit installierter scapy-Bibliothek (pip install scapy)
  • Root-Administratorrechte für Raw-Socket-Operationen (Sniffen, Senden)
  • Npcap (Windows) oder libpcap (Linux) für die Paketerfassung
  • Autorisierung zur Durchführung von Paketoperationen im Zielnetzwerk

Schritte

  1. Lesen und parsen Sie pcap/pcapng-Dateien mit rdpcap() für die Offline-Analyse
  2. Extrahieren Sie Protokollschichten (IP, TCP, UDP, DNS, HTTP) und Feldwerte
  3. Berechnen Sie Verkehrsstatistiken: Top-Talker, Protokollverteilung, Portfrequenz
  4. Erkennen Sie SYN-Flood-Muster durch Analyse der TCP-Flag-Verhältnisse
  5. Identifizieren Sie DNS-Exfiltrationsindikatoren anhand von Abfragelänge und Entropieanalyse
  6. Erstellen Sie benutzerdefinierte Sondenpakete für autorisierte Netzwerktests
  7. Exportieren Sie die Ergebnisse als strukturierten JSON-Bericht

Erwartetes Ergebnis

JSON-Bericht mit Paketstatistiken, Protokollverteilung, Top-Quell-/Ziel-IPs, erkannten Anomalien (SYN-Fluts, DNS-Tunnel-Indikatoren, Fragmentierungsangriffe) und Zusammenfassungen pro Fluss.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

abusing-dpapi-for-credential-access

Extract and decrypt Windows DPAPI-protected secrets (Credential Manager, browser logins/cookies, Wi-Fi credentials, KeePass keys) online or offline using SharpDPAPI, SharpChrome, Mimikatz, or Impacket

abusing-shadow-credentials-for-privesc

Take over Active Directory accounts by writing attacker-controlled public keys to msDS-KeyCredentialLink (Shadow Credentials) with pyWhisker, Whisker, or Certipy, then authenticate via PKINIT to recover the target

achieving-cmmc-level-2-compliance

>-

acquiring-disk-image-with-dd-and-dcfldd

Create forensically sound bit-for-bit disk images with dd or dcfldd on a Linux forensic workstation, preserving evidence integrity through hash verification (MD5/SHA) during acquisition. Use when imaging a suspect drive, USB device, or memory card for investigation, preserving volatile disk evidence during incident response, or producing a verified copy for legal or law-enforcement proceedings before any destructive analysis.

analyzing-active-directory-acl-abuse

Detect dangerous ACL misconfigurations in Active Directory using ldap3

analyzing-android-malware-with-apktool

Perform static analysis of Android APK malware using apktool for resource decompilation, jadx for Java source recovery, and androguard for manifest inspection, dangerous permission-combination detection, and identification of obfuscated code, dynamic code loading, and reflection-based API calls. Use to statically triage a suspicious APK without executing it or to build mobile malware detection rules.

analyzing-api-gateway-access-logs

Parses API Gateway access logs (AWS API Gateway, Kong, Nginx) to detect

analyzing-apt-group-with-mitre-navigator

Query ATT&CK data with attackcti, mitreattack-python, and stix2, then build MITRE ATT&CK Navigator layers and multi-layer heatmap overlays mapping one or more APT groups

analyzing-azure-activity-logs-for-threats

Queries Azure Monitor activity logs and sign-in logs via azure-monitor-query

analyzing-bootkit-and-rootkit-samples

Analyzes bootkit and advanced rootkit malware infecting the Master

analyzing-browser-forensics-with-hindsight

Parse Chromium-based browser databases with Hindsight to extract and correlate browsing history, downloads, cookies, cached content, autofill data, saved passwords, and extensions from Chrome, Edge, Brave, Opera, and Vivaldi into a unified timeline (XLSX, JSON, or SQLite output). Use during incident response, insider-threat investigations, or criminal cases when you need to reconstruct a user

analyzing-campaign-attribution-evidence

Systematically evaluate cyber-campaign evidence to attribute an operation to a threat actor, using the Diamond Model and Analysis of Competing Hypotheses (ACH) to weigh infrastructure overlaps, TTP consistency, malware code similarity, and timing/language artifacts into confidence-weighted attribution assessments. Use when an incident investigation needs a defensible attribution confidence level.

analyzing-certificate-transparency-for-phishing

Monitor Certificate Transparency logs using crt.sh and Certstream to

analyzing-cloud-storage-access-patterns

Detect abnormal access in AWS S3, GCS, and Azure Blob Storage by analyzing CloudTrail Data Events, GCS audit logs, and Azure Storage Analytics for after-hours bulk downloads, new-IP access, and API-call spikes (e.g. GetObject) via statistical baselines and time-series anomaly detection. Use when investigating suspected cloud data exfiltration or building related detection rules.

analyzing-cobalt-strike-beacon-configuration

Extract and analyze Cobalt Strike beacon configuration from PE files

analyzing-cobaltstrike-malleable-c2-profiles

Parse and analyze Cobalt Strike Malleable C2 profiles with dissect.cobaltstrike (profiles and beacon-payload configs) and pyMalleableC2 (AST parsing) to extract HTTP/DNS transforms, URIs, headers, sleep/jitter, and injection behavior, then generate network detection signatures. Use when reverse-engineering a captured malleable profile or building detections against Cobalt Strike Beacon traffic.

analyzing-command-and-control-communication

Analyzes malware C2 communication over HTTP, HTTPS, DNS, and custom

analyzing-cyber-kill-chain

Analyzes intrusion activity against the Lockheed Martin Cyber Kill Chain

analyzing-disk-image-with-autopsy

Perform comprehensive forensic analysis of raw (dd), E01, or AFF disk images with Autopsy and The Sleuth Kit, recovering deleted files, examining metadata and embedded artifacts, keyword searching, and building investigation timelines with visual reports. Use for structured analysis of a forensic disk image or when stakeholders need visual reports from evidence.

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