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analizando-trafico-de-red-con-wireshark

Captura y analiza datos de paquetes de red utilizando Wireshark y tshark.

¿Qué es analizando-trafico-de-red-con-wireshark?

Esta habilidad permite a un agente de IA (como Claude Code, Cursor o Codex) analizar tráfico de red mediante Wireshark y su contraparte de línea de comandos tshark. Está diseñada para investigadores de seguridad, administradores de red y analistas SOC que necesitan examinar paquetes a nivel de protocolo para detectar intrusiones, malware o problemas de rendimiento. La habilidad guía al usuario a través de un flujo de trabajo completo: desde la configuración del entorno de captura (filtros BPF, buffers rotativos), pasando por el análisis con filtros de visualización avanzados (HTTP, DNS, SMB, TLS), hasta la extracción de artefactos (objetos HTTP/SMB, hashes de archivos) y la generación de informes. Soporta Wireshark 4.0+ y tshark para entornos sin interfaz gráfica, y cubre escenarios comunes como la detección de túneles DNS, balizas C2 y transferencia de archivos. La documentación incluye advertencias sobre autorización legal, gestión de espacio en disco y preservación de la cadena de custodia.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/analyzing-network-traffic-with-wireshark

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Documentación

Análisis de Tráfico de Red con Wireshark

Cuándo Usarlo

  • Investigar sospechas de intrusiones en la red examinando evidencia a nivel de paquetes de tráfico de comando y control, exfiltración de datos o movimiento lateral.
  • Diagnosticar problemas de rendimiento de red como retransmisiones, fragmentación o fallos de resolución DNS.
  • Analizar patrones de comunicación de malware capturando tráfico de hosts aislados o en entornos sandbox.
  • Validar reglas de firewall y sistemas de detección de intrusiones (IDS) confirmando qué tráfico realmente atraviesa los segmentos de red.
  • Extraer archivos, credenciales o indicadores de compromiso (IOC) de sesiones de red capturadas.

No usar para capturar tráfico en redes sin autorización, interceptar comunicaciones privadas sin autoridad legal, o como sustituto de plataformas SIEM completas en monitoreo de producción.

Requisitos Previos

  • Wireshark 4.0+ y la utilidad de línea de comandos tshark instalados.
  • Privilegios de root/sudo o membresía en el grupo wireshark para captura de paquetes en vivo.
  • Acceso a la interfaz de red (NIC física, puerto span o tap de red) al segmento monitoreado.
  • Suficiente espacio en disco para los archivos de captura de paquetes (estimar 1 GB por minuto en enlaces gigabit ocupados).
  • Familiaridad con los protocolos TCP/IP, HTTP, DNS, TLS y SMB a nivel de paquete.

Flujo de Trabajo

Paso 1: Configurar el Entorno de Captura

Configurar la interfaz de captura y los filtros para apuntar al tráfico relevante:

# Listar interfaces disponibles
tshark -D

# Iniciar captura en eth0 con un filtro de captura para limitar el alcance
tshark -i eth0 -f "host 10.10.5.23 and (port 80 or port 443 or port 445)" -w /tmp/capture.pcapng

# Capturar con búfer rotativo para gestionar el uso del disco (10 archivos, 100MB cada uno)
tshark -i eth0 -b filesize:102400 -b files:10 -w /tmp/rolling_capture.pcapng

# Capturar en múltiples interfaces simultáneamente
tshark -i eth0 -i eth1 -w /tmp/multi_interface.pcapng

Para la interfaz GUI de Wireshark, establecer el filtro de captura en el diálogo de Opciones de Captura antes de comenzar.

Paso 2: Aplicar Filtros de Visualización para Análisis Dirigido

# Filtrar tráfico HTTP que contenga agentes de usuario sospechosos
tshark -r capture.pcapng -Y "http.user_agent contains \"curl\" or http.user_agent contains \"Wget\""

# Encontrar consultas DNS a TLD sospechosos
tshark -r capture.pcapng -Y "dns.qry.name contains \".xyz\" or dns.qry.name contains \".top\" or dns.qry.name contains \".tk\""

# Identificar retransmisiones TCP que indican problemas de red
tshark -r capture.pcapng -Y "tcp.analysis.retransmission"

# Filtrar tráfico SMB para detección de movimiento lateral
tshark -r capture.pcapng -Y "smb2.cmd == 5 or smb2.cmd == 3" -T fields -e ip.src -e ip.dst -e smb2.filename

# Encontrar transmisión de credenciales en texto claro
tshark -r capture.pcapng -Y "ftp.request.command == \"PASS\" or http.authbasic"

# Detectar patrones de baliza (conexiones a intervalos regulares)
tshark -r capture.pcapng -Y "ip.dst == 203.0.113.50" -T fields -e frame.time_relative -e ip.src -e tcp.dstport

Paso 3: Análisis Profundo por Protocolo

# Seguir un flujo TCP para reconstruir una conversación
tshark -r capture.pcapng -q -z follow,tcp,ascii,0

# Analizar pares de solicitud/respuesta HTTP
tshark -r capture.pcapng -Y "http" -T fields -e frame.time -e ip.src -e ip.dst -e http.request.method -e http.request.uri -e http.response.code

# Extraer estadísticas de consultas/respuestas DNS
tshark -r capture.pcapng -q -z dns,tree

# Analizar handshakes TLS en busca de suites de cifrado débiles
tshark -r capture.pcapng -Y "tls.handshake.type == 2" -T fields -e ip.src -e ip.dst -e tls.handshake.ciphersuite

# Enumeración de acceso a archivos SMB
tshark -r capture.pcapng -Y "smb2" -T fields -e frame.time -e ip.src -e ip.dst -e smb2.filename -e smb2.cmd

Paso 4: Extraer Artefactos e IOCs

# Exportar objetos HTTP (archivos transferidos sobre HTTP)
tshark -r capture.pcapng --export-objects http,/tmp/http_objects/

# Exportar objetos SMB (archivos transferidos sobre SMB)
tshark -r capture.pcapng --export-objects smb,/tmp/smb_objects/

# Extraer todas las IPs de destino únicas para consulta de inteligencia de amenazas
tshark -r capture.pcapng -T fields -e ip.dst | sort -u > unique_dest_ips.txt

# Extraer información de certificados SSL/TLS
tshark -r capture.pcapng -Y "tls.handshake.type == 11" -T fields -e x509sat.uTF8String -e x509ce.dNSName

# Extraer todas las URL accedidas
tshark -r capture.pcapng -Y "http.request" -T fields -e http.host -e http.request.uri | sort -u > urls.txt

# Generar hash de archivos extraídos para coincidencia de IOCs
find /tmp/http_objects/ -type f -exec sha256sum {} \; > extracted_file_hashes.txt

Paso 5: Análisis Estadístico y Detección de Anomalías

# Estadísticas de jerarquía de protocolos
tshark -r capture.pcapng -q -z io,phs

# Estadísticas de conversaciones ordenadas por bytes
tshark -r capture.pcapng -q -z conv,tcp -z conv,udp

# Identificar los principales interlocutores
tshark -r capture.pcapng -q -z endpoints,ip

# Datos de gráfico IO (paquetes por segundo)
tshark -r capture.pcapng -q -z io,stat,1,"COUNT(frame) frame"

# Detectar patrones de escaneo de puertos
tshark -r capture.pcapng -Y "tcp.flags.syn == 1 and tcp.flags.ack == 0" -T fields -e ip.src -e tcp.dstport | sort | uniq -c | sort -rn | head -20

Paso 6: Generar Informes y Exportar Evidencia

# Exportar paquetes filtrados a un nuevo PCAP para preservación de evidencia
tshark -r capture.pcapng -Y "ip.addr == 10.10.5.23 and tcp.port == 4444" -w evidence_c2_traffic.pcapng

# Generar resumen de paquetes en formato CSV
tshark -r capture.pcapng -T fields -E header=y -E separator=, -e frame.number -e frame.time -e ip.src -e ip.dst -e ip.proto -e tcp.srcport -e tcp.dstport -e frame.len > traffic_summary.csv

# Crear salida PDML (XML) para análisis programático
tshark -r capture.pcapng -T pdml > capture_analysis.xml

# Calcular hash del archivo de captura para cadena de custodia
sha256sum capture.pcapng > capture_hash.txt

Conceptos Clave

TérminoDefinición
Filtro de Captura (BPF)Sintaxis de filtro Berkeley Packet Filter aplicada en tiempo de captura para limitar qué paquetes se registran, reduciendo el tamaño del archivo y mejorando el rendimiento
Filtro de VisualizaciónSintaxis de filtro específica de Wireshark aplicada a paquetes ya capturados para un análisis enfocado sin alterar el archivo de captura
PCAPNGFormato de captura de paquetes de nueva generación que soporta múltiples interfaces, resolución de nombres, anotaciones y metadatos en un solo archivo
Flujo TCPSecuencia reensamblada de segmentos TCP que representa una conversación bidireccional completa entre dos puntos finales
Disector de ProtocoloMódulo de Wireshark que decodifica los campos y la estructura de un protocolo específico, permitiendo inspección profunda del contenido de los paquetes
Gráfico IOVisualización de series temporales de tasas de paquetes o bytes durante la duración de la captura, útil para identificar picos de tráfico o balizas

Herramientas y Sistemas

  • Wireshark 4.0+: Analizador de paquetes basado en GUI con disectores de protocolo para más de 3,000 protocolos, reensamblaje de flujos y capacidades de exportación.
  • tshark: Versión de línea de comandos de Wireshark para captura sin interfaz gráfica, procesamiento por lotes y tuberías de análisis scripteadas.
  • tcpdump: Herramienta ligera de captura de paquetes para capturas rápidas en sistemas remotos sin dependencias de GUI.
  • mergecap: Utilidad de Wireshark para combinar múltiples archivos de captura en un solo PCAP para análisis unificado.
  • editcap: Utilidad de Wireshark para dividir, filtrar y convertir entre formatos de archivo de captura.

Escenarios Comunes

Escenario: Investigación de Sospecha de Exfiltración de Datos mediante Túneles DNS

Contexto: El equipo SOC detectó volúmenes inusualmente altos de consultas DNS desde una estación de trabajo (10.10.3.45) hacia un dominio externo. El SIEM alertó sobre consultas DNS promediando 200 por minuto en comparación con la línea base de 15. Se inició una captura de paquetes desde el tap de red de la VLAN de la estación de trabajo.

Enfoque:

  1. Capturar tráfico de la subred de la estación de trabajo usando tshark -i eth2 -f "host 10.10.3.45 and port 53" -w dns_exfil_investigation.pcapng
  2. Analizar patrones de consultas DNS: tshark -r dns_exfil_investigation.pcapng -Y "dns.qry.name contains \"suspect-domain.xyz\"" -T fields -e frame.time -e dns.qry.name
  3. Examinar etiquetas de subdominio en busca de datos codificados (subdominios largos tipo base64 indican tunelización): tshark -r dns_exfil_investigation.pcapng -Y "dns.qry.type == 16" -T fields -e dns.qry.name -e dns.txt
  4. Calcular el volumen de datos sumando las longitudes de los nombres de consulta para estimar el ancho de banda de exfiltración
  5. Extraer nombres de consulta únicos y decodificar subdominios base64 para recuperar el contenido exfiltrado
  6. Exportar paquetes de evidencia a un PCAP separado y generar hash SHA-256 para cadena de custodia

Errores comunes:

  • Capturar tráfico sin filtrar en una red ocupada y quedarse sin espacio en disco antes de recolectar datos relevantes
  • Usar filtros de visualización en lugar de filtros de captura, resultando en archivos masivos que son lentos de procesar
  • Pasar por alto tráfico DNS cifrado (DoH/DoT) que evita la captura tradicional de DNS en el puerto 53
  • No establecer la documentación del hash de captura y la cadena de custodia para la evidencia forense

Formato de Salida

## Informe de Análisis de Tráfico

**ID del Caso**: IR-2024-0847
**Archivo de Captura**: dns_exfil_investigation.pcapng
**SHA-256**: a3f2b8c1d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5d6e7f8a9b0c1d2e3f4a5b6c7d8e9f0a1
**Duración**: 2024-03-15 14:00:00 a 14:45:00 UTC
**Interfaz de Origen**: eth2 (puerto span VLAN 30)

### Hallazgos

**1. Tunelización DNS Confirmada**
- Origen: 10.10.3.45
- DNS de Destino: 8.8.8.8 (reenviado a ns1.suspect-domain.xyz)
- Volumen de consultas: 9,247 consultas en 45 minutos (205/min vs línea base 15/min)
- Longitud promedio de etiqueta de subdominio: 63 caracteres (datos codificados en base64)
- Datos exfiltrados estimados: ~2.3 MB mediante respuestas de registros TXT

**2. Indicadores de Compromiso**
- Dominio: suspect-domain.xyz (registrado 3 días antes)
- Servidor de nombres: ns1.suspect-domain.xyz (203.0.113.50)
- Patrón de consulta: Solicitudes de registro TXT con subdominios codificados en base64
- Patrón de respuesta: Registros TXT que contienen cargas útiles codificadas en base64

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.

analyzing-dns-logs-for-exfiltration

Analyzes DNS query logs to detect data exfiltration via DNS tunneling,

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