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analyse-du-trafic-reseau-avec-wireshark

Capture et analyse les paquets réseau avec Wireshark et tshark.

Qu'est-ce que analyse-du-trafic-reseau-avec-wireshark ?

Cette compétence automatise l'analyse du trafic réseau à l'aide de Wireshark et de son outil en ligne de commande tshark. Elle est conçue pour les enquêtes de sécurité, le diagnostic de performance réseau et l'extraction d'indicateurs de compromission (IOC). L'utilisateur peut configurer des captures, appliquer des filtres avancés, analyser en profondeur les protocoles (HTTP, DNS, SMB, TLS) et générer des rapports. Elle est compatible avec les systèmes Linux/Unix où Wireshark 4.0+ et tshark sont installés, et nécessite les privilèges appropriés pour la capture en direct. Le workflow guidé en six étapes permet de passer de la capture initiale à la génération de preuves forensiques, en incluant l'export d'objets, le calcul de hachages et les statistiques de conversation. Cette compétence est idéale pour les analystes SOC, les ingénieurs réseau et les experts en réponse aux incidents.

Compatible avec~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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Documentation

Analyse du Trafic Réseau avec Wireshark

Quand l'utiliser

  • Enquêter sur des intrusions réseau suspectées en examinant les preuves au niveau paquet du trafic de commande et contrôle, de l'exfiltration de données ou des déplacements latéraux
  • Diagnostiquer les problèmes de performance réseau tels que les retransmissions, la fragmentation ou les échecs de résolution DNS
  • Analyser les schémas de communication des malwares en capturant le trafic depuis des hôtes isolés ou en bac à sable
  • Valider les règles de pare-feu et IDS en confirmant le trafic qui traverse réellement les segments réseau
  • Extraire des fichiers, des identifiants ou des indicateurs de compromission à partir de sessions réseau capturées

Ne pas utiliser pour capturer du trafic sur des réseaux sans autorisation, intercepter des communications privées sans autorité légale, ou comme substitut à des plateformes SIEM complètes dans la surveillance de production.

Prérequis

  • Wireshark 4.0+ et l'utilitaire en ligne de commande tshark installés
  • Privilèges root/sudo ou appartenance au groupe wireshark pour la capture de paquets en direct
  • Accès à l'interface réseau (NIC physique, port mirror/span, ou tap réseau) sur le segment surveillé
  • Espace disque suffisant pour les fichiers de capture (estimer 1 Go par minute sur des liaisons gigabit chargées)
  • Connaissance des protocoles TCP/IP, HTTP, DNS, TLS et SMB au niveau paquet

Workflow

Étape 1 : Configurer l'environnement de capture

Configurez l'interface de capture et les filtres pour cibler le trafic pertinent :

# Lister les interfaces disponibles
tshark -D

# Lancer la capture sur eth0 avec un filtre de capture pour limiter le périmètre
tshark -i eth0 -f "host 10.10.5.23 and (port 80 or port 443 or port 445)" -w /tmp/capture.pcapng

# Capture avec buffer circulaire pour gérer l'utilisation disque (10 fichiers, 100 Mo chacun)
tshark -i eth0 -b filesize:102400 -b files:10 -w /tmp/rolling_capture.pcapng

# Capture sur plusieurs interfaces simultanément
tshark -i eth0 -i eth1 -w /tmp/multi_interface.pcapng

Pour l'interface graphique Wireshark, définissez le filtre de capture dans la boîte de dialogue Capture Options avant de démarrer.

Étape 2 : Appliquer des filtres d'affichage pour une analyse ciblée

# Filtrer le trafic HTTP contenant des user agents suspects
tshark -r capture.pcapng -Y "http.user_agent contains \"curl\" or http.user_agent contains \"Wget\""

# Trouver les requêtes DNS vers des TLD suspects
tshark -r capture.pcapng -Y "dns.qry.name contains \".xyz\" or dns.qry.name contains \".top\" or dns.qry.name contains \".tk\""

# Identifier les retransmissions TCP signalant des problèmes réseau
tshark -r capture.pcapng -Y "tcp.analysis.retransmission"

# Filtrer le trafic SMB pour la détection de déplacement latéral
tshark -r capture.pcapng -Y "smb2.cmd == 5 or smb2.cmd == 3" -T fields -e ip.src -e ip.dst -e smb2.filename

# Trouver la transmission d'identifiants en clair
tshark -r capture.pcapng -Y "ftp.request.command == \"PASS\" or http.authbasic"

# Détecter les schémas de beaconing (connexions à intervalles réguliers)
tshark -r capture.pcapng -Y "ip.dst == 203.0.113.50" -T fields -e frame.time_relative -e ip.src -e tcp.dstport

Étape 3 : Analyse approfondie par protocole

# Suivre un flux TCP pour reconstruire une conversation
tshark -r capture.pcapng -q -z follow,tcp,ascii,0

# Analyser les paires requête/réponse 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

# Extraire les statistiques de requêtes/réponses DNS
tshark -r capture.pcapng -q -z dns,tree

# Analyser les handshakes TLS pour les suites de chiffrement faibles
tshark -r capture.pcapng -Y "tls.handshake.type == 2" -T fields -e ip.src -e ip.dst -e tls.handshake.ciphersuite

# Énumération des accès aux fichiers SMB
tshark -r capture.pcapng -Y "smb2" -T fields -e frame.time -e ip.src -e ip.dst -e smb2.filename -e smb2.cmd

Étape 4 : Extraire les artefacts et IOC

# Exporter les objets HTTP (fichiers transférés via HTTP)
tshark -r capture.pcapng --export-objects http,/tmp/http_objects/

# Exporter les objets SMB (fichiers transférés via SMB)
tshark -r capture.pcapng --export-objects smb,/tmp/smb_objects/

# Extraire toutes les adresses IP de destination uniques pour le renseignement sur les menaces
tshark -r capture.pcapng -T fields -e ip.dst | sort -u > unique_dest_ips.txt

# Extraire les informations des certificats SSL/TLS
tshark -r capture.pcapng -Y "tls.handshake.type == 11" -T fields -e x509sat.uTF8String -e x509ce.dNSName

# Extraire toutes les URL consultées
tshark -r capture.pcapng -Y "http.request" -T fields -e http.host -e http.request.uri | sort -u > urls.txt

# Hacher les fichiers extraits pour la correspondance IOC
find /tmp/http_objects/ -type f -exec sha256sum {} \; > extracted_file_hashes.txt

Étape 5 : Analyse statistique et détection d'anomalies

# Statistiques de hiérarchie de protocoles
tshark -r capture.pcapng -q -z io,phs

# Statistiques de conversation triées par octets
tshark -r capture.pcapng -q -z conv,tcp -z conv,udp

# Identifier les principaux émetteurs
tshark -r capture.pcapng -q -z endpoints,ip

# Données du graphique IO (paquets par seconde)
tshark -r capture.pcapng -q -z io,stat,1,"COUNT(frame) frame"

# Détecter les schémas de scan de ports
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

Étape 6 : Générer des rapports et exporter les preuves

# Exporter les paquets filtrés vers un nouveau PCAP pour la préservation des preuves
tshark -r capture.pcapng -Y "ip.addr == 10.10.5.23 and tcp.port == 4444" -w evidence_c2_traffic.pcapng

# Générer un résumé des paquets au format 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

# Créer une sortie PDML (XML) pour une analyse programmatique
tshark -r capture.pcapng -T pdml > capture_analysis.xml

# Calculer le hachage du fichier de capture pour la chaîne de traçabilité
sha256sum capture.pcapng > capture_hash.txt

Concepts clés

TermeDéfinition
Filtre de capture (BPF)Syntaxe de filtre Berkeley Packet appliquée au moment de la capture pour limiter les paquets enregistrés, réduisant la taille du fichier et améliorant les performances
Filtre d'affichageSyntaxe de filtre spécifique à Wireshark appliquée aux paquets déjà capturés pour une analyse ciblée sans modifier le fichier de capture
PCAPNGFormat de capture de paquets de nouvelle génération prenant en charge plusieurs interfaces, la résolution de noms, les annotations et les métadonnées dans un seul fichier
Flux TCPSéquence réassemblée de segments TCP représentant une conversation bidirectionnelle complète entre deux points de terminaison
Dissecteur de protocoleModule Wireshark qui décode les champs et la structure d'un protocole spécifique, permettant une inspection approfondie du contenu des paquets
Graphique IOVisualisation en série temporelle des taux de paquets ou d'octets sur la durée de la capture, utile pour identifier les pics de trafic ou le beaconing

Outils et systèmes

  • Wireshark 4.0+ : Analyseur de paquets basé sur une interface graphique avec des dissecteurs de protocole pour plus de 3 000 protocoles, réassemblage de flux et capacités d'export
  • tshark : Version en ligne de commande de Wireshark pour la capture sans interface graphique, le traitement par lots et les pipelines d'analyse scriptés
  • tcpdump : Outil de capture de paquets léger pour les captures rapides sur des systèmes distants sans dépendance graphique
  • mergecap : Utilitaire Wireshark pour combiner plusieurs fichiers de capture en un seul PCAP pour une analyse unifiée
  • editcap : Utilitaire Wireshark pour diviser, filtrer et convertir entre les formats de fichiers de capture

Scénarios courants

Scénario : Enquête sur une exfiltration de données suspectée via tunneling DNS

Contexte : L'équipe SOC a détecté des volumes de requêtes DNS anormalement élevés depuis un poste de travail (10.10.3.45) vers un domaine externe. Le SIEM a signalé des requêtes DNS atteignant en moyenne 200 par minute contre une ligne de base de 15. Une capture de paquets a été initiée depuis la prise réseau sur le VLAN du poste de travail.

Approche :

  1. Capturer le trafic depuis le sous-réseau du poste de travail en utilisant tshark -i eth2 -f "host 10.10.3.45 and port 53" -w dns_exfil_investigation.pcapng
  2. Analyser les schémas de requêtes 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. Examiner les étiquettes de sous-domaine pour les données encodées (les longs sous-domaines de type base64 indiquent du tunneling) : tshark -r dns_exfil_investigation.pcapng -Y "dns.qry.type == 16" -T fields -e dns.qry.name -e dns.txt
  4. Calculer le volume de données en additionnant les longueurs des noms de requête pour estimer la bande passante d'exfiltration
  5. Extraire les noms de requête uniques et décoder les sous-domaines base64 pour récupérer le contenu exfiltré
  6. Exporter les paquets de preuves vers un PCAP séparé et générer un hachage SHA-256 pour la chaîne de traçabilité

Pièges :

  • Capturer du trafic non filtré sur un réseau chargé et manquer d'espace disque avant de collecter les données pertinentes
  • Utiliser des filtres d'affichage au lieu de filtres de capture, ce qui entraîne des fichiers volumineux et lents à traiter
  • Négliger le trafic DNS chiffré (DoH/DoT) qui contourne la capture DNS traditionnelle sur le port 53
  • Omettre le hachage de la capture de paquets et la documentation de la chaîne de traçabilité pour les preuves forensiques

Format de sortie

## Rapport d'analyse du trafic

**ID de cas** : IR-2024-0847
**Fichier de capture** : dns_exfil_investigation.pcapng
**SHA-256** : a3f2b8c1d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5d6e7f8a9b0c1d2e3f4a5b6c7d8e9f0a1
**Durée** : 2024-03-15 14:00:00 à 14:45:00 UTC
**Interface source** : eth2 (port span VLAN 30)

### Résultats

**1. Tunneling DNS confirmé**
- Source : 10.10.3.45
- DNS de destination : 8.8.8.8 (transféré à ns1.suspect-domain.xyz)
- Volume de requêtes : 9 247 requêtes en 45 minutes (205/min contre une ligne de base de 15/min)
- Longueur moyenne des étiquettes de sous-domaine : 63 caractères (données encodées en base64)
- Données exfiltrées estimées : ~2,3 Mo via les réponses d'enregistrement TXT

**2. Indicateurs de compromission**
- Domaine : suspect-domain.xyz (enregistré 3 jours auparavant)
- Serveur de noms : ns1.suspect-domain.xyz (203.0.113.50)
- Schéma de requêtes : demandes d'enregistrement TXT avec sous-domaines encodés en base64
- Schéma de réponse : enregistrements TXT contenant des charges utiles encodées 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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