analyzing-network-packets-with-scapy
使用 Scapy 构造、发送、嗅探和解析网络数据包，用于协议分析（protocol analysis）、网络侦察（network reconnaissance）以及在授权安全测试中进行流量异常检测
Best use case
analyzing-network-packets-with-scapy is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
使用 Scapy 构造、发送、嗅探和解析网络数据包，用于协议分析（protocol analysis）、网络侦察（network reconnaissance）以及在授权安全测试中进行流量异常检测
Teams using analyzing-network-packets-with-scapy should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.
When to use this skill
- You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.
When not to use this skill
- You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
- You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/analyzing-network-packets-with-scapy/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How analyzing-network-packets-with-scapy Compares
| Feature / Agent | analyzing-network-packets-with-scapy | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
使用 Scapy 构造、发送、嗅探和解析网络数据包，用于协议分析（protocol analysis）、网络侦察（network reconnaissance）以及在授权安全测试中进行流量异常检测
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
SKILL.md Source
# 使用 Scapy 分析网络数据包 ## 概述 Scapy 是一个 Python 数据包操作库，可在精细的协议层级构造、发送、嗅探和解析网络数据包。本技能涵盖将 Scapy 用于安全相关任务，包括 TCP/UDP/ICMP 数据包构造、pcap 文件分析、协议字段提取、SYN 扫描实现、DNS 查询分析，以及检测异常流量模式（如异常分片数据包或格式错误的头部）。 ## 前置条件 - Python 3.8+ 并安装 `scapy` 库（`pip install scapy`） - 原始套接字操作（嗅探、发送）需要 root/管理员权限 - Windows 系统需要 Npcap，Linux 系统需要 libpcap 进行数据包捕获 - 获得在目标网络上执行数据包操作的授权 ## 步骤 1. 使用 `rdpcap()` 读取和解析 pcap/pcapng 文件进行离线分析 2. 提取协议层（IP、TCP、UDP、DNS、HTTP）及字段值 3. 计算流量统计：最活跃主机、协议分布、端口频率 4. 通过分析 TCP 标志比例检测 SYN 洪水（SYN flood）模式 5. 通过查询长度和熵分析识别 DNS 外泄指标 6. 为授权网络测试构造自定义探测数据包 7. 将发现导出为结构化 JSON 报告 ## 预期输出 JSON 报告，包含数据包统计、协议分布、最活跃源/目标 IP、检测到的异常（SYN 洪水、DNS 隧道（DNS tunneling）指标、分片攻击），以及按流的摘要。
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