当前位置：首页 > 文章列表 > 文章 > python教程 > Tshark与PDML解析网络数据包十六进制

Tshark与PDML解析网络数据包十六进制

2025-10-25 22:54:39 0浏览收藏

在网络数据包分析中，将十六进制转储的字节与协议字段关联极具挑战。本文提出一种创新方法，**利用Tshark工具将PCAP文件转换为PDML格式**，进而**解析PDML文件**，实现**网络数据包十六进制字节到协议字段的精确映射**，媲美Wireshark的精细化分析能力。通过Tshark将PCAP转换为XML结构的PDML，详细记录每个协议层的字段名称、值、起始位置和长度。然后，利用Python解析PDML文件，提取关键信息，最终将指定的十六进制字节位置与对应的协议字段进行匹配，从而解决传统Python库难以实现的字节级映射难题，为网络协议分析提供更深入的视角。该方法可应用于网络安全分析、协议逆向工程等领域。

使用 Tshark 和 PDML 解析网络数据包十六进制字节与协议字段映射

本教程旨在解决在网络数据包十六进制转储中，将单个字节与其在协议层中的具体字段关联的挑战。传统Python库难以直接实现此功能。文章介绍了一种通过利用Tshark工具将PCAP文件转换为PDML格式，然后解析PDML文件以获取详细的字节位置和协议字段映射信息的方法，从而实现类似Wireshark的精细化分析能力。

引言：网络数据包分析中的字节级映射需求

在网络协议分析中，我们经常需要深入到数据包的原始十六进制表示层面，以理解每个字节的具体含义。例如，Wireshark等专业工具能够直观地显示，当用户点击十六进制转储中的某个字节时，该字节在协议栈中的哪个层、哪个字段中发挥作用。然而，通过编程方式，尤其是在Python环境中，直接将数据包的十六进制字节与动态变化的协议层结构及其字段进行精确映射，却是一个具有挑战性的任务。现有的Pyshark和Scapy等库虽然功能强大，但在提供这种细粒度的十六进制字节到协议字段的直接映射方面存在局限性。它们通常能解析出协议层信息，但难以直接关联到原始十六进制转储中的具体字节位置。

为了克服这一挑战，本文将介绍一种利用Tshark工具与PDML（Packet Details Markup Language）文件格式相结合的方法，实现对网络数据包十六进制字节的精确协议字段映射。

核心思路：利用 Tshark 生成 PDML 文件

解决上述问题的核心在于利用Wireshark的命令行工具 tshark。tshark 能够将PCAP格式的网络数据包文件转换为PDML格式。PDML是一种基于XML的语言，它详细描述了数据包的完整解剖信息，包括每个协议层的结构、字段名称、值，以及最关键的，每个字段在原始数据包十六进制转储中的起始位置（pos）和长度（size）。通过解析PDML文件，我们就可以获取到所有必要的映射信息。

实现步骤

整个解决方案可以分为以下三个主要步骤：

步骤一：PCAP 到 PDML 的转换

首先，我们需要使用 tshark 命令将PCAP文件转换为PDML文件。tshark 是Wireshark套件的一部分，因此在使用前请确保已正确安装Wireshark。

命令格式：

tshark -r <input_file.pcap> -T pdml > <output_file.pdml>

-r ：指定要读取的输入PCAP文件。
-T pdml：指定输出格式为PDML。
> ：将标准输出重定向到指定的PDML文件。

示例：

假设我们有一个名为 capture.pcap 的网络抓包文件，我们可以将其转换为 capture.pdml：

tshark -r capture.pcap -T pdml > capture.pdml

执行此命令后，capture.pdml 文件将包含 capture.pcap 中所有数据包的详细解剖信息。

步骤二：PDML 文件的解析

PDML文件本质上是XML格式，因此可以使用任何支持XML解析的库来处理。在Python中，xml.etree.ElementTree 是一个标准库，或者 lxml 库（如果需要更高级的功能和性能）也是不错的选择。

我们需要从PDML文件中提取每个数据包的协议层信息，特别是每个协议字段的名称、显示值、在数据包中的起始位置（pos）和长度（size）。

PDML 文件结构概览：

一个典型的PDML文件结构如下：

<pdml>
  <packet>
    <proto name="geninfo" ...>...</proto>
    <proto name="eth" pos="0" size="14" ...>
      <field name="eth.dst" show="ff:ff:ff:ff:ff:ff" size="6" pos="0" value="ffffffffffff"/>
      <field name="eth.src" show="00:00:00:00:00:00" size="6" pos="6" value="000000000000"/>
      <field name="eth.type" show="0x0800" size="2" pos="12" value="0800"/>
    </proto>
    <proto name="ip" pos="14" size="20" ...>
      <field name="ip.version" show="4" size="1" pos="14" value="4"/>
      <field name="ip.hdr_len" show="20 bytes (5)" size="1" pos="14" value="45"/>
      <field name="ip.tos" show="0x00" size="1" pos="15" value="00"/>
      <!-- 更多IP字段 -->
    </proto>
    <!-- 更多协议层 -->
  </packet>
  <!-- 更多数据包 -->
</pdml>

我们需要关注元素下的元素，以及元素下的元素。field 元素的 name 属性表示字段名称，show 属性是其可读值，pos 属性是该字段在整个数据包十六进制转储中的起始字节偏移量，size 属性是该字段的长度（字节数）。

Python 解析示例：

以下是一个使用 xml.etree.ElementTree 解析PDML文件并提取关键信息的概念性代码：

import xml.etree.ElementTree as ET

def parse_pdml_for_field_info(pdml_file_path):
    """
    解析PDML文件，提取每个数据包中每个字段的详细信息。
    返回一个列表，其中每个元素代表一个数据包，包含其所有字段的列表。
    """
    all_packets_field_info = []
    try:
        tree = ET.parse(pdml_file_path)
        root = tree.getroot()

        for packet_elem in root.findall('packet'):
            current_packet_fields = []
            # 遍历所有协议层
            for proto_elem in packet_elem.findall('proto'):
                layer_name = proto_elem.get('name')
                layer_start_pos = int(proto_elem.get('pos', '0'))
                layer_len = int(proto_elem.get('size', '0'))

                # 遍历协议层中的所有字段
                for field_elem in proto_elem.findall('field'):
                    field_name = field_elem.get('name')
                    field_show_value = field_elem.get('show')
                    field_pos = int(field_elem.get('pos', '0'))
                    field_size = int(field_elem.get('size', '0'))
                    field_value_hex = field_elem.get('value') # 原始十六进制值

                    current_packet_fields.append({
                        "packet_num": packet_elem.get('num'), # 数据包序号
                        "layer_name": layer_name,
                        "field_name": field_name,
                        "field_show_value": field_show_value,
                        "field_start_pos": field_pos,
                        "field_end_pos": field_pos + field_size - 1,
                        "field_size": field_size,
                        "field_value_hex": field_value_hex
                    })
            all_packets_field_info.append(current_packet_fields)
    except ET.ParseError as e:
        print(f"Error parsing PDML file: {e}")
    except FileNotFoundError:
        print(f"PDML file not found: {pdml_file_path}")
    return all_packets_field_info

# 使用示例
# pdml_data = parse_pdml_for_field_info('capture.pdml')
# if pdml_data:
#     print(f"Found {len(pdml_data)} packets.")
#     for i, packet_fields in enumerate(pdml_data):
#         print(f"\nPacket {i+1} fields:")
#         for field in packet_fields:
#             print(f"  Layer: {field['layer_name']}, Field: {field['field_name']}, "
#                   f"Pos: {field['field_start_pos']}-{field['field_end_pos']}, "
#                   f"Value: {field['field_show_value']} (Hex: {field['field_value_hex']})")

步骤三：关联十六进制字节与协议字段

在获取了每个字段的起始位置和长度信息后，我们就可以将用户指定的十六进制字节位置与这些字段进行匹配。

假设我们有一个目标字节的偏移量（target_byte_offset），我们需要遍历解析出的所有字段信息，检查 target_byte_offset 是否落在某个字段的 field_start_pos 和 field_end_pos 之间。

Python 关联示例：

def find_field_for_byte(packet_fields, target_byte_offset):
    """
    在一个数据包的字段列表中查找给定字节偏移量所属的字段。
    """
    for field in packet_fields:
        if field['field_start_pos'] <= target_byte_offset <= field['field_end_pos']:
            return field
    return None

# 假设 pdml_data 是通过 parse_pdml_for_field_info 获得的
# 假设我们关注第一个数据包 (pdml_data[0])
# 假设我们要查找偏移量为 14 的字节代表什么 (例如，IP头的第一个字节)
# target_byte_offset = 14
#
# if pdml_data:
#     first_packet_fields = pdml_data[0]
#     found_field = find_field_for_byte(first_packet_fields, target_byte_offset)
#
#     if found_field:
#         print(f"\nByte at offset {target_byte_offset} represents:")
#         print(f"  Layer: {found_field['layer_name']}")
#         print(f"  Field Name: {found_field['field_name']}")
#         print(f"  Field Value: {found_field['field_show_value']}")
#         print(f"  Field Position: {found_field['field_start_pos']}-{found_field['field_end_pos']}")
#         print(f"  Field Hex Value: {found_field['field_value_hex']}")
#     else:
#         print(f"\nByte at offset {target_byte_offset} not found in any known field for this packet.")

完整示例代码

将上述步骤整合，可以构建一个完整的Python脚本来执行此任务：

import xml.etree.ElementTree as ET
import subprocess
import os

def convert_pcap_to_pdml(pcap_file_path, pdml_file_path):
    """
    使用tshark将pcap文件转换为pdml文件。
    """
    if not os.path.exists(pcap_file_path):
        print(f"Error: PCAP file not found at {pcap_file_path}")
        return False

    command = ["tshark", "-r", pcap_file_path, "-T", "pdml"]

    try:
        with open(pdml_file_path, "w", encoding="utf-8") as outfile:
            subprocess.run(command, stdout=outfile, check=True, text=True)
        print(f"Successfully converted {pcap_file_path} to {pdml_file_path}")
        return True
    except FileNotFoundError:
        print("Error: tshark command not found. Please ensure Wireshark is installed and tshark is in your PATH.")
        return False
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        print(f"Error during tshark conversion: {e}")
        return False

def parse_pdml_for_field_info(pdml_file_path):
    """
    解析PDML文件，提取每个数据包中每个字段的详细信息。
    返回一个列表，其中每个元素代表一个数据包，包含其所有字段的列表。
    """
    all_packets_field_info = []
    try:
        tree = ET.parse(pdml_file_path)
        root = tree.getroot()

        for packet_elem in root.findall('packet'):
            current_packet_fields = []
            packet_num = packet_elem.get('num')
            for proto_elem in packet_elem.findall('proto'):
                layer_name = proto_elem.get('name')

                for field_elem in proto_elem.findall('field'):
                    field_name = field_elem.get('name')
                    field_show_value = field_elem.get('show')
                    field_pos_str = field_elem.get('pos', '0')
                    field_size_str = field_elem.get('size', '0')
                    field_value_hex = field_elem.get('value')

                    # 确保pos和size是有效的整数
                    try:
                        field_pos = int(field_pos_str)
                        field_size = int(field_size_str)
                    except ValueError:
                        # 某些字段可能没有有效的pos或size，跳过
                        continue

                    current_packet_fields.append({
                        "packet_num": packet_num,
                        "layer_name": layer_name,
                        "field_name": field_name,
                        "field_show_value": field_show_value,
                        "field_start_pos": field_pos,
                        "field_end_pos": field_pos + field_size - 1,
                        "field_size": field_size,
                        "field_value_hex": field_value_hex
                    })
            all_packets_field_info.append(current_packet_fields)
    except ET.ParseError as e:
        print(f"Error parsing PDML file: {e}")
    except FileNotFoundError:
        print(f"PDML file not found: {pdml_file_path}")
    return all_packets_field_info

def find_field_for_byte(packet_fields, target_byte_offset):
    """
    在一个数据包的字段列表中查找给定字节偏移量所属的字段。
    """
    for field in packet_fields:
        if field['field_start_pos'] <= target_byte_offset <= field['field_end_pos']:
            return field
    return None

if __name__ == "__main__":
    pcap_input_file = "sample.pcap" # 替换为你的PCAP文件路径
    pdml_output_file = "sample.pdml"

    # 1. 转换PCAP到PDML
    if convert_pcap_to_pdml(pcap_input_file, pdml_output_file):
        # 2. 解析PDML文件
        pdml_data = parse_pdml_for_field_info(pdml_output_file)

        if pdml_data:
            print(f"\n成功解析 {len(pdml_data)} 个数据包的PDML信息。")

            # 示例：查找第一个数据包中特定字节的含义
            if pdml_data:
                first_packet_fields = pdml_data[0]
                print(f"\n--- 分析第一个数据包 (Packet Num: {first_packet_fields[0]['packet_num'] if first_packet_fields else 'N/A'}) ---")

                # 尝试查找不同的字节偏移量
                target_offsets = [0, 6, 12, 14, 15] # 示例：以太网目的MAC、源MAC、类型；IP版本/头长、TOS

                for offset in target_offsets:
                    found_field = find_field_for_byte(first_packet_fields, offset)
                    if found_field:
                        print(f"\n字节偏移量 {offset} 对应字段:")
                        print(f"  协议层: {found_field['layer_name']}")
                        print(f"  字段名称: {found_field['field_name']}")
                        print(f"  显示值: {found_field['field_show_value']}")
                        print(f"  在数据包中的位置: {found_field['field_start_pos']}-{found_field['field_end_pos']}")
                        print(f"  原始十六进制值: {found_field['field_value_hex']}")
                    else:
                        print(f"\n字节偏移量 {offset} 在第一个数据包中未找到对应字段。")
            else:
                print("PDML文件中没有解析出任何数据包信息。")

        # 可选：清理生成的PDML文件
        # os.

到这里，我们也就讲完了《Tshark与PDML解析网络数据包十六进制》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于的知识点！