Сетевая аномалия Рекомендуемые утилиты: Wireshark...

Creado el: 24 de octubre de 2025

Respondido usando GPT-5 Thinking por Chat01

Pregunta

Сетевая аномалия
Рекомендуемые утилиты: Wireshark
Файл: traffic 9 4.pcapng
Товарищ, в наших информационных сетях обнаружена аномалия. Кажется, кто-то атакует внутренние сервисы. Требуется срочное расследование и анализ ситуации. Исследуйте запись трафика и опишите атаку.
Какой тип атаки был применён?
Выбрать
Определите IP-адрес атакующего.
Ответ
Какой программой, вероятно, пользовался атакующий для доступа к сайту? В ответ запишите только название, без версии.
Ответ

Python

python
def list_dir(path): try: return sorted(os.listdir(path)) except Exception as e: return str(e) print("cwd:", os.getcwd()) print("/mnt/data:", list_dir("/mnt/data"))

Python

python
print(list_dir("."))

Python

python
import os pcap_files = [] for root, dirs, files in os.walk('/', topdown=True): # skip huge directories for speed if root.startswith(('/proc','/sys','/dev','/usr','/lib','/bin','/sbin','/etc','/var','/opt')): continue for f in files: if f.lower().endswith(('.pcap', '.pcapng')): pcap_files.append(os.path.join(root, f)) len(pcap_files), pcap_files[:10] (0, [])

Pensamiento

Requesting file upload

It looks like the file isn't in the environment, so I’ll need to ask the user to upload it. I'll make sure to keep the tone in Russian and guide them on what we’ll check, like port scans, SQL injection, XSS, and more. I’ll also offer tips on how to find these with Wireshark if the file isn’t available.

Outlining analysis without the file

I can’t guess the attack type without the file, but I can guide the user on how to analyze it themselves with step-by-step instructions. I’ll provide Wireshark filters like “http” and “tcp.flags.syn”, and how to check for user agents like "sqlmap", "nikto", or tools like "gobuster". I’ll ask them to upload the file.

Requesting the file

I can't seem to find the file. To assist you better, could you please upload it again? If it’s difficult, even a small snippet—like HTTP headers—would help me analyze further. I'll be happy to guide you based on what you provide. Thanks!

Guidance for using Wireshark

To extract answers, first find the attacker's IP by looking at Statistics → Endpoints (IPv4) for abnormal responses or multiple port access. To detect the type of attack, check for things like suspicious GET requests or unusual payloads. To identify the tool used, check the "http.user_agent" field for known signatures like sqlmap, nikto, or gobuster.

Extracting data in Wireshark

To get the attacker's IP, look under Statistics → Endpoints (IPv4) and identify IPs generating 4xx/5xx responses or connecting to many ports. To identify the attack type, check for unusual GET requests or payloads. Lastly, for tools, examine the "http.user_agent" for signatures like sqlmap, nikto, or gobuster.

Thought for 2m 26s

Respuesta

Похоже, файл traffic 9 4.pcapng ещё не прикреплён — без него я не смогу разобраться в трафике и назвать точные ответы. Пожалуйста, загрузите pcap/pcapng, и я сразу разберу следующее:

Как быстро вытащить нужные ответы в Wireshark

1) Тип атаки

Сигналы по шаблонам (используйте как «чек-лист»; что найдёте — и будет типом атаки):

  • SQLi: множество запросов с ' or 1=1 --, union select, %27, %3D%27, в URI/параметрах.
    Фильтры:
    • http.request и затем в Find: (?i)(union|or 1=1|select|sleep\()
    • frame contains "union select" / frame matches "(?i)or 1=1"
  • Brute-force/credential stuffing: шквал POST на /login, /wp-login.php, /admin с разными логинами/паролями, много 401/403.
    Фильтры: http.request.method == "POST" && (http.request.uri contains "login" || http.request.uri contains "wp-login");
    для кодов: http.response.code in {401,403}
  • Directory/Content brute-forcing (сканер директорий): тысячи GET на несуществующие пути (/admin/, /backup.zip, /phpmyadmin, и т.п.), много 404.
    Фильтры: http.request && http.response.code == 404
  • Path Traversal: ../ в путях.
    Фильтр: http.request.uri contains "../"
  • Сканирование портов/хостов: множество SYN без установления сессий.
    Фильтр: tcp.flags.syn == 1 && tcp.flags.ack == 0 (посмотрите «Statistics → Conversations (TCP)»)
  • DoS/SYN flood: огромное число коротких SYN с одного IP, много ретрансмиссий:
    Фильтр: tcp.flags.syn == 1 && tcp.flags.ack == 0 + «Statistics → IO Graphs»

2) IP-адрес атакующего

  1. Statistics → Endpoints (IPv4) — отсортируйте по Packets/Bytes и посмотрите «подозрительного болтуна».
  2. Если атака HTTP-уровня:
    • Statistics → HTTP → Requests (или Conversations TCP) и профильтруйте:
      • http.request → добавьте колонку ip.src → Sort Desc по Count.
    • Либо временно: http.response.code in {401,403,404,500} и посмотрите, какой ip.src чаще всего их вызывает.
  3. Для скана/DoS: tcp.flags.syn == 1 && tcp.flags.ack == 0 и в колонке ip.src — топ-говорящий адрес и будет атакующим.

3) Какой программой пользовались (название без версии)

Смотрите поле User-Agent:

  • Откройте любой подозрительный HTTP-запрос → панель Hypertext Transfer ProtocolUser-Agent.
  • Частые «палящихся» агенты:
    • sqlmap → (SQL-инъекции)
    • Nikto → (сканер уязвимостей веба)
    • DirBuster, gobuster, wfuzz → (брут-форс директорий/URL)
    • wpscan → (сканер WordPress)
    • Иногда используют curl/wget (будет явно в User-Agent).
      Фильтр для поиска: http.user_agent matches "(?i)(sqlmap|nikto|dirbuster|gobuster|wfuzz|wpscan|curl|wget)".

Готов разобрать ваш pcap и выдать точные ответы на три вопроса («Тип атаки», «IP атакующего», «Название программы») — просто загрузите файл traffic 9 4.pcapng.

Pregunta

traffic_9_4.pcapng

вот файл

Python

python
from scapy.all import rdpcap, TCP, UDP, IP, IPv6, Raw, HTTP, HTTPRequest, HTTPResponse

Pensamiento

from scapy.all import rdpcap, TCP, UDP, IP, IPv6, Raw, HTTP, HTTPRequest, HTTPResponse

Thought for 30s

Python

python
import dpkt, socket, struct, datetime, io, sys

Pensamiento

import dpkt, socket, struct, datetime, io, sys

Thought for a couple of seconds

Python

python
import struct, ipaddress, re path = "/mnt/data/traffic_9_4.pcapng" data = open(path, "rb").read() offset = 0 endian = "<" # default little endian packets = [] def read_u32(off, endian): return struct.unpack(endian+"I", data[off:off+4])[0] # Parse blocks while offset + 12 <= len(data): block_type = read_u32(offset, endian) # initial guess little-endian for SHB block_total_len = read_u32(offset+4, endian) if block_total_len < 12 or offset + block_total_len > len(data): # Try switching endianness for first block if section header # Read SHB magic # To handle initial unknown endian: # We'll check byte-order magic at offset+8 with both (53, 4, {'192.168.122.20': 3, '192.168.122.103': 1}, {'192.168.122.20': 3, '192.168.122.103': 1})

Python

python
for i,(src,dst,sport,dport,text) in enumerate(parsed["http_requests"],1): print(f"--- HTTP req #{i} from {src}:{sport} to {dst}:{dport} ---") print(text.split("\r\n\r\n")[0]) print()

Pensamiento

Identifying the attack types

Looking at the patterns, we have two possible attacks:

  • For 192.168.122.20: a brute-force attempt with progressive password guesses via GET on the /get_secret page.
  • For 192.168.122.103: an SQL injection attack (' OR 1=1--) in the username parameter.

The scenario might be asking which attack is more significant, with 192.168.122.103 likely being the attacker using "curl."

Identifying the attacker

To determine the attacker, I’m leaning towards SQL injection with IP 192.168.122.103, using "curl." While brute-force is an option, the presence of ' OR 1=1-- makes it clear this is SQLi. We'll choose "SQL-инъекция" as the attack type, "192.168.122.103" for the attacker IP, and "curl" as the program used.

Thought for 1m 30s

Respuesta

Готово. В pcap видно HTTP-запрос с инъекцией:
GET /get_secret?username='%20OR%201=1--&password= (User-Agent: curl).

Тип атаки: SQL-инъекция
IP атакующего: 192.168.122.103
Программа: curl

(Дополнительно в трaces есть подбор пароля с 192.168.122.20 на /get_secret, но инъекция идёт именно с .103.)

Compartir este Q&A