網絡分析利器wireshark命令版(4)：tshark結合ES

tshark是網絡分析工具wireshark下的一個工具，主要用於命令行環境進行抓包、分析，尤其對協議深層解析時，tcpdump難以勝任的場景中。本系列文章將整理介紹tshark相關內容。本文將介紹與tshark相關的流量解決方案。

利用tshark，不僅可以對現有的pcap文件進行分析，由於可以輸出其他格式，也就可以結合ES的強大搜索能力，達到對數據報文進行記錄、分析處理的能力，可以實現回溯分析，結合kibana可視化工具，甚至達到實時可視化監控。

tshark + elastic stack

elastic stack全家桶

性能一直被詬病，後來另起爐竈，針對採集使用golang構建出一套beats，用於不同的採集場景。其中針對網絡流量，開發出packetbeat。

packetbeat的優勢是定製了elasticsearch的mapping、kibana一系列可視化圖表，可以滿足一般對tcp、dns、udp等常規報文的分析。基本達到開箱即用程度。

但packetbeat也有不足，對報文的分析採用會話分析，沒有一個個報文單獨分析，傾向於應用層，對網絡層面分析不足（尤其是故障排查時），此外，支持的協議有限，僅常見協議與tshark的2000多種存在明顯差距，當遇到不支持時，需要等待支持或手動寫插件，難度極高。

離線導入elasticsearch

tshark支持將pcap報文分析後生成json文件導入elasticsearch，同時支持elasticsearch的批量導入接口_bulk的格式，命令如下：

tshark -r test_trace.pcap -T ek > test_trace.pcap.json

之後可以將json文件通過curl導入。

curl -s -H "Content-Type: application/x-ndjson" -XPOST "localhost:9200/foo/_bulk" --data-binary "@/Users/test-elastic/test_trace.pcap.json"

注：

1. 導入時可能存在導入失敗，由於_bulk接口對post的文件大小有限制，儘量不要超過15MB，最好在10MB以內。如果超過，建議使用tshark的輸出條件生成多個json文件，使用curl依次導入。
2. 如果導入失敗，可以在curl加-v查看提示信息。
3. 默認索引名爲類似 packets-2019-04-23（報文記錄的日期），可以導入後重新索引

可以使用類似以下命令查看導入情況：

curl 'http://127.0.0.1:9200/packets-2019-04-23/_search/?size=10&pretty=true'

實時監控方案

主要思路

• 使用tshark實時抓取報文，並啓用過濾策略
• 使用tshark解析捕獲的報文，提取指定的字段並寫入csv文件中，或者使用json格式在下一步進行ETL writes captured wireless packets as .csv.
• 使用filebeat持續檢測csv文件，併發個logstash用於字段過濾之類（如無需過濾可以跳過logstash直接發給elastsearch）
• logstash對字段進行過濾，格式轉化等，之後發到elasticsearch
• 使用kibana進行數據可視化，對報文統計分析

簡單實現

1. tshark部分

tshark -a duration:600 -i phy0.mon -t ad -t ad -lT fields -E separator=, -E quote=d   -e _ws.col.Time  -e wlan.fc.type -e wlan.fc.type_subtype -e radiotap.dbm_antsignal -e frame.len -e radiotap.datarate     > tshark.csv

2. filebeat

簡單filebeat.yml配置文件

filebeat.modules:
- module: system
  syslog:
    enabled: false
  auth:
    enabled: true
    var.paths: ["/home/tshark.csv"]
name: test
output.logstash:
  hosts: ["localhost:5044"]

3. logstash

logstash.yml文件，主要分爲：

• 監聽5044端口接收beats的數據
• 對數據按照csv格式解析，字段分割
• 對日期處理，轉換格式
• 添加時、分、秒，便於索引
• 對部分字段轉換爲數字格式
• 替換字段
• 輸出到elasticsearch

input {
  beats {
    port => 5044
  }
}

csv {
     source => "message"
     columns => [ "col.time","frame.type","frame.subtype","rssi","frame.size","data.rate" ]
   }

date {
     match => [ "col.time", "YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSSSSSSSS" ]
     target => "@timestamp"
   }

mutate {
  add_field => {"[hour]" => "%{+HH}"}
  add_field => {"[minute]" => "%{+mm}"}
  add_field => {"[second]" => "%{+ss}"}

  }

mutate {
     convert => [ "rssi", "integer" ]
     convert => [ "frame.size", "integer" ]
     convert => [ "data.rate", "integer" ]   
     convert => [ "second", "integer" ]  
     convert => [ "minute", "integer" ]  
     convert => [ "hour", "integer" ]  

   }

if[frame.type]=="0"{
   mutate {
     replace => [ "frame.type", "Management" ]
   }}
   if[frame.type]=="1"{
   mutate {
     replace => [ "frame.type", "Control" ]
   }}
   if[frame.type]=="2"{
   mutate {
     replace => [ "frame.type", "Data" ]
   }}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://localhost:9200"]
    index => "%{[@metadata][beat]}-%{+YYYY.MM.dd}" 
    document_type => "%{[@metadata][type]}" 
  }
}

4. elasticsearch

可以預先導入索引定義mapping，這塊可以查elasticsearch文檔

5. kibana

利用圖表、面板等進行數據可視化，實現監控功能，這塊可根據業務需求進行發揮～

小結

使用tshak的報文解析、數據導出功能，可以根據需求靈活處理，藉助開源的大數據工具，可以實現更貼合業務的工具，實現快速對網絡分析、實時監控、故障排查、高級檢索、回溯分析、統計報表等，甚至在部分場景下可以替代商業的網絡回溯分析系統。

參考：

• moloch 網絡流量回溯分析系統
• Tshark Logstash Filebeat Kibana Elasticsearch

系列文章：

• 網絡分析利器wireshark命令版(1)：tshark簡介
• 網絡分析利器wireshark命令版(2)：tshark使用示例
• 網絡分析利器wireshark命令版(3)：Apache Spot中tshark模塊
• 網絡分析利器wireshark命令版(4)：tshark結合ES