Tcpdump Analyzer

Ferramenta web para engenheiros de rede que analisa saídas de tcpdump, filtra capturas e resume padrões de tráfego em tempo real.

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About This Tool

A ferramenta aceita entradas de tcpdump em texto, pcap ou pcapng e produz resumos estruturados do tráfego de rede. Consolidando dados em contagens por protocolo, listas de top talkers e estatísticas de temporização, marcando anomalias para investigação rápida. Conceitualmente, as capturas são analisadas em um fluxo de eventos normalizado onde cada pacote fornece protocolo, origem/destino, timestamp e tamanho; os eventos são agrupados em janelas para revelar tendências e desvios. Isso permite depuração mais rápida após alterações de configuração, incidentes ou monitoramento de rotina. Usuários obtêm um fluxo de trabalho online único que substitui parsing manual por resultados automatizados e reproduzíveis. Principais funções: entrada flexível, resumos por janelas, decomposição por protocolo, top talkers e flags de anomalia, exportação JSON/CSV para SIEM/SOC.

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How to Use

Fornecer entradas: cole a saída tcpdump ou carregue pcap/pcapng; selecione o formato.
Configurar o alcance: ajustar time_window, filtros opcionais e sampling conforme necessário.
Executar a análise: processar a captura para gerar resumos e desdobramentos.
Revisar resultados: examine per_protocol_breakdown, top talkers e anomaly_flags.
Exportar resultados: baixar JSON ou CSV para ferramentas downstream.

Frequently Asked Questions

Find Quick Answers

Quais formatos são suportados?

A ferramenta aceita texto tcpdump e capturas binárias em pcap ou pcapng. Se necessário, o texto pode ser colado diretamente.

Como as anomalias são detectadas?

Anomalias são identificadas usando heurísticas simples como altas taxas de SYN, uso incomum de portas, rajadas e irregularidades de tempo. Um calibração de sensibilidade está disponível.

Posso exportar resultados para análises adicionais?

Sim. Saídas podem ser exportadas como JSON ou CSV para integração com SIEM, fluxos de trabalho de ticketing ou data science.

O desempenho é afetado pelo tamanho da captura?

Capturas grandes podem exigir particionamento ou análise em etapas. O instrumento prioriza parsing eficiente e pode retornar resultados parciais com sinalizações claras quando limites são atingidos.

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