WiresharkPlugin 项目使用教程
2024-09-17 23:42:13作者:庞眉杨Will
1. 项目目录结构及介绍
WiresharkPlugin 项目的目录结构如下:
WiresharkPlugin/
├── README.md
├── src/
│ ├── main.cpp
│ ├── config.h
│ └── utils/
│ ├── helper.cpp
│ └── helper.h
├── include/
│ └── wireshark_plugin.h
├── config/
│ └── settings.conf
└── build/
└── Makefile
目录结构说明
- README.md: 项目说明文件,包含项目的概述、安装步骤和使用说明。
- src/: 源代码目录,包含项目的所有源文件。
- main.cpp: 项目的启动文件,负责初始化和启动插件。
- config.h: 配置文件的头文件,定义了插件的配置项。
- utils/: 工具类目录,包含一些辅助功能的实现。
- helper.cpp: 辅助功能的实现文件。
- helper.h: 辅助功能的头文件。
- include/: 头文件目录,包含项目的公共头文件。
- wireshark_plugin.h: Wireshark 插件的头文件,定义了插件的主要接口。
- config/: 配置文件目录,包含项目的配置文件。
- settings.conf: 项目的配置文件,定义了插件的运行参数。
- build/: 构建目录,包含项目的构建文件。
- Makefile: 项目的构建文件,用于编译和构建插件。
2. 项目的启动文件介绍
src/main.cpp
main.cpp
是 WiresharkPlugin 项目的启动文件,负责初始化和启动插件。以下是该文件的主要功能:
- 初始化插件: 在启动时,插件会进行初始化操作,包括读取配置文件、加载必要的库文件等。
- 注册插件: 插件会向 Wireshark 注册自身,以便 Wireshark 能够识别并加载该插件。
- 启动插件: 插件启动后,会开始监听网络数据包,并根据配置文件中的设置进行数据包的解析和处理。
代码示例
#include "config.h"
#include "wireshark_plugin.h"
int main(int argc, char* argv[]) {
// 初始化配置
init_config();
// 注册插件
register_plugin();
// 启动插件
start_plugin();
return 0;
}
3. 项目的配置文件介绍
config/settings.conf
settings.conf
是 WiresharkPlugin 项目的配置文件,用于定义插件的运行参数。以下是该文件的主要配置项:
- log_level: 日志级别,定义插件输出的日志详细程度。
- interface: 网络接口,定义插件监听的网络接口。
- filter: 过滤器,定义插件需要解析的数据包类型。
- output_file: 输出文件路径,定义插件输出解析结果的文件路径。
配置文件示例
[General]
log_level = INFO
interface = eth0
filter = tcp
output_file = /var/log/wireshark_plugin.log
配置项说明
- log_level: 可选值为
DEBUG
,INFO
,WARNING
,ERROR
。默认值为INFO
。 - interface: 网络接口名称,如
eth0
,wlan0
等。默认值为eth0
。 - filter: 数据包过滤器,如
tcp
,udp
,http
等。默认值为tcp
。 - output_file: 输出文件路径,默认值为
/var/log/wireshark_plugin.log
。
通过以上配置文件,用户可以根据实际需求调整插件的运行参数,以满足不同的使用场景。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0128AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
1 freeCodeCamp商业名片实验室测试用例优化分析2 freeCodeCamp电话号码验证器项目中的随机测试问题分析3 freeCodeCamp课程中CSS模态框描述优化分析4 freeCodeCamp课程中语义HTML测验集的扩展与优化5 freeCodeCamp全栈开发课程中MIME类型题目错误解析6 freeCodeCamp移动端应用CSS基础课程挑战问题解析7 freeCodeCamp注册表单教程中input元素的type属性说明优化8 freeCodeCamp 课程重置功能优化:提升用户操作明确性9 freeCodeCamp课程中关于学习习惯讲座的标点规范修正10 freeCodeCamp基础CSS教程中块级元素特性的补充说明
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
229
2.3 K

仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
112
76

暂无简介
Dart
529
116

仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
122
93

仓颉编程语言命令行工具,包括仓颉包管理工具、仓颉格式化工具、仓颉多语言桥接工具及仓颉语言服务。
C++
52
50

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
291

Ascend Extension for PyTorch
Python
73
102

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
990
587

本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
566
104