EasyTshark 的安装和配置教程
2025-05-23 04:40:37作者:凤尚柏Louis
项目基础介绍
EasyTshark 是一个基于 tshark 的网络数据包分析工具,它提供了实时抓包和离线分析两种功能。用户可以通过它捕获网络数据包,并将数据包存储到 SQLite 数据库中。此外,EasyTshark 还支持将 PCAP 文件转换为 XML 格式,再将 XML 文件转换为 JSON 格式,便于数据的进一步处理和展示。该项目主要使用的编程语言是 C++。
项目使用的关键技术和框架
- tshark:Wireshark 的命令行版本,用于捕获和分析网络数据包。
- SQLite3:轻量级的数据库,用于存储捕获的数据包信息。
- CMake:跨平台的构建系统,用于项目的构建和测试。
- loguru:用于日志记录。
- rapidjson:用于处理 JSON 数据。
- rapidxml:用于处理 XML 数据。
- ip2region:用于解析 IP 地址地理位置信息。
准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:Linux 操作系统。
- tshark:已安装 Wireshark 命令行工具。
- SQLite3:已安装 SQLite3。
- 编译器:C++11 兼容的编译器。
- CMake:版本 3.10 或更高版本。
- 依赖库:确保已安装以下依赖库:sqlite3、loguru、rapidjson、rapidxml、ip2region。
安装步骤
-
更新系统: 运行以下命令更新您的系统包列表:
sudo apt-get update -
安装依赖: 安装必要的依赖包:
sudo apt-get install -y build-essential cmake wireshark-dev libsqlite3-dev -
克隆项目仓库: 使用 Git 克隆 EasyTshark 项目的仓库到本地:
git clone git@github.com:hhhweihan/EasyTshark.git cd EasyTshark -
编译项目: 创建构建目录并编译项目:
mkdir -p build && cd build cmake .. make -
运行可执行文件: 编译完成后,运行生成的可执行文件:
./output/tshark_main
按照以上步骤操作,您应该能够成功安装和配置 EasyTshark。如果在安装过程中遇到问题,请检查您的环境配置是否正确,并确保所有依赖都已正确安装。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
663
4.27 K
deepin linux kernel
C
28
15
Ascend Extension for PyTorch
Python
506
612
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++
941
868
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
394
292
暂无简介
Dart
911
219
🎉 (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
1.54 K
894
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
124
198
昇腾LLM分布式训练框架
Python
142
168
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.07 K
557