| name | packet-capture-analysis |
| description | Use when analyzing pcap or pcapng files, triaging network captures, labeling IPs with evidence, generating PNG charts, or writing packet analysis reports. Keywords: pcap, pcapng, tshark, Wireshark, scapy, DNS, TLS SNI, RDAP, graph, matplotlib, gnuplot, packet capture. |
| argument-hint | 対象の pcap/pcapng ファイル、調査目的、欲しい出力形式 |
| user-invocable | true |
| license | CC BY-NC-SA 4.0 |
| metadata | {"author":"yamapan (https://github.com/aktsmm)"} |
Packet Capture Analysis
pcap / pcapng を読んで、全体像の把握、IP の意味付け、PNG 可視化、Markdown レポート化まで進めるための skill。
When To Use
pcap や pcapng を渡されて、まず何が起きているか把握したいとき- 主要通信先、主要会話、プロトコル構成を短時間で掴みたいとき
- DNS、HTTP Host、TLS SNI、RDAP を使って IP に根拠付きラベルを付けたいとき
- PNG グラフや Markdown レポートまで一緒に作りたいとき
- 暗号化通信が多く、本文ではなく行動特性から説明したいとき
- セキュリティ調査と運用調査のどちらにも使いたいとき
Core Principles
- まずキャプチャ品質を見る。snaplen、時系列、件数、期間に問題があれば結論の強さを下げる。
- 最初の 3 手は固定。
Protocol Hierarchy → Endpoints → Conversations で全体像を作る。
- IP は生のまま並べない。
HTTP Host -> DNS 応答 -> TLS SNI / gQUIC SNI -> RDAP -> reverse DNS の順で意味付けする。
- 証拠源は混ぜない。
hostname と organization のような別種の根拠は分けて持つ。
- Expert Information は入口であって結論ではない。前後の会話量、方向、再送、再組立てを見直す。
- 暗号化通信は本文ではなく行動特性で説明する。相手先、方向、量、時間帯、継続時間で語る。
- 一次集計は CLI、派生集計は Python。
capinfos / tshark で切ってから scapy / matplotlib へ渡す。
Default Workflow
- 調査目的を固定する
- 何を知りたいのかを先に決める。
- 例: 大容量通信の相手、怪しい外部送信、特定アプリ通信、レポート化。
- キャプチャ品質を確認する
- 期間、件数、平均レート、時系列、snaplen、
pcapng の名前解決情報を確認する。
- 品質に問題があるなら、その後の結論は「傾向把握寄り」に落とす。
- 全体像を作る
Protocol Hierarchy / Endpoints / Conversations でベースラインを作る。- ここでは細部に潜りすぎず、支配的プロトコル、主要通信先、主要会話を押さえる。
- 主要通信先を意味付けする
- 上位 N 件の通信先から順にラベル付けする。
- 全件一括照会は避け、報告対象候補だけを調べる。
- 根拠が弱いものは
Unknown のまま残す。
- 行動特性と異常候補を整理する
- HTTP が見えるなら path / host / 方向 / 応答量を見る。
- TLS / QUIC しか見えないなら、相手先、量、時間帯、継続時間で説明する。
- 異常候補は
確認できたこと / 要再確認 / 未解決 で整理する。
- 可視化とレポート化を行う
- 最低限、時系列 1 枚とランキング 1 枚を出す。
- グラフには対象期間、集計単位、フィルタ条件、top N 基準を書く。
- レポートは、要約 → 主要表/グラフ → 所見 → 未解決点 の順にまとめる。
Tool Choice
CLI を優先する場面
- 初動トリアージ
- 大きいキャプチャの一次集計
Protocol Hierarchy / Endpoints / Conversations- DNS / HTTP / TLS 情報の抽出
Python を優先する場面
- CLI 結果の二次加工
- 独自ランキングやラベル付け
- PNG 生成
- Markdown レポート化
描画の選び方
- Python 内で完結したいなら
matplotlib
- 軽量 CLI で描きたいなら
gnuplot
Minimum Outputs
- 短い要約
- 上位通信先表
- 上位会話表
- 根拠付き IP ラベル
- 少なくとも 2 枚の PNG
確認できたこと / 要再確認 / 未解決 の整理
Anti-Patterns
- Expert Information だけで障害確定する
- 全 IP を無差別に外部照会する
- 所有者情報をサービス名と同一視する
- 暗号化通信を無理に本文ベースで説明しようとする
- グラフに期間、集計単位、フィルタ条件を書かない
- 大きいキャプチャを最初から Python で全件読込する
Completion Checks
- キャプチャ品質確認が済んでいる
- 主要プロトコル、主要通信先、主要会話を説明できる
- 上位 IP または上位会話に、根拠付きラベルが付いている
- 少なくとも 1 枚の時間推移 PNG と 1 枚のランキング PNG がある
- 異常候補が
確認できたこと / 要再確認 / 未解決 に整理されている
- レポートに、グラフ条件とラベル付け方針が書かれている
- 暗号化通信でも行動特性ベースの説明ができている
References
