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Nfstream：Python软件包，提供数据结构，支持网络数据分析，将数据分析功能直接集成在Python代码中以及常规的网络数据处理和分析框架。

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摘要：Nfstream可以提供快速，灵活和有效的数据结构，支持在线或离线状态网络数据分析。将数据分析功能直接集成到Python代码中，是一款通用的网络数据处理和分析框架。

Nfstream可以提供快速，灵活和有效的数据结构，支持在线或离线状态网络数据分析。将数据分析功能直接集成到Python代码中，是一款通用的网络数据处理和分析框架。

功能

1.性能：Nfstream运行非常快（集成pypy3后，速度将提高10倍），并且对CPU和内存的需求不大；

2.七层可见性：Nfstream深度数据包检查引擎基于nDPI实现，它使Nfstream能够执行可靠的加密应用程序标识和元数据提取（例如TLS，QUIC，TOR，HTTP，SSH，DNS）；

3.灵活性：引入NFPlugin插件概念，方便功能扩展；

4.机器学习：支持以NFPlugin的形式添加训练模型；

工具依赖

大多数研究人员可以运行以下命令来完成NFPlugin依赖组件的配置：

apt-get install libpcap-dev

工具下载

使用pip安装

如果您习惯使用pip，则可以直接使用pip3命令安装该项目的最新版本：

pip3 install nfstream

从源码构建

研究人员还可以使用以下命令在本地克隆项目源代码：

git clone https://github.com/aouinizied/nfstream.git

工具使用

当处理非常大的pcap文件时，如果只想将其聚合到网络流中，则只需实现以下代码行，其余代码可以留给Nfstream完成：

from nfstream import NFStreamer

my_awesome_streamer = NFStreamer(source="facebook.pcap") # or network interface (source="eth0")

for flow in my_awesome_streamer:

print(flow) # print it, append to pandas Dataframe or whatever you want !

NFEntry(

id=0,

first_seen=1472393122365,

last_seen=1472393123665,

version=4,

src_port=52066,

dst_port=443,

protocol=6,

vlan_id=0,

src_ip='192.168.43.18',

dst_ip='66.220.156.68',

total_packets=19,

total_bytes=5745,

duration=1300,

src2dst_packets=9,

src2dst_bytes=1345,

dst2src_packets=10,

dst2src_bytes=4400,

expiration_id=0,

master_protocol=91,

app_protocol=119,

application_name='TLS.Facebook',

category_name='SocialNetwork',

client_info='facebook.com',

server_info='*.facebook.com',

j3a_client='bfcc1a3891601edb4f137ab7ab25b840',

j3a_server='2d1e***17ece335c24904f516ad5da12'

)

将pcap转换为Pandas DataFrame：

import pandas as pd

streamer_awesome = NFStreamer(source='devil.pcap')

data = []

for flow in streamer_awesome:

data.append(flow.to_namedtuple())

my_df = pd.DataFrame(data=data)

my_df.head(5) # Enjoy!

如果找不到特定的数据流功能，则可以通过几行代码将插件添加到Nfstream：

from nfstream import NFPlugin

class my_awesome_plugin(NFPlugin):

def on_update(self, obs, entry):

if obs.length >= 666:

entry.my_awesome_plugin += 1

streamer_awesome = NFStreamer(source='devil.pcap', plugins=[my_awesome_plugin()])

for flow in streamer_awesome:

print(flow.my_awesome_plugin) # see your dynamically created metric in generated flows

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