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PcapXray

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❄️ PcapXray - Uma Ferramenta de Forense de Rede - Para visualizar uma Captura de Pacotes offline como um Diagrama de Rede, incluindo identificação de dispositivos, destacar comunicações importantes e extração de arquivos

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PcapXray CI codecov defcon27

Uma ferramenta de análise forense de rede — visualize arquivos PCAP ou tráfego ao vivo como um diagrama de rede anotado com identificação de dispositivos, classificação de protocolos, detecção de Tor e sinalização de tráfego malicioso.

PcapXray


Visão Geral do Módulo

root@kitploit:~
graph TD
    UI[user_interface.py\nGUI controller] --> PR[pcap_reader\nFile + Live capture]
    PR --> ENG[engines/\nauto · dpkt · scapy · pyshark]
    PR --> MEM[(memory.py\nShared state)]
    MEM --> CDF[communication_details_fetch\nDNS · whois]
    MEM --> DDF[device_details_fetch\nOUI vendor lookup]
    MEM --> TTH[tor_traffic_handle\nTor consensus]
    MEM --> MTI[malicious_traffic_identifier\nHeuristic flags]
    MEM --> SS[sqlite_store\nSession persistence]
    MEM --> PLN[plot_lan_network\nGraphviz PNG + pyvis HTML]
    UI --> IG[interactive_gui\nMatplotlib panel]
    IG --> MEM
    PLN --> OUT[Reports + Diagrams]

Especificação do Projeto

Objetivo

Dado um arquivo PCAP ou uma interface de rede ao vivo, plotar um diagrama de rede exibindo hosts, fluxos de tráfego, comunicações importantes/Tor/maliciosas e os dados envolvidos em cada sessão.

Problema

  • A investigação de um arquivo PCAP leva muito tempo devido ao obstáculo inicial para iniciar a análise
  • Enfrentado por todo investigador forense e qualquer pessoa que analise tráfego de rede

Solução: Acelerar o processo de investigação

Criar um diagrama de rede com as seguintes características:

Destaques da Ferramenta:

  • Diagrama de Rede — diagrama resumido da rede completa
  • Tráfego web com detalhes do servidor
  • Detecção de tráfego Tor
  • Sinalização de possível tráfego malicioso
  • Dados obtidos dos pacotes no relatório — dispositivo/tráfego/payloads
  • Detalhes do dispositivo — OUI do fornecedor, resolução de hostname, whois
  • Captura de tráfego ao vivo com atualizações em tempo real no gráfico
  • Gráfico interativo — pyvis HTML para exploração no navegador
  • Persistência de sessão — cache SQLite para recarregar sem reanálise

Capturas de Tela

Painel principal da aplicação Janela principal

Gráfico de rede estático — layout natural com zoom automático Gráfico de rede v5.2


Demonstração

Demonstração


Configuração

Requisitos: Python 3.10+

Linux (Ubuntu/Debian)

root@kitploit:~
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y python3-tk graphviz tshark
pip3 install -r requirements.txt
sudo python3 Source/main.py

Se estiver usando uma versão específica do Python (3.11, 3.12), substitua python3-tk por python3.11-tk ou python3.12-tk. Instale o Pillow via pip apenas — não instale python3-pil pelo apt, pois causa conflitos.

macOS

root@kitploit:~
brew install graphviz
pip3 install -r requirements.txt
sudo python3 Source/main.py

O sudo é necessário para captura ao vivo. A análise de arquivos funciona sem ele.


Uso

Análise de arquivo

  1. Insira ou navegue até um arquivo .pcap / .pcapng
  2. Escolha o diretório de saída
  3. Selecione o mecanismo (padrão: auto)
  4. Clique em Analisar!
  5. Clique em Visualizar! para gerar o diagrama de rede
  6. Clique em Gráfico Interativo para abrir o HTML pyvis no seu navegador
  7. Clique em Painel do Gráfico para abrir a visualização interativa do matplotlib

Captura ao vivo

  1. Selecione sua interface de rede no menu suspenso
  2. Clique em ▶ Iniciar Ao Vivo (requer sudo / root)
  3. O painel do gráfico abre e atualiza a cada 4 segundos
  4. Clique em ⏹ Parar para encerrar a captura — executa detecção de canal oculto após a captura
  5. Clique em Visualizar! para gerar um instantâneo estático do momento

Mecanismos PCAP

O PcapXray suporta quatro backends de análise intercambiáveis, selecionáveis na barra de ferramentas:


Componentes

  • Diagrama de Rede — PNG renderizado pelo graphviz da topologia LAN completa
  • Detalhes e Análise de Dispositivo/Tráfego — payloads por sessão, registros TLS, consultas DNS
  • Identificação de Tráfego Malicioso — sinalização heurística baseada em porta e domínio
  • Tráfego Tor — download do consenso + correspondência de sessão
  • Captura Ao Vivo — AsyncSniffer com gráfico matplotlib em tempo real, atualização a cada 4 segundos
  • GUI — Interface Tkinter com opções de filtro, zoom e controles de sessão

Bibliotecas Python

Todas as dependências estão em requirements.txt — instale com pip3 install -r requirements.txt. O Tkinter é a única biblioteca que não está no PyPI — instale via gerenciador de pacotes do sistema (python3-tk no Linux, incluído com Python no macOS).


Desenvolvimento e Arquitetura

Consulte DEV.md para documentação completa da arquitetura, diagramas de fluxo de chamadas, responsabilidades dos módulos, modelo de threads e como adicionar um novo mecanismo.


Segurança

Consulte SECURITY.md para divulgação responsável, postura de segurança e limitações conhecidas.


Testes

root@kitploit:~
# Suite rápida — sem chamadas de rede
pytest -m "not network" Test/

# Suite completa incluindo DNS real e Tor
pytest Test/

# Ambientes de motor isolados
tox
tox -e all-engines

96+ testes em Python 3.10, 3.11, 3.12.


Informações Adicionais

  • Testado em macOS e Linux
  • Opções de filtro de tráfego: Tudo, HTTP, HTTPS, Tor, Malicioso, ICMP, DNS
  • Apresentado no DEF CON 27 Demo Labs

Limitações Conhecidas

  • Restauração de minimização no macOS — clicar no ícone do dock após minimizar pode não restaurar a janela devido a um bug conhecido do Tk/Cocoa. Use Cmd+Tab ou clique com o botão direito no ícone do dock → Mostrar como alternativa.
  • Capturas grandes — o uso de memória escala com o número de sessões; PCAPs muito grandes (1GB+) podem ser lentos. Use o mecanismo dpkt para melhor desempenho em arquivos grandes.
  • Privilégios de captura ao vivo — requer root/sudo em todas as plataformas para acesso a socket raw.

Futuro

  • Mais suporte a protocolos (QUIC, HTTP/2, mDNS)
  • Interface web / motor eBPF
  • Reescrita em Go para desempenho em escala PacketTotal

Créditos

  • Professor Marc Budofsky
  • Kevin Gallagher
  • Todos os contribuidores e autores das bibliotecas dependentes
  • Logotipo: logomakr.com + inkscape.org
  • Apresentado no DEF CON 27 Demo Labs

Apenas por Diversão em Segurança!

Baixar ferramenta
MecanismoMelhor paraObservações
autoUso geralTenta dpkt primeiro, recai para scapy
dpktArquivos grandes, baixa memóriaAnálise offline rápida
scapyInspeção profunda de protocolosConsciente de TLS, mais lento em arquivos grandes
pysharkCobertura máxima de protocolosRequer tshark instalado
BibliotecaFinalidade
scapyLeitura de pacotes e captura ao vivo
dpktMecanismo de análise rápida de PCAP
pysharkMecanismo de análise baseado em tshark
ipwhoisConsulta Whois / RDAP
netaddrClassificação de endereços IP
pillowProcessamento de imagens para exibição do gráfico
stemObtenção de dados do consenso Tor
graphvizRenderização do diagrama de rede
networkxConstrução do grafo e layout
matplotlibPainel de gráfico interativo embutido
pyvisGrafo de rede HTML interativo
pydanticModelos de dados tipados para estado da sessão
cryptographyAnálise de suites de cifra TLS