Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Wireshark, DID Неизвестно 4041, Заголовок Prism

У меня есть файл xyz.pcap, сгенерированный утилитой tcpdump, в котором я перехватил пакеты с моего маршрутизатора Linksys WRT54G. Во время захвата маршрутизатор находился в режиме монитора, что означает, что к нему был добавлен призматический заголовок.

Теперь, когда я открываю этот файл .pcap на своем wireshark 1.8.2. Под заголовком захвата призмы он показывает мне Код сообщения: 65 Длина сообщения: 144 Имя устройства: eth1 DID Неизвестно 1041 DID Неизвестно 2041 DID Неизвестно 3041 DID Неизвестно 4041 DID Неизвестно 5041 DID Неизвестно 6041 DID Неизвестно 7041 DID Неизвестно 8041 DID Неизвестно 9041 DID Неизвестно a041

Я хочу увидеть RSSI из этих данных. У меня есть идея о заработной плате, что это может быть 4041, но я не уверен. Как только я получу RSSI, моя программа на C будет готова использовать ее, используя структуру prism_header.

Так где же это значение RSSI в этих пакетных данных.

wireshark pcap openwrt tcpdump
20.03.2014

  • когда я увидел на wireshark под DID Unknown 4041, его статус был: Not Supplied (0), но в структуре заголовка, указанной в home.martin.cc/linux/prism. В нем говорится, что статус 0 указывает на то, что параметр предоставляется драйвером. так кого считать надежным. 20.03.2014

Ответы:


1

Попробуйте запустить Wireshark более новой версии, чем 1.8.2; последняя версия — 1.10.6, а последняя версия 1.8 — 1.8.13. Оказывается, формат заголовка Prism имеет два разных типа значений DID, и Wireshark нужно было изменить, чтобы справиться с этим; этого изменения нет в версии 1.8.2, так как версия 1.8.2 вышла до внесения изменений.

(Если версия Wireshark, которую вы используете, была пакетом, поставляемым с дистрибутивом Linux или *BSD, может потребоваться либо обновить вашу ОС до версии с более поздней версией Wireshark, либо найти пакет Wireshark, отличный от в репозитории пакетов вашего поставщика или создайте его самостоятельно из исходного кода.)

20.03.2014
  • Я установил 1.10.6, и теперь все структуры заголовков призмы видны и показывают данные. 21.03.2014
  • все, что я вижу в RSSI, это такие значения, как -80, -67, -78 и т. д. Я считаю, что они представляют значения dbm. Мне нужно знать, что если я использую структуру C, т.е. struct prism_header, и использую ее структуру RSSI для доступа к значению RSSI, ее тип данных будет u_int_32. так как я могу преобразовать это значение в его эквивалентное значение в dbm. 21.03.2014
  • также мое устройство - маршрутизатор linksys wrt54g, его устройство cisco, поэтому я думаю, что значение RSSI_Max будет равно 100 21.03.2014
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..