채팅 형태의 인터페이스, 자동 진단, TCP 데이터 구조 보기, 패킷 주석을 통해 TCP 분석을 단순화합니다.
자동 진단 기능은 연결 지연시간, 재전송 및 패킷 손실을 자동으로 분석하고, 비정상적인 연결 해제 및 미완료 핸드셰이크 사례를 감지할 수 있습니다. 또한 HTTP 프로토콜 진단 분석도 포함되어 있어 HTTP 프로토콜 패킷의 이상을 자동으로 분석합니다.
AI 진단 분석 어시스턴트를 사용하여 AI가 자동으로 네트워크 문제를 분석하고 진단 분석 결과를 제공할 수 있습니다.
일반적인 애플리케이션 계층 프로토콜의 디코딩을 지원하고 프로토콜 데이터 구조 보기로 표시하여 패킷 분석을 더 직관적으로 만들고 초보자가 애플리케이션 계층 프로토콜을 배우고 익히기 쉽게 하며, 쉽게 잊어버리는 문제를 해결합니다.
현재 지원되는 애플리케이션 계층 프로토콜은: HTTP, WebSocket, Redis, MySQL입니다.
사용자가 TCP를 배우고 익힐 수 있도록 여러 클래식 TCP 사례를 제공하고, WebSocket과 같은 애플리케이션 계층 프로토콜을 포함한 사례를 제공하여 사용자가 애플리케이션 계층 프로토콜을 배우고 이해할 수 있도록 합니다. 또한 사용자가 장애 문제를 연구하고 분석할 수 있도록 장애 사례를 제공합니다.
HTTP를 사용하여 전송되는 모든 이미지, 오디오, 비디오, html, 텍스트, json, xml 및 바이너리 파일을 자동으로 분석하고, 디스크로 내보내고 저장하는 것을 지원합니다.
명령어를 기억할 필요가 없는 검색 기능으로, 프로토콜 필드로 직접 검색할 수 있습니다. TCP 및 애플리케이션 계층 프로토콜을 지원합니다.
ChatTCP에 대한 자주 묻는 질문과 답변으로 도구를 더 잘 이해하고 사용하는 데 도움이 됩니다
이름의 'TCP'는 TCP 프로토콜을 의미하며, 이것이 TCP 분석 도구임을 나타냅니다. 'Chat'은 도구의 핵심 기능인 채팅 형태의 대화형 인터페이스를 의미하므로 ChatTCP라는 이름이 되었습니다.
ChatTCP는 불완전한 핸드셰이크, 클라이언트/서버 시작 연결 해제, 재전송 패킷, 미확인 패킷 등과 같은 연결 이상을 자동으로 분석할 수 있습니다. 연결 지연시간, 패킷 손실률, 재전송률을 계산합니다. 애플리케이션 계층의 경우 현재 HTTP 프로토콜 진단을 지원하며, 상태 코드, 요청 헤더, 응답 헤더와 같은 HTTP 이상을 자동으로 분석합니다.
AI 진단 분석 어시스턴트는 패킷을 구조화된 데이터로 변환하고, 애플리케이션 계층 프로토콜 데이터를 디코딩하며, 기본적인 분석 데이터를 제공하여 AI가 패킷을 이해하고 추가적인 추론 분석을 수행할 수 있도록 하여 ChatTCP의 진단 분석 기능을 확장합니다.
ChatTCP는 현재 HTTP, WebSocket, Redis, MySQL 프로토콜의 디코딩을 지원하지만 TLS 프로토콜 디코딩은 지원하지 않습니다. 향후에는 사용자가 사용자 정의 애플리케이션 계층 프로토콜을 디코딩하는 플러그인을 구현할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
ChatTCP 온라인 버전과 앱 사이에는 기능적 차이가 없지만, 구현 방식이 다릅니다.
온라인 버전은 분석을 위해 pcap 파일을 서버에 업로드해야 하는 반면, 앱은 오프라인에서 로컬 분석을 수행합니다. pcap 파일의 개인정보 데이터 유출이 걱정된다면 앱을 다운로드하여 사용하는 것을 권장합니다.
MCP는 온라인 버전에서 제공되며, MCP Server를 사용하려면 파일을 서버에 업로드해야 합니다.
ChatTCP는 진입 장벽이 낮습니다 - TCP 프로토콜을 이해하지 않고도 사용할 수 있으며 사용을 통해 사용자가 TCP 프로토콜을 배울 수 있도록 도와주는 반면, Wireshark는 사용자가 먼저 TCP 프로토콜과 애플리케이션 계층 프로토콜을 익힌 후 사용해야 하므로 더 어렵습니다. ChatTCP는 기능이 적고, Wireshark는 더 기능이 풍부하고 강력합니다!
우리는 개인정보 보호 정책을 엄격히 준수하며, 온라인 버전에서 사용자가 업로드한 PCAP 파일의 개인 데이터를 유출하지 않습니다. 우리 앱은 오프라인 로컬 분석을 수행하고 사용자 데이터를 수집하지 않습니다.
주의할 점은 앱의 AI 진단 분석 어시스턴트 기능이 AI 모델과의 인터랙션을 필요로 한다는 것입니다. 따라서 중요한 개인정보 데이터가 없는 것을 확인한 후 AI 진단 분석 어시스턴트를 사용하는 것을 권장합니다.