博客
关于我
纬图HOLLONG BLE SNIFFER 支持Linux系统
阅读量:230 次
发布时间:2019-02-28

本文共 657 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

如何在Linux下进行BLE数据包分析

在进行BLE数据包分析之前,请确保已准备好以下工具:

硬件方面,请在淬宝等平台寻找兼容BLE 4.0/4.1/4.2协议的低功耗蓝牙Sniffer。

软件需求方面,Wireshark是一个必备的工具。

安装完成后,请按照以下步骤操作:

  • 打开终端,输入命令"su"以获得超级用户权限,并提供相应的密码。

  • 在终端中运行 "./start.sh" 命令,启动ble_sniffer。

  • 启动过程中,请注意以下事项:

  • ble_sniffer启动后,请点击"start"按钮(通常位于界面左上角),这会启动Wireshark以便开始数据捕获。

  • 如果在Wireshark中出现权限提示,随时点击"OK"继续操作。

  • 在Wireshark界面中,可以看到以下信息:

  • 当前使用的Wireshark版本号(如2.4.6)。

  • 列出的所有已扫描到的BLE设备。

  • 可选性地选择特定设备进行分析。

  • 在开始数据捕获前,请注意以下事项:

  • 确保主从设备之间的距离不超过50CM,以避免数据丢失或不完整。

  • 请将Sniffer设备放置在主从设备之间,以确保最佳信号接收。

  • 数据捕获过程中,可以观察到以下关键包类型:

  • BLE 4.2长数据包,通常以247字节的MTU大小出现。

  • 设备通知包(如如图)。

  • MTU请求和响应包,MTU值为247字节。

  • 在分析过程中,可以通过在Wireshark过滤框中输入"btatt",以便仅显示协议包和广播包,便于深入分析。

    通过以上步骤,您可以成功完成BLE数据包的捕获和分析工作。

    转载地址:http://uikp.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 水下检测+扩散模型:或成明年CVPR最大惊喜!
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定义边界框回归任务
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 高效开源的OCR工具:Surya-OCR介绍与使用
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习|16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目(建议收藏!)
    查看>>
    Opencv中KNN背景分割器
    查看>>
    OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
    查看>>
    OpenCV中的监督学习
    查看>>
    opencv中读写视频
    查看>>
    OpenCV中遇到Microsoft C++ 异常 cv::Exception
    查看>>
    opencv之cv2.findContours和drawContours(python)
    查看>>
    opencv之namedWindow,imshow出现两个窗口
    查看>>
    opencv之模糊处理
    查看>>
    Opencv介绍及opencv3.0在 vs2010上的配置
    查看>>
    OpenCV使用霍夫变换检测图像中的形状
    查看>>
    opencv保存图片路径包含中文乱码解决方案
    查看>>
    OpenCV保证输入图像为三通道
    查看>>
    OpenCV入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
    查看>>