{"id":177816,"date":"2026-01-28T12:54:20","date_gmt":"2026-01-28T11:54:20","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=177816"},"modified":"2026-02-06T04:33:36","modified_gmt":"2026-02-06T03:33:36","slug":"python-scapy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/python-scapy","title":{"rendered":"Python Scapy: Alles \u00fcber das auf Python basierende Tool f\u00fcr Netzwerkpakete"},"content":{"rendered":"

Scapy ist ein in Python geschriebenes Werkzeug zur Manipulation von Paketen in Computernetzwerken. Es erm\u00f6glicht u. a. das Schmieden oder Entschl\u00fcsseln von Paketen oder \u00fcbernimmt Aufgaben wie Scannen, Tracerouting und Unit-Tests. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du wissen musst: Vorteile, Funktionsweise, Schulungen…<\/strong><\/p>\nIm Bereich der Computersicherheit<\/a> sind das Scannen von Netzwerken und das Simulieren von Angriffen wichtige Aktivit\u00e4ten. Es gibt viele verschiedene Tools wie Wireshark<\/a> oder Nmap, aber jedes ist f\u00fcr einen bestimmten Anwendungsfall wie Paketschn\u00fcffeln oder Scannen konzipiert.\n\nDaher ist es notwendig, f\u00fcr jede Aufgabe ein anderes Tool zu verwenden, und das kann schnell sehr umst\u00e4ndlich werden. Um dieses Problem zu l\u00f6sen, hat Philippe Biondi Scapy<\/strong> entwickelt: ein auf Python basierendes Tools zur Manipulation von Netzwerkpaketen, mit dem man je nach Bedarf neue Funktionen erstellen kann.\n\n?Auch interessant:\n\n\n<\/colgroup>\n\n\n\n\n\n\n
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Was ist Scapy ?<\/h2>\nScapy<\/strong> wurde 2003 erstellt und ist ein Python-Programm, mit dem man Netzwerkpakete senden, untersuchen, sezieren und formen kann. Dies erm\u00f6glicht es, Werkzeuge zu bauen, um ein Netzwerk zu sondieren, zu scannen oder anzugreifen.\n\nEs handelt sich also um ein leistungsf\u00e4higes interaktives Programm zur Paketmanipulation<\/strong>. Es wird u. a. dazu benutzt, Pakete aus einer Vielzahl von Protokollen zu schmieden oder zu dekodieren, sie zu senden, zu erfassen, Anfragen und Antworten zuzuordnen und vieles mehr.\n\nDie klassischsten Aufgaben wie Scannen, Tracerouting, Probing, Unit-Testing, Angriffe oder Netzwerkentdeckung k\u00f6nnen mit Leichtigkeit erledigt werden. Dieses Tool kann hping, arpspoof, arp-sk, arping, pof und Teile von Nmap, tcpdump und tshark ersetzen.\n\nAu\u00dferdem kann Scapy f\u00fcr bestimmte Aufgaben verwendet werden, die von den meisten Tools nicht unterst\u00fctzt werden. Dazu geh\u00f6ren das Senden ung\u00fcltiger Frames, die Injektion von 802.11-Frames, die Kombination von Techniken wie VLAN-Hopping und ARP-Cache-Poisoning.<\/strong>\n\nEinfach ausgedr\u00fcckt sind die beiden Hauptfunktionen von Scapy das Senden von Paketen und das Empfangen von Antworten. Nachdem das Tool einen Satz von Paketen definiert hat, sendet es diese, empf\u00e4ngt Antworten, ordnet Anfragen den Antworten zu und gibt eine Liste von Anfrage\/Antwort-Paketpaaren und eine Liste von nicht zugeordneten Paketen zur\u00fcck.\n\nDer Vorteil im Vergleich zu Nmap oder hping ist, dass eine Antwort nicht auf „offen“, „geschlossen“ oder „gefiltert“ reduziert wird. Es handelt sich um das komplette Paket.\n\nEs k\u00f6nnen Funktionen auf h\u00f6herer Ebene hinzugef\u00fcgt werden, z. B. f\u00fcr das Tracerouting und das Erhalten der Start-TTL der Anfrage und der Quell-IP der Antwort als Ergebnis. Ein weiteres Beispiel ist eine Funktion, die ein ganzes Netzwerk anpingt und als Antwort eine Liste von Rechnern ausgibt, oder eine Funktion, die einen Portscan durchf\u00fchrt, um einen LaTeX-Bericht zur\u00fcckzugeben.\n\nScapy kann interaktiv \u00fcber seine Kommandozeilenschnittstelle (CLI)<\/strong> oder als Bibliothek verwendet werden, indem sie in Python-Programme importiert wird. Es kann auf Linux, macOS oder Windows ausgef\u00fchrt werden.\n\nObwohl es sich um ein Tool ohne grafische Benutzeroberfl\u00e4che handelt, kann es in andere Visualisierungsprogramme wie Wireshark, GnuPlot, graphviz oder VPython integriert werden.\n
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Python lernen<\/a><\/div><\/div>\n\n

Was sind die gr\u00f6\u00dften M\u00e4ngel von Networking-Tools?<\/h2>\nUm die Vorteile von ScaPy<\/strong> zu verstehen, ist es am einfachsten, die Hauptprobleme der meisten Networking-Tools aufzuz\u00e4hlen. Diese verschiedenen Programme erlauben es nicht, etwas zu bauen, was sich der Autor nicht ausgedacht hat. Sie werden f\u00fcr einen bestimmten Zweck entwickelt und k\u00f6nnen sich nicht von diesem Zweck l\u00f6sen.\n\nEin ARP-Cache-Poisoning-Tool<\/strong> erlaubt zum Beispiel keine doppelte 802.1q-Kapselung. Daher ist es normalerweise notwendig, f\u00fcr jeden neuen Bedarf ein neues Programm zu erstellen.\n\nAu\u00dferdem beschr\u00e4nken sich viele Tools auf ein Programmparadigma, das von einer Systemschnittstellen-Shell aus ausgef\u00fchrt wird. Dies f\u00fchrt zu einer komplexen Syntax<\/strong> f\u00fcr die Beschreibung eines Pakets. Die L\u00f6sung ist eine h\u00f6here und weniger m\u00e4chtige Beschreibung in Form von Szenarien, die sich der Entwickler des Tools ausgedacht hat.\n\nDar\u00fcber hinaus verwechseln diese Werkzeuge oftmals Dekodierung und Interpretation. Maschinen k\u00f6nnen zwar hervorragend dekodieren, aber sie sind nicht in der Lage zu interpretieren. Diese Aufgabe ist dem Menschen vorbehalten.\n\nEinige Programme versuchen, dieses Verhalten zu imitieren, indem sie z. B. „Dieser Port ist offen“ statt „Ich habe einen SYN-ACK erhalten“ melden. Dabei machen sie jedoch h\u00e4ufig Fehler.\n\nEine solche Unterst\u00fctzung kann f\u00fcr Anf\u00e4nger eine gro\u00dfe Hilfe sein, aber erfahrene Benutzer wissen, dass sie viel Zeit damit verbringen werden, aus der Interpretation des Programms zu schlie\u00dfen, was wirklich passiert ist.\n\nDabei geht eine gro\u00dfe Menge an Informationen verloren. Oft ist es notwendig, tcpdump -xX zu verwenden, um alles zu dekodieren und zu interpretieren, was dem Programm entgangen ist.\n\nSelbst Programme, die nur dekodieren, geben nicht alle Informationen weiter, die sie erhalten haben. Sie bieten nur die Sicht auf das Netzwerk, die ihr Sch\u00f6pfer f\u00fcr ausreichend h\u00e4lt. Sie ist daher unvollst\u00e4ndig.\n\n?Auch interessant:\n\n\n<\/colgroup>\n\n\n\n\n\n\n
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Netzwerk-Tools in 2 Zeilen Python mit ScaPy<\/h2>\nScaPy<\/strong> versucht seinerseits, diese verschiedenen Schwachpunkte zu \u00fcberwinden. Es erlaubt dir, jedes Paket zu bauen, das du willst, und verwendet ein flexibles Modell, um willk\u00fcrliche Grenzen zu vermeiden. Der Benutzer kann jeden beliebigen Wert in ein Feld setzen und sie nach Belieben zusammenstellen.\n\nF\u00fcr die Beschreibung von Paketen bietet ScaPy eine spezielle Sprache (Domain Specific Language oder DSL),<\/strong> die eine m\u00e4chtige und schnelle Beschreibung f\u00fcr jeden Typ erm\u00f6glicht.\n\nDie Verwendung der Python-Syntax und eines Python-Interpreters f\u00fcr diese DSL bringt viele Vorteile mit sich. Es ist nicht n\u00f6tig, einen separaten Interpreter zu schreiben, die Nutzer m\u00fcssen keine zus\u00e4tzliche Sprache lernen und profitieren von einer vollst\u00e4ndigen, pr\u00e4gnanten und m\u00e4chtigen Sprache.\n\nEs ist m\u00f6glich, ein Paket oder einen Satz von Paketen in Form von Schichten zu beschreiben, die \u00fcbereinander gestapelt sind. Die Felder in jeder Schicht haben n\u00fctzliche Standardwerte, die \u00fcberladen werden k\u00f6nnen. Und der Benutzer ist nicht gezwungen, vorgegebene Methoden oder Templates zu verwenden.\n\nDadurch entf\u00e4llt die Notwendigkeit, jedes Mal ein neues Werkzeug zu schreiben, wenn ein anderes Szenario ben\u00f6tigt wird. Anstatt 60 Zeilen zu verwenden, um ein Paket in C zu beschreiben, braucht man mit Scapy nur eine Zeile und eine weitere Zeile, um das Ergebnis auszudrucken. Auf diese Weise k\u00f6nnen 90 % der Zeilen f\u00fcr Netzwerksondierungswerkzeuge in zwei Zeilen umgeschrieben werden.\n
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Scapy Anwendung lernen<\/a><\/div><\/div>\n\n

Eine Umfrage f\u00fcr viele Interpretationen<\/h2>\nBei der Befragung eines Netzwerks<\/strong> werden viele Stimuli gesendet, von denen nur einige eine Antwort erhalten. Durch die Wahl des richtigen Stimulus erh\u00e4lt man die Informationen durch die Antworten oder das Ausbleiben von Antworten. Somit ist die Netzwerkentdeckung eine Black-Box-Testpraxis.<\/strong>\n\nIm Gegensatz zu vielen anderen Tools gibt ScaPy alle Informationen, wie die gesendeten Stimuli und die erhaltenen Antworten, heraus. Erst durch die Untersuchung der Daten erh\u00e4lt der Nutzer die gew\u00fcnschten Informationen.\n\nWenn der Datensatz klein ist, kann der Nutzer ihn erforschen. In anderen F\u00e4llen h\u00e4ngt die Interpretation der Daten vom Standpunkt ab, den man einnimmt.\n\nDie meisten Tools w\u00e4hlen einen Blickwinkel und entfernen alle Daten, die nicht mit diesem in Verbindung stehen. Dies ist bei ScaPy nicht der Fall, da es die Rohdaten vollst\u00e4ndig ausgibt.\n\nDadurch k\u00f6nnen die Daten viele Male verwendet werden, so dass sich der Blickwinkel w\u00e4hrend der Analyse \u00e4ndern kann. Es ist also m\u00f6glich, eine einzelne Umfrage als Scan oder Traceroute durchzuf\u00fchren und sie viele Male zu interpretieren.\n

ScaPy entschl\u00fcsselt, ohne zu versuchen zu interpretieren<\/h2>\nIm Gegensatz zu diesen Tools versucht ScaPy<\/strong> nicht, die Antworten nach einer Netzwerkumfrage zu interpretieren. Es entschl\u00fcsselt sie lediglich und verleiht ihnen Fakten.\n\nDadurch werden Fehlinterpretationen, die das Tool macht, vermieden. Beispielsweise melden einige Scanner nach dem Empfang eines ICMP-Pakets mit unerreichbarem Ziel einen TCP-Port<\/strong>, der von der Firewall gefiltert wurde. Dies kann jedoch auch bedeuten, dass es keinen Host gab, an den das Paket weitergeleitet werden konnte. Die Interpretation der Ergebnisse durch die Tools kann daher mehr Schaden als Nutzen anrichten, indem sie Verzerrungen in die Ergebnisse injiziert. ScaPy vermeidet dieses Problem, und das ist ein echter Pluspunkt, der es fortgeschrittenen Benutzern erspart, die Interpretation zur\u00fcckzuentwickeln, um daraus Fakten abzuleiten.\n

Fazit: Scapy, eines der besten Tools zur Paketbearbeitung in Python<\/h2>\nIm Vergleich zu anderen Networking-Tools hat Scapy mehrere Vorteile. Sein Paketbeschreibungsparadigma ist effizient und flexibel, es ist m\u00f6glich, mehrere Interpretationen aus einer einzigen Umfrage zu ziehen, und die Umfrageergebnisse werden dekodiert, ohne interpretiert zu werden.\n\nAls Steuerpult verwendet Scapy den Python-Interpreter. Dadurch ist es m\u00f6glich, die Sprache Python direkt zu verwenden, um Variablen zuzuweisen, Schleifen zu verwenden oder Funktionen zu definieren.\n\nUm zu lernen, wie man Python und Scapy verwendet, kannst du dich f\u00fcr Liora entscheiden. Unsere verschiedenen Kurse im Bereich Data Science beinhalten ein Modul, das sich ausschlie\u00dflich mit dieser Programmiersprache befasst.\n\nIn unseren Kursen kannst du alle F\u00e4higkeiten erwerben, die du brauchst, um als Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Machine Learning Engineer oder Data Product Manager zu arbeiten.\n\nJe nach gew\u00e4hltem Schwerpunkt werden in den verschiedenen Modulen Datenbanken, Machine Learning, Data Visualization oder Business Intelligence behandelt.\n\nAlle unsere Kurse werden vollst\u00e4ndig im Fernunterricht \u00fcber das Internet absolviert, und unsere Organisation ist f\u00fcr den Bildungsgutschein <\/strong> zur Finanzierung zugelassen. Entdecke jetzt Liora!\n\n\n
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