为什么需要流量分析功能呢？
在以往，我们一般通过 History 页面来处理已经存进数据库的流量，通过关键词、网站树等方法筛选出我们想要的流量。
一般情况下这是足够用的，但是如果需要符合筛选就比较难了。
比如：筛选出请求包中包括"baidu"，返回包包含"helloworld"的流量，那么单纯关键字搜索框就无法满足我们的需求了。这个时候，有使用 Yaklang 编程经验的用户，可能会通过 YAK 代码完成这项需求。通过 db.QueryHTTPFlowsAll() 的遍历数据库的所有流量数据，拿出所有合适的内容。
这是一种很好的解决思路。事实上，流量分析也正是通过遍历数据库的流量、分析，拿到最终的结果。不过，流量分析能够完成的工作不止这些，它还支持使用 MITM 提取器规则进行分析，这意味着在有新规则的时候，能够对旧的流量数据再次进行分析。
我们先大体介绍一下 Yakit 流量分析的功能分布以及运行流程。
流量分析功能页面的入口在 History 右边的小图标上面：
如上图，流量分析功能大概分为三大部分：
-
筛选页面。这个页面和History一样，你可以通过
网站树、关键字、协议类型等各种方式筛选你想要进行分析的流量，避免将所有数据库的流量都进行分析，造成性能负担。 -
分析方式。分析方式分为
规则与热加载，规则就是MITM匹配器的规则，而热加载则赋予使用代码处理流量的能力。这两种分析方式是并存的，也就是如果同时配置规则与热加载，他们都会运行。 -
配置页面。这个页面是一些流量分析功能一些配置信息，包括数据类型、并发以及单条记录的去重等。
流量分析是个简单的输入输出模型，运行流程图如下：
接下来，文章会对 Yakit 的数据输入、流量分析、结果处理模块做个详细的介绍。
选择数据的输入可以通过配置页面进行配置：
在配置页面中，有数据类型设置，分别为筛选流量和数据包。这两个设置其实代表着想要分析的流量的来源。
-
筛选流量：设置以后会通过筛选页面设置的条件，从数据库中遍历每个符合条件的流量进行分析。
-
数据包：由用户手动输入数据请求包、返回包，流量分析器会解析成 HTTPFlow 进行分析然后存入数据库。
默认使用的是筛选流量，只有设置了筛选流量后筛选页面才能生效。
如果设置数据包，那么需要手动填入要分析的流量：
流量分析分为规则分析和热加载分析，他们可以同时运行。
（一）规则
流量分析可以直接使用 MITM 的规则。值得注意的是，MITM 中的规则又分为匹配规则和替换规则。因为流量分析只是分析已经存在的流量，所以只会执行匹配规则，对内容进行匹配、染色等操作，而不会对数据包的内容进行替换（实际上也替换不了）。
（二）热加载
我们为流量分析器提供了一个热加载函数 analyzeHTTPFlow。它有两个参数：flow和extract。
-
flow：从数据源来的流量。
-
extract：用来提取分析完成的流量。extract 方法有两个参数，第一个参数为提取的规则名，第二个参数为提取的流量。
我们使用热加载来实现上面我们提到的需求：筛选出请求包中包括“baidu”，返回包包含“helloworld”的流量，同时我们还可以将其标记为绿色。
热加载代码：
analyzeHTTPFlow = func(flow /* *yakit.HTTPFlow */ ,extract /*func(ruleName string, flow *yakit.HTTPFlow)*/){if str.Contains(flow.Request, "baidu") && str.Contains(flow.Response, "helloworld"){flow.Green()extract("提取helloworld",flow)}}
结果如下：
在流量分析完以后，可以查看匹配到的内容。如上图，可以看到两个“导出”的按钮：上面的导出为将本次所有提取的规则数据进行导出，下面的导出则针对单条数据匹配到的规则。
在使用 WebFuzzer 的时候，如果产生数据包过多，可以跳转到流量分析里面进行流量分析。
此时流量分析器的筛选页面就会默认筛选出刚才 WebFuzzer 产生的流量，从而可以进一步分析。这个方式在 WebFuzzer 产生大量数据包的时候，对于想要查找有价值的数据十分有用。
Yakit 流量分析功能突破传统流量筛选限制，通过 MITM 规则复用与热加载自定义代码，支持历史数据重分析及多源数据实时处理，实现复杂条件精准匹配与高效特征提取，结合结果标记与灵活导出，全面优化安全测试效率，推动工具生态闭环与深度数据价值挖掘。
——END——
【YAK官方资源】
Yak 语言官方教程：
https://yaklang.com/docs/intro/
Yakit 视频教程：
https://space.bilibili.com/437503777
Github下载地址：
https://github.com/yaklang/yakit
Yakit官网下载地址：
https://yaklang.com/
Yakit安装文档：
https://yaklang.com/products/download_and_install
Yakit使用文档：
https://yaklang.com/products/intro/
常见问题速查：
https://yaklang.com/products/FAQ