Wireshark 3.1 ออกแล้ว เป็นรุ่นทดลองความสามารถใหม่ๆ ให้กับรุ่น 3.2

ทีมพัฒนา Wireshark ได้ออกมาประกาศเปิดตัว Wireshark 3.1.0 แล้วอย่างเป็นทางการ โดยระบุว่ารุ่น 3.1.0 นี้เป็นรุ่น Experimental Release สำหรับเอาไว้ทดสอบความสามารถใหม่ๆ ที่เตรียมจะนำไปใช้งานใน Wireshark 3.2 โดยมีความสามารถใหม่ๆ เพิ่มขึ้นมาดังนี้

Credit: Wireshark
  • สามารถเพิ่มการแสดงผลข้อมูลเป็น Column ใหม่ และเพิ่ม Filter ใหม่ได้ด้วยการ Drag & Drop
  • สามารถทำการ Import Profile ได้ผ่าน .zip หรือ Directory ที่มีอยู่
  • รองรับ Dark Mode บน macOS และ Dark Theme บนระบบอื่นๆ
  • สามารถทำ Decompression ด้วย Brotli ให้กับ HTTP/HTTP2 ได้
  • สามารถดึงข้อมูล Credential จากไฟล์ได้ด้วยคำสั่ง -z credentials
  • ใช้ SHA-2 ในการ Sign ไฟล์ .msi ส่วน .exe นั้นจะใช้การทำ Dual-Signed ด้วย SHA-1 และ SHA-2
  • รองรับ Protocol ใหม่จำนวนมาก และมีการอัปเดต Protocol ที่มีอยู่ให้รองรับได้ดีขึ้น
  • รองรับไฟล์ใหม่ๆ ได้แก่ 3gpp phone, Android Logcat Text, Ascend, Candump, Endace ERF, NetScaler, pcapng และ Savvius *Peek

ผู้ที่สนใจสามารถโหลด Wireshark ไปใช้งานได้ที่ https://www.wireshark.org/download.html

ที่มา: https://www.wireshark.org/lists/wireshark-announce/201907/msg00003.html


About techtalkthai

ทีมงาน TechTalkThai เป็นกลุ่มบุคคลที่ทำงานในสาย Enterprise IT ที่มีความเชี่ยวชาญทางด้าน Network, Security, Server, Storage, Operating System และ Virtualization มารวมตัวกันเพื่ออัพเดตข่าวสารทางด้าน Enterprise IT ให้แก่ชาว IT ในไทยโดยเฉพาะ

Check Also

Oracle เผย เขียนโค้ดบน Solaris ใหม่ เปลี่ยนจากภาษา C เป็น Python เร็วขึ้น 17 เท่า

ทีมพัฒนาจาก Oracle ได้ออกมาเผยถึงการเขียนคำสั่ง listusers บน Solaris ใหม่ จากเดิมที่เคยใช้ภาษา C ในการพัฒนา เปลี่ยนมาใช้ Python 3 และพบว่าคำสั่งนี้สามารถทำงานได้เร็วขึ้นถึง 17 เท่า ในขณะที่โค้ดมีความยาวน้อยลงกว่าเดิมถึง 10 เท่า

เปิดให้เรียนแล้ว! คอร์ส Intro to Deep Learning #4 by TechTalkThai Training 27 ต.ค. – 3 พ.ย. 2019

TechTalkThai ขอเรียนเชิญทุกท่านที่สนใจ ลงทะเบียนเรียนคอร์ส Intro to Deep Learning #4 เป็น Workshop 3 วัน เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการเรียนรู้หลักการทำงานพื้นฐานของ Deep Learning ลงมือสร้าง Neural Network และทดลองกับ Dataset ต่างๆ เพื่อที่จะสามารถนำไปต่อยอดกับ Dataset ของคุณเองได้ Framework ที่ใช้ใน Workshop มีตั้งแต่ NumPy ที่ใช้ในการประมวลผลขั้นพื้นฐาน ไปจนถึง PyTorch และ TensorFlow