스킬 traffic-analysis

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traffic-analysis

Name: traffic-analysis
Author: DataKnifeAI

콘텐츠 리비전 r1 안전 ⚙️ 외부 명령어

네트워크 트래픽 및 대역폭 사용량 분석

네트워크 팀은 대역폭 사용량과 애플리케이션 구성을 빠르게 파악할 방법이 필요합니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 DPI, 클라이언트 및 장치 트래픽 분석 워크플로를 수행하도록 안내합니다.

지원: Claude Codex Code(CC)

🥉 77 브론즈

Maintain this Skill? Claim it 🥉 77 브론즈

내 에이전트로 설치

이 요청을 에이전트에 복사하세요. 공식 Skill 페이지와 매니페스트가 포함되어 있습니다.

에이전트 요청

Review the Skillstore skill "traffic-analysis" from https://skillstore.io/skills/dataknifeai-traffic-analysis.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/dataknifeai-traffic-analysis/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

에이전트는 계속해서 계획을 표시하고 보안 정책에서 요구하는 확인을 요청해야 합니다.

에이전트가 읽기 쉬운 리소스

AI 에이전트, 크롤러, 스크립트가 전체 페이지 대신 정리된 컨텍스트만 필요할 때 이 링크를 사용하세요.

Markdown 상세 GET /skills/dataknifeai-traffic-analysis.md 서명된 manifest GET /api/skills/dataknifeai-traffic-analysis/manifest 서명된 lockfile GET /api/skills/dataknifeai-traffic-analysis/lockfile

테스트해 보기

"traffic-analysis" 사용 중입니다. 가장 많은 대역폭을 사용하는 애플리케이션은 무엇인가요?

예상 결과:

검토 기간 동안 스트리밍 미디어가 가장 큰 범주입니다.
비즈니스 협업 트래픽이 두 번째로 큰 범주입니다.
업무 시간 중 스트리밍 트래픽에 대한 QoS 규칙을 검토하세요.

"traffic-analysis" 사용 중입니다. 대역폭을 가장 많이 소비하는 클라이언트를 표시하고 조치를 권장하세요.

예상 결과:

보고서는 클라이언트를 대역폭 사용량 기준으로 순위화하고, 비정상적인 소비자를 강조하며, 사용량이 가장 높은 장치에 대한 정책 점검을 제안합니다.

"traffic-analysis" 사용 중입니다. 장치 및 클라이언트 통계에서 가능한 혼잡 원인을 식별하세요.

예상 결과:

분석은 처리량, 클라이언트 수요 및 DPI 범주를 비교한 다음, 근거와 함께 가장 가능성 높은 병목 지점을 나열합니다.

보안 감사

안전

v9 • 2026. 7. 6. 버전별 보고서 열기

The static findings are false positives caused by Markdown backticks around documented tool names in SKILL.md. I found no evidence of shell execution, prompt injection, data exfiltration, or unsafe instructions in the reviewed file.

스캔된 파일

분석된 줄 수

검토 항목

오탐 무시됨

위험 요인

⚙️ 외부 명령어 (9)

SKILL.md:33 SKILL.md:34 SKILL.md:35 SKILL.md:36 SKILL.md:41 SKILL.md:47 SKILL.md:54 SKILL.md:55 SKILL.md:56

가장 최근에 완료된 정적·의미론적 감사에서 확인된 보안 발견 사항이 감지되지 않았습니다. 이는 스킬에 부작용이 없음을 증명하지 않습니다.

감사자: codex 감사 이력 보기 →

이 보고서 공유 및 인용

버전이 지정된 평가 보고서, 중립 배지, 임베드 카드 및 인용을 공유하세요. Skillstore는 근거를 보고하지만 이 Skill의 안전 여부를 판단하지 않습니다.

버전별 보고서 열기

보고서 링크 복사

https://skillstore.io/skills/dataknifeai-traffic-analysis/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdown 배지

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/dataknifeai-traffic-analysis/security.svg)](https://skillstore.io/skills/dataknifeai-traffic-analysis?utm_source=security_passport_badge)

HTML 배지

<a href="https://skillstore.io/skills/dataknifeai-traffic-analysis?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/dataknifeai-traffic-analysis/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

임베드 카드

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/dataknifeai-traffic-analysis.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>

학술 인용 (APA · BibTeX · CFF)

APA 인용

DataKnifeAI. (2026). traffic-analysis security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/dataknifeai-traffic-analysis/audits/9

BibTeX 인용

@techreport{dataknifeai-dataknifeai-traffic-analysis-2026,
  author = {DataKnifeAI},
  title = {traffic-analysis security audit report (audit version 9)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {9},
  url = {https://skillstore.io/skills/dataknifeai-traffic-analysis/audits/9},
  note = {Author version unspecified}
}

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "traffic-analysis security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "DataKnifeAI"
date-released: "2026-07-06"
url: "https://skillstore.io/skills/dataknifeai-traffic-analysis/audits/9"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:dataknifeai-traffic-analysis:audit:9"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Skillstore 점수

이 점수의 이유 증거 신뢰도: 높음

아키텍처

유지보수성

콘텐츠

커뮤니티

사양 준수

만들 수 있는 것

대역폭 핫스팟 찾기

트래픽 정책을 변경하기 전에 상위 클라이언트와 애플리케이션 범주를 식별합니다.

용량 업그레이드 계획

대역폭 계획 및 업그레이드 결정을 위한 간결한 트래픽 보고서를 작성합니다.

느린 네트워크 문제 해결

장치 처리량, 클라이언트 수요 및 애플리케이션 범주를 비교하여 혼잡 원인을 분리합니다.

이 프롬프트를 사용해 보세요

현재 트래픽 구성 표시

현재 DPI 범주를 분석하고 어떤 애플리케이션 유형이 가장 많은 대역폭을 사용하는지 요약하세요.

대역폭을 많이 사용하는 사용자 찾기

클라이언트 통계를 사용해 상위 대역폭 소비자를 식별하고 가능한 원인을 설명하세요.

혼잡 문제 해결

장치 처리량, 클라이언트 대역폭 및 DPI 범주를 비교하여 가능한 혼잡 원인을 식별하세요.

QoS 권장 사항 설계

DPI 범주, 상위 클라이언트 및 관찰된 처리량 추세를 사용해 트래픽 관리 계획을 수립하세요.

모범 사례

추세를 비교하기 전에 일관된 시간대의 트래픽을 검토하세요.
DPI 범주를 클라이언트 및 장치 통계와 연관 지어 분석하세요.
각 QoS 권장 사항에 사용된 트래픽 근거를 문서화하세요.

피하기

짧은 단일 트래픽 샘플만으로 정책을 변경하지 마세요.
DPI 라벨을 사용자 의도의 증거로 간주하지 마세요.
클라이언트 불만을 진단할 때 장치 처리량을 무시하지 마세요.

자주 묻는 질문

이 스킬은 패킷 페이로드를 검사하나요?

아니요. DPI 범주, 대역폭 통계, 클라이언트 사용량 및 장치 처리량에 중점을 둡니다.

QoS 설정을 자동으로 변경할 수 있나요?

아니요. QoS 변경을 권장할 수는 있지만, 정책 적용에는 별도의 관리 도구가 필요합니다.

어떤 도구를 필요로 하나요?

DPI 범주, 클라이언트 통계, 네트워크 장치 및 장치 통계 도구를 참조합니다.

Codex가 이 스킬을 사용할 수 있나요?

예. 보고서에는 Claude, Codex, Claude Code 지원이 명시되어 있습니다.

어떤 데이터 품질이 필요한가요?

신뢰할 수 있는 DPI 분류와 클라이언트 대역폭 통계를 포함한 최신 텔레메트리가 필요합니다.

용량 계획에 유용한가요?

예. 트래픽 패턴을 요약하고 대역폭 업그레이드 결정을 지원할 수 있습니다.

개발자 세부 정보

작성자

DataKnifeAI

라이선스

MIT

Skillstore 리비전

버전 안내

작성자가 버전을 선언하지 않았습니다.

리포지토리

https://github.com/DataKnifeAI/unifi-network-mcp/tree/main/.github/skills/traffic-analysis

참조

34f316ba14ef36c7a620fc09f2676d2429997a77

유지보수 최신성

2026. 7. 23.

사용량

4 다운로드 · 185 조회

파일 구조

📄 SKILL.md