网络数据包捕获与分析技术,是众多网络安全工具的基石。传统的技术方案在高速网络环境下存在数据包捕获不完全、网络流量分析占用系统资源过大的问题。近年来,eBPF（扩展伯克利包过滤器）技术因为拥有将eBPF字节码程序组成的钩子函数,插入到正在运行的Linux系统而动态改变系统的行为的特性,应用范围越来越广。以插入到网卡驱动的eBPF钩子函数为核心,加上其他网络子系统辅助功能块,共同组成一个位于Linux内核中、被称作XDP（e Xpress Data Path）的技术框架,它提供了一种在硬件驱动层完成网络数据包分析处理的机制。本文以此机制为基础,构建了一个网络数据包捕获与分析系统:（1）在分析现有主流网络数据包的捕获和分析的技术方案的不足、阐述使用XDP进行网络数据包捕获与分析的优势的基础上,设计并实现一个在XDP中使用的无锁环形队列。同时在有着广泛应用范围的瑞昱RTL81xx系列网卡上,实现硬件驱动层对XDP的支持。两者结合起来,达到数据包从内核到应用高效传输的目的。（2）为提升eBPF程序开发效率引入py2bpf开源软件,但是它本身缺乏生成用于XDP下的eBPF程序的功能,故在其框架内增加XDP相关技术的接口与实现。（3）在py2bpf框架内设计并实现一套数据包分析规则,根据规则可以实现数据包过滤与重定向、数据包协议头内容统计以及基于内容统计的流量分析等策略,这些策略转换为eBPF程序注入到正在运行的系统中。基于以上基础,本文实现的系统能够做到完全捕获数据包,并在网络硬件驱动层对数据包进行各种分析并对结果进行统计,内核空间只需要拷贝分析结果到用户空间,而无需拷贝数据包本身,数据传输量大为减少,系统性能大为提升。测试结果表明,同等硬件条件下,随着数据包长度增加,本系统获取单个数据包五元组信息所需要的时间,分别缩短到传统方法的90%、62%、33%、17%和6%,包越长,本系统性能优势越明显。同时,本系统支持数据包分析规则由用户程序利用Python语言自定义,并且能够在系统运行时改变策略,即时生效,提升了系统的灵活性。