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MATLAB中的网络流量分析

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简介：
本教程深入介绍如何利用MATLAB进行网络流量的数据采集、处理与可视化，帮助读者掌握基于MATLAB的网络数据分析技能。 MATLAB网络流量分析涉及使用MATLAB软件来处理和解析网络数据，以评估和理解互联网上的通信模式、流量分布以及潜在的安全威胁。这种方法可以帮助研究人员和技术专家识别异常活动，优化网络性能，并开发更有效的网络安全策略。通过运用统计学方法及图形绘制功能，可以直观地展示复杂的网络信息流，为决策提供有力支持。

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  • MATLAB中的网络流量分析
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    本教程深入介绍如何利用MATLAB进行网络流量的数据采集、处理与可视化，帮助读者掌握基于MATLAB的网络数据分析技能。 MATLAB网络流量分析涉及使用MATLAB软件来处理和解析网络数据，以评估和理解互联网上的通信模式、流量分布以及潜在的安全威胁。这种方法可以帮助研究人员和技术专家识别异常活动，优化网络性能，并开发更有效的网络安全策略。通过运用统计学方法及图形绘制功能，可以直观地展示复杂的网络信息流，为决策提供有力支持。
     
  • 网络流量分析源码
    优质
    《网络流量分析源码》是一套全面解析和展示网络数据处理技术的代码集锦，涵盖协议识别、流量监控与异常检测等功能模块，适用于网络安全专家及编程爱好者深入研究。 该程序采用VC++开发，能够基于网络抓包记录进行流量分析，在不同条件下提供详细的流量数据。当前功能包括单点流量、点到点流量以及协议流量排名的分析，并支持按流量统计与按占比统计的方式展示结果。此外，它还能显示根据协议和目标端口累积计算得到的总流量情况，并且能够提示ARP（地址解析协议）流量比例及进行相应的ARP流量分析。 此程序适用于多种应用场景，如行业业务流量监控、病毒木马后门引起的异常网络通信监测、针对ARP攻击的安全防护以及发现并处理网络中的各种不正常行为等。在技术实现上，该软件利用了内存表扫描技术和BarChart图表控件来优化用户体验和提高数据展示效果。
     
  • 网络协议分析课程设计中的流量分析
    优质
    本课程设计专注于通过网络协议分析进行流量研究，旨在培养学生对数据包捕获、解析及网络安全的理解与实践能力。 网络协议分析课程设计包括对浏览器访问任意网址的TCP过程进行流量分析。提供Wireshark.exe最新版和课程报告，并明确课程设计题目，以便于使用。所有内容均为独立编写，无需担心查重问题。
     
  • 网络流量的统计和分析
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    网络流量的统计与分析是指运用各种技术手段收集、处理及解读互联网中数据传输的信息，旨在优化网络性能，确保网络安全，并为决策提供数据支持。 这段代码用C语言编写，并使用VS工具实现抓取符合条件的数据包并对每个数据包进行分析；统计一段时间内抓取到的数据包数量。
     
  • 在线网络流量分析系统
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    在线网络流量分析系统是一种实时监控和分析网络数据传输的技术工具，能够帮助企业或个人用户了解并优化其互联网资源使用情况。 实训要求如下： 1. 实现实时抓取网络数据包的功能，并在程序界面上显示这些数据包。用户可以根据自己的需求设置过滤条件以获取所需的数据包。 2. 分析各种网络协议的格式，展示各字段的具体含义。例如，该程序应能反映TCP三次握手过程的实际操作情况。 3. 使用Hash链表的方式存储网络数据，将其组织成连接（双向流）的形式进行管理。 4. 计算并显示固定时间间隔内各类网络连接的数据统计信息（如上行和下行的包数、流量大小等）。例如，在抓取了某一时间段（比如半小时）内的全部网络流量之后，可以将这段时间分为若干个长度相等的时间段，并计算每个时间段中的数据统计数据。在此基础上进一步分析不同应用服务（如WEB浏览、DNS查询、在线视频播放等）的具体流量特征。 注意：可以根据实际的流量数据分析需求自定义相关统计指标。
     
  • 网络分析工具 科来流量分析32.zip
    优质
    科来流量分析32.zip是一款专业的网络分析软件，适用于Windows 32位系统。它能够深入解析网络数据包，帮助用户轻松掌握复杂的网络环境状况，实现高效、精准的网络管理与优化。 科来网络分析32是一款流量分析工具。
     
  • Sniff：在线网络流量分析工具
    优质
    Sniff是一款高效的在线网络流量分析工具，帮助用户实时监控和解析网络数据包，适用于网络安全检测、性能优化及故障排查。 介绍基于C语言的网络流量在线分析系统实验环境： 1. 操作系统：macOS Sierra 10.12.5； 2. 编程语言：C语言； 3. 网络数据包捕获函数包：libpcap。 Xcode 8.3.3 + mac终端环境配置步骤如下： - 配置tcpdump后，解压文件，在软件目录下执行./configure命令。 - 执行make命令进行编译。 - 执行make install安装完成后，会在/usr/local/lib目录下生成libpcap的动态链接库，例如：libpcap.dylib。 - 接着需要设置环境变量export DYLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib使系统能够找到并使用该库文件。 测试代码如下： ``` // vim device.c #include #include int main(int argc, char *argv[]) { // 测试代码编写此处，用于验证libpcap是否配置成功。 } ```
     
  • 网络流量分析手册：基于Netflow
    优质
    《网络流量分析手册：基于Netflow》是一本深入讲解使用NetFlow技术进行网络流量监控与分析的专业书籍，适合网络安全工程师及IT管理人员阅读。 ### Netflow网络流量分析手册知识点总结 #### 一、作者简介 - **作者**: 聂晓亮（网名：毛蛋哥） - **教育背景**: 毕业于北京联合大学信息工程学院 - **专业领域**: 热爱网络相关知识及摄影 - **成就**: 参加Cisco认证培训并取得优异成绩 - **创作时间**: 本书写于2008年10月 - **创作动机**: 分享网络知识和经验，帮助读者解决实际问题 #### 二、为什么会有这本书 - **目标读者**: 非IT专业人士或一般网管人员 - **常见问题**: - 局域网速度慢，是否有人下载BT - 特定IP地址异常活动 - 服务器高流量原因不明 - 公司带宽不足，需优化流量使用 - **目的**: 帮助读者理解网络流量状况，诊断和解决网络性能问题 #### 三、流量分析原理 - **原始流量分析方式**: - 方法: 复制所有网络流量进行深度分析 - 优点: 完全掌握所有数据细节 - 缺点: 分析端负载高，不适合长期数据存储 - **Netflow分析方式**: - 方法: 在网络设备上开启Netflow功能，收集流量样本数据 - 采集的数据包括: 源地址、目的地址、端口信息、流量大小等 - 优点: 减轻分析端负载，支持长期数据分析 - 缺点: 无法获取原始数据中的细节信息（如用户搜索关键字） #### 四、流量采样 - **开启Netflow功能**: - 在Cisco设备上启用Netflow功能 - 支持设备: 大多数Cisco路由器 - **不支持Netflow的设备**: - **部署方式**: 使用第三方工具如Fprobe进行流量采集 - **安装Fprobe**: - 下载并安装Fprobe软件 - 启动Fprobe服务 - 将网络流量镜像到Fprobe服务器 - 确认Fprobe服务器已接收到流量数据 #### 五、部署服务器 - **硬件需求**: 规格依据实际需求而定 - **操作系统**: FreeBSD - **安装步骤**: - 安装Apache 2.2 - 安装PHP 5 - 安装Nfsen流量分析工具 - 安装PortTracker以追踪端口信息 - **访问Nfsen**: 通过Web界面访问Nfsen进行流量监控和分析 #### 六、抓贼攻略 - **了解网络运行状况**: - 监控实时流量 - 查看历史流量趋势 - 发现异常流量模式 - **确定流量消耗大的协议**: - 分析不同协议的流量占比 - 识别高流量协议 - **定位问题源头**: - 通过Nfsen识别特定IP或应用的异常流量 - 调整策略以限制不必要的流量 #### 七、感谢 作者表达了对所有参与和支持本书编写过程的人的感激之情。 《Netflow网络流量分析手册》不仅详细介绍了Netflow的基础概念和工作原理，还提供了具体的部署指南和技术方案，旨在帮助网络管理员和技术人员有效地管理和优化网络资源。无论是对于初学者还是具有一定基础的技术人员来说，都是一本非常实用的参考书籍。
     
  • 网络流量分类：提取和分析数据
    优质
    本项目聚焦于利用机器学习技术对网络流量进行精细分类。通过深入分析大量网络数据，开发有效的特征提取方法，并应用不同的算法模型以提高分类准确率，旨在为网络安全及服务质量优化提供有力支持。 Network_Traffic_Classification 用于提取并分析网络流量数据。
     
  • 异常网络流量行为分析系统
    优质
    异常网络流量行为分析系统是一款先进的网络安全工具，能够实时监测和识别网络中的可疑活动与威胁，确保数据传输的安全性和稳定性。 传统入侵及异常检测系统在应对高级持续性威胁（APT）方面显得力不从心。经典的威胁检测系统主要依赖于报文内容特征匹配以及统计阈值来进行识别。对于已知特征的威胁，这类系统的检测效果较好；但对于像APT这样具有未知特征的威胁，则几乎无能为力。 基线检测系统则基于统计方法来确定和预测正常范围，在流量或行为明显偏离时判定为异常情况。然而，当遭遇突发事件冲击时，该类系统的误报率会显著增加。由于APT善于自我隐藏，难以引发明显的统计变化，因此这类威胁也变得更为难于发现和识别。