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网络流量在线分析系统的设计与实现(C语言)——Network Traffic Analyse

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简介:
本项目旨在设计并实现一个基于C语言的网络流量在线分析系统。通过实时监控和解析数据包,该系统能够提供详细的网络使用情况分析,帮助用户优化网络性能和安全防护策略。 《网络流量在线分析系统的设计与实现(C语言)》介绍了一个具备多种功能的系统设计:实时抓取并显示网络数据;解析及展示各种网络协议;将捕获的数据包根据源IP、目的IP、源端口、目的端口以及使用的协议聚合成双向流,并存储在哈希链表中;统计和展现固定时间间隔内的流量统计数据,包括上行与下行的包数和大小等。具体来说,该系统能够实时抓取网络中的数据包并在程序界面上即时显示出来,支持用户设定过滤条件以捕获特定的数据包;分析各种协议格式并展示其结构信息;将采集到的信息按照连接方式组织,并在固定时间间隔内(例如每30分钟)计算每个时间段内的流量统计指标。

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客服
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  • 线(C)——Network Traffic Analyse
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    本项目旨在设计并实现一个基于C语言的网络流量在线分析系统。通过实时监控和解析数据包,该系统能够提供详细的网络使用情况分析,帮助用户优化网络性能和安全防护策略。 《网络流量在线分析系统的设计与实现(C语言)》介绍了一个具备多种功能的系统设计:实时抓取并显示网络数据;解析及展示各种网络协议;将捕获的数据包根据源IP、目的IP、源端口、目的端口以及使用的协议聚合成双向流,并存储在哈希链表中;统计和展现固定时间间隔内的流量统计数据,包括上行与下行的包数和大小等。具体来说,该系统能够实时抓取网络中的数据包并在程序界面上即时显示出来,支持用户设定过滤条件以捕获特定的数据包;分析各种协议格式并展示其结构信息;将采集到的信息按照连接方式组织,并在固定时间间隔内(例如每30分钟)计算每个时间段内的流量统计指标。
  • 线
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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。
  • network-traffic-metrics:利用Prometheus和Grafana监测
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    network-traffic-metrics项目专注于运用Prometheus与Grafana这两款强大工具来监控和分析网络流量数据。通过实时收集关键指标并生成可视化报表,它为优化网络性能提供了有力支持。 网络流量指标可以查看按服务器和客户端细分的入站和出站的所有网络流量。这些数据以字节(bytes)和包数(packets)的形式导出到Prometheus,并被标记为源地址(src)、目标地址(dst)、服务(service)以及协议(proto)等信息。此外,还提供了一个预构建的Grafana仪表板来帮助阅读文档并获取更多支持。 为了监视内部网络与互联网之间的通信情况,通常需要在设备上配置一个桥接网络接口,这样流量才能通过该接口流动。例如,在一台Raspberry Pi上设置LAN(eth0)和WAN(eth1)的桥接以实现这一目的。这同样适用于任何您希望进行监控的特定网络接口。 要运行此代码,请确保您的设备安装了Python 3.7或更高版本,然后按照以下步骤操作: ``` git clone https://github.com/zaneclaes/network-traffic-metrics.git pip install ... ``` 请注意,上述命令中的`...`部分需要根据实际需求补充完整。
  • WinPCAP下
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    本论文探讨了在WinPcap环境下设计并实现一个高效的网络流量统计系统的全过程,包括需求分析、架构设计以及关键技术的实现细节。 基于WinPCap的网络抓包工具采用C++进行开发,在论文中详细探讨了该工具的设计与实现过程。
  • IoT23-network-traffic-anomalies-classification: 基于IoT23数据集异常类...
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    本项目基于IoT23数据集进行网络流量分析,旨在识别和分类物联网环境中的异常行为,增强网络安全防护能力。 网络流量异常的检测和分类实验基于数据集的不同版本进行。 ### 1. 先决条件 #### 1.1 安装项目依赖项 | 序号 | 名称 | 版本 | 描述 | | ---- | ------------ | ------- | --------------------- | | 1 | Python | 3.8.8 | 程式语言 | | 2 | scikit-learn | 0.24.1 | Python机器学习工具 | | 3 | NumPy | 1.19.5 | Python科学计算工具 | | 4 | pandas | 1.2.2 | Python中的数据分析和数据处理工具| | 5 | Matplotlib | 3.3.4 | Python可视化库 | | 6 | seaborn | 0.11.1 | 统计数据可视化 | | 7 | psutil | 5.8.0 | 跨平台库,用于检索Python中正在运行的进程和系统利用率(CPU、内存、磁盘、网络、传感器)的信息| | 8 | plotly | 0.3.7 | 可视化库 | | 9 | joblib | -- | Python对象序列化的模型序列化工具| #### 1.2 下载并提取数据集 下载较轻版本的数据集(存档大小约为8.8GB),该版本仅包含带标签的流而没有pcaps文件。然后,从存档中提取文件(大小约44GB)。 ### 2 安装项目 - 克隆此仓库。 - 安装缺少的库。 - 打开config.py并进行相应的配置修改。
  • Sniff:线工具
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    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。 } ```
  • 监控
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    本项目致力于设计并实现一套高效的网络流量监控系统,旨在实时监测与分析网络数据流,确保网络安全和优化带宽使用。通过先进的技术手段,该系统能够精准识别异常流量模式,并提供详尽的数据报告以辅助决策制定。 本段落主要探讨了网络管理中的数据采集与流量统计,并详细介绍了Winsock2网络流量监控及分析工具的设计与实现过程。该工具能够有效帮助用户进行精准的网络流量监测,为用户提供详尽的数据支持,从而更好地理解和优化其网络环境。
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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。
  • 基于WinPcap线开发(使用Code::Blocks和WinPcap编译)
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    本项目旨在利用Code::Blocks集成开发环境及WinPcap库函数,设计并实施了一套能够实时监控与解析网络流量的数据分析系统。 设计并实现一个网络流量分析系统具备以下功能: 1. 实时抓取网络数据,并在程序界面上实时显示。 2. 分析与展示各种网络协议格式及其字段的实际意义,例如通过该工具可以观察TCP三次握手的过程。 3. 使用Hash链表的数据结构将接收到的网络数据包以五元组(源IP、目的IP、源端口、目的端口及使用的传输层协议)的形式进行存储和聚合。 4. 计算并展示固定时间间隔内的流量统计数据,如上行与下行的数据包数量以及相应的字节数等。此外,系统能够根据这些统计信息分析各种网络应用的流量特征。 具体功能包括: - 用户可自定义过滤条件来抓取所需数据包,并在界面上实时显示。 - 通过解析不同协议格式并展示其字段的实际意义,帮助用户理解复杂的网络通信机制。 - 将接收到的数据以五元组的形式存储于Hash链表中以便后续处理和分析。 - 分割时间段(例如30分钟内)为多个时间片,并计算每个时间片内的流量统计数据。这些数据可用于进一步分析各种应用如WEB、DNS及在线视频服务的流量特征。 该系统可根据实际需求定义更多的统计量,以更好地满足用户对网络流量的理解与管理需要。
  • 论文研究:TAS
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    本论文深入探讨并实现了流量分析系统(TAS),旨在有效监测和解析网络流量数据,为网络安全管理和优化提供有力工具。 留量分析系统可应用于网络管理和入侵检测系统的一部分。提出了一种可扩展的流量分析系统,可以使用各种插件来处理报文,以统计流量并检测入侵行为。该系统的PCAP采集端负责捕获报文,并将其传递给处理端进行进一步分析。处理端通过加权流量对主机列表进行排序,根据二八原则减少内存消耗。然后利用各种插件对报文和处理结果做更深入的分析。 在插件部分,介绍了插件的基本结构以及数据导出插件的工作原理。该导出插件基于RRD技术实现。