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数据包捕获实验代码及报告参考

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简介:
本资源包含数据包捕获实验的示例代码和详细报告,适用于学习网络协议分析、安全检测等课程的学生。 基于SPI的数据报过滤技术实现数据包的截获,并包含代码及报告。测试代码需在Windows系统下按照《程序测试注意项.txt》进行配置,并使用dbgview.exe工具查看结果。

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    本资源包含数据包捕获实验的示例代码和详细报告,适用于学习网络协议分析、安全检测等课程的学生。 基于SPI的数据报过滤技术实现数据包的截获,并包含代码及报告。测试代码需在Windows系统下按照《程序测试注意项.txt》进行配置,并使用dbgview.exe工具查看结果。
  • 对网络IP解析的源
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    本源代码旨在实现网络数据包捕获与IP数据报解析功能,适用于网络安全分析、流量监测等场景。通过编程手段深入理解网络通信机制。 编写程序以获取网络中的IP数据包内容。该程序的输出应包括IP包的版本、头长度、服务类型以及数据包长度等相关字段。为了捕获网卡上的IP数据包,可以使用套接字(socket)进行编程。
  • 捉与分析1
    优质
    本实验报告详细记录了数据报捕捉与分析的过程,涵盖了网络协议解析、数据包捕获技术及安全事件检测等内容,旨在提升学生对网络通信的理解和实践能力。 在网络的安全性和可靠性分析过程中,网络管理员通常需要监听和分析网络中的数据包。目前互联网上有很多流行的数据包监听与分析工具。
  • IP
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    IP数据包捕获是指在网络通信中捕捉传输的数据包的技术过程,主要用于网络故障排除、安全分析及性能监控等场景,是网络安全与维护的关键技能之一。 IP数据包截获的一个源码可以直接使用。
  • Winpcap
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    简介:WinPcap(Windows Packet Capture)是一款用于网络协议开发和网络安全研究的工具,它允许用户捕获、发送、修改网络封包,广泛应用于网络分析与安全测试。 使用Winpcap可以获取TCP数据包,并读取其报头以获得详细内容。此外,该工具还提供可视化界面以便更好地查看这些数据。
  • GB28181
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    本工具用于捕获和解析符合GB28181标准的数据包,帮助开发者、安全研究人员及网络管理员深入分析视频监控系统的通信协议,提升系统兼容性和安全性。 GB28181数据抓包涉及遵循特定的标准来进行网络通信的数据捕获与分析。在进行此类操作时,需要确保按照标准规范执行以保证数据的准确性和一致性。
  • Java用途)
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    本Java实验报告详细记录了基于Java编程语言的各项实践操作与学习成果,涵盖基础语法、面向对象编程及项目开发等内容。适合学生和初学者参考使用。 (1)创建一个名为Student的类,该类包含学号、姓名及成绩这三个属性,并且定义了两个方法:SetRecord用于设置学生的记录;GetRecord通过输入学号来获取考生的成绩信息。请编写代码并用实例验证其正确性。 (2)设计一个Area接口,其中有一个计算面积的方法calculateArea()。接着创建Circle和Rectangle类实现这个接口中的calculateArea()方法,分别用来计算圆的面积和矩形的面积,并通过实际例子确认程序无误。 (3)依据学位课程分数来判断学生是否能获得学位:本科生平均分超过60即为合格;研究生则需要达到80以上。根据上述要求,请完成以下Java类的设计: - 创建一个名为Student的基础类,用于描述所有学生的通用属性。 - 设计Undergraduate类继承自Student基类,并针对本科生成员进行扩展。 - 同样地,设计Graduate类来继承并改进Student基类的功能以适应研究生的需求。 - 编写测试用的StudentDemo类,分别创建本科生和研究生对象实例,并展示相关的信息。
  • Linux环境下使用libpcap进行并保存的示例资料
    优质
    本资料提供在Linux系统中利用libpcap库抓取网络数据包,并将这些数据包保存至文件的示例代码,附带相关技术文档与教程链接。 libpcap的示例代码和英文资料可以找到;tcpdump-filters的规则同样适用于libpcap的过滤表达式。
  • 《云计算(NUAACCST)
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    本实验报告为《云计算实验》课程设计,旨在通过实践操作深化学生对云计算技术的理解与应用,涵盖虚拟化、云服务模型及安全等关键领域。适合南京审计大学计算机科学与技术专业的教学使用。 NUAACCST 云计算实验报告参考hadoop进行撰写。在准备实验的过程中,需要详细了解Hadoop的架构与功能,并结合课程内容设计相关的实验项目。通过实践操作加深对分布式计算的理解,同时解决实际问题中遇到的技术挑战。 建议首先搭建一个小型的Hadoop集群环境,在本地或虚拟机上安装配置相应的软件和工具,确保能够顺利运行MapReduce等核心组件。接下来可以尝试编写简单的数据处理程序,熟悉其编程模型及API接口;也可以利用已有的大数据集进行实验分析,验证算法的有效性。 此外还可以探索更多高级特性如HDFS的高可用机制、YARN资源管理框架的应用场景等等,在此基础上进一步优化系统性能并提高开发效率。在整个过程中注重理论与实践相结合,不断总结经验教训以提升技术水平和项目实施能力。
  • 山东大学科学导论含源
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    本课程为山东大学开设的数据科学入门级实验课,涵盖数据分析、机器学习等主题,并提供丰富的源代码与详细的实验报告,旨在培养学生的实践能力。 2016级山东大学软件工程数据科学导论崔院长的实验课包括实验一、二、五、六、七和九。