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ARP欺诈检测工具

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简介:
ARP欺诈检测工具是一款专业的网络安全软件,能够有效识别和防御局域网内的ARP攻击,保障网络通讯安全与稳定。 我试用了一款用于检测ARP欺骗的工具软件,但感觉不太好就删除了。

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客服
客服
  • ARP
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    ARP欺诈检测工具是一款专业的网络安全软件,能够有效识别和防御局域网内的ARP攻击,保障网络通讯安全与稳定。 我试用了一款用于检测ARP欺骗的工具软件,但感觉不太好就删除了。
  • ARP
    优质
    ARP欺诈工具是一种网络安全软件,用于检测和防范局域网内的ARP欺骗攻击,保障网络通信的安全性和稳定性。 ARP欺骗工具用于练习ARP欺骗技术,不得用作其他用途。
  • Linux ARP程序
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    Linux ARP欺诈程序是一种在Linux系统中使用的工具或脚本,旨在进行网络攻击测试或安全研究,通过操控ARP协议来伪造网络设备的身份。 ARP欺骗是一种网络攻击技术,在Linux环境下使用C语言编写程序可以实现这种攻击方式。这类程序通常用于测试网络安全措施的有效性或研究目的,并非鼓励非法活动。在实施任何可能影响他人设备的实验前,必须确保有适当的授权和道德规范指导。 需要注意的是进行此类操作可能会违反法律或者公司的安全政策,请谨慎行事并遵守所有适用的规定与法规。
  • IEEE-CIS
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    IEEE-CIS欺诈检测项目是国际电气与电子工程师协会计算机学会发起的数据科学竞赛,旨在利用先进的数据分析技术识别金融交易中的欺诈行为。参赛者通过分析大量匿名银行数据集来构建模型,以提高对潜在欺诈活动的预测能力。此挑战促进了机器学习和人工智能领域的发展,并为全球的研究人员提供了实践平台。 该存储库包含了对IEEE-CIS欺诈检测数据集的深入探索性数据分析(EDA)。比赛的目标是一个二元分类问题——即我们的目标变量为一个二进制属性(用户是否进行点击欺诈?),我们需要尽可能准确地将用户归类为“欺诈”或“非欺诈”。 在本存储库中,您可以找到以下内容: - EDA.ipynb:包含深入分析的Jupyter笔记本 - util_data_cleaning.py:包含大量数据清理功能的Python文件。 - util_reporting.py:包含多种可视化和报告功能的Python文件。 - util_feature_engineering.py:包含大量数据准备与整理功能的Python文件。 您可以查看我的Kaggle内核,以了解如何简化EDA流程。
  • DGFraud: 图神经网络箱.zip
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    DGFraud是一款专为图数据设计的欺诈检测工具箱,基于图神经网络技术,旨在帮助用户识别和预防各种在线平台上的复杂欺诈行为。 DGFraud是一个基于图形神经网络(GNN)的工具箱,专门用于欺诈检测。它包含了最新的基于GNN的欺诈检测模型及其实现与比较功能,并提供了一些实用工具,如图形预处理、图形采样以及性能评估等。该工具箱介绍了已实现的各种模型。
  • ARP脚本.py
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    ARP欺骗检测脚本.py是一款用于网络安全监测的小型Python工具,能够有效识别并预防局域网内的ARP欺骗攻击,保障网络通信安全。 功能模块说明 实时检测 ARP 欺骗: 使用 Scapy 工具捕获网络中的 ARP 数据包。 分析数据包内容,通过判断同一 IP 地址是否绑定多个不同的 MAC 地址来识别 ARP 欺骗行为。 显示检测结果: 在用户界面的表格中展示每个捕获到的 ARP 数据包详情,包括源 IP、源 MAC、目标 IP 和目标 MAC 信息。 提供日志导出功能: 当完成检测后,允许用户将收集的日志数据保存为 .txt 文件格式。 设计友好的操作界面: 包含“开始检测”、“停止检测”和“导出日志”按钮,以便于用户进行直观的操作。 运行效果 启动程序: 用户可以点击“开始检测”,让工具实时捕获并分析网络中的 ARP 数据包信息。 展示结果: 一旦发现同一 IP 地址对应多个不同的 MAC 地址,则会在界面表格中标记该数据包,并弹窗警告提醒。 停止操作与导出记录: 允许用户随时选择停止正在进行的检测工作,同时支持将所有收集到的结果保存为日志文件。 扩展功能 可视化结果展示: 增加图表来直观地显示网络中 ARP 数据包的整体分布情况。 自动防御机制: 一旦检测到 ARP 欺骗行为,则工具会向网关发送正确的 ARP 数据包以进行自我保护。 多接口支持能力: 能够选择监控特定的网络接口,例如 Wi-Fi 或者是以太网。
  • IEEE-CIS-数据集
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    本数据集由IEEE计算智能学会提供,专门用于研究和开发各种欺诈检测技术。包含丰富的真实世界交易记录及标签信息,支持学术界与工业界的深入合作与创新。 IEEE-CIS欺诈检测数据集包含来自Vestas现实世界电子商务交易的数据,并涵盖了从设备类型到产品功能的多种特征。该数据集中包括以下文件:sample_submission.csv、test_identity.csv、train_identity.csv、test_transaction.csv 和 train_transaction.csv。