Advertisement

数据报捕捉与分析实验报告1

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 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。
  • 1
    优质
    本报告深入剖析了各类数据集的关键趋势与模式,旨在为企业决策者提供有价值的见解和策略建议。通过详尽的数据解读,助力优化业务流程,提升竞争力。 【数据分析报告1】主要讨论了大数据处理及分析流程,并展示了使用Python的Django框架进行数据展示和知识图谱构建的实际应用。 一、**大数据处理流程** - **爬取数据**:从互联网获取所需信息,通常涉及网络请求与网页解析技术(如BeautifulSoup或Scrapy)。 - **存储数据**:将收集的数据存入适合的存储系统中,例如MongoDB用于高效地保存非结构化数据。 - **集成数据**:整合来自不同来源的信息以形成统一的数据集。 - **清洗和提取数据**:处理缺失值、异常值,并进行必要的转换与特征工程。 - **展示数据**:将经过处理后的信息用图表或表格形式呈现,便于理解和分析。 二、**Python Django框架** Django是一个用于快速开发安全且易于维护网站的高级Web框架。它包括配置目录、具体实现目录、静态文件目录和URL路由设置等项目结构。 - **Urls.py**:定义应用程序的URL模式,将URL映射到特定视图函数。 - **views.py**:处理HTTP请求,与数据库进行交互,并返回JSON数据供前端展示。 三、前后端交互 通过Ajax请求从前端获取后端数据。Python使用MongoDB驱动程序查询数据库并以JSON格式返回结果。在JavaScript中解析这些JSON数据然后动态更新HTML页面,实现即时的数据显示。 四、**数据展示** 利用HTML和JavaScript(可能包括jQuery及D3.js等库)创建交互式可视化效果。 - 数据分为静态、半静态与动态形式,分别满足不同类型的展示需求。 五、知识图谱构建 通过处理股东持股信息来建立知识图谱,揭示公司与其股东之间的关系。选择TXT文件存储这些数据以简化查询过程并提高效率。 - 使用入度和出度的概念表示股东对公司的投资量以及被持有的比例,帮助展现权重关联性。 - 采用图可视化工具(如NetworkX或D3.js的力导向图)展示知识图谱。 六、**数据分析** 通过分析构建的知识图谱可以洞察公司间的持股模式,并发现持股数量与企业规模之间可能存在正相关关系。例如大型企业和小型企业的区别,以及中心节点的重要性及其影响力等信息。 七、数据探索和结论 对特定板块(如000板块)的代表性公司进行详细研究以观察其股价趋势及交易行为,从而了解市场动态并找出潜在规律。 总结而言,该报告涵盖了从采集到展示整个过程,并通过具体案例展示了如何利用大数据深入分析揭示商业洞察。同时强调了在实际应用中提高效率和用户体验的重要性。
  • 四:ICMPIP.docx
    优质
    本实验报告详细探讨了ICMP协议及IP数据报分片的相关知识,并通过具体实验操作,分析和验证了当数据包过大需要进行分片时,网络中各节点的处理机制。报告包括实验目的、原理、步骤以及结果分析等内容。 ### 实验四 ICMP 协议与IP 数据报分片分析 #### 【实验目的】 1. 理解ICMP协议的报文类型和格式; 2. 掌握ping命令的工作原理; 3. 了解traceroute命令的工作机制; 4. 深入理解IP协议的数据包结构及分片规则。 #### 【实验环境】 本实验需要一台能够连接互联网的计算机,操作系统为Windows,并安装有Wireshark和IE等软件。 #### 【实验内容】 1. 使用wireshark抓包工具分析ICMP报文类型; 2. 分析ping命令的工作机制; 3. 探讨traceroute命令的功能原理; 4. 利用wireshark捕获并解析IP数据包及其分片过程。 #### 【实验步骤】 ##### 一、 ICMP协议的分析 1. 在PC1上启动Wireshark,设置抓包过滤器为No Broadcast and no Multicast; 2. 执行ping命令(目标地址:www.baidu.com),连续发送8次请求; 命令格式如下: ``` ping -n 8 www.baidu.com ``` 3. 结束捕获,分析捕捉到的数据包,并回答以下问题: (1)截取并展示ping命令相关的数据包截图; (2)抓取的ICMP报文共有几种类型?分别是: 答案: - 两种类型 - 类型8(Echo请求) - 类型0(Echo响应) (3)将前四个捕获到的数据包信息填入下表。 | 报文号 | 源IP地址 | 目的IP地址 | 报文格式 | ICMP类型 | Code | 标识符| 序列号| |-|-|-|-|-|-|-| | 15 | 192.168.6.57 | 119.75.217.56 | Echo请求 | 8 | 0 | 2 |3328 | | 16 | 119.75.217.56| 192.168.6.57 | Echo响应 | 0 | - | 2 |3328 | | ... (继续填写) | (4)ping请求报文的ICMP类型和code值分别是: 答案: - 类型:Echo(ping) request - code:8 (5)相应响应报文中,ICMP type 和代码分别为: 答案: - Type: Echo (ping) reply - Code : 0 (6)如果只想显示ICMP的echo回复数据包,过滤器规则应为: 答案: - icmp.type == 0 若要仅展示ICMP的请求报文,则过滤条件如下: 答案: - icmp.type == 8 ##### 二、分析traceroute的工作原理 1. 在PC1上启动Wireshark,开始捕获数据包; 2. 执行tracert命令(例如:tracert www.baidu.com); 3. 设置wireshark的显示过滤器为icmp; 4. 停止捕捉后,分析抓取的数据,并回答以下问题: (1)截获了哪些ICMP报文?其类型和代码值是多少? 答案: - ICMP 报文 - 类型码 0 (Echo请求) - code: 0 - 类型码 8 (Echo响应) - code : 0 - 类型码11(Time-to-live exceeded in transit, TTL超时错误报告) - code: 0 (2)哪些报文是TTL超时报文?请截图并指出这些报文的源地址。 答案: 超时报文的来源IP地址包括: - 192.168.6.254 - 172.31.1.1
  • FoodMart.rar
    优质
    本文件为《FoodMart数据分析与实验报告》,内含对食品零售企业销售数据的深入分析及基于SQL、Python等工具的数据挖掘实验结果。 利用FoodMart数据进行数据实验,并对这些数据进行分析以了解它们之间的关系。通过使用该数据完成实验和分析后,编写相关的报告。本部分操作的前提条件是安装好实验所需的环境。
  • LL(1)
    优质
    本实验报告详细探讨了LL(1)分析法在编译原理中的应用,通过构造文法、预测分析表等步骤,深入理解并实践该算法的核心思想与实现过程。 LL(1)分析法实验报告包含附带的代码,这些代码可以直接使用,并且可以在VC6.0环境中运行。
  • 优质
    本实验报告详细记录并分析了在数据库课程中进行的一系列实验。涵盖了数据建模、SQL查询优化及事务处理等内容,旨在提升学生对数据库系统理论与实践的理解和应用能力。 太原理工大学数据库概论实验报告指导书最终版提供了一份详细的指南,旨在帮助学生顺利完成课程中的各项实验任务。这份文档包含了所有必要的理论知识、操作步骤以及注意事项,确保每位同学都能高效地掌握数据库的基本概念与应用技巧。
  • SPSS
    优质
    本报告基于SPSS软件进行数据分析与实验,涵盖统计描述、假设检验及回归分析等内容,旨在通过数据挖掘洞察业务或科研问题的核心。 对employee.data文件按照jobact降序排列后再按jobtime升序排列,并生成新的排序后的文件sorted_employee。请简要描述变量jobcat(工作类别)与jobtime(工作时间),并列出它们的观测值。 将统计员生成的“实习生.data”中的数据,根据相应的内容添加到employee.data中对应编号之后,形成一个新文件merge.data。 基于员工文档employee.data,分别计算男女在各职位级别的百分比,并求出男女性别当前薪水的平均数以及他们接受教育时间中最短的情况。
  • 优质
    本报告通过实际案例详细记录了数据分析的过程与结果,包括数据收集、清洗、分析及可视化等步骤,旨在提升读者的数据处理能力。 #### 一、数据预处理方法的调研 **1.1 数据预处理概述** 数据预处理是数据分析过程中的关键步骤之一,旨在提高数据质量并为后续的数据分析奠定良好的基础。主要涵盖以下几个方面: - **数据清洗**: 处理缺失值和离群点。 - **数据集成**: 合并来自不同来源的数据集。 - **数据规约**: 减少不必要的信息以简化数据分析。 - **数据变换**: 如归一化处理等。 **1.1.1 数据清洗** 主要任务是确保数据的一致性和准确性。这包括缺失值和离群点的处理,这是预处理中最常见且重要的部分之一。 ##### (1)缺失值处理 对于变量的缺失率高(通常大于80%),重要性低的数据可以直接删除;若缺失率为较低,并不影响整体分析,则可使用基本统计量如均值、中位数等进行填充以修复数据完整性。 ##### (2)离群点处理 离群点是指明显偏离其他观测值的异常值。常见的处理方法包括: - **直接删除**: 如果确定是记录错误引起的。 - **修正原始数据**: 通过调查原因并更正来解决。 - **替代策略**: 使用统计量如中位数或均值替换。 **1.1.2 数据集成** 将来自不同来源的数据整合成一个统一的集合,过程中需处理冗余和冲突问题以确保数据的一致性及准确性。 **1.1.3 数据规约** 通过减少不必要的信息来简化数据分析。这可以通过以下几种方式实现: - **维度缩减**: 减少特征数量。 - **数值压缩**: 例如采样技术。 - **存储优化**: 使用数据压缩方法节省空间需求。 **1.1.4 数据变换** 将原始数据转换成适合分析的形式,常见做法包括规范化、标准化和聚集操作等。 #### 二、数据分类方法的调研 根据特征对数据对象进行分组。常用的方法有: - **K最近邻(KNN)分类器**: 基于距离度量。 - **决策树**: 构建规则集以确定类别归属。 - **朴素贝叶斯模型**: 利用独立性假设简化计算。 #### 三、参数预测仿真 **3.1 计算协方差** 衡量两个变量之间的线性关系强度,有助于理解它们的相关程度和方向。 **3.2 相关性可视化** 绘制相关矩阵热图以直观展示各变量间的关系模式。 **3.3 绘制散点图** 通过图表形式展现两变量间的相互作用及潜在趋势规律。 #### 四、故障诊断 利用分类模型进行预测。常用算法包括: - **K最近邻(KNN)分类器**: 根据距离选择邻居。 - **决策树**: 依据规则集确定类别归属。 - **朴素贝叶斯模型**: 基于假设特征间的独立性。 #### 结论 通过本实验报告的学习,我们深入了解了大数据分析与实践中涉及的数据预处理方法及常用分类算法。数据清洗是确保后续准确性的基础;选择合适的分类器能够有效提升预测效果。在具体应用中应根据问题特点灵活选用合适的方法和技术。
  • IP包的
    优质
    本课程聚焦于网络协议中的核心组成部分——IP数据包,通过实践操作教授如何利用Wireshark等工具捕获和解析IP数据包,深入理解其结构及在网络通信中的作用。 IP数据包的捕获与解析涉及设定要捕捉的数据包数量,并用C++语言进行实现,在控制台输出运行结果。
  • LL(1)代码
    优质
    本实验报告详细介绍了基于LL(1)分析法的语法解析器的设计和实现过程,并附有完整源代码。 1. 根据某一文法编制调试LL(1)分析程序,以便对任意输入的符号串进行分析。2. 本次实验的目的主要是加深对预测分析LL(1)方法的理解。