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关于网络流量的监控,高分
kinglon
2003-03-13 11:09:47
现有一台服务器加十台客户机,并且所有客户机通过链接这个服务器上网,那么如何计算这些客户机的上网时间或这些从服务器流向客户机的网络流量呢?能否给个方案或实现方法。小弟在这谢谢了。
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关于网络流量的监控,高分
现有一台服务器加十台客户机,并且所有客户机通过链接这个服务器上网,那么如何计算这些客户机的上网时间或这些从服务器流向客户机的网络流量呢?能否给个方案或实现方法。小弟在这谢谢了。
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sw0rd2
2003-03-14
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不会,关注!
linx2
2003-03-14
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ft~
kinglon
2003-03-14
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是啊,但是我想自写一个,好练练手啊
我不懂电脑
2003-03-13
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已经有好多这样的成熟工具了呀。一般地路有器都带的。
SharpKing515
2003-03-13
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GZ!!
kinglon
2003-03-13
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up
888888888888
2003-03-13
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关注~~~~~~!
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网络流量
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本项目旨在实现基于SDN(软件定义网络)架构的
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和控制,以提高网络性能、安全性和可靠性 该项目采用了以下关键技术: 1. SDN架构:SDN是一种将网络控制层与数据转发层分离的网络架构,使得网络管理更加灵活和高效。项目中采用了OpenFlow协议作为SDN控制器与交换机之间的通信协议。 2. Python编程语言:Python是一种易于学习且功能强大的编程语言,在网络编程、数据处理和自动化等领域具有广泛应用。本项目使用Python实现了SDN控制器、流量
监控
模块和控制策略。 3. Mininet:Mininet是一个用于构建和测试SDN网络的轻量级虚拟网络环境。项目中使用Mininet搭建了一个小型SDN网络,以便于开发者进行测试和验证。 4. 机器学习和人工智能:为了实现智能的
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和控制,项目中应用了机器学习和人工智能技术,如强化学习、聚类分析等,以提高网络性能和安全性。 本资源适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工下载,适合小白学习或者实际项目借鉴参考!当然也可作为毕业设计、课程设计、课程作业、项目初期立项演示等。如果基础还行,可以在此代码基础之上做改动以实现更多功能。运行测试ok,课程设计
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和控制python源码(高质量项目)
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和控制python源码(高质量项目),含有代码注释,新手也可看懂,个人手打98分项目,导师非常认可的
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必看,下载下来,简单部署,就可以使用。 基于SDN架构的
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项目毕业设。
Scala实现的基于spark智慧交通车流量
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项目+源代码+文档说明+数据
1、资源内容:Scala实现的基于spark智慧交通车流量
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项目+源代码+文档说明+数据 2、代码特点:内含运行结果,不会运行可私信,参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细,都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的。 3、适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年;擅长计算机视觉、 目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验,更多源码,请上博主主页搜索。 -------------------------------------------------------------------------- -
基于CNN卷积神经网络的网络入侵检测python源码+全部数据+文档(
高分
毕业设计).zip
流量数据预处理: 对网络数据流量进行预处理,包括数据清洗、特征提取和数据标准化等步骤,以便后续的模型输入。
网络流量
分类: 使用卷积神经网络对
网络流量
进行分类,区分正常流量和异常流量。CNN 可以有效地捕获局部特征和空间关系,从而在
网络流量
中识别出异常模式。 异常检测: 识别异常
网络流量
模式,包括但不限于入侵行为、恶意软件活动和拒绝服务攻击等。CNN 在训练过程中可以学习到不同类型的
网络流量
模式,从而识别出异常行为。 实时
监控
和警报: 对实时的
网络流量
进行
监控
,及时发现异常行为并生成警报,通知网络管理员或安全团队采取相应的措施。 模型优化和更新: 不断优化和更新 CNN 模型,以适应不断变化的网络攻击和入侵模式,提高检测的准确性和效率。 日志记录和分析: 记录
网络流量
检测的结果和警报信息,进行分析和审计,以便对网络安全进行改进和优化。 自动化响应: 针对检测到的异常行为,可以实现自动化的响应机制,如阻断攻击源、降低网络带宽等,以减轻攻击带来的影响。 可视化展示: 将
网络流量
数据和检测结果进行可视化展示,以便管理员和安全团队直观地了解网络安全状态和趋势。 流量数据预处理:
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