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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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~~~~~~!
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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