Реалізація аналізатора мережевого трафіку на основі нейронної мережі Кохонена
Бібліотека Pcap та її реалізація WinPcap під платформу Windows. Аспекти робот з бібліотекою WinPcap. Штучні нейронні мережі. Застосування бібліотеки Winpcap для захоплення мережевого трафіку. Реалізація нейронної мережі Кохонена для аналізу заголовків.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | украинский |
| Дата добавления | 09.06.2012 |
| Размер файла | 2,2 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
if (d->description)
printf(" (%s)\n", d->description);
else
printf(" (No description available)\n");
}
if(i==0)
{
printf("\nNo interfaces found! Make sure WinPcap is installed.\n");
return -1;
}
printf("Enter the interface number (1-%d):",i);
//scanf_s("%d", &inum);
inum = 1;
if(inum < 1 || inum > i)
{
printf("\nInterface number out of range.\n");
/* Free the device list */
pcap_freealldevs(alldevs);
return -1;
}
/* Jump to the selected adapter */
for(d=alldevs, i=0; i< inum-1 ;d=d->next, i++);
adhandle = pcap_open_live(fp->name, BUFSIZ, 0, 1000, errbuf);
/* Check the link layer. We support only Ethernet for simplicity. */
if(pcap_datalink(adhandle) != DLT_EN10MB)
{
fprintf(stderr,"\nThis program works only on Ethernet networks.\n");
/* Free the device list */
pcap_freealldevs(alldevs);
return -1;
}
printf("\nlistening on %s...\n", d->description);
/* At this point, we don't need any more the device list. Free it */
pcap_freealldevs(alldevs);
if ( (adhandle = pcap_open_offline("D:/file5.pcap", errbuf) ) == NULL)
{
fprintf(stderr,"\nError opening dump file\n");
return -1;
}
const u_char *pkt_data;
struct pcap_pkthdr *header;
while (pcap_next_ex(adhandle, &header, &pkt_data) == 0);
while ( ( (((ip_header *)(pkt_data + 14))->ver_ihl & 0xf) * 4 ) < 20)
pcap_next_ex(adhandle, &header, &pkt_data);
init(pkt_data);
pcap_loop(adhandle, 0, packet_handler, NULL);
output(3);
//getchar();
return 0;
}
/* Callback function invoked by libpcap for every incoming packet */
void packet_handler(u_char *param, const struct pcap_pkthdr *header, const u_char *pkt_data)
{
struct tm ltime;
char timestr[16];
ip_header *ih;
udp_header *uh;
u_int ip_len;
u_short sport,dport;
time_t local_tv_sec;
calculate(pkt_data);
if (((++k) % K) == 0)
{
printf("%i\n", k);
}
}
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Специфіка застосування нейронних мереж. Огляд програмних засобів, що використовують нейронні мережі. Побудова загальної моделі згорткової нейронної мережі. Реалізація нейромережного модулю розпізнавання символів на прикладі номерних знаків автомобілів.
дипломная работа [3,4 M], добавлен 15.03.2022Топології нейронної мережі та їх застосування, варіанти вибору архітектури мереж, число проміжних шарів і число елементів, архітектури мереж користувачів. Мережі для задач з багатьма класами, операція додавання матриці втрат, багатошаровий перцептрон.
контрольная работа [227,3 K], добавлен 21.06.2011Розрахунок і планування середнього трафіку та коефіцієнта використання мережі. Прокладка кабеля, установка активного мережевого обладнання. Визначення переліку використовуваного програмного забезпечення та апаратної платформи. Вибір програмних засобів.
курсовая работа [333,4 K], добавлен 10.12.2014З’єднання компонентів мережі офісу на фізичному та канальному рівні, створення топології мережі, налаштування адресації та маршрутизації. Моделювання потоків трафіку і обміну пакетами між роутерами мережі, розрахунок подвоєної затримки поширення сигналу.
курсовая работа [402,1 K], добавлен 23.12.2015Стратегія побудови та забезпечення безпеки мережі Wi-Fi, характеристика стандартних методів її захисту. Сценарії проектування та розгортання мережі, радіообстеження зони її покриття, налаштування, підключення точок доступу та реалізація захисту.
дипломная работа [2,2 M], добавлен 02.11.2013Навчання штучних нейронних мереж, особливості їх використання для вирішення практичних завдань. Рецепторна структура сприйняття інформації. Перцептрон як модель розпізнавання. Задача моделювання штучної нейронної мережі з розпаралелюванням процесів.
дипломная работа [2,8 M], добавлен 24.07.2013МАС-адреса як унікальний ідентифікатор мережевого інтерфейсу (зазвичай мережевої карти) для реалізації комунікації пристроїв в мережі на фізичному рівні. IP-адреса: поняття та призначення, принципи та етапи настройки. Основи роботи з утилітами TCP/IP.
лабораторная работа [161,6 K], добавлен 15.10.2013Реалізація сегментації позичальників методом карт Кохонена за допомогою пакету Deductor Studio. Послідовність дій, які необхідно провести для аналізу даних у Deductor Studio. Результат сегментації на картах Кохонена та характеристика кожного сегменту.
контрольная работа [1017,1 K], добавлен 29.09.2010Характеристика особливостей побудови біологічних та штучних нейронних мереж. Вивчення їх активіаційних функцій: порогової бінарної, лінійної обмеженої, гіперболічного тангенса. Персептрони і зародження штучних нейромереж. Багатошарові нейронні мережі.
реферат [1,2 M], добавлен 11.06.2010Оцінка ролі кожного окремого комп'ютера в загальній мережі. Стандартні правила роботи мережевого устаткування різних виробників. Рівні і пристрої доступу і розподілу. Структура та принцип дії локальної мережі. Стандарти бездротових локальних мереж.
дипломная работа [3,1 M], добавлен 09.04.2010
