netflow 网络流量模拟发送，可以指定包数大小，流量大小，以及目的IP和端口。源端口、目的端口、发送时间、高级设置等

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一种结合门控循环单元 (GRU) 和支持向量机 (SVM) 的神经网络架构，用于网络流量入侵检测（GRU-SVM模型）

用于网络流量测试的免费工具，可测试吞吐量、响应时间

程序使用VC++开发，实现了基于网络抓包记录在各种条件下的流量分析，目前可分析单点流量、点到点流量、协议流量排名，支持按流量统计和按流量占比统计，还可显示基于协议和目标端口的累计流量统计、提示ARP流量占比及ARP流量分析。3号程序可应用在我行业务流量监控、病毒木马后门流量监控、ARP病毒监控、网络异常监控等实际应用场景。程序涉及的关键技术点有：内存表扫描、BarChart图标表控件使用等。

波塞冬 软件定义的网络态势感知 波塞冬始于两个IQT Labs： 和。 该项目的目标是探索一种方法，以更好地识别给定（计算机）网络上的节点并了解它们在做什么。 该项目利用软件定义网络和机器学习来自动捕获网络流量，从流量中提取相关特征，通过经过训练的模型进行分类，传达结果，并提供采取进一步行动的机制。 尽管该项目最有效地利用了现代SDN，但它的部分内容仍可以与数据包捕获（pcap）文件一起使用。 目录 背景 波塞冬（Poseidon）项目最初是作为一项实验来测试，以测试利用SDN和机器学习技术检测异常网络行为的优点。 （请阅读下面链接的我们的，以了解其多年背景）。尽管这个长期目标仍然存在，但不幸的现实是，用于ML训练的丰富，标签化，公共和MODERN网络数据集的状态非常差。 我们的实验室正在努力提高网络训练集的可用性，但是在短期内，该项目仍将重点放在1）提高识别节点IS的准确性（基于捕获的IP标头数据）和2）将Poseidon开发为“利用”以容纳其他使用案例的机器学习技术。 （阅读：不只是我们的！） 先决条件 -Poseidon和相关组件在Docker之上运行，因此了解基础知识对于

中国网络流量监测与分析产品研究报告（2020年）.pdf