基于NetFlow的网络流量监测系统程序，可汇聚流量、可统计流量，C++编写程序

互联网迅速发展的同时，网络安全问题日益成为人们关注的焦点，病毒、恶意攻击、非法访问等都容易影响网络的正常运行，多种网络防御技术被综合应用到网络安全管理体系中，流量监控系统便是其中一种分析网络状况的有效方法，它从数据包流量分析角度，通过实时地收集和监视网络数据包信息，来检查是否有违反安全策略的行为和网络工作异常的迹象。

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介绍 基于C语言网络流量在线分析系统 实验环境 1.操作系统：macOS Sierra 10.12.5 2.编程语言：C语言 3.网络数据包捕获函数包：libpcap 4.Xcode 8.3.3 + mac终端 环境配置 1.tcpdump网站（ 版本 2.解压之后，在软件目录下执行。/configure 3.执行make 4.执行make install，此时，在/ usr / local / lib目录下会生成libpcap的动态链接库，如：libpcap.dylib 5.执行export DYLD_LIBRARY_PATH = / usr / local / lib插入目录加入动态链接库的CLASSPATH 6.编写测试代码测试是否可用： // vim device.c # include # include int main(i

基于卷积神经网络的未知流量分类策略，陈晔欣，黎淑兰，为了提高网络流量分类的准确性及健壮性，本文设计了基于卷积神经网络的网络流量分类系统，并在此基础上针对混合流量中存在未知类

针对传统基于机器学习的流量分类方法中特征选取环节的好坏会直接影响结果精度的问题，提出一种基于卷积神经网络的流量分类算法。首先，通过对数据进行归一化处理后映射成灰度图片作为卷积神经网络的输入数据，然后，基于LeNet-5深度卷积神经网络设计适于流量分类应用的卷积层特征面及全连接层的参数，构造能够实现流量的自主特征学习的最优分类模型，从而实现网络流量的分类。所提方法可以在避免复杂显式特征提取的同时达到提高分类精度的效果。通过公开数据集和实际数据集的系列仿真实验测试结果表明，与传统分类方法相比所提算法基于改进的CNN流量分类方法不仅提高了流量分类的精度，而且减少了分类所用的时间。

JPCAP用法讲解，最后有一个实现流量监控的实例

网络中各种流量穿梭，你想清楚的看到每个流量的情况就要使用流量分析工具来查看