提出了一种网络流量异常检测新算法。该算法将线性模型与小波变换相结合，解决了阈值监控无法告警和监测的问题。在实际的网络数据SNMP MIB以及Netflow的应用检测中，性能较好。与GLR算法相比，异常点的判断更加及时、准确、可靠。

内容索引:VB源码,网络相关,流量监控,透明窗体　　vb源代码实现网络瞬间流量的统计，上传、下载流量都可监控到，网络部分的原理主要是通过统计网卡字节来实现，窗体部分加入半透明效果，修改参数可改变窗体透明度，透明函数SetLayeredWindowAttributes，本函数可以轻松的实现半透明窗体。 　　按照微软的要求，透明窗体窗体在创建时应使用WS_EX_LAYERED参数（用CreateWindowEx），或者在创建后设置该参数（用SetWindowLong），我选用后者。全部函数，其中hwnd是透明窗体的句柄，crKey为颜色值，bAlpha是透明度，取值范围是[0,255]，dwFla

Cacti是一套基于PHP,MySQL,SNMP及RRDTool开发的网络流量监测图形分析工具。 它通过snmpget来获取数据，使用RRDtool绘画图形，而且你完全可以不需要了解RRDtool复杂的参数。 它提供了非常强大的数据和用户管理功能，可以指定每一个用户能查看树状结构、host以及任何一张图，还可以与LDAP结合进行用户验证，同时也能自己增加模板，功能非常强大完善，界面友好。Cacti for Windows安装方法在文件夹include下的config.php中可配置你的数据库信息。 $database_type = "mysql"; //数据库类型 $database_default = "cacti"; //数据库名称 $database_hostname = "localhost"; //数据库所在服务器名称 $database_username = "cactiuser"; //数据库用户名 $database_password = "cactiuser"; //数据库密码 $database_port = "3306"; //数据库所占用的端口号 $database_ssl = false;然后在解压后的文件中招到数据库cacti.sql，然后将此数据导入到上诉你所配置的数据库中。 然后在浏览器中输入：http://你的网站/install/index.php进行安装。 安装完成后，系统默认的登录帐号和密码均为 admin 第一次使用admin登陆时可以修改密码。 Cacti for Windows截图

面向插件的应用框架具有易于复用和动态扩展的特性。为了实现框架中插件的动态加载与替换，可以采用Service Locator模式解除插件接口调用者与插件实例间的耦合。通过一个实例介绍了如何改进Service Locator模式使之更好地管理大量的细粒度短生命周期的插件对象，并展示了采用改进的Service Locator模式来设计面向插件的应用框架的方法。

DPDK转储 1.软件说明 该程序能够使用Intel DPDK库高速存储磁盘网络流量。 它从网络接口检索流量，并以pcap格式将其写入磁盘。 磁盘速度快时可以达到高速。 有关DPDK的信息，请阅读： : 有关此自述文件和DPDK转储的信息，请写信至 DPDK-Dump是正在进行的相关工作的一部分，以发布对网络社区有用的开源10Gbps +工具。 在此页面上收集了更多工具： : DPDK-Dump是在FP7 mPlane项目的背景下开发的–面向未来网络和应用程序管理的智能测量平面（ ） 2.要求 具有DPDK支持的网络接口的机器。 内核> = 2.6.3的基于DebianLinux发行版 Linux内核标头：安装类型 sudo apt-get install linux-headers- $( uname -r ) 安装此软件之前需要几个软件包： DPDK需要： mak

VC++ 网络流量监控程序，采用PDH技术对网卡的数据包进行测量，类似360的流量监控工具一样，可以实时观察上网流量的变化，包括上传流量与下载流量。

作者：唐斐 单位：北京邮电大学 流量模型是网络性能分析和通信网络规划设计的基础,精确的流量模型对设计高性能网络协议、业务量预测与网络规划、高性能的网络设备与服务器、精确的网络性能分析与预测、拥塞管理都有着重要意义。传统的电信网络中采用泊松模型来刻画网络流量的随机属性,研究电话通信中的呼叫数量、等待时间、通话时长等参数的统计特性,并由此来设计电话网络,以保证一定的QoS。实践证明,该模型对于传统电话网的系统设计和性能评估问题是非常有效的。 随着通信技术的发展,通信网络也发生着日新月异的变化。研究者早期研究数据网络业务流量时沿用了泊松模型。泊松模型刻画的网络流量具有无后效性和平滑的特征。而且随着internet网络的高速发展,各种新型业务以及业务模型的提出,传统的泊松模型不再适用。随着研究的深入,研究者引入了一些较为复杂的随机过程,伴随着网络自相似特性的发现,对于自相似网络流量模型的建立与研究有了很多成果。但是自相似性作为单分形的一种形式,不可避免难以解决网络流量的复杂行为。 本课题关注的多分形小波模型就是基于多分形的一种模型。与单分形不同的是,该模型不仅应用了小波的细尺度分析,还应用了分形理论的多尺度分析特性,从而很好的解决了同时描述网络流量长相关性和短相关性的问题。但是,最初提出该模型主要是为了排队分析的仿真,对于流量实际的随机属性的描述不够,需要对模型加以改进,进行深入研究。 本论文主要进行了如下几个方面的工作: 1.介绍了网络流量的自相似、长相关、多分形等特性的数学定义,并分析其相应的物理意义,比较了传统流量模型与自相似流量模型的区别,并总结了几种主流的网络分形流量模型的建模原理,有分形布朗运动、分形高斯噪声、分形ARIMA过程、离散小波模型。 2.小波变换由于其细尺度的分析特性,开始应用于网络流量的多尺度分析中,并与多分形理论相结合,提供网络流量在不同时频尺度下的多样化测度。而多分形小波模型建立之后,还存在着一些问题,需要对模型进行改进。本文在构造尺度系数和小波系数时,充分考虑各种可拟合流量特性的统计分布,以选取较符合实际流量特性的统计分布,并与已有的模型相比较,分析之间所存在的差异。 3.介绍了网络异常流量行为检测目前面临的巨大挑战,其主要原因是DDoS攻击和P2P流量泛滥。在介绍分布式拒绝服务攻击和对等计算的基础上,通过它们产生的流量的特性分析,提供了一定的检测思路。 注：要下caj阅读器才能打开

基于多重分形小波模型的端到端网络流量重构方法

此资源是基于VC++实现的网络流量控制系统，是一个比较完善的系统，有很好的可用性，拿来与大家分享。

最新一手资源更新通知加微信资料整理不易 仅供个人学习 请勿倒卖此时，可以借助 nslookup 或者 dig 的调试功能，分析 DNS 的解析过程，再配合 pi