tcpdump抓包分析详解

快速上手tcpdump进行网络抓包分析 快速上手tcpdump进行网络抓包分析 简介 tcpdump是Linux中强大的网络数据采集分析工具之一。mannal手册的简介:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具,支持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句进行筛选过滤。 基本使用 不指定任何参数,将抓取所有的包 tcpdump 监听特定的网卡: tcpdump -i eth0 监听特定的主机: tcpdump host hostnam 阅读详情
說實在的,對於 tcpdump 這個軟體來說,你甚至可以說這個軟體其實就是個駭客軟體, 因為他不但可以分析封包的流向,連封包的內容也可以進行『監聽』, 如果你使用的傳輸資料是明碼的話,不得了,在 router 上面就可能被人家監聽走了! 很可怕吶!所以,我們也要來瞭解一下這個軟體啊!(註:這個 tcpdump 必須使用 root 的身份執行)
[root@linux ~]# tcpdump [-nn] [-i 介面] [-w 儲存檔名] [-c 次數] [-Ae]
                        [-qX] [-r 檔案] [所欲擷取的資料內容]
參數:
-nn:直接以 IP 及 port number 顯示,而非主機名與服務名稱
-i :後面接要『監聽』的網路介面,例如 eth0, lo, ppp0 等等的介面;
-w :如果你要將監聽所得的封包資料儲存下來,用這個參數就對了!後面接檔名
-c :監聽的封包數,如果沒有這個參數, tcpdump 會持續不斷的監聽,
     直到使用者輸入 [ctrl]-c 為止。
-A :封包的內容以 ASCII 顯示,通常用來捉取 WWW 的網頁封包資料。
-e :使用資料連接層 (OSI 第二層) 的 MAC 封包資料來顯示;
-q :僅列出較為簡短的封包資訊,每一行的內容比較精簡
-X :可以列出十六進位 (hex) 以及 ASCII 的封包內容,對於監聽封包內容很有用
-r :從後面接的檔案將封包資料讀出來。那個『檔案』是已經存在的檔案,
     並且這個『檔案』是由 -w 所製作出來的。
所欲擷取的資料內容:我們可以專門針對某些通訊協定或者是 IP 來源進行封包擷取,
     那就可以簡化輸出的結果,並取得最有用的資訊。常見的表示方法有:
     'host foo', 'host 127.0.0.1' :針對單部主機來進行封包擷取
     'net 192.168' :針對某個網域來進行封包的擷取;
     'src host 127.0.0.1' 'dst net 192.168':同時加上來源(src)或目標(dst)限制
     'tcp port 21':還可以針對通訊協定偵測,如 tcp, udp, arp, ether 等
     還可以利用 and 與 or 來進行封包資料的整合顯示呢!

範例一:以 IP 與 port number 捉下 eth0 這個網路卡上的封包,持續 3 秒
[root@linux ~]# tcpdump -i eth0 -nn
tcpdump: verbose output suppressed, use -v or -vv for full protocol decode
listening on eth0, link-type EN10MB (Ethernet), capture size 96 bytes
01:33:40.41 IP 192.168.1.100.22 > 192.168.1.11.1190: P 116:232(116) ack 1 win 9648
01:33:40.41 IP 192.168.1.100.22 > 192.168.1.11.1190: P 232:364(132) ack 1 win 9648
<==按下 [ctrl]-c 之後結束
6680 packets captured              <==捉下來的封包數量
14250 packets received by filter   <==由過濾所得的總封包數量
7512 packets dropped by kernel     <==被核心所丟棄的封包
如果你是第一次看 tcpdump 的 man page 時,肯定一個頭兩個大,因為 tcpdump 幾乎都是分析封包的表頭資料,使用者如果沒有簡易的網路封包基礎,要看懂粉難吶! 所以,至少您得要回到 網路基礎裡面去將 TCP 封包的表頭資料理解理解才好啊! ^_^!至於那個範例一所產生的輸出範例中,我們可以約略區分為數個欄位, 我們以範例一當中那個特殊字體行來說明一下:
  • 01:33:40.41:這個是此封包被擷取的時間,『時:分:秒』的單位;
  • IP:透過的通訊協定是 IP ;
  • 192.168.1.100.22 > :傳送端是 192.168.1.100 這個 IP,而傳送的 port number 為 22,您必須要瞭解的是,那個大於 (>) 的符號指的是封包的傳輸方向喔!
  • 192.168.1.11.1190:接收端的 IP 是 192.168.1.11, 且該主機開啟 port 1190 來接收;
  • P 116:232(116):這個封包帶有 PUSH 的資料傳輸標誌, 且傳輸的資料為整體資料的 116~232 byte,所以這個封包帶有 116 bytes 的資料量;
  • ack 1 win 9648:ACK與 Window size 的相關資料。
最簡單的說法,就是該封包是由 192.168.1.100 傳到 192.168.1.11,透過的 port 是由 22 到 1190 , 且帶有 116 bytes 的資料量,使用的是 PUSH 的旗標,而不是 SYN 之類的主動連線標誌。 呵呵!不容易看的懂吧!所以說,上頭才講請務必到 TCP 表頭資料的部分去瞧一瞧的啊!

再來,一個網路狀態很忙的主機上面,你想要取得某部主機對你連線的封包資料而已時, 使用 tcpdump 配合管線命令與正規表示法也可以,不過,畢竟不好捉取! 我們可以透過 tcpdump 的表示法功能,就能夠輕易的將所需要的資料獨立的取出來。 在上面的範例一當中,我們僅針對 eth0 做監聽,所以整個 eth0 介面上面的資料都會被顯示到螢幕上, 不好分析啊!那麼我們可以簡化嗎?例如只取出 port 21 的連線封包,可以這樣做:
[root@linux ~]# tcpdump -i eth0 -nn port 21
tcpdump: verbose output suppressed, use -v or -vv for full protocol decode
listening on eth0, link-type EN10MB (Ethernet), capture size 96 bytes
01:54:37.96 IP 192.168.1.11.1240 > 192.168.1.100.21: . ack 1 win 65535
01:54:37.96 IP 192.168.1.100.21 > 192.168.1.11.1240: P 1:21(20) ack 1 win 5840
01:54:38.12 IP 192.168.1.11.1240 > 192.168.1.100.21: . ack 21 win 65515
01:54:42.79 IP 192.168.1.11.1240 > 192.168.1.100.21: P 1:17(16) ack 21 win 65515
01:54:42.79 IP 192.168.1.100.21 > 192.168.1.11.1240: . ack 17 win 5840
01:54:42.79 IP 192.168.1.100.21 > 192.168.1.11.1240: P 21:55(34) ack 17 win 5840
瞧!這樣就僅提出 port 21 的資訊而已,且仔細看的話,你會發現封包的傳遞都是雙向的, client 端發出『要求』而 server 端則予以『回應』,所以,當然是有去有回啊! 而我們也就可以經過這個封包的流向來瞭解到封包運作的過程。 舉例來說:
  1. 我們先在一個終端機視窗輸入『 tcpdump -i lo -nn 』 的監聽,
  2. 再另開一個終端機視窗來對本機 (127.0.0.1) 登入『ssh localhost』
那麼輸出的結果會是如何?
[root@linux ~]# tcpdump -i lo -nn
 1 tcpdump: verbose output suppressed, use -v or -vv for full protocol decode
 2 listening on lo, link-type EN10MB (Ethernet), capture size 96 bytes
 3 11:02:54.253777 IP 127.0.0.1.32936 > 127.0.0.1.22: S 933696132:933696132(0) 
   win 32767 <mss 16396,sackOK,timestamp 236681316 0,nop,wscale 2>
 4 11:02:54.253831 IP 127.0.0.1.22 > 127.0.0.1.32936: S 920046702:920046702(0) 
   ack 933696133 win 32767 <mss 16396,sackOK,timestamp 236681316 236681316,nop,
   wscale 2>
 5 11:02:54.253871 IP 127.0.0.1.32936 > 127.0.0.1.22: . ack 1 win 8192 <nop,
   nop,timestamp 236681316 236681316>
 6 11:02:54.272124 IP 127.0.0.1.22 > 127.0.0.1.32936: P 1:23(22) ack 1 win 8192 
   <nop,nop,timestamp 236681334 236681316>
 7 11:02:54.272375 IP 127.0.0.1.32936 > 127.0.0.1.22: . ack 23 win 8192 <nop,
   nop,timestamp 236681334 236681334>
上表顯示的頭兩行是 tcpdump 的基本說明,然後:
  • 第 3 行顯示的是『來自 client 端,帶有 SYN 主動連線的封包』,
  • 第 4 行顯示的是『來自 server 端,除了回應 client 端之外(ACK),還帶有 SYN 主動連線的標誌;
  • 第 5 行則顯示 client 端回應 server 確定連線建立 (ACK)
  • 第 6 行以後則開始進入資料傳輸的步驟。
從第 3-5 行的流程來看,熟不熟悉啊?沒錯!那就是 三向交握 的基礎流程啦!夠有趣吧! 不過 tcpdump 之所以被稱為駭客軟體之一可不止上頭介紹的功能吶! 上面介紹的功能可以用來作為我們主機的封包連線與傳輸的流程分析, 這將有助於我們瞭解到封包的運作,同時瞭解到主機的防火牆設定規則是否有需要修訂的地方。

更神奇的使用要來啦!如果我們使用 tcpdump 在 router 上面監聽『明碼』的傳輸資料時, 例如 FTP 傳輸協定,你覺得會發生什麼問題呢? 我們先在主機端下達『 tcpdump -i lo port 21 -nn -X 』然後再以 ftp 登入本機,並輸入帳號與密碼, 結果你就可以發現如下的狀況:
[root@linux ~]# tcpdump -i lo -nn -X 'port 21'
    0x0000:  4500 0048 2a28 4000 4006 1286 7f00 0001  E..H*(@.@.......
    0x0010:  7f00 0001 0015 80ab 8355 2149 835c d825  .........U!I./.%
    0x0020:  8018 2000 fe3c 0000 0101 080a 0e2e 0b67  .....<.........g
    0x0030:  0e2e 0b61 3232 3020 2876 7346 5450 6420  ...a220.(vsFTPd.
    0x0040:  322e 302e 3129 0d0a                      2.0.1)..

    0x0000:  4510 0041 d34b 4000 4006 6959 7f00 0001  E..A.K@.@.iY....
    0x0010:  7f00 0001 80ab 0015 835c d825 8355 215d  ........./.%.U!]
    0x0020:  8018 2000 fe35 0000 0101 080a 0e2e 1b37  .....5.........7
    0x0030:  0e2e 0b67 5553 4552 2064 6d74 7361 690d  ...gUSER.dmtsai.
    0x0040:  0a                                       .

    0x0000:  4510 004a d34f 4000 4006 694c 7f00 0001  E..J.O@.@.iL....
    0x0010:  7f00 0001 80ab 0015 835c d832 8355 217f  ........./.2.U!.
    0x0020:  8018 2000 fe3e 0000 0101 080a 0e2e 3227  .....>........2'
    0x0030:  0e2e 1b38 5041 5353 206d 7970 6173 7377  ...8PASS.mypassw
    0x0040:  6f72 6469 7379 6f75 0d0a                 ordisyou..
上面的輸出結果已經被簡化過了,你必須要自行在你的輸出結果當中搜尋相關的字串才行。 從上面輸出結果的特殊字體中,我們可以發現『 該 FTP 軟體使用的是 vsftpd ,並且使用者輸入 dmtsai 這個帳號名稱,且密碼是 mypasswordisyou』 嘿嘿!你說可不可怕啊!如果使用的是明碼的方式來傳輸你的網路資料? 所以我們才常常在講啊,網路是很不安全低!

另外你得瞭解,為了讓網路介面可以讓 tcpdump 監聽,所以執行 tcpdump 時網路介面會啟動在 『錯亂模式 (promiscuous)』,所以你會在 /var/log/messages 裡面看到很多的警告訊息, 通知你說你的網路卡被設定成為錯亂模式!別擔心,那是正常的。 至於更多的應用,請參考 man tcpdump 囉!

例題:如何使用 tcpdump 監聽 (1)來自 eth0 介面卡且 (2)通訊協定為 port 22 ,(3)目標來源為 192.168.1.100 的封包資料?

答:
  • tcpdump -i eth0 -nn 'port 22 and src host 192.168.1.100'


小標題的圖示 ethereal
除了 tcpdump 這個軟體之外,其實你還可以使用 ethereal 這個好用的網路流量分析軟體吶! ethereal 分為文字介面與圖形介面,文字介面的用法與 tcpdump 相當的類似,不過他的指令名稱為 tethereal 就是了。因為用法差不多,所以建議您直接使用 man tethereal 查閱吧! 在 CentOS 上原本就有 ethereal 了,所以請拿出光碟來安裝即可喔! 需要安裝 ethereal 與 ethereal-gnome 才行吶!

啟動的方法很簡單,你必須要在 X Window 底下,先開啟一個終端機,然後直接輸入 ethereal 後, 就會出現如下的畫面了:

ethereal 使用範例圖
圖五、ethereal 使用範例圖

簡單的作法,你可以點選如上圖顯示的那個按鈕,會出現挑選監聽的介面視窗,如下所示:

ethereal 使用範例圖
圖六、ethereal 使用範例圖

你應該選擇要監聽的介面,在這裡因為是測試用的,所以鳥哥使用的是 lo 這個內部介面, 你當然應該要選擇你自己的網路介面才是。然後按下 start 後,就會出現開始偵測的畫面了:

ethereal 使用範例圖
圖七、ethereal 使用範例圖

在這個畫面當中你可以看到很多類型的封包協定,在等你處理完畢後,就可以按下『stop』結束監聽, 而開始進入如下的封包分析畫面。

ethereal 使用範例圖
圖八、ethereal 使用範例圖

封包分析畫面共分為三大區塊,如上圖所示,第一區塊主要顯示的是封包的標頭資料, 內容就有點類似 tcpdump 的顯示結果,第二區塊則是詳細的表頭資料, 包括訊框的內容、通訊協定的內容以及 socket pair 等等資訊。 第三區塊則是 16 進位與 ASCII 碼的顯示結果。透過這個 ethereal 您就可以一口氣得到所需要的所有封包內容啦! 而且還是圖形介面的,很方便吧!透過在第一區塊選擇不同的封包,就能夠查閱每個封包的資料內容囉!


小標題的圖示 nc, netcat
這個 nc 可以用來作為某些服務的檢測,因為他可以連接到某個 port 來進行溝通, 此外,還可以自行啟動一個 port 來傾聽其他用戶的連線吶!非常的不錯用! 如果在編譯的時候給予『GAPING_SECURITY_HOLE』參數的話,嘿嘿! 這個軟體還可以用來取得用戶端的 bash 哩!可怕吧!我們的 CentOS 比較人性化,並沒有給予上面的參數,所以我們不能夠用來作為駭客軟體~ 但是用來取代 telnet 也是個很棒的功能了!(有的系統將執行檔改名為 netcat 啦!)
[root@linux ~]# nc [IP|host] [port]
[root@linux ~]# nc -l -p [port]
參數:
-l :作為監聽之用,亦即開啟一個 port 來監聽用戶的連線;
-p :開啟的這個 port number

範例一:連接本地端的 port 25 查閱相關訊息
[root@linux ~]# nc localhost 25
localhost.localdomain [127.0.0.1] 25 (smtp) open
220 pc.dm.tsai ESMTP Postfix
ehlo localhost
250-pc.dm.tsai
250-PIPELINING
250-SIZE 40000000
250-ETRN
quit
221 Bye
這個最簡單的功能與 telnet 幾乎一樣吧!可以去檢查某個服務啦!不過,更神奇的在後面, 我們可以建立兩個連線來傳訊喔!舉個例子來說,我們先在 client 端的地方啟動一個 port 來進行傾聽:
範例二:啟動一個 port 來監聽使用者的連線要求
[root@linux ~]# nc -l -p 20000
# 啟動一個 port 20000  在主機上,如果此時使用 netstat -tlnp 
# 就可以看到系統上多出來一個 port 20000 在傾聽使用者的連線喔!
然後在主機端的地方,也利用 nc 來連線到用戶端,並且輸入一些指令看看喔!
[root@linux ~]# nc localhost 20000
   <==這裡可以開始輸入字串了!
此時,在主機端我們可以打入一些字,你會發現在 client 端會同時出現你輸入的字眼吶! 如果你同時給予一些額外的參數,例如利用標準輸入與輸出 (stdout, stdin) 的話, 那麼就可以透過這個連線來作很多事情了! 當然 nc 的功能不只如此,你還可以發現很多的用途喔! 請自行到您主機內的 /usr/share/doc/nc-1.10/scripts 目錄下看看這些 script ,有幫助的吶! 不過,如果你需要額外的編譯出含有 GAPING_SECURITY_HOLE 功能, 以使兩端

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

Tcpdump抓包与Wireshark 报文分析

linux服务器端口数据报文分析

sanguine_boy的博客 3335

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

tcpdump抓包命令和wireshark抓包分析

tcpdump抓包命令 tcpdump 的抓包保存到文件的命令参数是-w xxx.cap 抓eth1的包 tcpdump -i eth1 -w /tmp/xxx.cap 抓 192.168.1.123的包 tcpdump -i eth1 host 192.168.1.123 -w /tmp/xxx.cap 抓192.168.1.123的80端口的包 tcpdump -i eth1 ho...

weixin_42961782的博客 2万+

tcpdump抓包分析

一般抓包分析的过程是tcpdump抓包保存成.cap文件然后用wireshark导入文件分析,今天这篇文章就讲下怎么单独用tcpdump抓包分析 -X When parsing and printing, in addition to printing the headers of each packet, print the data of each packet (minus its ...

qq_18422039的博客 906

tcpdump/wireshark 抓包及分析

tcpdump 和 wireshark 功能非常强大,组合起来更是网络排障的首选利器。这里介绍的内 容只是九牛一毛,更多的时候,你需要。

hao_wujing的专栏 1843

tcpdump抓包命令及结果分析

tcpdump抓包分析详解tcpdump能帮助我们捕捉并保存网络包,保存下来的网络包可用于分析网络负载情况,包可通过tcpdump命令解析,也可以保存成后缀为pcap的文件,使用wireshark等软件进行查看。1.针对特定网口抓包(-i选项)当我们不加任何选项执行tcpdump时,tcpdump将抓取通过所有网口的包;使用-i选项,我们可以在某个指定的网口抓包:linux...

weixin_33739523的博客 2789

tcpdump抓包分析(强烈推荐)

https://blog.youkuaiyun.com/wojiuguowei/article/details/102475262 1 起因 前段时间,一直在调线上的一个问题:线上应用接受POST请求,请求body中的参数获取不全,存在丢失的状况。这个问题是偶发性的,大概发生的几率为5%-10%左右,这个概率已经相当高了。在排查问题的过程中使用到了tcpdump和Wireshark进行抓包分析。感觉这两个...

happylzs2008的专栏 7862

tcpdump抓包ftp协议_tcpdump抓包分析详解

tcpdump抓包分析详解[root@linux~]#tcpdump[-nn][-i接口][-w储存档名][-c次数][-Ae][-qX][-r档案][所欲撷取的数据内容]参数:-nn:直接以IP及portnumber显示,而非主机名与服务名称-i:后面接要『监听』的网络接口,例如eth0,lo,ppp0等等的界面;-w:如果你要将监听所得的封包数据储存下来,用这个参数就对了!后面接档名-...

weixin_39617318的博客 296

Linux tcpdump抓包转Wireshark 分析

tcpdump 是Linux系统下的一个强大的命令,可以将网络中传送的数据包完全截获下来提供分析。它支持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,本文将展示如何使用 tcpdump 抓包,以及如何用 tcpdump 和 wireshark 分析网络流量 命令行参数解析

新法的博客 3625

AI如何帮你快速掌握TCPDUMP抓包分析

作为一个经常需要排查网络问题的开发者,我深刻体会到手动分析抓包数据的痛苦——那些密密麻麻的十六进制数据看得人头晕眼花。上周我们服务器出现间歇性卡顿,用这个工具10分钟就定位了问题:内网有台设备被配置成了NTP服务器,但时间同步请求处理异常,导致广播风暴。AI在报告中用红色高亮显示了异常的UDP123端口流量,比手动排查快了半天。实际操作中发现,这种AI+自动化的方式特别适合需要快速排查问题的场景。以前要半天的工作现在喝杯咖啡的时间就能搞定,而且报告看起来专业又直观。最惊喜的是自动生成HTML报告的功能。

SilvermistFalcon19的博客 893
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AstrayLinux
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