实验二 网络层协议分析-2.1 ARP协议分析

实验十四:Wireshark数据抓包分析之ARP协议 实验十四:Wireshark数据抓包分析之ARP协议 一、实验目的及要求 1、熟悉并掌握Wireshark的基本操作。 2、通过对Wireshark抓包实例进行分析,进一步加深对常用网络协议的理解。 3、培养学生理论联系实践的研究兴趣。 二、实验原理 1、什么是ARP ARP(AddressResolutionProtocol,地址解析协议)是根据IP地址获取物理地址的一个TCP/IP协议。由于OSI模型把网络工作分为七层,IP地址在OSI模型的第三层,MAC地址在第二层,彼此不直接通信。在.. 阅读详情

实验二 网络层协议分析

2.1 ARP协议分析

 

一、 实验目的

     分析ARP协议报文首部格式,分析ARP协议在同一网段内和不同网段间的解析过程。

 

二、 实验内容

     通过在位于同一网段和不同网段的主机之间执行ping命令,截获报文,分析ARP协议报文结构,并分析ARP协议在同一网段内和不同网段间的解析过程。

 

三、实验环境和分组

l         三层交换机2台,标准网线4根,console线4根,计算机4台;

l         每4名同学为一组,其中每2名同学作为一小组,每小组共同配置1台交换机。

 

四、 实验组网

 

  

 

五、 实验步骤

1. 同一网段的ARP协议分析

   步骤 1 按照图3-3所示进行组网,确保组网正确,并配置计算机的IP地址。

   步骤 2 在PCA、PCB的命令行窗口中执行以下命令:

        C:/>arp –a

   结果是:No ARP Entries Found

   如果ARP缓存非空,可以执行arp –d命令,清空ARP缓存。

   步骤 3 运行PCA、PCB上的Ethereal,开始截获数据报文;在PCA的命令行窗口中执行ping 192.168.1.21命令。执行完之后,停止PCA、PCB上的Ethereal报文截获,将此次结果命名为ping1-学号。

   步骤 4 在PCA、PCB的命令行窗口中执行以下命令:

        C:/>arp –a

   结果是Interface: 192.168.2.134 on Interface 0x1000003

  Internet Address      Physical Address      Type

  192.168.2.135         00-50-8d-59-55-81     dynamic

   步骤 5 重复步骤3。将此次结果命名为ping2-学号。

   步骤 6 分析文件ping1-学号,完成下列工作:

(1)       将文件ping1-学号上传到FTP服务器的“网络实验/网络层实验”目录下。

(2)       统计“Protocol”字段填空:有_2_个ARP报文。(两个以上)

(3)       分析ARP报文结构:选中第一个ARP请求报文,将字段值填入预习报告中。

Who has 192.168.2.135? tell 192.168.2.134

(4)       在所有报文中ARP报文中ARP协议树的Opcode字段有两个取值1、2,两个取值分别表达什么信息?

Request(0*0001)  reply(0*0002)

(5)       选中第一条ARP请求报文和第一条ARP应答报文,将ARP请求报文和ARP应答报文中的字段信息填入表3-1。

表3-1 RPP请求报文和ARP应答报文的字段信息

字段项

RPP请求数据报文

ARP应答数据报文

链路层Destination项

ff:ff:ff:ff:ff:ff(broadcast)

00:50:8d:59:61:94(192.168.2.134)

链路层Source项

00:50:8d:59:61:94(192.168.2.134)

00:50:8d:59:55:81(192.168.2.135)

网络层Sender MAC Address

00:50:8d:59:61:94(192.168.2.134)

00:50:8d:59:55:81(192.168.2.135)

网络层Sender IP Address

192.168.2.134 (192.168.2.134)

192.168.2.135 (192.168.2.135)

网络层Target MAC Address

00:00:00:00:00:00 (00:00:00_00:00:00)

00:50:8d:59:61:94(192.168.2.134)

网络层Target IP Address

192.168.2.135 (192.168.2.135)

192.168.2.134 (192.168.2.134)

步骤 7 分析文件ping2-学号,完成下列工作:

(1)       将文件ping2-学号上传到FTP服务器的“网络实验/网络层试验”目录下。

(2)       比较文件ping1-学号中截获的报文信息,少了什么报文?

答:少了ARP报文

(3)       写出ARP协议在同一网段内的解析过程。

就本例而言,用的是ping命令。

1、内核检查是否能够转化该IP地址为MAC地址,也就是在本地的ARP缓存中查看IP-MAC对应表

2、如果存在该IP-MAC对应关系,那么就;如果不存在该IP-MAC对应关系,那么就接着按ping命令本来的步骤做下去,即用icmp协议。
     3
、内核进行ARP广播,目的地的MAC地址是FF-FF-FF-FF-FF-FF,ARP命令类型为REQUEST(1),其中包含有自己的MAC地址
     4
、当192.168.2.135主机接收到该ARP请求后,就发送一个ARP的REPLY(2)命令,其中包含自己的MAC地址

5、本地获得192.168.2.135主机的IP-MAC地址对应关系,并保存到ARP缓存中

6、内核将把IP转化为MAC地址,然后封装在以太网头结构中,再把数据发送出去

 

步骤 8 按照图3-4重新进行组网,并确保连线正确。修改计算机的IP地址,并将PCA的默认网关修改为192.168.1.10,PCB的默认网关修改为192.168.2.10。考虑如果不设置默认网关会有什么后果?

答:照样会PING通同一网段内的IP。(与接下来的实验好好作个对照)

2.不同网段的ARP协议分析

步骤 9 设置交换机的VLAN2和VLAN3,参考命令如下:

    //配置VLAN2

 [Quidway]vlan 2

 [Quidway-vlan2]port e 0/1

 [Quidway-vlan2]inter vlan 2

 [Quidway-Vlan-interface2]ip add 192.168.1.10 255.255.255.0

 交换机的VLAN3的配置命令布置在预习报告中完成。

步骤 10 运行PCA、PCB上的Ethereal,开始截获数据报文;在PCA的命令行窗口中执行ping 192.168.2.22命令。执行完之后,停止PCA、PCB上的Ethereal报文截获,将此次结果命名为ping3-学号。

步骤 11 这时,在PCA的命令行窗口中执行arp-a命令:

         C:/>arp –a

     结果是:Interface: 192.168.2.134 on Interface 0x1000003

  Internet Address      Physical Address      Type

  192.168.2.10          00-e0-fc-24-7e-a1     dynamic

步骤 12 分析报文,填写下列表格:

(1)       将文件ping3-学号上传到FTP服务器的“网络实验/网络层试验”目录下。

(2)       选中第一条ARP请求报文和第一条ARP应答报文,将ARP请求报文和ARP应答报文中的字段信息填入表3-2。

 

表3-2表3-1 ARP请求报文和ARP应答报文的字段信息

字段项

ARP请求数据报文

ARP应答数据报文

链路层Destination项

Broadcast

192.168.1.22

链路层Source项

00:50:8d:59:55:1c(192.168.1.22)

00:e0:fc:1d:d2:80(HuaweiTe_1d:d2:80)

网络层Sender MAC Address

00:50:8d:59:55:1c(192.168.1.22)

00:e0:fc:1d:d2:80(HuaweiTe_1d:d2:80)

网络层Sender IP Address

192.168.1.22(192.168.1.22)

192.168.1.10 (192.168.1.10)

网络层Target MAC Address

00:00:00:00:00:00

(00:00:00_00:00:00)

00:50:8d:59:55:1c(192.168.1.22)

网络层Target IP Address

192.168.1.10(192.168.1.10)

192.168.1.22(192.168.1.22)

(3)       写出ARP协议在不同网段间解析的过程。比较ARP协议在相同网段内解析的过程,有何异同点?

      答:区别主要在于网关的作用发挥。因为不在同一网段内就不能直接投递。

 

(4)       联系试验2,体会报文在链路层和网络层进行传播的过程。

      答:在链路层靠的MAC地址进行通讯的,而IP地址的概念是在网络层才出现的。

 

六、 实验总结

         通过本次试验,我分析了ARP协议在同一网段和不同网段间主机上通信时执行过程,分析了ARP协议报文结构,理解了ARP缓存、计算机默认网关等的作用,理解了VLAN的作用,清楚了第三层交换机的作用。

思考:VLAN的作用的作用是什么?什么是冲突域,广播域,网络风暴?VLAN对冲突域,广播域有什么影响呢?试联系Hub,网桥/交换机,路由器说说冲突域,广播域。

 

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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")

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的,已经排好版了,而且还是完整的,适合小白

ARP协议格式和实例分析

ARP协议是一个网络层协议,它的出现是为了完成网络层的ip和数据链路层的MAC地址之间的对应关系。 一、ARP协议的报文格式 arp的报文格式如下: 1.硬件地址类型:该字段表示物理网络类型,即标识数据链路层使用的是那一种协议,其中0x0001为以太网。 2.协议地址类型:该字段表示网络地址类型,即标识网络层使用的是那一种协议,其中0x0800表示为ip。 3.硬

宁悦的博客 3万+

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

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