5、网络流量分析与HTTP客户端编程

网络流量分析与HTTP客户端编程

1. 网络流量过滤与分析

1.1 Wireshark过滤器

Wireshark提供了两种过滤器,分别是捕获过滤器(Capture filters)和显示过滤器(Display filters),它们在网络流量分析中起着重要作用:
- 捕获过滤器 :用于设置仅显示符合过滤器要求的数据包。若未设置捕获过滤器,Wireshark将捕获所有流量并显示在主屏幕上,不过后续仍可通过显示过滤器来筛选所需流量。
- 显示过滤器 :对已捕获并显示在Wireshark主屏幕上的数据包建立过滤标准。应用显示过滤器后,主屏幕仅会显示符合过滤条件的流量,也可用于通过pcap文件过滤捕获内容。

例如, http.content_type 过滤器可提取HTTP连接中的不同数据流,如 text/html application/zip audio/mpeg image/gif 等,这对于定位嵌入该协议中的恶意软件、漏洞利用程序或其他类型的攻击非常有用。

1.2 使用pyshark库分析网络流量

pyshark库可用于在Python中分析网络流量,因为Wireshark解码每个数据包的所有信息都作为变量可供使用。该工具的源代码可在GitHub仓库(https://github.com/KimiNewt/pyshark )中找到,最新版本可在PyPI仓库(https://pypi.

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究教育: 支持计算机视觉环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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