调研网络端口号的分类

本文详细介绍了网络端口的分类及常见端口的功能,分为公认端口(0-1023)、注册端口(1024-49151)和动态/私有端口(49152-65535)。列举了0至91端口的服务应用,如HTTP(80)、FTP(20/21)、SSH(22)、Telnet(23)等。
按端口号可分为3大类: 
    1)公认端口(Well Known Ports):从0到1023,它们紧密绑定(binding)于一些服务。通常这些端口的通讯明确表明了某种服务的协议。例如:80端口实际上总是HTTP通讯。
    2)注册端口(Registered Ports):从1024到49151。它们松散地绑定于一些服务。也就是说有许多服务绑定于这些端口,这些端口同样用于许多其它目的。例如:许多系统处理动态端口从1024左右开始。 
    3)动态和/或私有端口(Dynamic and/or Private Ports):从49152到65535。理论上,不应为服务分配这些端口。实际上,机器通常从1024起分配动态端口。但也有例外:SUN的RPC端口从32768开始。 



常见网络端口号:
    0 通常用于分析操作系统。这一方法能够工作是因为在一些系统中“0”是无效端口,当你试图使用一种通常的闭合端口连接它时将产生不同的结果。一种典型的扫描:使用IP地址为0.0.0.0,设置ACK位并在以太网层广播。 
    1 tcpmux TCP Port Service Multiplexer 传输控制协议端口服务多路开关选择器 
    2 compressnet Management Utility   compressnet 管理实用程序 
    3 compressnet Compression Process   压缩进程 
    5 rje Remote Job Entry     远程作业登录 
    7 echo Echo       回显 
    9 discard Discard     丢弃 
   11 systat Active Users     在线用户 
   13 daytime Daytime      时间 
   17 qotd Quote of the Day    每日引用 
   18 msp Message Send Protocol    消息发送协议 
   19 chargen Character Generator   字符发生器 
   20 ftp-data File Transfer[Default Data]  文件传输协议(默认数据口)  
   21 ftp File Transfer[Control]    文件传输协议(控制) 
   22 ssh SSH Remote Login Protocol   SSH远程登录协议 
   23 telnet Telnet     终端仿真协议 
   24 any private mail system    预留给个人用邮件系统 
   25 smtp Simple Mail Transfer    简单邮件发送协议 
   27 nsw-fe NSW User System FE    NSW 用户系统现场工程师 
   29 msg-icp MSG ICP      MSG ICP 
   31 msg-auth MSG Authentication   MSG验证 
   33 dsp Display Support Protocol   显示支持协议 
   35 any private printer server   预留给个人打印机服务 
   37 time Time       时间 
   38 rap Route Access Protocol    路由访问协议 
   39 rlp Resource Location Protocol   资源定位协议 
   41 graphics Graphics     图形 
   42 nameserver WINS Host Name Server   WINS 主机名服务 
   43 nicname Who Is     "绰号" who is服务 
   44 mpm-flags MPM FLAGS Protocol   MPM(消息处理模块)标志协议 
   45 mpm Message Processing Module [recv]  消息处理模块  
   46 mpm-snd MPM [default send]    消息处理模块(默认发送口) 
   47 ni-ftp NI FTP     NI FTP 
   48 auditd Digital Audit Daemon  数码音频后台服务
   49 tacacs Login Host Protocol (TACACS)  TACACS登录主机协议
   50 re-mail-ck Remote Mail Checking Protocol  远程邮件检查协议[未结束] 
   51 la-maint IMP Logical Address Maintenance  IMP(接口信息处理机)逻辑地址维护 
   52 xns-time XNS Time Protocol    施乐网络服务系统时间协议 
   53 domain Domain Name Server    域名服务器 
   54 xns-ch XNS Clearinghouse     施乐网络服务系统票据交换 
   55 isi-gl ISI Graphics Language   ISI图形语言 
   56 xns-auth XNS Authentication   施乐网络服务系统验证 
   57 any private terminal access   预留个人用终端访问 
   58 xns-mail XNS Mail     施乐网络服务系统邮件 
   59 any private file service    预留个人文件服务 
   60 Unassigned      未定义 
   61 ni-mail NI MAIL      NI邮件? 
   62 acas ACA Services     异步通讯适配器服务 
   63 whois+ whois+      WHOIS+ 
   64 covia Communications Integrator (CI)  通讯接口  
   65 tacacs-ds TACACS-Database Service   TACACS数据库服务 
   66 sql*net Oracle SQL*NET    Oracle SQL*NET 
   67 bootps Bootstrap Protocol Server   引导程序协议服务端 
   68 bootpc Bootstrap Protocol Client   引导程序协议客户端 
   69 tftp Trivial File Transfer    小型文件传输协议 
   70 gopher Gopher     信息检索协议 
   71 netrjs-1 Remote Job Service   远程作业服务 
   72 netrjs-2 Remote Job Service   远程作业服务 
   73 netrjs-3 Remote Job Service   远程作业服务 
   74 netrjs-4 Remote Job Service   远程作业服务 
   75 any private dial out service   预留给个人拨出服务 
   76  deos Distributed External Object Store 分布式外部对象存储  
   77 any private RJE service     预留给个人远程作业输入服务 
   78 vettcp vettcp     修正TCP? 
   79 finger Finger     查询远程主机在线用户等信息 
   80 http World Wide Web HTTP  全球信息网超文本传输协议 
   81 hosts2-ns HOSTS2 Name Server  HOST2名称服务 
   82 xfer XFER Utility     传输实用程序 
   83 mit-ml-dev MIT ML Device     模块化智能终端ML设备 
   84 ctf Common Trace Facility    公用追踪设备 
   85 mit-ml-dev MIT ML Device     模块化智能终端ML设备 
   86 mfcobol Micro Focus Cobol    Micro Focus Cobol编程语言 
   87 any private terminal link   预留给个人终端连接 
   88 kerberos Kerberos     Kerberros安全认证系统 
   89 su-mit-tg SU/MIT Telnet Gateway   SU/MIT终端仿真网关 
   90 dnsix DNSIX Securit Attribute Token Map  DNSIX 安全属性标记图
   91 mit-dov MIT Dover Spooler  MIT Dover假脱机 
   92 npp Network Printing Protocol   网络打印协议 
   93 dcp Device Control Protocol   设备控制协议 
   94 objcall Tivoli Object Dispatcher   Tivoli对象调度 
   95 supdup  SUPDUP     
   96 dixie DIXIE Protocol Specification   DIXIE协议规范 
   97 swift-rvf(Swift Remote Virtural File Protocol)快速远程虚拟文件协议
   98 tacnews TAC News      TAC新闻协议 
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
### 系统设计概述 基于机器学习的端口扫描检测系统旨在通过分析网络流量数据,识别潜在的端口扫描行为。该系统结合了机器学习算法和可视化技术,能够为安全运维人员提供实时的威胁检测与决策支持[^1]。 #### 1. 系统架构 整个系统可以分为以下几个主要模块: - **数据采集模块**:负责从网络中捕获流量数据,提取特征并存储。 - **预处理模块**:对原始流量数据进行清洗、标准化、特征选择等操作。 - **模型训练与评估模块**:使用机器学习算法(如SVM、随机森林、K近邻等)训练分类模型,并对其进行评估。 - **检测模块**:将训练好的模型应用于新的网络流量数据,识别端口扫描行为。 - **可视化模块**:将检测结果以图表形式展示,便于安全人员理解和分析。 #### 2. 数据采集与预处理 数据采集通常依赖于网络嗅探工具(如Wireshark、tcpdump)来捕获流量包。捕获到的数据需要经过解析,提取出关键字段,例如源IP地址、目标IP地址、端口号、协议类型、时间戳等[^1]。 预处理步骤包括: - **缺失值处理**:填补或删除缺失字段。 - **归一化**:将数值型特征缩放到统一范围。 - **编码**:将类别型变量转换为数值型表示(如One-Hot编码)。 - **特征选择**:通过相关性分析或PCA等方法减少冗余特征。 #### 3. 机器学习模型选择与训练 常见的用于端口扫描检测的机器学习算法包括: - **支持向量机 (SVM)**:适用于高维空间中的分类任务,尤其在样本不平衡的情况下表现良好。 - **随机森林 (Random Forest)**:具有较强的泛化能力,能有效防止过拟合。 - **K近邻 (KNN)**:简单易实现,但对噪声敏感且计算开销较大。 训练过程中需注意以下几点: - 使用交叉验证(Cross Validation)确保模型的稳定性。 - 对于类别不平衡问题,可采用SMOTE等过采样技术或调整类别权重。 - 模型性能指标应包括准确率、召回率、F1分数等。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report # 假设X为特征矩阵,y为目标标签 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) ``` #### 4. 实时检测与可视化 检测模块将训练好的模型部署到生产环境中,对实时流量进行预测。可视化部分可通过Web界面(如Django、Flask框架)或BI工具(如Grafana、Tableau)实现。 可视化的关键信息包括: - **端口访问频率热力图** - **异常行为趋势图** - **地理位置分布图** #### 5. 技术选型建议 - **编程语言**:Python 或 Java(Java适合构建高性能的网络监听服务) - **网络通信**:Socket API + TCP/IP 协议栈 - **数据库**:MySQL 或 MongoDB 存储日志和检测结果 - **前端可视化**:ECharts、D3.js 或 Grafana - **深度学习框架**:TensorFlow 或 PyTorch(如果考虑使用神经网络) #### 6. 毕业设计建议 为了顺利完成毕业设计,建议按照以下步骤推进: 1. **文献调研**:阅读相关论文和开源项目,了解当前研究热点和技术路线。 2. **需求分析**:明确系统的功能需求、性能指标及用户角色。 3. **原型设计**:绘制系统架构图、数据库ER图及UI界面草图。 4. **代码开发**:分阶段实现各模块功能,注重代码结构与可维护性。 5. **测试与优化**:编写单元测试,进行压力测试与性能调优。 6. **撰写论文**:整理实验数据,撰写完整的毕业论文。 ---
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