28、网络嗅探器:威胁与应对策略

网络嗅探器:威胁与应对策略

1. 常见嗅探器介绍
  • Gobbler
    • 功能特点 :具备复杂的数据包过滤功能和事件触发机制。能轻松查看每个数据包的源地址和目的地址,还可实时查看记录过程。
    • 应用案例 :在一个案例中,用于排查桥接设备使用bootp协议启动时的问题,通过捕获数据包并分析,追踪到问题根源。
  • ETHLOAD
    • 基本信息 :一款用C语言编写的免费数据包嗅探器,适用于以太网和令牌环网络。可在多种接口上良好运行,如Novell ODI、3Com/Microsoft协议管理器等。
    • 分析协议 :能分析TCP/IP、DECnet、OSI、XNS、NetWare、NetBEUI等多种协议。
    • 特殊功能 :曾具备嗅探rlogin和Telnet会话的能力,但需从作者处获取特殊密钥,且作者会限制密钥的使用对象,要求其提供官方认证。
    • 获取途径 :可从以下站点获取:
      • ftp://oak.oakland.edu/SimTel/msdos/lan/ethld104.zip
      • http://www.med.ucalgary.ca:70/1/ftp
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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