发现无法通信.记起来现在WIN10/11防火墙安全等级提升了,需要做个配置.记录下来,
端口镜像(Port Mirroring)在 OpenStack 中是一个重要的网络功能,用于监控和诊断网络流量。下面详细介绍端口镜像、其使用场景、技巧,以及使用案例。
系统和网络社区的传统观点是拥塞主要发生在网络结构内。然而,高带宽访问链路的采用和主机内资源相对停滞的技术趋势导致了主机拥塞的出现,即支持 NIC 和 CPU/内存之间数据交换的主机网络内的拥塞。这种主机拥塞改变了数十年来拥塞控制研究和实践中根深蒂固的许多假设。
网络流量监控有两种方式:通过网络分路器TAP进行分流,另一种事通过端口镜像SPAN(交换机端口分析器)复制流量进行分析。
当涉及到网络监测和故障排除时,端口镜像是一个关键的概念和技术。本文瑞哥将带您深入探讨什么是端口镜像,它的作用以及为什么在网络管理中如此重要。我们将详细讨论端口镜像的定义、原理、应用场景以及配置方法,文章最后瑞哥还会给大家分享一些思科、华为、瞻博的配置文档。
Linux 服务器的监控是确保其运行正常和高效的关键。在这篇文章中,我们将介绍 30 个有趣的工具和服务,帮助您更好地监控和管理您的 Linux 服务器。这些工具和服务涵盖了各种不同的方面,包括系统性能监控、日志分析、网络流量分析和安全性等。下面就让我们来一一了解它们吧!
监控网络流量虽然不足为奇,但监视大型企业级组织中的网络流量与家庭或家庭办公室的方式大不相同。大多数大型公司都有各种域,例如WAN,SD-WAN,数据中心,AWS,Azure等。随着大型企业网络环境的扩展,监视网络流量变得越来越困难。知道如何监视网络流量对于确保网络以最佳状态运行至关重要。以下是监控网络流量的五个基本步骤。
当谈及FFT(快速傅里叶变换)时,我们实际上在探讨一种神奇的数学算法,它能够将信号从一种时间上的视角变幻到一种频率上的视角。这个算法在数字信号处理、图像处理和通信等多个领域都展现了其神奇的用途。然而,要在局域网管理软件中直接拿来使用FFT,似乎有些少见,这是因为FFT主要在信号处理和数学计算的范畴扬威,与网络管理貌似关系并不直接。
企业网络每天都会产生大量数据。企业可以分析这些数据,以深入了解网络运行情况或发现安全威胁。网络流量分析(NTA)解决方案允许网络管理员收集流经网络的流量数据。这些工具通常用于识别性能问题和/或发现安全问题。毫无疑问,NTA解决方案很有用,但要确定适合企业的最佳网络流量分析解决方案可能会有点难度。
去年2月,我的“Tor洋葱路由服务”(Onion Service)遭受了一段时间的分布式拒绝服务攻击(DDoS),我花了好长时间对攻击进行了分析,并制订了缓解和防护策略。当时,连我为 Internet Archive (archive.org) 运行的Tor服务也被DDos攻击中断了数小时,但顶着攻击我又设法恢复了正常的运行服务。
在计算机网络世界中,ACL是最基本的安全组件之一,是一种监视传入和传出流量并将其与一组定义的语句进行比较的功能。
元旦假期,一好友问我网络流量到底是什么?很多公司都在倒流量是什么意思?现将当时的思考整理如下:
在介绍tc qdisc之前,先解释下tc是什么, tc(traffic control)是Linux内核中的一个网络流量控制工具,它可以用来控制网络流量的带宽、延迟、丢包等参数,从而实现网络流量的优化和管理。详细介绍可以参考Linux TC工具的官方文档和man手册。而qdisc (queueing disciplines), 是tc工具中的一部分,叫做队列规则,是一种可以定义Linux网络流量队列规则的一种机制,可以进行流量排队、调度以及限速等操作,达到对网络流量的精细控制和管理。如下是几个qdisc的例子:
随着网络规模的不断增长和复杂性的提高,对网络性能、安全性和可视性的需求也在不断增加。为了满足这些需求,网络专业人员需要能够全面监控和管理网络流量,以确保网络的高效运行并快速识别和应对潜在的威胁和问题。
前言:自2017年起,AI模型的规模每半年翻一番,从初代Transformer的6500万增长到GPT-4的1.76万亿,预计下一代大语言模型将达到10万亿规模。另一方面,用于模型训练的数据量持续增长,如C4数据集,原始数据量累计超过9.5PB,每月新增200-300TB,目前经过清洗加工后的数据集大小约38.5 TB,训练样本数364.6M。进一步,随着多模态大模型的兴起,训练数据从单一的文本过渡到图像和视频乃至3D点云,数据规模将是文本数据的1万倍以上。
目前机器学习广泛应用于网络流量分析任务,特征提取、模型选择、参数调优等众多因素决定着模型的性能,每当面对不同的网络流量或新的任务,就需要研究人员重新开发模型,这个反复性的过程往往是费时费力的。因此有必要为不同网络流量创建一个通用的表示,可以用于各种不同的模型,跨越广泛的问题类,并将整个建模过程自动化。本文关注通用的自动化网络流量分析问题,致力于使研究人员将更多的精力用于优化模型和特征上,并有更多的时间在实践中解释和部署最佳模型。
pcap、binetflow和netflow都是用于网络流量分析的工具,但它们有着不同的特点和用途。
近些年,随着企业上云、5G落地、物联网设备激增,网络爆炸式发展,网络流量海量化、复杂化成为常态,如何识别、监测、分析网络流量成为重要研究方向和企业关注热点。网络流量监测分析既指特定用途的硬件设备(比如各家安全厂商提供的NTA/NDR),也指基于网络层的安全分析技术。不同于主机层、应用层是以日志、请求等为分析对象,流量分析面对的是更底层的网络数据包,信息元素更多,分析更复杂。 2020年6月至9月,中国信息通信研究院安全研究所联合FreeBuf咨询共同完成NTA/NDR类产品调研和测试工作,最终输出网络安全产
在 Linux 系统中,watch 命令是一项极其实用的工具,它允许用户定期运行指定的命令并实时查看其输出。这对于监控系统状态、实时查看日志文件、以及定期运行自定义脚本等场景都提供了极大的便利。
根据ESG调查显示,87%的公司企业使用网络流量分析(NTA)工具进行威胁检测与响应,43%认为网络流量分析是威胁检测与响应的第一道防线。
出现性能问题的一个常见的迹象是用户的应用程序出错,此时,用户需要跟踪从应用程序到数据库的组件,确定问题出在哪里?此外,问题也可能由应用程序和数据库之外的因素引起,例如,大量的通信导致路由或者交换机崩溃或超载,应用程序与数据库的连接发生中断。大量的磁盘操作引起的I/O中断。
网络流量监控和管理对于确保网络的峰值性能至关重要。随着网络规模和复杂性的增加,选择合适的监控工具和协议变得愈发重要。在这篇文章中,我们将比较SFlow、NetFlow和SNMP这三种常见的网络监控方法,探讨它们的优点和不同之处,以帮助您决定在何种情况下使用哪种工具。
Docker Overlay 网络是一种用于跨主机通信的虚拟网络。它使用 VXLAN 技术将多个 Docker 主机上的容器连接到同一个网络中,使它们可以在不同的主机之间进行通信。在本文中,我们将深入探讨 Docker Overlay 网络的实现原理和底层原理。
随着越来越多的企业将业务迁移到云端,DevOps流程在企业内部逐渐开展与深入,物联网设备总量呈现爆炸式增长,仅限于预防、以外围为重点的安全手段已捉襟见肘。
在现在数字化的世界中,网络监控工具对于管理和保护网络的安全至关重要。安全人员需要一种高效且易于使用的工具,以监视和分析网络流量,识别潜在的安全威胁和性能问题。
随着黑客攻击入侵技术的不断发展,在一些网络场景下入侵检测系统无法对网络威胁进行有效的发现。基于这种情况,NTA (Network Traffic Analysis)网络流量分析于2013年首次被提出,并且在2016年逐渐兴起。
不久前,Transparency Market Research针对2018-2026年内的全球网络流量分析市场进行了调研和展望,并发布了相关报告。
前言 Suricata是一种网络流量识别工具,它使用社区创建的和用户定义的signatures签名集(规则)来检查和处理网络流量,当检测到可疑数据包时,Suricata 可以触发警报。 默认情况下,Suricata会把软件日志存放在/var/log/suricata,以下是基本的介绍: eve.json:Suricata 最详细和最有用的日志文件之一。eve.json 日志格式为 JSON,记录所有安装的检测引擎和其他模块所生成的事件信息,如警报、HTTP 请求/响应、TLS 握手和 SSH 握手等
据咨询机构Enterprise Management Associates调研显示,在企业上云之前,大多数企业已经采用了4-10个工具来监控网络并进行排障。
NetWorker Mac版是一款轻量级的网络工具,NetWorker Mac版可以让你在菜单栏上显示当前的网络上传下载速度,你可以在速度和流量两种模式之间切换,你也可以选择不同的网络模式来进行监测。
NetworkPolicy 的 .spec.ingress.from 和 .spec.egress.to 字段中,可以指定 4 种类型的标签选择器:
先祝大家五一节快乐。前一篇介绍了USENIXSec21恶意代码分析的经典论文——DeepReflect,它通过二进制重构发现恶意功能。这篇文章将带来RAID 2019的Android数据泄露分析的译文,是对真实移动设备用户网络流量的实证评估,预测用户兴趣点(POI)的位置,上一篇系统安全文章就提取了恶意功能函数的POI。此外,作者参加了RAID当时在北京的现场分享,亦是当年的读书笔记,故作为在线博客分享出来,希望对您有所帮助。由于作者的英语和学术水平较差,还请大家批评和指正。感恩遇见,一起加油!
一家非托管电力公司变电站希望能够使用IOTA,为一组从模拟系统转向数字系统的非托管变电站提供网络可见性,并且希望可以达到远程,实时的网络监控,虹科IOTA远程网络流量监控为其提供了安全有效的解决方案。
互联网服务提供商(ISP)面临着用户增长带来的极端带宽使用的问题。虽然这对商业来说是件好事,但挑战在于确保带宽的有效利用。很多时候,客户会抱怨“网络很慢”,实际上是因为他们在YouTube或在线备份等网站上使用了98%的带宽。
在全球数字化转型的浪潮下,“上云”已成为企业数字化转型的主流选择,在赋能业务创新、弹性服务的同时,新场景给网络运维、网络运营、网络安全等方面也带来了全新的挑战。而现有的传统NPM工具及运维手段在应对云时代的挑战时已显得力不从心。
随着互联网的快速发展,网络安全问题日益突出,网络攻击和病毒的数量和恶意程度也在不断增加。针对这种情况,硬件网络防火墙应运而生。本文将详细介绍硬件网络防火墙的工作原理,并列举多个具体的例子。
云原生应用在充分发挥云计算的规模优势,采用容器、无服务器等现代架构以更敏捷快速交付业务功能的同时,也带来了新的挑战。其中应用层的网络流量管理是最复杂且最有挑战的问题之一,本研讨会我们将讨论并演示如何在AWS平台上基于容器和无服务器等有效的管理应用层的网络流量,主要内容包括:
当谈到网络浏览器, 浏览器 无疑是最受欢迎和广泛使用的选项之一。然而,你可能已经注意到, 浏览器并不原生支持 SOCKS5 代理协议。不过,别担心!在本文中,我将与你分享一些解决方案,让你能够在 浏览器中使用 SOCKS5 代理。
在当今数字化时代,网站是一个公司展示其业务的主要方式之一。因此,公司的在线业务应该始终保持高可用性和可靠性。ASP主机服务器是一种用于托管网站的服务器,其特点是可靠性高。但是,即使是最可靠的服务器也会遭受故障或崩溃。在本文中,我们将探讨如何避免美国ASP主机服务器的故障和崩溃。
防火墙的设置主要是为了防范网络攻击和数据泄露。随着互联网的普及和信息化的加速,网络安全问题越来越受到人们的关注。其中,防火墙是一种常见的网络安全设备,其设置的重要性也日益凸显。
在Linux下怎么看网络流量? 在Windows下,我们可以很方便的通过360来查看网络流量,知道哪个进程占用的网络带宽比较多。那在Linux下怎么看流量呢,对于Web服务器来说这是很重要的。 下面这边博客很仔细的介绍了Linux下看流量的方法: Linux 各种查看网卡流量的方法 http://jasonyong.blog.51cto.com/47753/174197 我使用了其中一些,还找了网上其他一些资料,总结如下: 1. 使用 iptraf iptraf是一个实时查看网络流量的文本屏幕界面工具。
近期,掘金发出技术专题的邀约,我也是紧跟潮流,写了一篇关于网络协议的性能优化与性能评估的文章,本篇文章主要讲了三个大方向包括:网络协议的性能指标、性能优化策略、性能评估方法;并针对这三个方面进行深入的分析,希望与大家一起交流分享。
探测恶意(C2)服务器是网络安全工作中的一项重要任务。虽然没有单一的开源工具能够完全探测所有恶意服务器,但可以结合多种开源工具和技术来进行探测。以下是一些常用的方法和工具:
目前大多需要进行高速流量处理的场景,基本都是使用DPDK进行数据包处理加速,DPDK虽然是开源免费的,但是DPDK提供的API很简单,进行开发十分复杂,耗时,应用困难,于是许多人开始寻找替代方案–虹科PF_RING ZC。
◆ 概述 为什么今天的网络这么慢?您是否在监控 Linux 网络带宽使用情况时遇到问题?如果你想可视化网络中正在发生的事情,以便了解和解决导致网络缓慢的任何原因,今天的工具可以帮助到你。下面列出的工具都是开源的,包括用于监视单个 Linux 机器上的带宽的小工具和完整的监视解决方案。 ◆ 1. vnStat – 网络流量监视器 VnStat是一个功能齐全的基于命令行的程序,用于在 Linux 和 BSD 系统上实时监控 Linux 网络流量和带宽利用率。 与其他工具相比,它的一个优势是它记录网络流量和带宽
传统的单一服务器模式下,随着用户请求量的增加,单个服务器可能会承受过重的压力,导致响应速度下降甚至系统崩溃,负载均衡技术应运而生。它广泛应用于各种软硬件系统中,将网络流量以某种算法合理分配给各个节点,并及时将结果返回给用户。本文将深入探讨负载均衡算法的工作原理及其在F5负载均衡器中的应用。
网络流量分类研究已经持续了二十年,广泛应用于防火墙和入侵检测系统中。但由于互联网流量特征的急剧变化,特别是加密流量的增多,过去流行的基于端口、深度包检测和经典的机器学习方法的分类准确性不断下降。近年来随着深度学习的不断发展和其在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域所表现出的巨大优势,科研人员开始使用深度学习的方法对网络流量的识别和分类进行研究。本文也使用该方法对物联网恶意软件家族的细粒度分类进行了一些探索。
流量分析算法在上网行为管理软件中可是个大活宝,它有着不少亮点和广泛的应用。这些算法可以助你轻松地监管、调优、保卫你的网络,确保网络运行得顺畅、安全合规。现在,让我们随意聊聊,看看流量分析算法究竟有哪些炫酷之处,以及在上网行为管理软件中是如何广泛应用的。
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