Разработка программы для генерации сетевого трафика с заданными параметрами - Программирование, компьютеры и кибернетика курсовая работа

Главная

Программирование, компьютеры и кибернетика
Разработка программы для генерации сетевого трафика с заданными параметрами

Обзор области генерации сетевого трафика. Описание выбранных методов, моделей, алгоритмов решения задач. Создание модели поведения пользователя, распределение количества посещённых страниц сайта. Выбор средств реализации программного продукта (проекта).


посмотреть текст работы


скачать работу можно здесь


полная информация о работе


весь список подобных работ


Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
1. Изучить область по генерации трафика. Существующие решения и методы;
2. Разработать механизм statefull-генерации HTTP запросов к серверам с ожиданием ответа и генерацией на его основе следующих запросов;
3. Собрать статистические данные по поведению пользователей в сети интернет;
4. Разработать методы моделирования поведения пользователя в сети;
5. Разработать модульную архитектуру создаваемой программе, с возможностью её дальнейшей интеграции в существующую в ИСП РАН систему работы с сетевым трафиком;
6. Разработать программу генерации сетевого трафика с параметрами, задаваемыми через конфигурационные файлы;
7. Разработать техническую документацию.
Работа структурирована следующим образом: в первой главе приводится обзор области генерации трафика, существующие подходы и решения. Так же выделяется новое направление в новой области и объясняется его актуальность. Вторая глава посвящена разбору методов решения проблемы на выбранном направлении. Алгоритмы создания списков страниц и моделирование поведения пользователя. В третьей главе описаны особенности реализации программы.
На какой порт/адрес отправляются и принимают системные и информационные(~DNS) пакеты
Направление обмена трафика (в одну или в обе стороны)
Транспортный протокол (TCP, UDP, SCTP, DCCP)
§ Создание и настройка множества потоков
§ Конфигурация частоты пакетов в потоке
§ Сбор и трансляция real-time статистик
§ Эмуляция поведения сетевых устройств (ARP и ICMP) для множества IP hosts
§ Поддержка наиболее распространённых протоколов:
· TCP, UDP, ICMPv4, ICMPv6, IGMP, MLD
§ Установка значения для любых полей любых протоколов
§ Изменений полей с течением времени (изменение IP/MACадресов)
§ Кроссплатформенный: Windows, Linux, BSD and Mac OS X
Проблемой является то, что достаточно сложно настраивать гибкость изменения протоколов уровня приложения, чтобы те отвечали полям трафика из реального мира. В целом можно считать, что Ostinato это некий стандарт в данной области знания, для использования на протоколах до уровня приложений. Скорости порядка 10 ГБит/секунда. Достигаются за счёт применения DPDK framework [4], и отправки пакетов на сетевую карту напрямую, без обращений к операционной системе.
§ Характеристики потока, включающие в себя распределения количества и длинны пакетов;
§ Распределение длин HTTP запросов и ответов
При оценке качества генерируемого трафика используется схожесть вышеозначенных характеристик с реальными значениями. При этом учитывая, что у разных приложений эти характеристики отличаются.
Основным недостатком в выбранной области является то, что анализируется не полное поведение приложение, а только инициализирующую коммуникацию приложения с сервером (первый запуск).
Реально существующей программы, описанной в статье, найдено не было, вероятно это закрытая разработка, используемая только для проведения внутренних экспериментов.
Скриптовый высокоскоростной генератор пакетов
В работе совмещены hard и soft-ware решения. Для кодовой базы был использован DPDK - framework, в котором реализована большая часть функционала, необходимая для работы с высокоскоростным трафиком. Утверждается что экспериментально доказана возможность создания сетевого пакета на этом framework за 80 тактов CPU. Для hard-ware части был выбран FPGA [5]
В качестве объяснений выбранной схемы объединения двух различных исторических подходов (soft & hard) выделяется следующее:
§ Чисто аппаратные решения (IXIA, Spirent или XENA), дающие очень высокие скорости, обычно работают с предопределёнными верхнеуровневыми заголовками, например, тестирование специальных use-cases производительности по RFC 2544. В результате данные аппаратные генераторы находятся в угле быстрых, но простых решений.
§ Программные средства после большого количества исследований [19] показывают, что они не могут качественно работать с временными промежутками между пакетами.
Как показано на Рис. 2 в данной системы была реализована кластерная архитектура, при которой существует мастер, который рассылает конфигурации на узлы, конфигурируя тем самым систему в целом. На Рис. 3 представлен механизм регуляции времени между пакетами.
Рисунок. Контроль частоты пакетов и времени между ними [9]
Как результат - использование скриптового язык Lua для генерации верхнеуровневых заголовков, DPDK для создания пакетов и FPGA - для контроля времени между пакетами.
Комбинация данных подходов позволила им отправлять до 14,88 миллионов пакетов в секунду, в условиях минимального размера пакетов. При увеличении же сложности пакетов, временные характеристики ухудшались не значительно ввиду возможности введения кластерного формирования пакетов и их отправки.
A Realistic Traffic Generation Tool for Emerging Application Scenarios
Для работы с высокими скоростями вводится понятие “мягких временных меток” - имеется в виду что выполняется требование по среднему времени между пакетами, но не точно между каждыми. Другими словами, во главу проблемы ставится уменьшение разницы (между реальным и сгенерированным трафиком) математического ожидания времени между пакетами, ценою возможного увеличения дисперсии.
Помимо прочего, утверждается, что 4G пока не готов к использованию большинством приложений, из-за высоких задержек на старте.
В результат была реализована распределённая система. Генерируется трафик весьма ограниченного числа протоколов. в качестве низкоуровневых протоколов передачи пакетов используются беспроводные соединения 3G, LTE. Создания трафика ограничивается двумя способами:
2. Генерируя трафик статистически эквивалентный с сохранённым.
Диаграмма. 1 Классификация по типу используемых средств
Диаграмма. 2 Классификация по источнику данных для создания пакетов
1. Переход по ссылке - в этом случае браузер генерирует запрос к веб-серверу, получает HTML код страницы, затем выполняет js-скрипты и подгружает дополнительную информацию, необходимую для корректного отображения страницы такие как: картинки, видео, баннеры сторонних сайтов.
2. Просмотр страницы - в это время с точки зрения сетевого обмена не происходит никаких действий = задержка
3. Взаимодействие со страницей - здесь может быть, как переход на другую страницу, отправка формы так и запуск на выполнение определённого скрипта. В первых двух случаях это ничто иное как обращение к серверу по определённому url, с параметрами. В третьем - исполнение jsскрипта происходит локально, в ином случае его можно классифицировать как отправка формы (= стандартный REST запрос)
В результате получается, что с точки зрения сетевого обмена все действия пользователя можно подразделить на два типа: отправка REST запроса по url адресу и ожидание (простой). Как симулировать второе действие - очевидно. С первым чуть сложнее, но тоже достаточно просто если представить, что составление запроса, его отправку на веб-сервер и последующую обработку ответа предоставить браузеру - такому же, каким пользуется среднестатистический пользователь.
В результате приведённого анализа появилась реализованная концепция полной загрузки веб-страниц браузером. Но существовали ограничения:
1. Необходима гибкость в передаче адреса, с которого производить загрузку - должно быть предоставляться открытое API
2. Данное средство (браузер) должно использоваться большим количеством пользователей
3. Легковесность, чтобы была возможность запускать множество потоков (= загрузок) параллельно.
Распределение браузеров по популярности использования на ПК за период с Января по Март 2017 года представлена на рис. 4.
Рисунок 4. Распределение популярности браузеров за 01.17-03.17 [14]
Далее в таблице 2 приведены движки, на которых в данный момент базируются представленные (и некоторые другие, известные в России) браузеры. Отсортирован лист по убыванию процента аудитории, использующего браузеры на данном движке
Таблица. 2. Движки браузеров с процентом аудитории [14]
Chrome, Safari, Opera, Яндекс браузер
По второму пункту требований самым подходящий оказывается движок WebKit. Это открытый движок, разработанный в начале 2000-х в компании Apple. Существуют его связки с KDE, Qt, GTK. Написанный на c++, так же имеет API для работы с ним через python. В итоге, связка WebKit + GTK [17] + python обеспечивает первое и третье требования.
2.2 Создание модели поведения пользователя
Рассмотрим логику поведения пользователей. То, как они попадают на ту или иную страницу:
1. Переход по ссылке, с одной страницы на другую
3. Прямой переход (например, из закладок в браузере)
Необходимо учитывать, что в целях стоит размытие профиля пользователя - соответственно необходимо генерировать запросы к очень большому количеству различных сайтов. В связи с этим делается допущение, что для второго и третьего пункта можно рассматривать сайты отдельно. Далее рассмотрены разработанные алгоритмы для симуляции выбора ссылок для каждого из приведённых пунктов:
1. Переход по ссылке с одной страницы на другую. Если существует такой переход, значит в HTMLкоде страницы существует соответствующий тэг. Таким образом, алгоритм действий таков: загрузка первой страницы, парсинг HTMLразметки, выбор всех тэгов-ссылок (). Далее случайным образом выбор из получившегося списка ссылки, переход по ней и повторение действий с начала. Другой вариацией этого подхода, является переход по нескольким ссылкам на одной странице (симуляция возврата пользователя назад, и переход в другое место)
2. Использование поисковых систем. Подразумевается отправка пользователем запроса и переход по нескольким наиболее популярным ссылкам. С которыми, далее, возможен повторения сценария из пункта 1. В качестве основной поисковой системы был выбран Google - см. описание пакета google 1.9. в Python package Index [21], в связи с тем, что его использует практически 90% пользователей сети (Рис. 5) А так же у него есть функция отображения наиболее популярных, среди поисковых выдачей страниц. Два способа работы с поисковой системой:
Рисунок 5. Распределение использования поисковых систем пользователями ПК за последние три месяца [14]
a. Запрос вида site:<адрес_сайта> - в данном случае выбираются наиболее релевантные страницы на заданном сайте
b. Задаётся список любых возможных запросов к поисковой системе, и с выдачей по каждому запросу идёт отдельная генерация (проход по первым N ссылкам из выдачи с возможностью углубления по каждой ссылке)
3. Прямой переход. Для реализации данного метода (а также желание не повторяться с предыдущими) было выбрано использование sitemaps (описание протокола [22]). Это, в основном, xml файл, предоставляемый большинством сайтов, в котором находится информация обо всех страницах сайтах и, зачастую, с проставленным приоритетом страниц (= популярностью среди пользователей). Соответственно из данного списка, определённым образом выбираются страницы для дальнейшего открытия. Механизм выбора - настраиваемый: случайным образом или последовательно.
3. Нормальное (с обрезкой отрицательного конца)
Далее делается предположение, что существует два типа просмотра страницы пользователем:
1. Беглый, при котором пользователей определяет, стоит ли ему углубляться в изучение материала, или необходимо искать другой источник - происходит в течении нескольких секунд (редко превышает временной промежуток в 10-20 секунд) - при большом количестве сайтов и усреднении пользователей можно предположить нормальное распределение с математическим ожиданием в районе 10, и дисперсией около 3,5 (= график распределения выглядит как вытянутая колба)
2. Глубокий просмотр - происходит после беглого осмотра, время, затраченное на него, сильно зависит от пользователя и содержания конкретной страницы. Снова, при большом количестве сайтов и усреднении пользователя логичным является использование нормального распределения, но в этот раз с большой дисперсией - из-за сильного разброса в содержимом сайтов. Колба распределения становится гораздо более пологая.
Объединяя два упомянутых распределения - получается сумма нормальных распределений - новое распределение с 5ю параметрами. В программе реализована его упрощённый вид, с предположением что p = Ѕ.
Сумму двух нормальных распределений с весами p и 1-p соответственно можно вычислить по формуле:
Далее было проведено исследование на реальных значениях, по данным ресурса WebStat [23] (которые создатели сайта выложил в открытом доступе). В их базе данных представлены значения - сколько времени пользователь находился на сайте, и сколько страниц он за этот временной промежуток просмотрел. Формат данных представлен в Таблице 3.
Таблица. 3 . Часть статистики пользователей сайта web-stat.com [23]
На Рисунках 6 и 7 представлено распределение времени на каждой странице и количество посещённых страниц пользователями. Статистика основана на данных по 8000 пользователям. Синие линии показывают реальные значения количества пользователей. Красные линии - усреднённые значения (в первом случае - полиноминально среднее, во втором - среднее). Данные усреднённые линии напоминаю экспоненциальное распределение. Подтверждение данной гипотезы на Рисунке 8. Синяя линия - распределения вероятностей для каждой секунды в промежутке от 1 до 50 - полученное путём деления количества пользователей, которые были на странице данное количество времени и делёное на общее количество пользователей.
Рисунок 6 Среднее время просмотра 1 страницы пользователём на сайте www . web - stat . com [23]
Рисунок 7 Количество посещённых страниц пользователями сайте www . web - stat . com [23]
Рисунок 8. Сравнение реального распределения времени на одной странице (с сайта www.web-stat.com [23]) с экспоненциальным распределением
Основываясь на гипотезе о схожести данных в программу была добавлена возможность задавать время просмотра страниц с помощью экспоненциального распределения с варируемой лямбдой.
Но статистические критерии схожести, например, критерий описанный на Рисунке 9, показывают, что гипотеза о схожести не верна. Т.к. после вычисления значение получилось 162499,3412 (при количестве степеней свободы = 50). Что отвергает гипотезу о схожести даже при самых высоких уровнях значимости.
Рисунок 9 Описание способа вычисления критерия хи-квадрат (http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Критерий_хи-квадрат)
Из-за того, что данная гипотеза оказалась статистически не подтверждённой, был разработан функционал для задания распределения через массив вероятностей для каждого значения из интервала от 1 до n, где n - длинна входного массива, сумма элементов которого равна 1.
В результате полный список поддерживающихся распределение следующий:
3. Нормальное (с обрезкой отрицательного конца)
4. Сумма двух нормальных (дуал-нормальное)
Модуль вычислений конкретных значений по заданным в конфигурационном файле выносится в отдельный модуль - соответственно их список возможно расширять независимо от работы остальных частей системы.
2.2.3 Распределение количества посещённых страниц сайта
Так же задаётся распределениями, указанными в предыдущем пункте. Оснований для внесения дополнительных статистических распределений выделено не было так как график реального распределения (Рисунок 9) схож с графиком для количества времени на сайте. При визуальном сравнении с экспоненциальным распределением они так же во многом кажутся схожими, но при проверке критерием (количество степеней свободы - 20) = 1211,81087 - статистически нельзя говорить о схожести этих распределений.
Но эти две характеристик раздельные - т.е. возможно для одного сайта использовать различные распределения для времени ожидания и для количества страниц.
Рисунок 10 . Сравнение реального и экспоненциального распределения (лямбда = 0.4) на количество просмотренных пользователем страниц сайта www . web - stat . com
Ещё вводится дополнительная особенность: режим обхода страниц в сети «бесконечный сёрфинг» - когда нет ограничений на количество открываемых страниц. Данный режим работает по следующему алгоритму:
1. Задаётся начальная ссылка, открывается и добавляется время ожидания;
2. Сбор с данной страницы всех активных ссылок;
3. Выбор из списка ссылок одну (случайным образом);
4. Переход по выбранной ссылке, ожидание;
В дополнении к нему, для обеспечения работы логгирования и сбора и отображения статистик:
Вся функциональная часть системы разработана в модульном архитектурном подходе.
Модуль для запуска всей системы в целом. На вход принимает путь к конфигурационному файлу системы, в котором указано количество запускаемых генераторов, их имена и пути к конфигурационным файлам. По полученным данным этот модуль запускает генераторы, как отдельные процессы. Пример конфигурационного файла:
"config":"config/yandex_catalog.json"
На вход передаётся конфигурационный файл для генерации сетевого трафика, в котором указываются используемые распределения для времени и числа страниц на сайтах, методы выбора ссылок, списки сайтов и методы их генерации.
“user_agen”: “Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_4) AppleWebKit/603.1.30 (KHTML, like Gecko) Version/10.1 Safari/603.1.30”
"file_name": "support_files/sitelist.xlsx",
Здесь необходимо ввести понятие «схема сайта» - будем подразумевать как JSON-объект, описывающий схему обхода некоторого количества сайтов (от одного и более), или описывающий метод бесконечного сёрфинга. Под каждую схему сайта создаётся отдельный поток. Одним общим окном для всех потоков, для симуляции графического отображения создаётся GTK окно.
Можно рассматривать как интерфейс. В общем случае подразумевает получение схемы сайта, и отвечает за его обработку, и генерацию последовательности ссылок и пауз. Затем отправляет полученные ссылки на Opener, и отвечает за корректную расстановку пауз. Имеет четыре наследника (во вложенном списке перечислены параметры для данной схемы сайта):
1. Infinity_surfing - задаётся начальная ссылка и распределение времени пауз между открытиями страниц. Далее до остановки переходит от страницы к другой странице, ссылка на которую находилось на предыдущей.
1.2. file_name - относительный путь к файле
1.3. worksheet - имя листа, на котором находится список
1.4. column - имя колонки в которой находится список
1.5. count_for_visit - количество сайтов из списка для посещения. Если 0 - то бесконечно открывать сайты по-кругу
1.6. scheme - схема обхода (из листа schemes)
2. Loaded_list - задаётся список сайтов (в текущем виде ожидает exel таблицу), и совершает последовательный обход сайтов из этого списка. Так же подразумевается открытие нескольких ссылок на каждом сайте
2.1. url - начальный сайт, точка входа в сёрфинг
3. Usual_site - открытие одного сайта, для которого совершается обход в соответствии с заданной схемы
4. Google Engine - задаётся список запросов (человеко-читаемых) к поисковой системе, количество сайтов для каждой выдачи и способ обхода каждого сайта из выдачи.
4.1. queries - лист запросов к поисковой системе
4.2. site_count - объект задающий распределение, определяющее количество сайтов из выдачи для посещения
Различные методы, которые используется в других модулях. Например: сбор ссылок со страницы сайта, отправка запроса к google и т.п.
Интерфейс для реализации различных распределений. В общем случае - на вход приходит описание распределения. Затем, при каждом обращении к объекту класса соответствующего распределения возвращается следующее число.
Параметры распределения задаются с помощью конфигурационного файла, являясь составной частью параметра «scheme». Пример конфигурации для распределения времени между загрузкой отдельных страниц:
- На данный момент реализованы все, указанные в п. 2.2 распределения: (в скобках указаны параметры для каждого распределения):
2. Uniform (low_boundary, up_boundary)
Вывод в rsyslog статистик о том, какие страницы открывались, время между страницами, и количество страниц на сайте (найденных и открытых). Вывод информации о неисправностях и ошибках в работе.
:msg,startswith,"PRCSS" /var/log/prcss.log
:msg,startswith,"PRCSS" @@localhost:5544
:msg,startswith," PRCSS" /var/log/prcss.log
:msg,startswith," PRCSS" @@localhost:5544
"message" => "^(?:<%{POSINT:syslog_pri}> ?)?%{SYSLOGTIMESTAMP:timestamp} %{IPORHOST:host} (?:%{PROG:program}(?:\[%{POSINT:pid}\])?:) ?PRCSS %{PROG:mess_type}%{GREEDYDATA:message}"
# season to taste for your own syslog format(s)
match => [ "timestamp", "MMM d HH:mm:ss", "MMM dd HH:mm:ss", "ISO8601" ]
Конфигурационный файл Elasticsearch:
3.2 Описание работы журналирования и сбора статистик
Таким образом, в процессе выполнения ВКР были решены следующие задачи:
1. Изучена область по генерации трафика. В первой главе был произведён подробный анализ существующих методов генерации и способов оценки качестве генерируемого трафика;
2. Разработан механизм statefull-генерации HTTP запросов к серверам с ожиданием ответа и генерацией на его основе следующих запросов путём использования библиотеки WebKit в связке с GTK+
3. Собраны статистические данные по поведению пользователей в сети интернет. Получены распределения времени проведённого на страницах сайта и количества посещённых страниц;
4. Разработаны методы моделирования поведения пользователя в сети путём реализации нескольких способов генерации списка страниц и различных распределений для количественных характеристик
5. Разработана модульная архитектура, с возможностью её дальнейшей интеграции в существующую в ИСП РАН систему работы с сетевым трафиком;
6. Разработана программа генерации сетевого трафика с параметрами, задаваемыми через конфигурационные файлы;
7. Разработана техническая документация к созданной программе.
После выполнения всей работы были произведены испытания получившейся системы. Реальные результаты запусков программы показывают, что удалось достичь вероятностных распределений, описанных в разделе 2.2 Создание модели поведения пользователя. Программа и Методика испытаний в разделе 6 Методика Испытаний.
Направления дальнейшей работы включают в себя следующие задачи:
- Интеграция разработанной программы в систему работы с сетевым трафиком Института Системного Программирования РАН;
- Расчёт экономической стоимости внедрения и поддержки разработанной системы на предприятиях различных отраслей;
- Реализация методов определения времени на странице через анализ содержимого страницы.
[1] Abendan Oscar Celestino Angelo Watering Hole 101 [Электронный ресурс] // Trend Micro. - 13 02 2013 г.. - 25 01 2017 г.. - https://www.trendmicro.com/vinfo/us/threat-encyclopedia/web-attack/137/watering-hole-101.
[2] Alessio Botta Alberto Dainotti, Antonio Pescapй A tool for the generation of realistic network workload for emerging networking scenarios [Журнал] // Elsevier. - Napoli : Elsevier, 24 March 2012 г.. - 80125 : Т. 21.
[3] Aymen Hafsaoui Navid Nikaein, Lusheng Wang OpenAirInterface Traffic Generator (OTG): A Realistic Traffic Generation Tool for Emerging Application Scenarios. [Отчет] / Mobile Communications Department ; Eurocom. - Sophia : [б.н.], 2012.
[4] Data plane development kit [Электронный ресурс]. - Febuary 2017 г.. - http://dpdk.org.
[5] Field-programmabl e gate array [Электронный ресурс] // Wikipedia. - 2017 г.. - Febuary 2017 г.. - https://en.wikipedia.org/wiki/Field-programmable_gate_array.
[6] J. Sommers H. Kim, P. Barford Harpoon: a flow-level traffic generator for router and network tests [Отчет]. - [б.м.] : SIGMETRICS, 2013.
[7] Nicola Bonelli Andrea Di Pietro, Stefano Giordano, Gregorio Procissi Flexible High Performance Traffic Generation on Commodity Multi-Core Platforms [Отчет] / Universit`a di Pisa. - Pisa : Universit`a di Pisa, 2014.
[8] P. Srivats Ostinato [Электронный ресурс] // Ostinato. - 2010 г.. - January 2017 г.. - http://ostinato.org.
[9] Paul Emmerich Sebastian Gallenmьller, Daniel Raumer, Florian Wohlfart, Georg Carle MoonGen: A Scriptable High-Speed Packet Generator [Отчет] / Department of Computer Science ; Technische Universitдt Mьnchen. - [б.м.] : Technische Universitдt Mьnchen.
[10] Raffaele Bolla Roberto Bruschi, Marco Canini A High Performance IP Traffic Generation Tool Based on the Intel IXP2400 Network Processor [Журнал]. - [б.м.] : Distributed Cooperative Laboratories: Networking, Instrumentation, and Measurements Signals and Communication Technology, 206 г.. - стр. 127-142.
[11] Sandor Molna Geza Szabo How to Validate Traffic Generators [Конференция] // IEEE International Conference on Communications. - [б.м.] : IEEE ICC'13, 2013.
[12] Shalvi Srivastava Sweta Anmulwar, A.M.Sapkal Comparative Study of Various Traffic Generator Tools [Конференция] // RAECS UIET. - Chandigarh : Panjab University Chandigarh, 2014.
[13] Sommers J. и Barford P. Self-Configuring Network Traffic Generation [Конференция] // IMC'04. - Taormina : IMC, 2004.
[14] StatCounter Statcounter [Электронный ресурс] // Statcounter. - StatCounter. - March 2017 г.. - https://statcounter.com.
[15] Stefano Avallone Antonio Pescapи, Giorgio Ventre Analysis and Experimentation of Internet Traffic Generator [Конференция] // Distributed Computing Systems. - [б.м.] : 10th IEEE International Workshop, 2004. - стр. 277- 283.
[16] Sudhakar Mishra Shefali Sonavane, Anil Gupta Study of Traffic Generation Tools [Журнал] // International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering. - 6 2015 г.. - 6 : Т. 4.
[17] The WebKitGTK+ team [Электронный ресурс]. - Febuary 2017 г.. - https://webkitgtk.org.
[18] Xin Su Dafang Zhang, Wenjia Li, Xiaofei Wang AndroGenerator: An automated and configurable android app network traffic generation system [Журнал] // SECURITY AND COMMUNICATION NETWORKS. - [б.м.] : Wiley Online Library, 15 September 2015 г.. - 4273 : Т. 8.
[19] Yeongrak Choi Jae Yoon Chung, Byungchul Park, Paul Barford Automated Classifier Generation for Application-Level Mobile Traffic Identification [Отчет] / Division of IT Convergence Engineering. - Pohang : POSTECH, 2012.
[20] Нефёдова Мария Недавняя атака на польские банки связана с хак-группой Lazarus, взломавшей Sony Picture [Электронный ресурс] // Хакер. - 14 02 2017 г.. - 20 02 2017 г.. - https://xakep.ru/2017/02/14/lazarus-new-campaign/.
[21] Google 1.9.3 Python Package Index [Электронный ресурс]. - March 2017 г.. - https://pypi.python.org/pypi/google.
[22] XML -формат файла Sitemap [Электронный ресурс]. - Febuary 2017 г.. - https://www.sitemaps.org/ru/protocol.html.
[23] Web-Stat / Live Web Traffic Analysis and Visitors Details [Электронный ресурс]. - Febuary 2017 г.. - http://www.web-stat.com.
Разработка программно-аппаратного комплекса на базе ПЭВМ типа Pentium IV, включающего в себя периферийное устройство для генерации сигнала в виде напряжения, меняющегося во времени, и программного обеспечения для управления процессом генерации. дипломная работа [3,0 M], добавлен 30.06.2012
Способ моделирования сетевого трафика случайным точечным процессом. Ступени разработки моделей процессов в сети. Определение статистик числа отсчетов на интервалах. Принятое в теории фрактальных процессов обозначение интенсивности точечного процесса. контрольная работа [5,6 M], добавлен 14.12.2015
Понятие сетевого графика как динамической модели производственного процесса. Базовые правила составления сетевого графика, расчет его параметров. Разработка алгоритма программного проекта. Использование объектно-ориентированных сред программирования. курсовая работа [847,7 K], добавлен 21.01.2016
Анализ модели политики безопасности. Программы сетевого общения (Instant Messengers и чаты). Удаление информации без возможности восстановления. Устройства хранения, файловые системы, уязвимости. Пример защиты ПК методом фильтрации сетевого трафика. курсовая работа [97,2 K], добавлен 17.12.2015
Создание генератора статичной версии системы стратегического планирования в виде сайта. Разработка способа перевода динамических веб-страниц в статичные и Flash-объектов в изображения. Реализация веб-интерфейса взаимодействия пользователя с генератором. отчет по практике [1,5 M], добавлен 06.04.2013
Выбор инструментальных и программных средств для создания сайта. Структура программного продукта. Создание сайта при помощи программы WordPress. Тестирование разработанной программы. Разработка структуры и дизайна сайта. Наполнение сайта контентом. курсовая работа [1,0 M], добавлен 09.01.2014
Обзор существующих подходов в генерации музыкальных произведений. Особенности создания стилизованных аудио произведений на основе современных нейросетевых алгоритмов. Выбор средств и библиотек разработки. Практические результаты работы алгоритма. дипломная работа [4,0 M], добавлен 13.10.2017
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .

© 2000 — 2021



Разработка программы для генерации сетевого трафика с заданными параметрами курсовая работа. Программирование, компьютеры и кибернетика.
Эколого Правовой Режим Лесопользования Реферат
Кремлевская диета
Сочинение: Рецензия на роман В. П. Астафьева Печальный детектив
Реферат На Тему Искусство Древнего Египта
Подвижной Состав Автомобильного Транспорта Реферат
Реферат: Кара-Коюнлу
Лабораторная работа: Опытная проверка расчета нелинейных цепей
Образец Рецензии На Магистерскую Диссертацию Юриспруденция
Контрольная работа по теме Прокуратура и адвокатура в зарубежных странах
Курсовая Работа На Тему Экономическая Эффективность Использования Основных Средств Предприятия
Итоговое Сочинение 2022 Русский
Дипломная работа по теме Совершенствование управления дебиторской задолженностью на предприятии ООО 'Фудлайн групп'
Заключение Курсовой Работы По Гражданскому Праву
Реферат: Эдгар По. Скачать бесплатно и без регистрации
Обоснование Амортизационной Политики На Предприятии Курсовая
Курсовая Работа На Тему Changes And Specimens Of The English Language
Курсовая работа по теме Финансовый анализ предприятия
Договор Дарения Общая Характеристика Курсовая Работа
Диссертация По Некромагии Слушать
Расходные Материалы Для Газовой Сварки Реферат
Документирование управленческой деятельности - Менеджмент и трудовые отношения реферат
Урок-дослідження з елементами групових форм роботи - Иностранные языки и языкознание реферат
Применение соляно-кислотной обработки призабойных зон скважин - Геология, гидрология и геодезия дипломная работа