Python编写的基于流量统计的入侵检测

2023-04-18 00:00:00 编写 入侵 流量统计

这里是一个基于Python编写的入侵检测程序，使用的是基于流量统计的方法。

首先需要安装相应的库，比如scapy和pandas。

接下来，我们可以先定义一些常用的流量特征，比如：

  • 传输层协议类型
  • 源IP地址、目的IP地址
  • 源端口、目的端口
  • TCP Flags
  • 数据包长度等等

然后，我们可以通过抓取网络数据包，不断更新这些特征的值，从而得到一些关于网络流量的统计信息。比如，统计一段时间内某个IP地址向外发起连接的数量、连接的目标地址、连接的端口等等。这样，我们就可以将这些统计信息作为输入数据，使用机器学习算法来训练模型，以检测网络入侵。

下面是一段基本的Python代码演示：

# 导入所需库
from scapy.all import *
import pandas as pd

# 定义数据特征
features = ['proto', 'src_ip', 'dst_ip', 'src_port', 'dst_port', 'flags', 'len']

# 定义数据帧
df = pd.DataFrame(columns=features)

# 抓取数据包，提取特征
def packet_callback(packet):
    if IP in packet:
        proto = packet[IP].proto
        src_ip = packet[IP].src
        dst_ip = packet[IP].dst

        if TCP in packet:
            src_port = packet[TCP].sport
            dst_port = packet[TCP].dport
            flags = packet[TCP].flags
            packet_len = len(packet[TCP].payload)

        elif UDP in packet:
            src_port = packet[UDP].sport
            dst_port = packet[UDP].dport
            flags = 0
            packet_len = len(packet[UDP].payload)

        df.loc[len(df)] = [proto, src_ip, dst_ip, src_port, dst_port, flags, packet_len]

# 抓取一定数量的数据包
sniff(filter='tcp or udp', prn=packet_callback, count=500)

# 进行数据分析、建模
# ...

当然，这只是基本的代码框架，具体需要根据实际情况进行修改和扩展。

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