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网络智能感知 / The Keyframes and reference frames identification of encrypted traffic

This project is based on the research work titled "TDS-KRFI: Reference frame identification for live web streaming towards HTTP Flash Video protocol". It aims to efficiently identify keyframes and ref

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周余阳 / 课程资料

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opentsn / network intelligent perception

网络智能感知开源项目，系东南大学网络空间安全学院网络智能感知实验室几大研究领域，包括加密流量分析、匿名通信流量分析、带内网络测量、网络测量学、主动防御等。特别感谢OpneTSN项目组对“网络智能感知”相关开源项目的平台支持、技术支持与管理支持。

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戴显龙 / network intelligent perception forked from opentsn / network intelligent perception

开源代码架构，开源代码说明

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网络智能感知 / MSLCFinder top-k measurement

MSLCFinder是一种面向资源受限情况下的top-k测量方案，参考文献：Dai X, Cheng G, Yu Z, et al. MSLCFinder: An Algorithm in Limited Resources Environment for Finding Top-k Elephant Flows[J]. Applied Sciences, 2023, 13(1): 575.

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网络智能感知 / 自动化加密流量标签样本采集构建与关联系统A3C-Android

本项目为自动化加密流量标签样本采集构建与关联系统A3C安卓版，Chen Z, Cheng G, Xu Z, et al. A3C System: One-Stop Automated Encrypted Traffic Labeled Sample Collection, Construction and Correlation in Multi-Systems[J]. Applied Scien

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网络智能感知 / 基于TCP流RTT的Tethering行为检测

Tethering行为是一种移动设备通过自身传输介质共享其互联网连接服务的行为，这不仅对移动互联网造成运营压力和收益影响，还对移动互联网隐藏其内部网络结构，造成网络安全隐患。本方法分析了移动互联网通信基站中Tethering行为终端在数据流量的处理、转发等流量特征以及移动互联网用户流量中TCP流往返时延的相关特性，提出了一种基于TCP流RTT的检测方法

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网络智能感知 / 网络测量

网络测量主要涉及到网络测量的相关程序实验，主要包括：虚拟机环境构建 、安装Linux操作系统、报文抓取、流量匿名化、报文组流、流量抽样、网络哈希算法、Bitmap计数、bloom Filter记录查询、sketch流量大小、Top K流测量、流量分类方法、主动报文发送、网络扫描、网络爬虫、时延测量、丢包测量、网络爬虫、时延测量、丢包测量、带宽测量等18类实验，配套教材：《网络测量学》东南大学出版社

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周余阳 / 第六章-流量抽样

本章共设置了四个实验，难度由浅入深。其中，实验一是基于周期抽样的流量抽样，注重于对流量抽样的认识；实验二是基于随机抽样的流量抽样，根据预先定义的随机过程来确定抽样的起点和抽样间隔；实验三是基于掩码匹配的流量抽样，其本质上是使用预定的比特掩码与待抽样的IP报头中的若干比特位进行匹配，匹配成功就抽取此IP报文；实验四是基于多掩码匹配的流量抽样，通过将不同的抽样掩码组合以实现任意抽样比率。

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周余阳 / 网络测量

本仓库包含数据流方法、top-k测量等

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戴显龙 / MSLCFinder top-k measurement

MSLCFinder top-k measurement