我正在通过使用TCPDUMP收集的数据包转储来聚合连接。我的代码在Ruby中。该代码将使用4元组(SrcIP、SrcPort、DstIP、DstPort)区分连接现在，如果连接在同一台机器之间，具有相同的IP和相同的端口，则连接将通过以下方法区分。1.如果连接之间的时间超过2小时，那么它是一个新连接2.如果我们看到我们已经看到了FIN或RST，那么新数据包来自新连接3.如果SYN的数量超过两个(每个方向一个)，则连接是一个新连接。我无法解决的情况如下如果相同的两个主机(具有相同的4元组)之间的新连接在2小时内发生并且TCPDUMP丢弃了先前的RST或FIN数据包，并且它还从两个连接中丢
因此，在很大程度上，我理解了SEQ和ACK编号是如何确定的(SEQ=SND.NXT=ISN+发送的字节数，ACK=RCV.NXT=下一个接收到的数据包预期的SEQ)。我想知道的是在发送纯ACK数据包时SEQ(连同SND.NXT和SND.UNA)是如何递增的。例如:(我给客户端A的ISN=1，服务器B的ISN=100)A->(SEQ=1,ACK=100,LEN=412bytes)(A)RCV.NXT=100,SND.NXT=413,SND.UNA=1(B)RCV.NXT=413,SND.NXT=100,SND.UNA=100A(SEQ=413,ACK=1549,LEN=0)(A)RCV.
目录TCP报文格式：IP报文格式 以太帧的结构：ICMP报文格式：TCP报文格式：URG：表示本报文段中发送的数据是否包含紧急数据：URG=1时表示有紧急数据。当URG=1时，后面的紧急指针字段才有效ACK：表示前面的确认号字段是否有效：ACK=1时表示有效；只有当ACK=1时，前面的确认号字段才有效；TCP规定，连接建立后，ACK必须为1PSH：告诉对方收到该报文段后是否立即把数据推送给上层。如果值为1，表示应当立即把数据提交给上层，而不是缓存起来RST：表示是否重置连接：若RST=1，说明TCP连接出现了严重错误（如主机崩溃），必须释放连接，然后再重新建立连接SYN：在建立连接时使用，用
Linux中的Python套接字(bsd套接字)importsockets=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)s.connect(('www.google.com',80))s.send('GET/HTTP/1.1\r\n\r\n')s.recv(1024)是否可以获取当前s对象的IPID、SEQid、ACKid？最好不要过多篡改正常的TCP套接字内部结构。最好能实时跟踪。用原始数据包替换普通的AF_INE/SOCK_STREAM效率低下，因为您必须在用户空间中重新实现整个TCP堆栈。问题的目的是我正在添加诊断代码，将附加到
我不确定人们是否觉得这很明显，但我有两个问题:在3次握手期间，为什么ACK=SEQ+1，即为什么我要对我期望来自发送方的下一个字节进行ACK？握手后，我的ACK=SEQ+len。为什么这与握手不同？为什么不只是对我期望的下一个字节进行ACK(与握手期间相同)？我知道我一定在某处遗漏了一个基本点。有人可以澄清一下吗？ 最佳答案 这是因为序列号空间的第一个字节对应于SYN标志，而不是数据字节。(末尾的FIN标志本身也占用一个字节的序号空间。) 关于networking-ACK和SEQ背后的基
编辑:我编辑了我的代码来制作seq2seq教程/练习，它们在这里:https://github.com/guillaume-chevalier/seq2seq-signal-prediction我尝试使用多维输入和输出进行序列到序列(seq2seq)回归。我尝试了一些随着时间的推移会产生以下损失的方法:即使我尝试非常小的学习率，该模型也完全无法学习预测在每个输入和输出维度上克隆的正弦曲线。为RNN构建的Tensorflow损失函数似乎解决了我们直接想要训练标签或词嵌入的情况，所以我尝试自己计算损失。关于这一点，我不知道我们应该如何处理dec_inp(解码器输入)变量，我尝试做的事情似乎
我们可以对第3层ICMP数据包使用srp()函数吗？我看到当我们制作一个ICMP回显请求数据包并使用sr()发送/接收时，我们没有看到它被发送出接口(interface)，因此没有来自目的地的响应。但是如果我们使用srp()函数，我们会看到相同的数据包响应。我们什么时候应该使用sr()什么时候使用srp()？在文档中它声明sr()用于L3数据包和srp()用于L2？但就我而言，我不确定为什么sr()不适用于ICMP数据包？有高手能帮我理解一下吗？也有人可以让我知道是否始终需要“iface”参数。否则scapy将如何知道它应该通过哪个接口(interface)发送数据包？案例1:以ifa
我试图将预训练的word2vec向量注入(inject)现有的tensorflowseq2seq模型。正在关注thisanswer，我制作了以下代码。但它似乎并没有像它应该的那样提高性能，尽管变量中的值已更新。根据我的理解，错误可能是由于EmbeddingWrapper或embedding_attention_decoder创建独立于词汇顺序的嵌入？将预训练向量加载到tensorflow模型中的最佳方法是什么？SOURCE_EMBEDDING_KEY="embedding_attention_seq2seq/RNN/EmbeddingWrapper/embedding"TARGET_E
我非常清楚如何使用random.choice(seq)从列表中选择一个随机项，但我如何知道该元素的索引？ 最佳答案 importrandoml=['a','b','c','d','e']i=random.choice(range(len(l)))printi,l[i] 关于python:当您使用random.choice(seq)从序列中随机选择一个元素时如何知道索引，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverf
我试图理解在tensorflow的seq2seq.py中定义的seq2seq模型。我使用从tensorflow附带的translate.py示例中复制的一些代码。我不断收到同样的错误，真的不明白它从何而来。重现错误的最小代码示例:importtensorflowastffromtensorflow.models.rnnimportrnn_cellfromtensorflow.models.rnnimportseq2seqencoder_inputs=[]decoder_inputs=[]foriinxrange(350):encoder_inputs.append(tf.placeho
