win11下载配置CIC Flowmeter环境并提取流量特征
创始人
2024-05-30 03:53:47
0

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

  • 前言
  • 一、下载CIC Flowmeter
  • 二、安装java、maven、gradle和IDEA
    • 1.java 1.8
    • 2.maven
    • 3.gradle
    • 4.IDEA
  • 三、CICFlowMeter-master使用
  • 四、流量特征
    • 1.含义
    • 2.获取


前言

配了一整天环境终于配好了
2023.3.27亲测有效
如果有什么地方写的不清楚可以礼貌提问
知无不言 但我不一定知道 😃
(ps 在上班回消息慢请见谅

一、下载CIC Flowmeter

https://github.com/ahlashkari/CICFlowMeter
在这里插入图片描述
下载完后去https://sourceforge.net/projects/jnetpcap/下载最新的jNetPcap,解压后把原文件中的CICFlowMeter\CICFlowMeter-master\jnetpcap\win\jnetpcap-1.4.r1425替换掉
在这里插入图片描述

二、安装java、maven、gradle和IDEA

1.java 1.8

①打开官网:https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/ ,选择 java archive:
在这里插入图片描述

②选择 Java SE 8 (8u211 and later):
在这里插入图片描述
③下载Windows x64 Installer :
在这里插入图片描述

④后面就是点击exe,一直下一步完成安装,注意选择路径中不能有中文:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

⑤找到安装目录中bin和jre的路径,复制并加入系统变量path中:

D:\java\bin
D:\java\jre

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

⑥重新打开cmd输入java -version查看验证:
在这里插入图片描述
看到版本号1.8,成功!

2.maven

①打开官网链接下载apache-maven-3.9.0-bin.zip:
网址:https://maven.apache.org/download.cgi
下载完成后解压到没有中文的路径下即可
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
②配置环境变量:
在系统变量中新建,变量名:MAVEN_HOME,变量值:maven文件夹路径:
在这里插入图片描述

在系统变量path中新建:%MAVEN_HOME%\bin
在这里插入图片描述
③打开cmd验证:mvn -v
,显示版本号,成功!
在这里插入图片描述
④配置本地仓库
记事本打开D:\maven\apache-maven-3.9.0\conf:
在这里插入图片描述
修改第53行:这里写你的本地仓库的路径
在这里插入图片描述

3.gradle

①打开网址https://gradle.org/releases/ 选择一个版本下载binary-only,然后解压至某一个无中文路径下
在这里插入图片描述
②配置环境变量:环境变量新建GRADLE_HOME,变量值:gradle文件夹路径(D:\gradle\gradle-8.0.2)
在这里插入图片描述

在系统变量path中新建:%GRADLE_HOME%\bin
在这里插入图片描述

③重新打开cmd,输入 gradle -v 。显示如下说明配置成功。(显示的有点慢就耐心等一下~
在这里插入图片描述

4.IDEA

①下载地址:https://www.jetbrains.com/idea/download/#section=windows,下载社区版

在这里插入图片描述
②下载完后点击exe开始安装,先next,然后选择安装路径:
在这里插入图片描述
勾选建立桌面快捷方式:
在这里插入图片描述
之后默认即可,完成:
在这里插入图片描述

③打开,初次使用选择不导入:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

④设置jdk
打开file、project structure
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
⑤设置maven:打开file、setting,搜索maven:
在这里插入图片描述
修改地址:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

⑥设置gradle:打开file,setting,搜索gradle:
在这里插入图片描述

⑦Jnetpcap设置:
打开file、project structure、modules、dependencies:
在这里插入图片描述
点击+,导入jnetpcap.dll与jnetpcap.jar文件,路径如图所示
在这里插入图片描述
把对勾打上
在这里插入图片描述

三、CICFlowMeter-master使用

①使用IDEA打开CICFlowMeter-master文件夹,注意一定要放在没有中文的路径下!!!!!,选择Maven项目
在这里插入图片描述

②将CICFlowMeter-master\jnetpcap\win\jnetpcap-1.4.r1425\jnetpcap.jar复制到CICFlowMeter-master根目录下

在这里插入图片描述
先把jar包放在本地
D:>cd CICFlowMeter\CICFlowMeter-master
D:\CICFlowMeter\CICFlowMeter-master>mvn install:install-file “-Dfile=jnetpcap.jar” “-DgroupId=org.jnetpcap” “-DartifactId=jnetpcap” “-Dversion=1.4.1” “-Dpackaging=jar”

成功:
在这里插入图片描述
执行:gradlew execute
在这里插入图片描述
成功:
在这里插入图片描述
根据需要选择离线数据集或实时数据,本次测试使用离线数据pcap文件:
在这里插入图片描述

添加pcap文件和输出文件地址,点击ok开始运行:
在这里插入图片描述

此时点击OK没有反应,去https://sourceforge.net/projects/jnetpcap/下载最新的jNetPcap,然后把原文件中的
运行结束后输出路径下会产生“输入文件名_flow.csv”文件,内容如下所示:
在这里插入图片描述

实时使用需要先找到注册表,
HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\Tcpip\Parameters\Interfaces
在这里插入图片描述

查看可用的网卡参数,然后抓包即可,开始之后需要等待一会儿
在这里插入图片描述
停止之后,csv自动保存 D:\CICFlowMeter\CICFlowMeter-master\data\daily
在这里插入图片描述

四、流量特征

1.含义

(1)fl_dur - - > 流持续时间

(2)tot_fw_pk(流出方向?) - - > 在正向上包的数量

(3)tot_bw_pk - - > 在反向上包的数量

(4)tot_l_fw_pkt - - > 正向数据包的总大小

(5)fw_pkt_l_max - - > 包在正向上的最大大小

(6)fw_pkt_l_min - - > 包在正向上的最小大小

(7)fw_pkt_l_avg - - > 数据包在正向的平均大小

(8)fw_pkt_l_std - - > 数据包正向标准偏差大小

(9)Bw_pkt_l_max - - > 包在反向上的最大大小

(10)Bw_pkt_l_min - - > 包在反向上的最小大小

(11)Bw_pkt_l_avg - - > 数据包在反向的平均大小

(12)Bw_pkt_l_std - - > 数据包反向标准偏差大小

(13)fl_byt_sv - - > 流字节率,即每秒传输的数据包字节数

(14)fl_pkt_s - - > 流包率,即每秒传输的数据包数

(15)fl_iat_avg - - > 两个流之间的平均时间

(16)fl_iat_std - - > 两个流之间标准差

(17)fl_iat_max - - > 两个流之间的最大时间

(18)fl_iat_minv - - > 两个流之间的最小时间

(19)fw_iat_tot - - > 在正向发送的两个包之间的总时间

(20)fw_iat_avg - - > 在正向发送的两个包之间的平均时间

(21)fw_iat_std - - > 在正向发送的两个数据包之间的标准偏差时间

(22)fw_iat_max - - > 在正向发送的两个包之间的最大时间

(23)fw_iat_min - - > 在正向发送的两个包之间的最小时间

(24)bw_iat_tot - - > 反向发送的两个包之间的总时间

(25)bw_iat_avg - - > 反向发送的两个数据包之间的平均时间

(26)bw_iat_std - - > 反向发送的两个数据包之间的标准偏差时间

(27)bw_iat_max - - > 反向发送的两个包之间的最大时间

(28)bw_iat_min - - > 反向发送的两个包之间的最小时间

(29)fw_psh_flag - - > 在正向传输的数据包中设置PSH标志的次数(UDP为0)

(30)bw_psh_flag - - > 在反向传输的数据包中设置PSH标志的次数(UDP为0)

(31)fw_urg_flag - - > 在正向传输的数据包中设置URG标志的次数(UDP为0)

(32)bw_urg_flag - - > 反方向数据包中设置URG标志的次数(UDP为0)

(33)fw_hdr_len - - > 用于前向方向上的包头的总字节数

(34)bw_hdr_len - - > 用于后向方向上的包头的总字节数

(35)fw_pkt_s - - > 每秒前向包的数量

(36)bw_pkt_s - - > 每秒后向包的数量

(37)pkt_len_min - - > 流的最小长度

(38)pkt_len_max - - > 流的最大长度

(39)pkt_len_avg - - > 流的平均长度

(40)pkt_len_std - - > 流长度的方差

(41)pkt_len_va - - > 最小包到达间隔时间

(42)fin_cnt - - > 带有FIN的包数量

(43)syn_cnt - - > 带有SYN的包数量

(44)rst_cnt - - > 带有RST的包数量

(45)pst_cnt - - > 带有PUSH的包数量

(46)ack_cnt - - > 带有 ACK的包数量

(47)urg_cnt - - > 带有URG的包数量

(48)cwe_cnt - - > 带有CWE的包数量

(49)ECE - - > 带有ECE的包数量

(50)down_up_ratio - - > 下载和上传的比例

(51)pkt_size_avg - - > 数据包的平均大小

(52)fw_seg_avg - - > 观察到的前向方向上数据包的平均大小

(53)bw_seg_avg - - > 观察到的后向方向上数据包的平均大小

(54)fw_byt_blk_avg - - > 在正向上的平均字节数块速率

(55)fw_pkt_blk_avg - - > 在正向方向上数据包的平均数量

(56)fw_blk_rate_avg - - > 在正向方向上平均bulk速率

(57)bw_byt_blk_avg - - > 在反向上的平均字节数块速率

(58)bw_pkt_blk_avg - - > 在反向方向上数据包的平均数量

(59)bw_blk_rate_avg - - > 在反向方向上平均bulk速率

(60)subfl_fw_pk - - > 在正向子流中包的平均数量

(61)subfl_fw_byt - - > 子流在正向中的平均字节数

(62)subfl_bw_pkt - - > 反向子流中数据包的平均数量

(63)subfl_bw_byt - - > 子流在反向中的平均字节数

(64)fw_win_byt - - > 在正向的初始窗口中发送的字节数

(65)bw_win_byt - - > 在反向的初始窗口中发送的字节数

(66)Fw_act_pkt - - > 在正向方向上具有至少1字节TCP数据有效负载的包

(67)fw_seg_min - - > 在正方向观察到的最小segment尺寸

(68)atv_avg - - > 流在空闲之前处于活动状态的平均时间

(69)atv_std - - > 流在空闲之前处于活动状态的标准偏差时间

(70)atv_max - - > 流在空闲之前处于活动状态的最大时间

(71)atv_min - - > 流空闲前激活的最小时间

(72)idl_avg - - > 流在激活之前空闲的平均时间

(73)idl_std - - > 流量在激活前处于空闲状态的标准偏差时间

(74)idl_max - - > 流在激活之前空闲的最大时间

(75)idl_min - - > 流在激活之前空闲的最小时间

2.获取

官方网站为:https://www.unb.ca/cic/datasets/ids-2017.html
直接前往官网,最底部有下载按钮:

http://205.174.165.80/CICDataset/CIC-IDS-2017/Dataset/
在这里插入图片描述
如上图所示,在目录中,有三类文件,其中 GeneratedLabelledFlows 是完整提取文件,而 MachineLearningCSV 则是在前者基础上进行修剪后的版本,剔除了 IP 和时间戳等不适合机器学习的属性列,如果只是单纯进行机器学习训练,只需要下载后者即可。

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