nfr 的安装和配置教程
2025-04-25 06:59:06作者:郜逊炳
1. 项目基础介绍
nfr 是一个开源的网络流量分析工具,它可以用来捕获、解析和记录网络流量数据。它通常被用于网络安全领域,帮助分析潜在的威胁和异常行为。该项目主要是用 C 语言开发的,它提供了高性能和低资源消耗的特性。
2. 项目使用的关键技术和框架
nfr 使用了一些关键技术和框架来实现其功能,主要包括:
- C 语言:项目的主要编程语言,保证了高性能。
- libpcap:一个用于捕获网络流量的库,广泛用于网络分析和管理。
- JSON:用于存储和传输数据格式,
nfr使用 JSON 格式记录流量数据。 - 命令行界面:用户通过命令行与
nfr交互,简化了操作流程。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
在开始安装 nfr 之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:
nfr支持大多数 Linux 发行版。 - 编译环境:安装 GCC 或 Clang 编译器。
- 依赖库:安装
libpcap和json-c库。
在 Ubuntu 或 Debian 系统上,您可以通过以下命令安装所需依赖:
sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential libpcap-dev libjson-c-dev
在 CentOS 或 RHEL 系统上,使用以下命令:
sudo yum groupinstall "Development Tools"
sudo yum install libpcap-devel json-c-devel
安装步骤
- 克隆项目到本地:
git clone https://github.com/alphasoc/nfr.git
cd nfr
- 编译和安装
nfr:
make
sudo make install
- 检查安装情况,运行
nfr命令应该显示帮助信息。
nfr -h
- 开始捕获网络流量,您需要指定一个网络接口:
sudo nfr -i eth0
请将 eth0 替换为您的网络接口名称。
按照上述步骤操作,您应该能够成功安装和配置 nfr,并开始进行网络流量分析。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217