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
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
168
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
256
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥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
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
262
92