做应用识别这一块经常要对应用产生的数据流量进行分析. 抓包采用wireshark,提取特征时,要对session进行过滤,找到关键的stream,这里总结了wireshark过滤的基本语法,供自己以后参考.(脑子记不住东西) wireshark进行过滤时,按照过滤的语法可分为协议过滤和内容过滤. 对标准协议,既支持粗粒度的过滤如HTTP,也支持细粒度的.依据协议属性值进行的过滤如tcp.port==53.http.request.method=="GET". 对内容的过滤,既支持深度的

使用wireshark常用的过滤命令 方法/步骤 过滤源ip.目的ip.在wireshark的过滤规则框Filter中输入过滤条件.如查找目的地址为192.168.101.8的包,ip.dst==192.168.101.8:查找源地址为ip.src==1.1.1.1: 使用wireshark常用的过滤命令 端口过滤.如过滤80端口,在Filter中输入,tcp.port==,这条规则是把源端口和目的端口为80的都过滤出来.使用tcp.dstport==80只过滤目的端口为80的,tcp.srcp

以NULL做where条件过滤时应该写 IS NULL;SELECT * FROM pet WHERE death IS NULL; SELECT * FROM pet WHERE death IS NOT NULL; 注意别加引号.

//黄色部分为过滤条件list.stream().filter(user-> user.getId() > 5 && "1组".equals(user.group)).collect(Collectors.toList()); 示例: public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { Random random = new Random(); List<User>

使用fiddler抓包过程中最希望获取自己想要的数据,不重要的信息最希望的是过滤,如果重要和不重要的数据都展示对我们在寻找资源的时候产生了很大的干扰,所以我们需要按条件过滤: 1.启用fiddler 的过滤条件 2.设置Hosts过滤条件,Hosts 设置分为按Zone 和Host设置 Zone 过滤条件 Show only Intranet Hosts:显示内网 Show Only Internet Hosts: 显示外网 Host 过滤条件 Hide the following Hosts:

3.4.2.8 条件过滤 关系型数据库开发对于数据的筛选,想到的一定是where语句,MongoDB里面提供的是"$where". 范例:使用where进行数据的查询 db.students.find({"$where" : "this.age>20"}).pretty() db.students.find("this.age>20").pretty() 这里的this表示逐条的判断. 对于“$where”是可以简

原文 automapper如何全局配置map条件过滤null值空值对所有映射起效 我们在使用automapper的时候经常会遇到这样的问题:假设展示给用户的数据我们用UserDto类,User类就是我们的实体类.在给用户编辑的时候,我们可能某些字段在数据库中为Null,这时候需要一些默认值 比如这里UserDto中的BirTime,然后我们有一些人的习惯是在构造函数里面进行赋值 public class User { public int Id { get; set; } public stri

生活中,当你闲暇之余浏览资讯的时候,当你搜索资料但繁杂信息夹杂时候,你就会想,如何更为准确的定位需求信息.今天就为你带来: 分页查询 需求分析:在列表页面中,显示指定条数的数据,通过翻页按钮完成首页/上一页/下一页/尾页的查询 数据分析: 通过观察,页面上需要显示下面的几个数据:当前页:currentPage页面大小:pageSize总页数:totalPage首页:1上一页:prevPage下一页:nextPage尾页:endPage总条数:totalCount结果集:result 那么,我们应

相信很多同学在学习java基础之后,面对各种项目还是相当头疼,那今天我将手把手教你学会JavaWeb项目中的多条件过滤,希望你能在与我实战的过程中积累经验,更进一步. 分页查询 需求分析:在列表页面中,显示指定条数的数据,通过翻页按钮完成首页/上一页/下一页/尾页的查询 数据分析: 通过观察,页面上需要显示下面的几个数据:当前页:currentPage页面大小:pageSize总页数:totalPage首页:1上一页:prevPage下一页:nextPage尾页:endPage总条数:total

登陆密码设置参考 http://www.cnblogs.com/ujq3/p/8553784.html list_filter = ('source','consultant','consult_courses',) list_filter = ('source','consultant','consult_courses',) list_filter = () # 过滤器(可以包含ManyToManyField) (注意加 逗号 , ) {#table_data_list.html#} {##

数据 [{ "name": "张三", "score": 153 }, { "name": "李四", "score": 206 }, { "name": "王五", "score": 68.5 }, { "name": "王六", "score": 83.5 }] 需

不得不说,使用Java Stream操作集合实在是太好用了,不过最近在观察生产环境错误日志时,发现偶尔会出现以下2个异常: java.lang.NullPointerException java.util.NoSuchElementException 因此本篇博客总结下使用Java Stream的部分场景以及如何避免上述的2个异常: 提取集合中的某一列(普通提取.去重) 按条件过滤集合 求和 最大值/最小值/平均值 1. 数据准备 首先定义下Friend类: package com.zwwhnl

一.什么是高级查询: ① 多条件的过滤查询 简单说,即拼接sql语句,在sql查询语句之后使用: where 条件1 and/or 条件2 and/or 条件3 - ② 分页查询 二.多条件过滤查询: 1,WHERE 1=1: ​ 是一个永远为true的条件[mysql安全注入漏洞],通过 1=1 的条件,避免判断where后边应该接收那个字段[考虑到拼接的几个字段都为空]. StringBuilder sql = new StringBuilder(); sql.append(" WHERE

http://blog.csdn.net/blue_jjw/article/details/8467885 一.IP过滤:包括来源IP或者目标IP等于某个IP比如:ip.src addr==192.168.0.208  or ip.src addr eq 192.168.0.208 显示来源IP        ip.dst addr==192.168.0.208  or ip.dst addr eq 192.168.0.208 显示目标IP 二.端口过滤:比如:tcp.port eq 80 //

我们使用wireshark抓包,却不知道如何分析这些包,也无法从海量的包中提取自己需要的数据,下面简单介绍下wireshark的过滤规则. 过滤源ip.目的ip.在wireshark的过滤规则框Filter中输入过滤条件.如查找目的地址为192.168.101.8的包,ip.dst==192.168.101.8:查找源地址为ip.src==1.1.1.1:   端口过滤.如过滤80端口,在Filter中输入,tcp.port==80,这条规则是把源端口和目的端口为80的都过滤出来.使用tcp.d

基本使用: https://www.cnblogs.com/dragonir/p/6219541.html 协议解析: https://www.jianshu.com/p/a384b8e32b67 (1)版本 ,占4位,指IP协议的版本,目前广泛使用的IP协议版本号为4(即IPv4).   2)首部长度 ,占4位,可表示的最大十进制数值是15.请注意,这个字段所表示数的单位是32位字长(1个32位字长是4字节),因此,当IP的首部长度为1111时(即十进制的15),首部长度就达到60字节.当IP

主要工具:小度随身wifi热点 + wireshark抓包工具.(强烈不建议使用360的产品,非常垃圾,而且干扰代理#墙IP,搞得你不能***) 利用wireshark这个强大的协议分析利器.去分析某些直播平台的http协议.以及开发出一些软件,无往不利. 我们需要监控 某个 手机app 发包数据,这个用Fiddler是无法抓.上图是某个视频直播平台的数据包. 我们的过滤条件是:①只需要http的包:②过滤掉jpg:③过滤掉png:④过滤掉zip 根据正则通配符 ,结合逻辑 and  . or

- 过滤规则使用 在抓取报文时使用的规则,称为过滤规则,Wireshark底层是基于Winpcap,因此过滤规则是Winpcap定义的规则,设置过滤规则后,抓到的报文仅包含符合规则的报文,其它报文则被丢弃. Wireshark的过滤规则,与Linux下tcpdump的过滤规则基本相同,二者可相互参考. 在抓包选项内填写过滤规则,然后点开始即可使用过滤规则进行抓包. 过滤规则与协议相关,对wireshark过滤规则,只要了解相应协议(例如UDP.TCP),理解基本语法,都不算复杂. 当前版本的Wi

最近在使用EF进行联合查询过程中,遇到了一件不开心的事情. 已禁用懒加载 var post = await _repository.GetMyPostById(blogId, postId).AsNoTracking() .Include(p => p.PostToCategories) .SingleOrDefaultAsync(); 如上代码所示的查询中,使用Include()关联了PostToCategories,这是常用的联合查询方式.可是PostToCategories是软删除(IsA

CREATE TEMPORARY TABLE spark_tbls USING org.apache.spark.sql.jdbc OPTIONS ( url 'jdbc:mysql://hadoop000:3306/hive?user=root&password=root', dbtable 'TBLS' ); ; TBL_ID TBL_NAME aaa abc ; TBL_ID TBL_NAME aaa select TBL_ID, TBL_NAME from spark_tbls wher

例如:A  Left Join B on (...) on 后面的条件是对B数据的过滤,如果要对A的数据或者联合之后的数据集进行过滤,则要把过滤条件放在where子句中