教师和学生通过pc端组成实验局域网,通过openlab信息网络综合实验平台分配的资源进行实验和研究,各资源通过实验平台管理调配。 openlab信息网络综合实验平台与互联网连接,支持内网与外网同时访问,支持vpn登录,可远程提供服务。使得分布在各地各处的师生都可以访问到平台资源, 破除了传统实验室因校区、地域问题而产生资源隔离现象,支撑学生进行网络实验的学习和实践,真正实现实验室的平等共享。
通过项目实训,模拟真实场景中的真实需求与问题,在其基础上进行项目实战,学生在实训中进行组网、配置、开发等操作,从而培养掌握计算机网络、sdn网络、 网络安全基本理论和基本技能,具有组网与调试、系统操作与开源工具使用,以及开发编程能力的高级技术应用性专门人才。
首先,通过实训,能够使学生了解完整的项目开发流程,提高项目开发、测试岗位的就业能力;其次,在实训过程中,学生可以学习操作系统、sdn应用开发、dpdk技术、网络安全、大数据技术等相关知识, 为求职增加业务知识储备、积累项目经验。
首先,通过实训,能够使学生了解完整的项目开发流程,提高项目开发、测试岗位的就业能力;其次,在实训过程中,学生可以学习操作系统、sdn应用开发、dpdk技术、网络安全、大数据技术等相关知识, 为求职增加业务知识储备、积累项目经验。
本项目将利用校园蜜罐系统,结合sdn先进的网络架构,基于openflow交换机开发一套校园网络流量可视化与监控系统。将实时的流量信息以图形化的方式直观展示出来, 通过不断的分析比对,筛选出可能影响校园网正常运转的异常流量,同时快速生成应对策略,完成异常事件的及时响应。
基于dpdk、网络安全、大数据等关键技术实现网络流量实时分析系统系统。系统中使用dpdk技术,在高速网络环境对数据包进行采集、处理,利用大数据算法进行分析,及时发现黑客入侵和网络攻击行为, 做出相应处理,规避安全风险,最后基于开源软件grafana完成可视化界面开发,并将网络流量实时监控和分析结果通过可视化界面显示。
基于人工智能技术技术实现恶意域名检测。系统中使用google公司开源的tensorflow深度学习框架,并使用已有的130万条域名样本进行学习,以达到最终效果。